Analysis and Extraction of Complexity Parameters of Biomedical Signals

Amira Zaylaa 1
Résumé : L′analyse de séries temporelles biomédicales chaotiques tirées de systèmes dynamiques non-linéaires est toujours un challenge difficile à reveler puisque dans certains cas bien spécifiques les techniques existantes basées sur les multi-fractales, les entropies et les graphes de récurrence échouent. Pour contourner les limitations des invariants précé- dents, de nouveaux descripteurs peuvent être proposés. Dans ce travail de recherche nos contributions ont porté à la fois sur l’amélioration d’indicateurs multi-fractals (basés sur une fonction de structure) et entropiques (approchées) mais aussi sur des indicateurs de récurrences (non biaisés). Ces différents indicateurs ont été développés avec pour objectif majeur d’améliorer la discrimination entre des signaux de complexité différente ou d’améliorer la détection de transitions ou de changements de régime du système étudié. Ces changements agissant directement sur l’irrégularité du signal, des mouvements browniens fractionnaires et des signaux tirés du système du Lorenz ont été testés. Ces nouveaux descripteurs ont aussi été validés pour discriminer des fœtus en souffrance de fœtus sains durant le troisième trimestre de grossesse. Des mesures statistiques telles que l’erreur relative, l’écart type, la spécificté, la sensibilité ou la précision on été utilisées pour évaluer les performances de la détection ou de la classification. Le fort potentiel de ces nouveaux invariants nous laisse penser qu’ils pourraient constituer une forte valeur ajoutée dans l’aide au diagnostic s’ils étaient implémentés dans des logiciels de post-traitement ou dans des dispositifs biomédicaux. Enfin, bien que ces différentes méthodes aient été validées exclusivement sur des signaux fœtaux, une future étude incluant des signaux tirés d’autres systèmes dynamiques non-linéaires sera réalisée pour confirmer leurs bonnes performances.
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Contributeur : Amira Zaylaa <>
Soumis le : vendredi 13 février 2015 - 14:51:32
Dernière modification le : mercredi 21 mars 2018 - 10:54:09
Document(s) archivé(s) le : dimanche 16 avril 2017 - 08:44:30

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Amira Zaylaa. Analysis and Extraction of Complexity Parameters of Biomedical Signals. Bioengineering. François-Rabelais University of Tours, 2014. English. 〈tel-01116466〉

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