Analyse et détection d'anomalies cardiaques par traitement de signal : cas du syndrome de Wolff Parkinson White.

Analysis and detection of cardiac abnormalities by signal processing : Case of Wolff Parkinson White syndrome.

• Auteur / Autrice : Hassan Adam Mahamat
• Direction : Stéphane Binczak, Sabir Jacquir
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Instrumentation et informatique de l'image
• Date : Soutenance le 30/03/2021
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Imagerie et Vision Artificielle (ImVia) (Dijon)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université de Bourgogne (1970-2024)
• Jury : Président / Présidente : Olivier Meste
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Binbin Xu
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Djilali Kourtiche, Hussein Yahia

Mots clés

Mots clés contrôlés

Électrocardiographie

Séparation de sources (traitement du signal)

Syndrome de Wolff-Parkinson-White

Mots clés libres

Syndrome de Wolff Parkinson White

ECG. onde delta

Voie accessoire. préexcitation

Traitement de signal

Wolff Parkinson White syndrome

ECG. delta wave

Accessory pathway. pre-Excitation

Signal processing

Résumé

Nous présentons dans ce manuscrit des travaux consacrés au syndrome de WPW, afin de proposer des approches non invasives et automatiques. Le syndrome de WPW est une anomalie cardiaque congénitale qui peut perturber et concurrencer la conduction électrique normale. Il est caractérisé anatomiquement par la présence d'une voie de conduction anormale supplémentaire appelée voie accessoire (VA). Les signaux transmis par le nœud atrioventriculaire et la VA se combinent alors et accélèrent les contractions ventriculaires. Par conséquent, l'influx conduit par la VA peut favoriser dans certains cas des arythmies plus ou moins sévères, voire entraîner la mort subite. Les médecins peuvent recourir à des moyens invasifs comme l'exploration électrophysiologique (EEP) qui permet de localiser et d'explorer les capacités de conductions de la VA et mesurer la durée des périodes réfractaires et la dangerosité de la VA. L'ablation par énergie radiofréquence est donc le principal traitement. Cependant, elle requiert une analyse de l’ECG et une localisation précise de la VA. La localisation permet de prévoir les outils adaptés et planifier la procédure d'ablation.Nous avons donc décrit un nouvel algorithme appelé kentloc afin d’aider les médecins à localiser la VA avec précision avant la procédure d’ablation. Notre méthode est basée sur l’analyse pas à pas de la polarité de chaque complexe QRS sur un tracé numérique d’un ECG à 12 dérivations. Ces travaux ont abouti à la caractérisation automatique du syndrome de WPW à partir d’un ECG, à la détection des ondes dans un ECG issu d’un patient atteint du syndrome de WPW et enfin à l’élaboration d’un algorithme automatique non invasif de localisation de la VA.

In this manuscript we present investigations devoted to the WPW syndrome in order to propose non-invasive and automatic approaches. WPW syndrome is a congenital heart defect that can disrupt and compete with normal electrical conduction. It is anatomically characterized by the presence of an additional abnormal conduction pathway called the accessory pathway (AP). The signals transmitted by the atrioventricular node and the AP then combine and accelerate the ventricular contractions. Consequently, the signal led by AP can in some cases promote more or less severe arrhythmias or even lead to sudden death. Physicians can use invasive ways such as electrophysiological exploration (EEP), which makes it possible to locate and explore the conduction capacities of the AP and to measure the duration of refractory periods and the dangerousness of the AP. Radiofrequency energy ablation is therefore the main treatment. However, it requires an ECG analysis and precise localization of the AP. The localization makes it possible to foresee the adapted tools and to plan the ablation procedure.We have therefore described a new algorithm called kentloc to help physicians locate AP accurately before the ablation procedure. Our method is based on the step-by-step analysis of the polarity of each QRS complex on a digital trace of a 12-lead ECG. This work led to the automatic characterization of WPW syndrome from an ECG, to the detection of waves in an ECG from a patient with WPW syndrome and finally to the development of an automatic non-invasive algorithm for locating AP.