Traitement des signaux à échantillonnage irrégulier : application au suivi temporel de paramètres cardiaques

• Auteur / Autrice : Ludovic Fontaine
• Direction : Yves Granjon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences médicales
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Vandoeuvre-les-Nancy, INPL

Mots clés

Mots clés contrôlés

Échantillonnage

Électrocardiographie

Spectroscopie

Mots clés libres

Techniques d'exploration et de diagnostic (généralités)

Traitement signal

Analyse spectrale

Irrégularité

Reconstruction signal

Compression signal

Filtrage

Trouble rythme cardiaque

Résumé

Bon nombre de méthodes de compression font du signal originel un signal échantillonné irrégulièrement. Par ailleurs, certains systèmes, de part leur conception, ne permettent de recueillir que des signaux à échantillonnage irrégulier. Afin de pouvoir traiter ces signaux, diverses méthodes de reconstruction sont apparues depuis quatre décades. Une manière originale de traiter de tels signaux échantillonnés irrégulièrement est de prendre en compte la principale caractéristique de ces signaux, à savoir l'intervalle de temps variable entre deux échantillons consécutifs. Nous avons voulu, dans ce travail, développer des outils de traitement de signaux à échantillonnage irrégulier, sans avoir recours à une reconstruction totale d'un signal à échantillonnage régulier. Afin d'obtenir un signal à échantillonnage irrégulier, nous avons développé une méthode de compression du signal, dite d'échantillonnage à pas variable, alliant taux de compression et fidélité de reconstruction, et générant ainsi un signal irrégulièrement échantillonné. L'idée originale consiste à traiter directement ce signal à échantillonnage irrégulier. Nous avons, par conséquent, redéfini les méthodes et outils suivants : opérations simples ; opérations statistiques ; analyse spectrale par transformée de Fourier; filtrage passe-bas et passe-bande ; identification ; décomposition. L'ensemble de ces outils et méthodes a été appliqué à la détection d'événements dans l'électrocardiogramme. Une compression par échantillonnage à pas variable permet de réduire la mémoire de stockage de I'ECG. D'une part, l'extraction d'informations caractéristiques de chaque cycle de l'ECG permet de recueillir et de suivre l'évolution temporelle d'intervalles de temps, d'amplitudes, de formes d'ondes, d'énergies. . . D'autre part, chaque cycle cardiaque de I'ECG échantillonné à pas variable est décomposé sur des bases comprenant un battement normal sain et un battement de chaque arythmie. L'évolution au cours du temps des coefficients de la décomposition peut être associée à l'évolution des paramètres précédemment décrits afin de les fusionner, d'en étudier les variations, et d'améliorer la prise de décision en terme d'arythmie.

Many compression methods turn the original signal into an irregularly sampled signal. Otherwise, systems, owing to their creation, only allow to gather signals with an irregular sampling. In order to be able to process these signals, various reconstruction methods have appeared since four decades. An original way to process such irregularly sample signals is to take the main characteristic of these signals into account, namely the variable time interval between two consecutive samples. In this work, we wanted to develop tools for the process of irregularly sampled signals, without having recourse to a total reconstruction of a regularly sampled signal. After having compressed the signal by a method allying compression ratio and fidelity of reconstruction, we obtain a non-equispaced sampled signal. The original idea consists in directly processing the irregularly sampled signal, and therefore, we have redefined the following methods and tools: addition, subtraction and multiplication of signals ; statistical operations such as zero and first orcier moments ; spectral analysis by Fourier transform ; low-pass and band-pass filterings ; identification, expansion. The whole of the tools and methods have been applied to the events detection in the electrocardiogram. A compression by our algorithm allows to reduce the storage memory of the ECG. On the one hand, the extraction of characteristic information of each beat of the ECG allows to collect and to follow the temporal evolution of time intervals, amplitudes, waveforms, energies. . . On the other hand, we realize the decomposition of each cardiac cycle of the irregularly sampled ECG on bases including a healthy normal beat and a beat of each arythmia. The evolution, in course of the time, of the decomposition coefficients can be joined to the evolution of the previously described parameters in order to merge them, to study their variations, and to improve the decision making in terms of arythmia.