Développement d’outils d’analyse corrélative entre le signal Electroencéphalogramme (EEG) et le signal Electrocardiogramme (ECG) pour l’aide au diagnostic médical

Abstract

Cette thèse porte sur l’étude des relations pouvant exister entre le signal électroencéphalogramme EEG et le signal électrocardiogramme appliqué pour des patients souffrant de crises d’épilepsie, en vue de créer une base de données personnel, notre approche consiste à la réalisation d’un système de monitorage sans fil pour la mesure et la détection en temps réel des signaux EEG & ECG afin de renforcer considérablement l'amélioration de la qualité de vie des patients. De plus, une étude corrélative entre les deux signaux a été faite, et une exploitation de la classification (réseaux de neurones, l’arbre de décision) ainsi que l’utilisation des techniques statistiques (coefficient de Pearson et Spearman) nous a permis d’atteindre l’objectif de la détection et de la prédiction des crises d’épilepsie avec une performance fiable.