Performance analysis of Hurst exponent estimators using surrogate-data and fractional lognormal noise models: Application to breathing signals from preterm infants

International audienceThe use of the Hurst exponent (H) to quantify the fractal characteristics of biological signals and its potential to detect abnormalities has aroused, recently, the interest of many researchers. Numerous techniques to estimate H are described in the literature, yet the choice of the most performing one is not straightforward. In this paper, we proposed some tests using artificial signals from experimental data and stochastic models to evaluate the robustness of three estimation techniques. Different surrogate-data tests, including a novel method to parametrize the degree of correlation in experimental signals with H (Hurst-adjusted surrogates), were first carried out. Then, simulated signals with prescribed H were obtained from fractional Gaussian noise modified properly to follow the lognormal laws observed in empirical data. The tests were applied to examine detrended fluctuation analysis (DFA), discrete wavelet transform and least squares based on standard deviation (LSSD) methods in the particular case of inter-breath interval signals from preterm infants. Simulations showed that none of the estimators were robust for every breathing pattern (regular, erratic and periodic) and should not be applied blindly without performing the preliminary tests proposed here. The LSSD technique was the most precise in general, but DFA was more robust with highly spiked patterns

Apprendre Autrement : pédagogie de la réussite ? L’expérience du département GEII de l’IUT de Rennes

Le module Apprendre Autrement (AA) fait pleinement partie du programme pédagogique national du DUT GEII depuis septembre 2005. Il s’appuie sur une démarche pédagogique associant la consolidation des acquis et l'apprentissage de méthodes de travail. Cet article présente l'organisation de ce module tel qu'il a été mis en place par le département GEII de l’IUT de Rennes. Son originalité repose sur le fait que : i) les étudiants choisissent une matière dans laquelle ils souhaitent s'améliorer, et qu'ils suivront pendant une semaine ii) et que l'équipe enseignante s'attache particulièrement à innover pédagogiquement. Une enquête réalisée auprès des étudiants montre entre autres que 92% déclarent avoir apprécié la semaine et que 89% déclarent en tirer un réel bénéfice

Estimation et suivi de temps de retard pour la tomographie acoustique océanique

OAT involves the observation of several versions of a transmitted signal at the receiver side. The estimation of multipath propagation parameters is considered here. A drawback of maximum likelihood methods is that they require prior knowledge of the number of paths. They are also very sensitive to initialization. In order to avoid such limitations we propose a bayesian approach to this problem that accounts for prior distributions of the path amplitudes. Two different deconvolution methods are presented. The first one is applied when the signal is supplied at the output of the detector. On certain approximations, the derivation of the MAP (Maximum A Posteriori) estimator leads to optimize a l 1 -norm criterion. In the second method, the signal is observed after demodulation and matched-filtering. We introduce a Bernoulli-Gaussian model to account for the sparse properties of the channel impulse response and solve the deconvolution problem using Monte-Carlo simulations. Since in practice the transmitted signals are affected by distortions due to the transducers at both sides, we propose a simple way to recover the distorted waveform of interest, and we show the improvement brought to deconvolution results. Then, the slow evolution of arrival times over several observations enables applying image processing techniques for peak tracking. An important improvement brought by this approach lies in the fact that the number of paths along several recordings is no longer considered as constant. The proposed method is largely tested on synthetic and real data.En TAO des ondes sont transmises dans le milieu marin conduisant à l'observation de plusieurs versions du signal émis diversement atténuées et retardées. On s'intéresse ici au problème de l'estimation de ces temps de retard. Les méthodes de type maximum de vraisemblance présentent l'inconvénient de nécessiter la connaissance a priori du nombre de trajets et sont sensibles à une mauvaise initialisation des paramètres. Afin de s'affranchir de ces limitations, on propose une approche bayésienne basée sur la prise en compte d'une information a priori concernant les amplitudes des trajets reçus. On propose alors 2 méthodes différentes de déconvolution. La première utilise comme information la sortie d'un récepteur quadratique et conduit à la minimisation d'un critère simple et de faible complexité. Dans la seconde méthode proposée, le signal est observé après le filtrage adapté. On introduit un modèle Bernoulli Gaussien et le problème est résolu en utilisant des simulations de Monte-Carlo. La mise en œuvre de ces deux méthodes sur des données réelles impose de prendre en compte les distorsions subies par le signal au niveau des transducteurs d'émission et de réception et éventuellement lors de la propagation. On indique comment cette méconnaissance de la forme d'onde peut être résolue et on met en évidence l'amélioration des résultats obtenus par cette prise en compte. Enfin, l'évolution modérée des temps de retard du canal de propagation entre des mesures successives permet d'envisager après la déconvolution trace par trace un traitement bidimensionnel de l'image obtenue en juxtaposant les traces déconvoluées successives. L'intérêt principal de la méthode ainsi obtenue est de ne pas considérer le nombre de trajets de la propagation constant. L'ensemble des méthodes développées est testé sur des données synthétiques, puis sur 2 types de données réelles

Comment Agir Face Aux Difficultés En Orthographe Des Étudiants ?

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Deconvolution en Tomographie Acoustique Océanique, aplications aux données Thetis 2 et Intimate 98

International audienceDeconvolution en Tomographie Acoustique Océanique, aplications aux données Thetis 2 et Intimate 9

Les technologies pour la santé, une discipline transversale pour la pédagogie en EEA : application aux troubles du sommeil

Les technologies pour la santé occupent aujourd’hui une place centrale dans notre société, à l’hôpital mais aussi et surtout à notre domicile. Il est donc important de former et de sensibiliser les étudiants à ces nouvelles technologies, tout en continuant à transmettre les connaissances fondamentales de l’enseignement en EEA. L’objet de cette communication est de présenter deux expériences pédagogiques différentes (l’une en TP, l’autre en projet tutoré) conduites au département GEII de l’IUT de Rennes répondant parfaitement au Programme Pédagogique National (PPN) et permettant une ouverture vers les technologies pour la santé

ECG removal in preterm EEG combining empirical mode decomposition and adaptive filtering.

International audienceIn neonatal electroencephalography (EEG) heart activity is a major source of artifacts which can lead to misleading results in automated analysis if they are not properly eliminated. In this work we propose a combination of empirical mode decomposition (EMD) and adaptive filtering (AF) to cancel electrocardiogram (ECG) noise in a simplified EEG montage for preterm infants. The introduction of EMD prior to AF allows to selectively remove ECG preserving at maximum the original characteristics of EEG. Cleaned signals improved up to 17% the correlation coefficient with original datasets in comparison with signals denoised solely with AF