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Analyse temporelle et fréquentielle des signaux biomédicaux TP BIOMED - 3ème année – option TNS École Polytechnique, Département ELEC Enseignant : Aline.

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1 Analyse temporelle et fréquentielle des signaux biomédicaux TP BIOMED - 3ème année – option TNS École Polytechnique, Département ELEC Enseignant : Aline CABASSON Mail : Web :

2 Sommaire Le Traitement du Signal en Biomédical, Quelques exemples de signaux… Exemple : Signal ECG deffort TP : étude dun cas réel / ECG deffort Méthodes de pré-traitement dun signal ECG réel Analyse des intervalles dun ECG

3 Les signaux biomédicaux (1) Électrocardiogramme (ECG ou EKG) Électroencéphalogramme (EEG)

4 Les signaux biomédicaux (2) Différents types de Potentiels Évoqués Potentiels Évoqués Visuels (PEV) Potentiels Évoqués Auditifs (PEA) Potentiels Évoqués Somesthésiques (PES)

5 TP Biomed Exemple des signaux ECG deffort Quelques notions physiologiques utiles ECG deffort : enregistrement / buts / difficultés ….

6 Quelques notions physiologiques Onde P : dépolarisation des oreillettes Complexe QRS : dépolarisation des ventricules Onde T : repolarisation des ventricules Cycle de dépolarisation/repolarisation = passage du courant électrique, chez le sujet sain, des oreillettes vers les ventricules qui se contractent dans ce même ordre

7 Signal ECG deffort Signal enregistré durant une activité physique pendant une vingtaine de minutes, en augmentant progressivement lintensité de leffort par palier et mesurant ainsi lactivité cardiaque et la respiration pendant leffort et la récupération du patient. LECG deffort permet de détecter des ischémies qui ne peuvent lêtre sur un ECG enregistré au repos (ex : insuffisance coronarienne, angine de poitrine deffort …). Mon travail de thèse : étudier le couplage cardio/respiratoire à partir de létude dECG deffort de patients sains but : comprendre comment fonctionne le cœur / modélisation à long terme, amélioration des pacemakers

8 Travaux Pratiques Étude dun électrocardiogramme deffort dun patient sain TP n°1 : Méthodes de pré-traitements TP n°2 : Analyse des intervalles dun ECG

9 Travaux Pratiques Étude dun électrocardiogramme deffort dun patient sain TP n°1 : Méthodes de pré-traitements TP n°2 : Analyse des intervalles dun ECG

10 TP n°1 : Introduction Difficulté majeure : Signal ECG enregistré bruité,modulé et présentant une ligne de base (influence de la respiration) Besoin de pré-traitements : Filtrage passe-haut Démodulation damplitude Retrait de la ligne de base Segmentation du signal

11 TP n°1 : Pré-traitements Buts : Estimer au mieux les temps dapparition tk des ondes R (attention, on entend par le terme « temps tk » en réalité lindice !) Segmenter le signal ECG afin de récupérer tous les segments P-R Étapes : Filtrer le signal pour supprimer les éventuelles fluctuations de la ligne de base Détecter par une méthode de seuillage, les temps tk dapparition des ondes R Démodulation damplitude Avec une méthode de seuillage, ré estimer les temps tk dapparition des ondes R sur le signal démodulé Segmenter le signal ECG afin de récupérer les segments PR de durée 300 ms alignés sur le pic R à droite et enlever les lignes de bases résiduelles à laide de la fonction « enleve_ligne_base.m » Étudier linfluence de la respiration

12 TP n°1 : Programmation Charger lélectrocardiogramme MartinaPMA.dat qui a été enregistré avec une fréquence déchantillonnage de 1Khz ecg Filtrage : La respiration introduit une ligne de base sur lenregistrement besoin de filtrer avec un passe-haut lECG Utiliser fir1 (avec longueur de filtre L = 500 points ; Wn = 10/(2* longueur de filtre )) et la fonction filter Nb : Penser à enlever les (longueur de filtre / 2) + 20 premiers points du résultat car il y a la réponse impulsionnelle du filtre dedans Seuillage : Choisir le coefficient de seuillage adéquat et récupérer les coordonnées des pics R et les temps dapparition tk des ondes R

13 TP n°1 : Programmation (2) Démodulation A laide dune interpolation spline (fonction interp1 ), créer la courbe continue qui passe par tous les pics R, i.e. la courbe de modulation damplitude to Démoduler le signal ECG Ré-estimer au moyen de votre fonction de seuillage les temps dapparition tk Segmentation et retrait de la ligne de base Penser à redimensionner le signal ECG original en fonction du signal démodulé obtenu (cf. différence de quelques points entre le premier pic R de Martina et du signal démodulé) Utiliser la fonction « enleve_ligne_base.m » et observer le résultat final (avec « temp »=ecg Martina redimensionné; resf= les tks ; Binf = 300)

14 Fonction « enleve_ligne_base.m » On détermine à lœil les intervalles A [m1-m2] et B [m3-m4] On segmente le signal ECG de telle façon à travailler sur des segments R-R On ajuste la droite qui passe le mieux au sens des moindres carrés par les intervalles A et B pour chaque segment R-R, puis on la soustrait.

15 TP n°1 : Programmation (3) Étude de linfluence de la respiration Tracer la FFT du signal de modulation to, que pouvez vous observer ? Sachant que : la modulation est liée à la respiration, la fréquence max de la respiration est denviron 1hz, le signal ECG a été enregistré avec une fréquence déchantillonnage de 1Khz Quel est le facteur de décimation théorique que nous devons appliquer sur notre signal de modulation ? Tester, observer la FFT correspondante, adapter le facteur de décimation (penser à ramener le signal de modulation autour de 0)… A laide de la fonction rtf fournie, faire une représentation temps fréquence du signal de modulation décimé et ramené autour de 0

16 Travaux Pratiques Étude dun électrocardiogramme deffort dun patient sain TP n°1 : Méthodes de pré-traitements TP n°2 : Analyse des intervalles dun ECG

17 TP R QS TP n°2 : Analyse des intervalles But : étude des intervalles PR dans les électrocardiogrammes Application : Estimation des intervalles PR sur ECG deffort Représentation PR=f(PP) en effort/relâche cycle dhystérésis Méthode : Estimation de temps de retards basée sur lintercorrélation Objectif à long terme : Amélioration des pacemakers à double chambre

18 TP n°2 : Méthode destimation Delay d k PR k =K-d k PP k =t k+1 -t k +PR k -PR k+1 =t k+1 -t k +d k+1 -d k xcorr(P k,P ref ) tktk P ref t k+1 P k+1 PkPk K Estimation des temps de retards d k en trouvant le décalage temporel qui maximise lintercorrélation entre une onde de référence et les signaux.

19 TP n°2 : Programmation Charger lélectrocardiogramme MartinaPMA.dat qui a été enregistré avec une fréquence déchantillonnage de 1Khz ecg Pré-traitements : Appliquer les pré traitements programmés lors du TP1, pour obtenir le signal ECG sous forme de segments P-R de durée 300ms alignés à droite sur le pic R Estimation : Implémenter la méthode destimation de temps de retards basé sur lintercorrélation précédemment décrite afin de calculer les intervalles PR et PP Représentation graphique : représenter lévolution des intervalles PR en fonction des intervalles PP afin de retrouver le cycle dhystérésis entre leffort et la récupération.


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