Analyse et diagnostic des troubles respiratoires du sommeil à l’aide des sons trachéaux

Analysis and diagnosis of sleep-related breathing disorders using tracheal sounds

• Auteur / Autrice : Nathalie Freycenon
• Direction : Laurent Simon, Roberto Longo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Acoustique
• Date : Soutenance le 07/04/2022
• Etablissement(s) : Le Mans
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences de l'ingénierie et des systèmes (Nantes Université)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'acoustique de l'Université du Mans
• Jury : Président / Présidente : Régine Le Bouquin Jeannès
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent Simon, Roberto Longo, Régine Le Bouquin Jeannès, Nicole Meslier, Sébastien Ménigot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Régine Le Bouquin Jeannès, David Rousseau
• DOI : 10.70675/960d753dz04e2z4682z943fz88d5a7eae334

Mots clés

Mots clés contrôlés

Polygraphie respiratoire

Troubles du sommeil

Diagnostic

Syndromes des apnées du sommeil

Trachée

Sons

Traitement du signal -- Techniques numériques

Respiration

Fréquence cardiaque

Mots clés libres

Sons trachéaux

Troubles respiratoires du sommeil

Estimation fréquence cardiaque

Détermination des inspirations/expirations

Résistances des voies aériennes

Apnées

Traitement numérique du signal

Apprentissage supervisé

Tracheal sounds

Sleep-related breathing disorders

Heart rate estimation

Inspiratory and expiratory phases estimation

Upper airways resistance

Apnea

Signal processing

Supervised learning

Résumé

Les troubles respiratoires du sommeil, dont le Syndrome d’Apnées Obstructives du Sommeil (SAOS) est l’affection la plus courante, peuvent être diagnostiqués à l’aide des sons trachéaux. Ce travail se concentre sur l'exploitation de ces signaux, en présentant trois études distinctes autour d'un même intérêt clinique.La première étude concerne la détection du signal cardiaque et l'estimation de la fréquence cardiaque dans un signal trachéal très bruyant (ronflement, mouvements) . Elle a été réalisée avec des techniques de filtrage optimal et d’intercorrélation.\\La deuxième étude présente une méthode permettant d'identifier les pauses, les inspirations et les expirations. L'approche proposée combine des techniques de traitement du signal et des algorithmes de classification. Cette étude se justifie par le fait que la reconnaissance des pauses permet d'identifier les apnées, tandis que la détermination des phases inspiratoires et expiratoires permet d’estimer la fréquence respiratoire, l’énergie par phase et d’en déduire les événements respiratoires tels que les baisses de ventilation et les épisodes de ronflement.La troisième étude est une étude expérimentale du comportement des voies aériennes supérieures (VAS). Des maquettes simulant les VAS et la respiration (avec ou sans ronflements) et équipées de capteurs de pression, débitmètre et microphone, ont été réalisées afin d’établir les liens entre les sons trachéaux (intensité, énergie, spectre d’amplitude) et les grandeurs physiques (débit, volume, rapport pression/débit, énergie mécanique). Enfin, ces mesures devront être confrontées à celles provenant d'études cliniques.

Sleep-related breathing disorders, including the most common pathology called Obstructive Sleep Apnea (OSA), could be diagnosed with the help of tracheal sounds. This work focuses on the exploitation of these signals, presenting three distinct studies of clinical interest.The first one concerns the cardiac signal detection and the estimation of the heart rate in a highly noisy tracheal signal (snoring, movements), by means of optimal filtering and cross-correlation techniques.The second study presents a method to identify pauses, inspirations and expirations. The proposed approach combines signal processing techniques and classification algorithms. This study is justified by the fact that recognition of pauses is directly linked to detection of apneas, while the determination of the inspiratory and expiratory phases allows the estimation of the respiratory frequency-energy and the detection of respiratory events such as decreases of ventilation and snoring episodes.The third part concerns an experimental study focused on the behaviour of upper airways (UAS). Devices simulating the UAS and breathing (with or without snoring), equipped with pressure transducers, flow meter and a microphone, have been realized in order to study the physical behaviour of the respiratory phases. The aim is to establish a link between tracheal sounds (intensity, energy, amplitude spectrum) and physical parameters (flow, volume, pressure/flow ratio, mechanical energy). Finally, these measurements should be compared with those coming from clinical studies.