HARKAT, Amel (2021) Contribution à l’élaboration et au développement d’un système de classification automatique de pathologie cardiaques, par analyse de signaux ECG, utilisant l’association des transformées et des stratégies de l’intelligence artificielle. Doctoral thesis, Université de Batna 2.
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Abstract
Les deux principaux travaux de recherche présentés dans cette thèse se concentrent principalement sur deux axes : — Le développement d’une technique pour l’amélioration de la qualité du signal ECG. — Le développement d’un système expert pour la classification des signaux ECG. Pour l’amélioration de la qualité des signaux électrocardiogrammes, différents types de bruit ont été traités : les bruits à hautes fréquences et les bruits à basses fréquences. La technique proposée pour réduire les différents types de bruit est basée sur : Comme une première étape, une procédure estimant l’écart-type de bruit et réduit la dérive de ligne de base en utilisant la transformée en ondelettes discrète en effectuant la décomposition du signal ECG jusqu’au huitième niveau (pour la base de données MIT-BIH) ou jusqu’au dixième niveau (pour la base de données PTB). Dans la deuxième étape, et sur la base de la variance de bruit estimée, une réduction de bruit du premier étage est effectuée par l’utilisation d’un filtre de Wiener 1D adaptatif. Ensuite, à l’étape suivante, la transformée de Fourier Rapide est appliquée sur le signal résultant de l’application du filtre de Wiener. Il convient de noter que la transformée de Fourier Rapide a été appliquée en tant que filtre passe-bas, pour éliminer les fréquences au-dessus d’une fréquence de coupure considérée. Ensuite, le filtre de lissage Savitzky Golay est utilisé pour réduire le bruit restant. Enfin, la récupération des pics R (réduits par l’étape de filtrage par le filtre de Savitzky Golay) et des zones environnantes est assurée à l’aide d’un différenciateur. Pour le développement d’un système expert pour la classification des signaux ECG un algorithme d’extraction de caractéristiques basé sur la transformée en ondelettes continue et un réseau de neurone RBF optimisé par l’algorithme d’optimisation recherche de coucous via le vol Lévy est utilisés.
| Item Type: | Thesis (Doctoral) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | débruitage ECG; transformée en ondelettes discrète ; transformée en ondelettes continue ; Filtre de Wiener ; Transformée de Fourier Rapide ; Filtre Savitzky Golay ; cuckoo search via Lévy flight |
| Subjects: | Technologie > Electronique |
| Divisions: | Faculté de technologie > Département d'électronique |
| Date Deposited: | 18 Oct 2021 10:45 |
| Last Modified: | 18 Oct 2021 10:45 |
| URI: | http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1959 |
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