Une nouvelle méthode non-invasive d'estimation cycle à cycle du volume d'éjection cardiaque dans le signal de plethysmographie respiratoire par inductance : algorithme de ''double décomposition empirique''

A non-invasive method for beat-to-beat estimation of stroke volume in the respiratory inductive plethysmography signal : double decomposition algorithm

• Auteur / Autrice : Enas Abdulhay
• Direction : Pierre-Yves Guméry, Pierre Baconnier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ingénierie de l'interaction, de la cognition, de l'apprentissage et de la création
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Université Joseph Fourier (Grenoble ; 1971-2015)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale ingénierie pour la santé, la cognition, l'environnement (Grenoble ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Techniques de l’ingénierie médicale et de la complexité - Informatique, mathématiques et applications (Grenoble, Isère, France)
• Jury : Président / Présidente : Hervé Guénard
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Ravier
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Guy Carrault, Hervé Guénard

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Interactions cardio-pulmonaires

Pléthysmographie

Mots clés libres

Modélisation cardiorespiratoire

Volume d'éjection

Respiration

Dem

Deem

Double décomposition

Modes oscillatoire

Respiratory Inductive Plethysmography (RIP)

Cardio-respiratory modeling

Stroke volume

Respiration

Dem

Deem

Double decomposition

Oscilatory modes

Respiratory Inductive Plethysmography (RIP)

Résumé

L'objectif principal qui guide les développements en traitement du signal de cette thèse est la mise au point d'un outil qui s'inscrit dans une démarche de physiologie intégrative où, à chaque échelle, le modèle des signaux peut être différent On cherche ici à restreindre le jeu d'hypothèses a priori à un ensemble de règles physiologiques qui régissent les interactions entre functions physiologiques en l'absence d'hypothèses fonnelles et: mathématiques sur les signaux. Nous avons appliqué cette démarche au problème de la détection des ondes cardiaques et: de l' estimation cycle à cycle du volume d'éjection dans le signal RIP (Respiratoty Inductive Plethysmography). L'approche par décomposition empirique se prête particulièrement à notre logique. Nous proposons ici la première version d'un algorithme basé sur une double décomposition empirique du signal RIP. La méthode choisie et: les outils correspondants ont été testés sur deux types de données, d'une part des signaux simulés, d'autre part des signaux enregistrés sur volontaires sains. Notre objectif est donc aussi de mettre au point un modèle cardiorespiratoire pouvant servir d'outil de simulation des signaux ventilatoires, cardiaques et: de RIP avec la simulation de l'effet de chaque système sur l'autre. Les résultats montrent que la méthode proposée est adaptée à l'analyse du signal RIP et: à l' estimation du volume d'éjection.

The main objective that guides the signal processing approaches ofthis thesis is the development of a tool that oould be part of an integrative physiology approach where, at each scale, the model of signais may be different We seek here the restriction of asstnnptions a priori to a set: of rules goveming the physiological interactions between physiological functions in the absence of fannal and mathematical assumptions. We applied this approach to the problem of cardiac waves detection and estimation of cycle-to-cycle stroke volume in the RIP signal (Respiratory Inductive Plethysmography). The empirical decomposition approach seems to be particularly adapted to our logic. We propose here the first version of an algorithm based on RIP double decomposition. The method and its COITeSpül1ding tools have been tested on two types of data, simulated signais and real signais recorded at healthy volunteers. Our aim is also therefore to develop a cardio-respiratory model that can serve as a tool for ventilatory, cardiac and RIP signals simulation along with the simulation of the effect of each system on the other. The results show that the proposed method is suitable for RIP signal analysis and for stroke volume estimation