P and T wave analysis in ECG signals using Bayesian methods

par Chao Lin

Thèse de doctorat en Signal, Image, Acoustique et Optimisation

Sous la direction de Corinne Mailhes et de Jean-Yves Tourneret.


  • Résumé

    Cette thèse a pour objet l’étude de méthodes Bayésiennes pour l’analyse des ondes P et T des signaux ECG. Différents modèles statistiques et des méthodes Bayésiennes associées sont proposés afin de réaliser la détection des ondes P et T et leur caractérisation (détermination du sommet et des limites des ondes ainsi que l’estimation des formes d’onde). Ces modèles prennent en compte des lois a priori pour les paramètres inconnus (les positions des ondes, les amplitudes et les coefficients de ces formes d'onde) associés aux signaux ECG. Ces lois a priori sont ensuite combinées avec la vraisemblance des données observées pour fournir les lois a posteriori des paramètres inconnus. En raison de la complexité des lois a posteriori obtenues, des méthodes de Monte Carlo par Chaînes de Markov sont proposées pour générer des échantillons distribués asymptotiquement suivant les lois d’intérêt. Ces échantillons sont ensuite utilisés pour approcher les estimateurs Bayésiens classiques (MAP ou MMSE). D'autre part, pour profiter de la nature séquentielle du signal ECG, un modèle dynamique est proposé. Une méthode d'inférence Bayésienne similaire à celle développée précédemment et des méthodes de Monte Carlo séquentielles (SMC) sont ensuite étudiées pour ce modèle dynamique. Dans la dernière partie de ce travail, deux modèles Bayésiens introduits dans cette thèse sont adaptés pour répondre à un sujet de recherche clinique spécifique appelé détection de l'alternance des ondes T. Une des approches proposées a servi comme outil d'analyse dans un projet en collaboration avec St. Jude Medical, Inc et l'hôpital de Rangueil à Toulouse, qui vise à évaluer prospectivement la faisabilité de la détection des alternances des ondes T dans les signaux intracardiaques.

  • Titre traduit

    Analyse des ondes P et T des signaux ECG à l'aide de méthodes Bayésienne


  • Résumé

    This thesis studies Bayesian estimation/detection algorithms for P and T wave analysis in ECG signals. In this work, different statistical models and associated Bayesian methods are proposed to solve simultaneously the P and T wave delineation task (determination of the positions of the peaks and boundaries of the individual waves) and the waveform-estimation problem. These models take into account appropriate prior distributions for the unknown parameters (wave locations and amplitudes, and waveform coefficients). These prior distributions are combined with the likelihood of the observed data to provide the posterior distribution of the unknown parameters. Due to the complexity of the resulting posterior distributions, Markov chain Monte Carlo algorithms are proposed for (sample-based) detection/estimation. On the other hand, to take full advantage of the sequential nature of the ECG, a dynamic model is proposed under a similar Bayesian framework. Sequential Monte Carlo methods (SMC) are also considered for delineation and waveform estimation. In the last part of the thesis, two Bayesian models introduced in this thesis are adapted to address a specific clinical research problem referred to as T wave alternans (TWA) detection. One of the proposed approaches has served as an efficient analysis tool in the Endocardial T wave Alternans Study (ETWAS) project in collaboration with St. Jude Medical, Inc and Toulouse Rangueil Hospital. This project was devoted to prospectively assess the feasibility of TWA detection in repolarisation on EGM stored in ICD memories.


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