08/06/2026 - 09H30 - LORIA

" Intégration de modalités cliniques et physiologiques dérivées de l'ECG pour le diagnostic de l'apnée du sommeil par apprentissage automatique."

(Thèse Faustine FACCIN)

Résumé :
Le syndrome d'apnées du sommeil (SAS) est l'un des troubles respiratoires nocturnes les plus fréquents. Malgré une prévalence mondiale élevée, il demeure largement sous-diagnostiqué. Dans ce contexte, des approches alternatives de diagnostic ont été proposées, s'appuyant sur des signaux tels que l'électrocardiogramme (ECG). L'objectif de cette thèse est d'explorer l'apport des modalités cliniques et physiologiques dérivées de l'ECG en vue de développer un outil de diagnostic du SAS reposant sur des méthodes d'apprentissage automatique robustes, indépendamment du profil clinique des patients. Ce travail a fait l'objet de plusieurs contributions. La première consiste en la constitution d'un jeu de données élargi, dérivé de la base de données STAGES (National Sleep Research Resource), reflétant davantage la diversité clinique des profils de patients. La deuxième repose sur l'évaluation comparative des modèles existants sur ce nouveau jeu de données et celui de référence (Apnea-ECG de PhysioNet), montrant les limites de généralisation des approches actuelles face à des données plus hétérogènes. Ainsi, la troisième contribution porte sur l'intégration des données cliniques dans le processus d'apprentissage. Les variations de caractéristiques physiologiques extraites de l'ECG sont d'abord analysées en fonction des profils cliniques, montrant des différences physiopathologiques marquées. Puis, l'apport de mécanismes de fusion entre données physiologiques et cliniques au sein de modèles d'apprentissage profond est évalué. Enfin, un modèle basé sur des méthodes d'ensemble et probabilistes, a permis d'obtenir des premiers résultats prometteurs sur la base de données élargie.

Jury :
- Rapporteurs :	Vicente Zarzoso, PU-61 Université de Côte d'Azur (Rapporteur)
	Mario Chavez, DR-CNRS, Sorbonne Université (Rapporteur)
- Autres membres :	Mira Rizkallah, MCF-61, Centrale Nantes (Examinatrice) Marianne Clausel, PU-26, Université de Lorraine ⬓ CRAN (Examinatrice) El Hadi Djermoune, PU-61, Université de Lorraine ⬓ CRAN (Directeur de thèse) Laurent Baugrain, MCF-27, Université de Lorraine ⬓ LORIA (Co-directeur de thèse) Pauline Guyot, ex-Directrice start-Up NOVIGA (Invitée)