CRAN - Campus Sciences
BP 70239 - 54506 VANDOEUVRE Cedex
Tél : +33 (0)3 72 74 52 90 Fax : +33 (0)3 72 74 53 08
cran-secretariat@univ-lorraine.fr
 
 
Sujet de Thèse : Traitement statistique de signaux électrophysiologiques liés aux activités cardio-respiratoires
Dates : 2016/12/05 - 2019/12/04
Etudiant : Pauline GUYOT
Directeur(s) CRAN : Thierry BASTOGNE
Autre(s) Directeur(s) : Pr Bruno Chenuel (b.chenuel@chru-nancy.fr)
Description : Dans le cadre des expériences menées au sein du laboratoire de physiologie du sport, les signaux mesurées sur les sujets sont de deux types : cardiaques (ECG) et respiratoires (spirométrie). L’étude se concentrera au départ sur l’analyse des signaux d’électrocardiogramme. L’objectif de pourvoir caractériser et quantifier ces signaux dans le but d’estimer les bienfaits et les risques du sport sur la santé et plus largement sur l’activité cardiaque.

Pour répondre à cette problématique il faut déterminer de nouveaux indicateurs numériques que ceux classiquement obtenus à partir des ECG.
• Premièrement les ECG sont classiquement enregistrés sur des durées courtes, typiquement 10s. Les signaux mesurés seront des traces longues pouvant aller de quelques heures à quelques jours.
• Outre la taille des données utilisées, un autre problème à résoudre est l’estimation plus précise du rythme cardiaque. Les méthodes actuelles reposent sur la détection de pics de l’onde T. Or cette technique est très sensible au bruit. Par ailleurs, l’utilisation de filtres implique la suppression de certaines informations et de ce fait n’est pas recommandée par l’agence de la santé (ANSM). Il est donc nécessaire de développer des méthodes d’estimation plus robuste au bruit.
• Le principal point d’innovation concerne la détermination d’indicateurs morphologiques des signaux ECG liés aux risques (pathologies) cardiaques. Actuellement les indicateurs utilisés sont des intervalles de temps intitulés PR et QT mais ils sont de plus en plus critiqués pour leurs faibles sensibilités et spécificités dans les problématiques de classification des risques.

Il s’agit donc d’un travail de développement de méthodes de traitement statistique de signaux type ECG pour détecter des battements et classifier ces battements.
Mots clés : Traitement du signal, statistiques, risques cardiaques
Conditions : Durée: 3ans
Employeur: INRIA
Lieu: CRAN (Fac Médecine), BIGS (INRIA)
Financement: projet FEDER Hôpital Virtuel de Lorraine
Département(s) :
Santé - Biologie - Signal
Financement : 100% projet FEDER Hôpital Virtuel de Lorraine