Etude de la fusion de donnees pour une architecture multicapteurs appliquee a la mesure de parametres biologiques

A study of data fusion for a multisensor architecture dedicated to the measurement biological parameters

• Auteur / Autrice : OLIVIER INGREMEAU
• Direction : Michel Corazza
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences médicales
• Date : Soutenance en 1995
• Etablissement(s) : Rennes 1

Résumé

Les systemes de reconnaissance automatique des phases du sommeil permettent de soulager le specialiste de l'analyse longue et fastidieuse des enregistrements du sommeil et egalement de proposer un moyen objectif de detection des phases. Cette these concerne la realisation, la validation et l'optimisation d'un systeme de reconnaissance automatique des phases du sommeil, base sur l'analyse de signaux cardiaques, respiratoires et de motricite. Ces signaux sont fournis par un ensemble de capteurs original pour ce probleme et qui plus est, tres confortable pour le patient. Cet ensemble de capteurs ne perturbe pas le sommeil. Tout au long du developpement du systeme, la connaissance medicale du probleme est integree de facon a suivre au plus pres, les phenomenes physiologiques porteurs d'informations. Une analyse de differents estimateurs temporels et spectraux nous a permis de retenir le plus apte a extraire les informations pertinentes des signaux issus des capteurs. La detection des phases du sommeil est effectuee grace a une methode de fusion de donnees basee sur l'utilisation des ensembles flous. Les ensembles flous sont bien adaptes a la description du sommeil et nous permettent d'effectuer une premiere etape de declaration de phase a partir de fonctions d'appartenances. Nous proposons une approche originale pour la determination automatique des seuils de ces fonctions. Le probleme de la combinaison des donnees en vue de la reconnaissance des phases est un probleme de fusion d'identite. L'algorithme developpe effectue une combinaison arithmetique et heuristique des parametres flous. Les resultats obtenus a partir de donnees enregistrees lors de differentes campagnes de mesures en milieu hospitalier, etablissent un taux d'accord de plus de 80% avec le specialiste, pour la phase de sommeil lent profond, pour le stade 2 et pour le sommeil paradoxal