Annulation adaptative de l'activité ventriculaire

Le travail proposé a pour objectif de comparer plusieurs méthodes d'annulation adaptative du complexe QRS sur l'ECG en vue d'une analyse plus fine de l'activation des oreillettes. Trois nouvelles structures d'annulation adaptative sont introduites et resituées à deux autres déjà présentées dans la littérature biomédicale. Les critères de comparaison permettant d'objectiver les taux d'annulation sont également introduits. Les performances, mesurées sur deux fichiers de la base de données MIT-BIH, soulignent la qualité des structures introduites

Annulation du QRS-T pour la détection de l'onde P : une approche par analyse een ondelettes dyadiques

Une nouvelle méthode d'annulation battement à battement du QRS-T dans le but de faciliter la détection de l'onde P est introduite. La phase d'annulation s'appuie sur une approche de pseudo inversion d'une décomposition en ondelettes dyadiques du signal ECG, observé sur deux dérivations, pour fournir un signal résiduel ne devant contenir que le train d'ondes P. Leur détection est par la suite entreprise sur ce signal et est abordée sous forme d'un problème de classification binaire. Des comparaisons, sur signaux simulés et réels, avec d'autres approches sont présentées

Sur les signaux électrophysiologiques : réflexion et quelques perspectives ouvertes

Nous disposons de signaux physiologiques riches en information sur les objets observés. Lorsque leur association est possible, ils peuvent renseigner différentes facettes du fonctionnement d'une entité structurelle, d'un organe ou encore d'un système. L'exploitation des informations qu'ils véhiculent en lien avec les données cliniques à des finalités diagnostiques et thérapeutique, mais aussi pour améliorer l'état des connaissances dans les champs disciplinaires concernés, demande de fédérer des équipes de recherche autour de projet intégrant d'emblée les dimensions méthodologiques, cliniques et technologiques

Séparation de mélanges par ondelettes et réseaux de neurones : étude comparée

- Ces travaux se situent dans le cadre d'un projet qui a pour ambition la conception d'un système ambulatoire longue durée multi-varié pour la surveillance de malaises inexpliqués et de troubles du sommeil. Plus précisément, ces objectifs concernent l'étude de la localisation spatiale optimale de nouveaux capteurs et l'extraction, à partir d'enregistrements de sommeil réels, des signaux nécessaires aux diagnostics. D'un point de vue traitement du signal, ce problème de l'extraction des signaux est assimilé à la séparation de mélanges et deux approches sont proposées : une décomposition suivant une base d'ondelettes orthonormées et des réseaux de neurones. Les deux méthodes utilisées fournissent des résultats acceptables avec des performances équivalentes, et meilleures qu'avec un filtrage traditionnel. Le réseau de neurones permet d'extraire la fonction de transfert non linéaire entre deux dérivations d'EEG, mais sa mise en oeuvre est délicate. La méthode basée sur les ondelettes permet d'extraire deux signaux à partir d'une seule dérivation avec une grande simplicité de mise en oeuvre

Reconnaissance d'événements structurés temporellement dans un signal par raisonnement temporel

- Une nouvelle approche basée sur le raisonnement temporel est proposée pour la reconnaissance automatique d'arythmies. Les arythmies sont représentées par un ensemble de modèles de chroniques. Chaque modèle est composé d'un ensemble d'événements liés par des contraintes temporelles qui limite le délai de leurs occurrences. Un raisonneur temporel appelé, système de reconnaissance de chronique, instancie à partir du flot d'événements en entrée les modèles représentant différentes arythmies. Les résultats démontrent que l'approche proposée est appropriée à la reconnaissance d'arythmies complexes

Comparative study of different breathing rate estimation methods from PPG signals, on CAPNOBASE database

International audienceIn the present work, a comparative study of different breathing rate estimation methods from PPG signal is proposed. The aim of this comparative study was to select the best algorithm, for respiratory rate estimation, among those already proposed in literature. The following methods were implemented and tested on the free access CAPNOBASE database, by segmenting the PPG signal in 32s and in 64s windows: empirical mode decomposition (EMD), EMD combined with principal component analysis, wavelets analysis, respiratory-induced intensity variation analysis (RIIV), respiratory-induced amplitude variation analysis (RIAV) and respiratory-induced frequency variation analysis (RIFV). Performances were then compared to six different methods already tested on CAP-NOBASE. The best performances were reached by using respiratory induced signals over the IMFs and wavelets. The RIAV signal exceeded other methods in both 64s and 32s signal segments. Only the algorithm proposed by Khreis et al, using Kalman filtering and a data fusion approach outperformed the presented methods for breathing rate estimation from PPG. © 2020 Creative Commons; the authors hold their copyright

Detecting falls and estimation of daily habits with depth images using machine learning algorithms

International audienceDifferent approaches have been proposed in the literature to detect the fall of an elderly person. In this paper, we propose a fall detection method based on the classification of parameters extracted from depth images. Three supervised learning methods are compared: decision tree, K-Nearest Neighbors (K-NN) and Random Forests (RF). The methods have been tested on a database of depth images recorded in a nursing home over a period of 43 days. The Random Forests based method yields the best results, achieving 93% sensitivity and 100% specificity when we restrict our study around the bed. Furthermore, this paper also proposes a 37 days follow-up of the person, to try and estimate his or her daily habits. © 2020 IEEE