Estimation du risque de mort subite par arrêt cardiaque a l'aide de méthodes d'apprentissage artificiel
Auteur / Autrice : | Charles-Henri Cappelaere |
Direction : | Gérard Dreyfus, Rémi Dubois |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Electronique |
Date : | Soutenance le 31/01/2014 |
Etablissement(s) : | Paris 6 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Ecole supérieure de physique et de chimie industrielles de la Ville de Paris (1882-....) |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Patrick Gallinari, Sylvie Thiria, Ghassan Moubarak, Amel Amblard |
Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Meste, Guy Carrault |
Mots clés
Résumé
Depuis le début des années 2000, le défibrillateur automatique implantable (DAI) est prescrit de manière prophylactique aux populations à risque de mort subite. Nombre de ces implantations semblent prématurées, ce qui pose problème en raison des complications post-opératoires encourues. Il apparaît donc important de mieux définir la population à risque de mort subite, afin d'optimiser la sélection des patients.Le pouvoir prédictif de mort subite des différents descripteurs du Holter a fait l'objet de nombreuses études univariées, sans permettre d'amélioration des critères de sélection. Dans ce mémoire, nous présentons l'analyse multivariée des descripteurs du Holter que nous avons menée. Nous avons extrait l'ensemble des descripteurs calculables sur la base étiquetée d'enregistrements de patients, victimes ou non d'arythmies traitées par le DAI, dont nous disposons. À l'aide de connaissances physiologiques sur l'arythmogenèse, nous avons réalisé une sélection des descripteurs les plus pertinents. Puis, par une méthode originale de conception et d'évaluation de classifieur, nous avons construit un classifieur ad hoc, basé, sur les connaissances physiologiques de l'arythmogenèse ; ce classifieur discrimine les patients à risque, des patients pour lesquels l'implantation ne paraît pas opportune.Au vu des performances atteintes, il semble possible d'améliorer la fiabilité des indications d'implantation prophylactique, à l'aide de méthodes d'apprentissage statistique. Pour valider cette conclusion, il paraît néanmoins nécessaire d'appliquer la méthode exposée dans la présente étude à une base de données de plus grande dimension, et de contenu mieux adapté à nos objectifs.