Analyse du signal ECG par réseau adaptif d’ondelettes en vue de la reconnaissance de pathologies cardiaques.

Abstract

Le signal électrocardiogramme (ECG) est très largement utilisé comme l'un des outils les plus importants dans la pratique clinique afin d'évaluer l'état cardiaque des patients. Il représente les variations de l'activité électrique du cœur en fonction du temps. La classification des battements du signal ECG en différents cas pathologiques est une tâche de reconnaissance tres complexe. Dans cette thèse, nous proposons une méthode pour la reconnaissance automatique des battements cardiaques en utilisant un réseau d'ondelettes. Un algorithme dédié à la détection du complexe QRS basé sur la décomposition en ondelettes est d'abord implémenté, suivi du développement d’un classificateur a base de réseau d’ondelettes. Les résultats expérimentaux obtenus en testant l'approche proposée sur les enregistrements ECG de la base de données MIT-BIH démontrent l'efficacité d'une telle approche par rapport à d’autres méthodes existantes dans la littérature.