Selection of EHG parameter characteristics for the classification of uterine contractions

par Dima Alamedine

Thèse de doctorat en Biomedical engineering

Sous la direction de Catherine Marque et de Mohamad Khalil.

Soutenue le 21-07-2015

à Compiègne en cotutelle avec l'Université libanaise , dans le cadre de École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne) , en partenariat avec Biomécanique et Bioingéniérie (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Sélection de paramètres caractéristiques des EHG pour la classification des contractions utérines


  • Résumé

    Un des marqueurs biophysique le plus prometteur pour la détection des accouchements prématurés (AP) est l'activité électrique de l'utérus, enregistrée sur l’abdomen des femmes enceintes, l’électrohystérogramme (EHG). Plusieurs outils de traitement du signal (linéaires, non linéaires) ont déjà été utilisés pour l'analyse de l'excitabilité et de la propagation de l’EHG, afin de différencier les contractions de grossesse, qui sont inefficaces, des contractions efficaces d’accouchement, qui pourraient provoquer un AP. Dans ces études nombreuses, les paramètres sont calculés sur des bases de données de signaux différentes, obtenus avec des protocoles d'enregistrement différents. Il est donc difficile de comparer les résultats afin de choisir les «meilleurs» paramètres pour la détection de l’AP. En outre, ce grand nombre de paramètres augmente la complexité de calcul dans un but de diagnostic. Par conséquent, l'objectif principal de cette thèse est de tester, sur une population de femmes donnée, quels outils de traitement du signal EHG permettent une discrimination entre les deux types de contractions (grossesse/accouchement). Dans ce but plusieurs méthodes de sélection de paramètres sont testées afin de sélectionner les paramètres les plus discriminants. La première méthode, développée dans cette thèse, est basée sur la mesure de la distance entre les histogrammes des paramètres pour les différentes classes (grossesse et accouchement) en utilisant la méthode « Jeffrey divergence (JD)». Les autres sont des méthodes de fouille de données existantes issues de la littérature. Les EHG ont été enregistrés en utilisant un système multivoies posé sur l'abdomen de la femme enceinte, pour l'enregistrement simultané de 16 voies d'EHG. Une approche monovariée (caractérisation d’une seule voie) et bivariée (couplage entre deux voies) sont utilisées dans notre travail. Utiliser toutes les voies, analyse monovariée, ou toutes les combinaisons de voies, analyse bivariée, conduit à une grande dimension des paramètres. Par conséquent, un autre objectif de notre thèse est la sélection des voies, ou des combinaisons de voies, qui fournissent l'information la plus utile pour distinguer entre les contractions de grossesse et d’accouchement. Cette étape de sélection de voie est suivie par la sélection des paramètres, sur les voies ou les combinaisons de voies sélectionnées. De plus, nous avons développé cette approche en utilisant des signaux monopolaires et bipolaires.Les résultats de ce travail nous permettent de mettre en évidence, lors du traitement de l’EHG, les paramètres et les voies qui donnent la meilleure discrimination entre les contractions de grossesse et celles d’accouchement. Ces résultats pourront ensuite être utilisés pour la détection des menaces d’accouchement prématuré.


  • Résumé

    One of the most promising biophysical markers of preterm labor is the electrical activity of the uterus, picked up on woman’s abdomen, the electrohysterogram (EHG). Several processing tools of the EHG signal (linear, nonlinear), allow the analysis of both excitability and propagation of the uterine electrical activity in order to differentiate between pregnancy contractions, which are ineffective, from labor effective contractions that might cause preterm birth. Therefore, on these multiple studies, the parameters being computed from different signal databases, obtained with different recording protocols, it is sometimes difficult to compare their results in order to choose the “best” parameter for preterm labor detection. Additionally, this large number of parameters increases the computational complexity for diagnostic purpose. Therefore, the main objective of this thesis is to select, among all the features of interest extracted from multiple studies, the most pertinent feature subsets in order to discriminate, on a given population, pregnancy and labor contractions. For this purpose, several methods for feature selection are tested. The first one, developed in this work, is based on the measurement of the Jeffrey divergence (JD) distance between the histograms of the parameters of the 2 classes, pregnancy and labor. The other are “Filter” and “Wrapper” Data Mining methods, extracted from the literature. In our work monovariate (in one given EHG channel) and bivariate analysis (propagation of EHG by measuring the coupling between channels) are used. The EHG signals are recorded using a multichannel system positioned on the woman’s abdomen for the simultaneous recording of 16 channels of EHG. Using all channels, for the monovariate, or all combinations of channels for the bivariate analysis, leads to a large dimension of parameters for each contraction. Therefore, another objective of our thesis is the selection of the best channels, for the monovariate, or best channel combinations, for the bivariate analysis, that provide the most useful information to discriminate between pregnancy and labor classes. This channel selection step is then followed by the feature selection for the channels or channel combinations selected. Additionally, we tested all our work using monopolar and bipolar signals.The results of this thesis permits us to evidence, when processing the EHG, which channels and features can be used with the best chance of success as inputs of a diagnosis system for discrimination between pregnancy and labor contractions. This could be further used for preterm labor diagnosis.


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