Analyse et traitement des signaux physiologiques et Application
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Date
2025-05-29
Authors
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Publisher
Université 20 Août 1955 Skikda
Abstract
Cette thèse porte sur l’analyse des signaux physiologiques, avec un focus particulier sur
les signaux d’électroencéphalographie (EEG) et d’électrocardiographie (ECG), après avoir
présenté un état de l’art détaillé concernant ces deux types de signaux. Pour l’EEG, le signal est
segmenté en échantillons d’une seconde chacun, puis filtré selon les bandes de fréquence
caractéristiques de l’activité cérébrale. Des caractéristiques non linéaires sont ensuite extraites afin
de permettre une classification des segments en deux catégories : activité normale ou activité de
crise (épileptique).
En ce qui concerne les signaux ECG, le traitement commence par l’extraction des
complexes QRS. À partir de ces segments, des caractéristiques non linéaires sont calculées dans
le but de différencier les phases systoliques normales des extrasystoles. Pour les deux types de
signaux, plusieurs classificateurs ont été utilisés, notamment des méthodes d’apprentissage
automatique et profond : KNN, DNN, LSTM, et d’autres approches de machine learning, afin
d’optimiser la détection et la classification des anomalies
Description
Keywords
traitement des signaux physiologiques