MODÉLISATION PARAMÉTRIQUE ET NON PARAMÉTRIQUE EN VUE DE L’IDENTIFICATION DE SYSTÈME CARDIAQUE.

Abstract

L’électrocardiogramme (ECG) représente l’activité électrique du coeur. Il est constitué d’un ensemble d’ondes et de segments à savoir : - Les ondes P, Q, R, S, et T. - Les intervalles RR, ST, PR, QT, et le complexe QRS. Ces ondes et intervalles sont très importants dans le diagnostic des maladies cardiovasculaires. L’étude abordée dans le cadre de cette thèse porte sur le développement, l’implémentation, et l’évaluation de plusieurs Ces algorithmes concernent principalement la modélisation de ces différents intervalles dans le but d’extraire l’information contenue dans le signal ECG. Trois types de modèles sont utilisés : les modèles linéaires, les modèles non linéaires, et les modèles hybrides. Les résultats obtenus montrent que les paramètres extraits des modèles proposés ainsi que le modèle eux même nous permettent d’acquérir des informations d‘intérêt diagnostic sur les interactions entre les différents intervalles analysés, les facteurs qui agissent sur ces interactions, et même d’y reconnaitre la nature.