Assam, OUALI Mohammed (2018) Modélisation, Débruitage, Extraction des caractéristiques et Classification des signaux électrocardiogrammes ECG. Doctoral thesis, Université de Batna 2.

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Abstract

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse de doctorat portent essentiellement sur deux axes : 1/ développement d’une technique de modélisation et d’identification intelligente, où la logique floue type-2 avec les algorithmes métaheuristiques ont été utilisés dans le but d’obtenir des modèles efficaces pour les signaux électrocardiogrammes, 2/ développement d’un système expert pour le diagnostic automatique des maladies cardiaques. Pour cette fin plusieurs points ont été traités à savoir : le débruitage des signaux électrocardiogrammes où plusieurs types de bruit ont été considérés : les bruits à hautes fréquences et les bruits à basses fréquences, l’extraction des caractéristiques et la classification des battements cardiaques selon le type d’arythmie. Deux techniques à base de logique floue type-1 et le filtre de kalman étendu optimisées par l’algorithme d’optimisation BBO, ont été proposées pour éliminer les bruits à hautes fréquences. Une troisième technique pour éliminer les bruits à hautes fréquences à base de la décomposition en valeurs singulières a été aussi discutée. La détection des Pics R du signal électrocardiogramme avec l’interpolation par Splines cubiques ont été utilisés pour éliminer le bruit basse fréquence (déformation de la ligne de base). La logique floue type-2 et la transformée en ondelettes ont été utilisées pour l’étape d’extraction des caractéristiques avec machine à apprentissage extrême (ELM) comme classificateur

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Subjects:	Technologie > Electronique
Divisions:	Faculté de technologie > Département d'électronique
Date Deposited:	15 Jul 2018 10:38
Last Modified:	15 Jul 2018 10:38
URI:	http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/1607

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