Le moteur de recherche
des thèses françaises
'%3e%3cpath%20style='fill:%2300a0dc;fill-opacity:1;stroke:none;stroke-width:.144606;stroke-opacity:1;stop-color:%23000'%20d='M41.8%20100.088H52.28c.46%200%20.831.421.831.945v10.25c0%20.524-.37.946-.831.946H41.8c-.46%200-.831-.422-.831-.945v-10.251c0-.524.37-.945.831-.945z'/%3e%3cpath%20d='m47.072%20102.02-4.87%202.656%204.87%202.657%203.985-2.174v3.06h.885v-3.543m-7.969%201.851v1.771l3.1%201.691%203.098-1.691v-1.77l-3.099%201.69z'%20style='fill:%23fff;fill-opacity:1;stroke-width:.442726'/%3e%3ccircle%20style='fill:%23009f1d;fill-opacity:1;stroke:%23fff;stroke-width:.379704;stroke-linecap:round;stroke-linejoin:round;stroke-miterlimit:4;stroke-dasharray:none;stroke-opacity:1;stop-color:%23000'%20cx='54.151'%20cy='101.224'%20r='3.451'/%3e%3cpath%20d='m55.669%2099.387.659.664-3.075%203.104-1.634-1.649.66-.663.974.979%202.416-2.435'%20style='fill:%23fff;fill-opacity:1;stroke:none;stroke-width:.30061;stroke-miterlimit:4;stroke-dasharray:none;stroke-opacity:1'/%3e%3c/g%3e%3c/svg%3e)
Élaboration d'un système d'analyse automatique du sommeil par des méthodes de reconnaissance de formes
| Auteur / Autrice : | Nicolas Schaltenbrand |
| Direction : | Régis Lengellé |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Contrôle des Systèmes |
| Date : | Soutenance en 1990 |
| Etablissement(s) : | Compiègne |
| Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale 71, Sciences pour l'ingénieur (Compiègne) |
Résumé
Un facteur limitant dans le développement des études sur le sommeil réside dans le fait que, conventionnellement, les traces polygraphiques sont analysés visuellement. L'objectif de la thèse concernait l'étude et la réalisation d'un système automatique des stades du sommeil. L'intérêt essentiel est de décharger les chercheurs du sommeil de nombreuses heures de lecture des tracés, de réduire la subjectivité du jugement humain en augmentant la productivité. La méthode est basée sur l'analyse simultanée de trois signaux électrophysiologiques : l'électro-encéphalogramme (EEG), l'électro-oculogramme (EOG) et l'électromyogramme (EMG). L'analyse numérique des enregistrements du sommeil, réalisée en temps réel, peut être décomposée en 3 étapes : l'extraction de paramètres temps-fréquence sur les trois signaux échantillonnées ; la classification de chaque vecteur de paramètres dans l'un des stades du sommeil à l'aide d'un réseau de neurones multicouches ; l'analyse informatisée de la classification automatique pour la sortie d'un rapport de la nuit du patient. Les performances du système indiquent un pourcentage d'accord global de 80. 6% comparativement à un groupe de 10 experts dont la variabilité est estimée à 87. 9% sur la base d'époques de 30 secondes. Le système d'analyse automatique des stades du sommeil peut être considéré comme une alternative utile à l'analyse visuelle pour de nombreuses investigations du sommeil humain.