Classification neuronale spécialisée des arythmies cartiaques.

Abstract

L'enregistrement du signal cardiaque ECG sur de longues durées (tracé Holter) est un examen non invasif, très employé en cardiologie . Les modifications qui apparaissent sur le tracé ECG sont souvent indicatrices de pathologies, d’où l’intérêt de l’analyse de ces signaux par un système automatique pour mieux exploiter les informations enregistrées lors d’un examen Holter et l'identification des paramètres représentatifs des différentes pathologies. L’analyse et la caractérisation du signal ECG par des descripteurs constituent une étape primordiale pour la classification et la pose d’un diagnostic. Nous avons développé dans ce travail un classifieur des arythmies cardiaques par application des réseaux de neurones. A partir de ce classifieur global nous avons mis en oeuvre deux classifieurs spécialisés obtenus après un deuxième apprentissage pour s’adapter à chaque patient (spécialisation par patient)et à chaque arythmie(spécialisation par arythmie). Les résultats de performances de ces classifieurs montrent l’intérêt de la spécialisation qui ont été validés par des signaux ECG des différents patients de la base de données « MIT BIH Arrhythmia Database ».