Analyse Spectrale Autorégressive du Signal de Variabilité du Rythme Cardiaque (HRV)

Abstract

Dans ce projet de fin d’études, nous avons généré les signaux HRV à partir du traitement des signaux ECG de la base de données MIT-BIH Arrhythmia Database, et ce en utilisant l’algorithme de Pan-Tompkins. Nous avons traités l’ensemble des signaux HRV générés par la méthode de Yule-Walker. L’ordre du modèle est déterminé en utilisant le critère d’information d’Akaike (AIC). Les résultats obtenus montrent clairement la résolution fréquentielle meilleure au niveau des DSP calculées à partir des modèles autorégressifs des signaux HRV. A partir des DSP obtenues, nous avons calculé les puissances du signal HRV dans les bandes VLF, LF, HF, ce qui conduit à calculer le rapport LF/HF. Ce paramètre est un élément clé permettant d’apprécier l’équilibre sympatho-vagal du systèmes nerveux autonome. Ce paramètre est étroitement lié au mode de vie, à l'activité physique telle que le sport, aux habitudes alimentaires, au rythme du sommeil, à la fatigue et au tabagisme.