Estimation multimodale du Rythme Cardiaque Foetal : contributions méthodologiques et validation clinique

Multimodal estimation of fetal heart rate: methodological contributions and clinical validation

• Auteur / Autrice : Mariel Resendiz rojas
• Direction : Julie Fontecave-jallon, Bertrand Rivet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : BIS - Biotechnologie, instrumentation, signal et imagerie pour la biologie, la médecine et l'environnement
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 04/03/2024
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale ingénierie pour la santé, la cognition, l'environnement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Translational Innovation in Medicine and Complexity
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : PRETA - Physiologie cardio-Respiratoire Expérimentale Théorique et Appliquée
• Jury : Président / Présidente : Sophie Achard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Ravier, Vincent Vigneron, Vicente Zarzoso, Jerôme Mars
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Ravier, Vicente Zarzoso

Mots clés

Mots clés libres

Rythme cardiaque foetal

ECG foetal

Pcg

Nmf

Hmm

Pcg

Fetal Heart rate

Fetal ECG

Nmf

Hmm

Résumé

L'analyse du rythme cardiaque fœtal (RCF) reste la technique la plus courante pour suivre le bien-être du fœtus et détecter la détresse fœtale pendant le travail et l'accouchement. Si la cardiotocographie (CTG) est aujourd'hui la technique clinique non invasive de référence pour la mesure du RCF, elle souffre de plusieurs inconvénients, ce qui pousse à s'intéresser à des technologies alternatives, comme l'électrocardiographie (ECG) et la phonocardiographie (PCG) abdominales. Une solution originale, utilisant un unique signal abdominal (ECG ou PCG), a été proposée pour répondre à la fois à la faisabilité en routine clinique et au défi de la difficile détection d'événements temporels dans des signaux enregistrés en conditions réelles. Basée sur l'algorithme de factorisation de matrices non négatives (NMF), elle exploite la semi-périodicité de l'ECG ou du PCG fœtal pour l'estimation du RCF. Le travail mené dans le cadre de cette thèse est d'une part expérimental et d'autre part algorithmique. Sur le plan expérimental, une base de données de 40 enregistrements sur femmes enceintes volontaires dans le dernier mois de grossesse a été constituée avec l'enregistrement synchrone de signaux ECG et PCG thoraciques et abdominaux, simultanément avec la CTG de référence. Elle a été analysée sur les plans expérimental et clinique. Du point de vue algorithmique, la méthode proposée, dans sa première version, supposait l'indépendance temporelle et ne tenait pas compte de la propriété de continuité des valeurs du RCF. Aussi, le travail algorithmique mené dans cette thèse a contribué à l'ajout dans le cadre NMF d'un modèle de Markov caché (HMM) pour inclure des informations physiologiques sur l'évolution temporelle du RCF. Cette proposition a été implémentée numériquement et évaluée sur la base de données réelles.

Fetal heart rate (FHR) analysis remains the most common technique for monitoring fetal well-being and detecting fetal distress during labor and delivery. Although cardiotocography (CTG) is today the reference non-invasive clinical technique for measuring FHR, it suffers from a number of drawbacks, prompting interest in alternative technologies such as abdominal electrocardiography (ECG) and phonocardiography (PCG). An original solution, using a single abdominal signal (ECG or PCG), has been proposed to address both the feasibility in clinical routine and the challenge of the difficult detection of temporal events in signals recorded in real-life conditions. Based on the non-negative matrix factorization (NMF) algorithm, it exploits the semi-periodicity of the fetal ECG or PCG to estimate the FHR. The work carried out in this thesis is both experimental and algorithmic. On the experimental side, a database of 40 recordings from volunteer pregnant women in the last month of pregnancy was set up, with synchronous recording of thoracic and abdominal ECG and PCG signals, simultaneously with the reference CTG. It was analyzed both experimentally and clinically. From an algorithmic point of view, the first version of the proposed method assumed temporal independence, and did not take into account the property of continuity of FHR values. Therefore, the algorithmic work carried out in this thesis contributed to the addition of a Hidden Markov Model (HMM) to the NMF framework to include physiological information on the temporal evolution of the FHR. This proposal has been implemented numerically and evaluated on real data.