Méthodes d'extraction de source semi-aveugle : application à la mesure des signes physiologiques sans contact
Auteur / Autrice : | Richard Macwan |
Direction : | Alamin Mansouri, Yannick Benezeth |
Type : | Projet de thèse |
Discipline(s) : | Instrumentation et informatique de l'image |
Date : | Inscription en doctorat le 07/10/2015 Soutenance le 14/12/2018 |
Etablissement(s) : | Bourgogne Franche-Comté |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : LE2I - Laboratoire d'Electronique, d'Informatique et de l'Image |
Equipe de recherche : Pôle 5 - Systèmes de vision et Méthodes d'imagerie |
Résumé
Les mesures physiologiques sans contact sont hautement souhaitables dans de nombreux domaines biomédicaux, tels que le diagnostic des nourrissons, des patients agés, des patients souffrant de traumatismes physiques extrêmes, ainsi que de la santé personnelle, au bien-être et à la forme physique. La photopléhysmographie à distance est de plus en plus utilisée pour la mesure sans contact de la fréquence cardiaque à partir de vidéos, l'une des propriétés biomédicales les plus courantes requises pour la plupart des diagnostics médicaux. L'une des techniques les plus courantes pour effectuer une photopléthysmographie à distance consiste à utiliser des méthodes de Séparation aveugle de source (SAS) pour extraire le signal cardiaque de données vidéo. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de développer différentes méthodes dans le domaine de l’extraction et de la séparation des sources en améliorant les méthodes SAS traditionnelles telles que l’Analyse en Composante Indépendante (ACI). Ces nouvelles méthodes d’extraction de sources semi-aveugle sont intégrées avec des contraintes biophysiques, et appliquées au domaine de photopléthysmographie à distance. De plus, ces méthodes sont extrapolées pour mesurer la distribution spatiale des signaux photopléthysmographique de la peau. La photopléthysmographie à distance comprend la mesure de paramètres biophysiques tels que la fréquence cardiaque et la variabilité de la fréquence cardiaque. Les variations périodiques de la couleur de la peau dues au battement rhythmique du coeur sont quantifiées pour générer un signal temporel à partir des données d'image obtenues à partir de simples caméras vidéo. Nous avons amélioré les méthodes existantes en incorporant une propriété très commune de quasi-périodicité des signaux biophysiques tels que les signaux cardiaques et neurologiques. Les signaux quasi-périodiques présentent une autocorrélation plus élevée que les signaux non périodiques. Cette observation a été combinée avec les techniques d'analyse de composants indépendants et de déflation de sous-espace pour développer les algorithmes suivants.