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Traitement du signal pour le biomédical Quelques exemples en ECG qui intéressent la cellule O. Meste, H. Rix, V. Zarzoso, A. Cabasson, P. Bonizzi, R. Phlypo.

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1 Traitement du signal pour le biomédical Quelques exemples en ECG qui intéressent la cellule O. Meste, H. Rix, V. Zarzoso, A. Cabasson, P. Bonizzi, R. Phlypo

2 Principaux domaines de léquipe: Traitement numérique des signaux ECG Analyse des intervalles Analyse de formes (les ondes de lECG) Séparation de sources (AF et activité ventriculaire) Autres Implants cochléaires, Acouphène, PEA EEG sommeil

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4 Modèle de dépolarisation/repolarisation dune cellule Action Potential Duration (APD/QRST) Diastolic Interval (DI) Basic cycle lentgth (BCL/RR) APD n =BCL n -DI n état stable APD n= APD n+1 BCL diminue Ce principe se retrouve au niveau de lorgane cœur !!!

5 Le comportement cellulaire les intervalles/ondes cardiaques R-R (influence sympathique/parasympathique sur le nœud SA) P-R (influence sympathique/parasympathique sur le nœud AV) Q-T (adaptation cellulaire rapide et lente) T-wave alternans (oscillation cellulaire)

6 APD n =BCL n -DI n état stable APD n= APD n+1 BCL diminue Modèle de Variation de Forme pour la détection de TWA Lallure de la courbe de restitution APD n+1 =g(DI n ) peut engendrer une alternance ! En général pour des rythmes rapides Désynchronisation des cellules fibrillations

7 Au niveau de lorgane cœur : la forme de londe T va alterner ( -Volts) marqueur darythmie potentielle apparaît aux rythmes sinusaux rapides (effort) ou déclenchés (pacemaker), PTCA Modèle simpliste: Modèle réaliste: Avec et modélisant leffet de la respiration et la ligne de base Comment tester les hypothèses et estimer v ?

8 Difficultés: Détection basée sur un modèle Identifiabilité du modèle Orthogonalité des modèles sous H 0 et H 1 On estime T avec une moyenne et v avec une moyenne alternée Utilisé si test de student positif Puis GLRT

9 Résultats simulation: T wave First alternans wave second alternans wave i i +0.8

10 Résultats PTCA (L=16): successive T waves from beat index > 330 successive T waves from beat index > proposed method with constrains reference method proposed method without constrains Changement de phase

11 Une alternative : Lalternance est une variabilité SVD de lensemble des ondes T orthogonales à 1 Projection des ondes T sur puis test student

12 Retour à la cellule: Approximation linéaire de g( ) APD n+1 = a DI n +b = -a APD n +a RR n +b Cest un modèle ARX si 0< a <1 APD oscille et se stabilise si saut de RR Pas suffisant pour tout décrire + effet adaptation lente (exponentielle) APDlent n+1 = c APDlent n + (1-c) RR n QT (APD) doit présenter ces propriétés (à un lissage prés car cellules indép.) Le QT très bruité Améliorer la mesure du QT (de plus T variable à leffort) Performance sur horizon court

13 a=0.043 a=0.244 RR(i)QT(i) Utilisation de TDE (Woody Aline) Modélisation de la relation QT/RR Les coefficients dépendent de RR

14 Variabilité des intervalles cardiaques Estimation des intervalles R-R, P-R (repos/effort) Pb de ligne de base Pb de superposition des ondes Pb de changement de forme Analyse des tendances et des variabilités Caractérisation Interprétation (couplage central, mécanique, …)

15 Etude des intervalles R-R Démodulation, filtrage R-R Filtrage T-F et modélisation (PFM/IPFM) (observation évènement) pédalage respiration ASR mécanique

16 Etude des intervalles P-R Superposition des ondes biais RSB faible et forme changeante estimateur performant sur horizon faible Modélisation des observations MLE Critère à minimiser Algo. itératif (~Woody improved) + contraintes dinégalités (LSI)

17 Résultats (f = fonction linéaire par morceaux) simulation Cas réels (comparaison sportifs/sédentaires)

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