Synthèse et identification de potentiel d'action complexe de nerfs

Une aproche physiologique de la modélisation des Potentiels Complexes d'Action de Nerf (CNAP) est presentée dans cet article. Le modèle retenu fait intervenir une loi de répartition mixte définie par quatre paramètres qui représente l'histogramme des fibres constituantes du nerf, celui-ci caractérisant son état de fonctionnalité. L'identification des paramètres des lois utilise la méthode de Nelder-Mead pour minimiser une fonction objectif de moindres carrés. Après vérification de la capacité du modèle à décrire la réponse de nerfs sains et pathologiques, une étude de la convergence de la procédure d'identification est réalisée sur des signaux ainsi simulés. La méthode proposée est ensuite appliquée à des CNAP réels sains et pathologiques

Modelisation statistique et classification automatique de signaux physiologiques methodes et premiers resultats

On s'intéresse à la classification automatique des signaux d'électromyographie de surface, dans le cadre d'une aide au diagnostic des maladies neuromusculaires. Après avoir présenté la modélisation statistique retenue, on montre sa capacité à décrire correctement les signaux, ainsi que les premiers résultats d'une analyse discriminante linéaire effectuée sur des électromyogrammes obtenus à partir d'une population constituée d'individus sains et d'individus atteints de neuropathies

Electrophysiological monitoring in clinical trials

Muscle phosphorus magnetic resonance spectroscopy was used to study oxidative metabolism at rest and during recovery from exercise in 7 patients with sporadic inclusion body myositis (s-IBM), compared with normal controls (n=8) and mitochondrial myopathies (n=20). At rest, 6/7 patients had elevated inorganic phosphates. Recovery parameters were not different from controls, in contrast with mitochondrial myopathies, who showed abnormal rest and recovery. The normal recovery suggests that mitochondrial oxidative capacity is not impaired in s-IBM