L'évaluation de l'influence de la respiration sur le rythme cardiaque et les paramètres du signal electocardiogramme(ECG)

Abstract

L'étude simultanée de l'électrocardiogramme (ECG) et du signal respiratoire est très importante pour faciliter le diagnostic cardio-respiratoire. Le principal objectif de la présente étude est de quantifier la relation entre la variabilité du rythme cardiaque et la respiration en cas d'apnée du sommeil. Une analyse statistique de l'influence du signal respiratoire sur l'énergie du complexe QRS est également présentée. Ces relations sont évaluées à l'aide des coefficients de corrélation de Pearson et de Spearman. Les différents tests ont été effectués sur la base de données Apnea-ECG, disponible gratuitement chez Physionet. Les différents tests sont également effectués sur différents groupes de signaux ECG obtenus de volontaires avec des sujets de différents âges et sexes en utilisant un circuit électronique directement connecté à l'individu. Quatre nouvelles méthodes sont aussi présentées pour l'estimation des signaux de respiration dérivés de l'ECG. Le signal ECG ainsi que le signal respiratoire dérivé du signal ECG seront ensuite utilisés pour l'authentification biométrique des individus. Abstract: Simultaneously study of the Electrocardiogram (ECG) and respiratory signals is very important to aid cardio-respiratory diagnosis. The aim of the present study is to quantify the relationship between heart rate variability and respiration in case of sleep apnea. A statistical analysis of the influence of the respiratory pattern on the QRS complex energy is also presented. These relations are evaluated by using Pearson's and Spearman's correlation coefficients. The various tests were performed on Apnea-ECG database, freely available at Physionet. Tests were also performed on different groups of ECG signals obtained from volunteers with subjects of different ages and sexes using an electronic circuit directly connected to the individual. Also four new methods are presented for ECG-derived respiration signal estimation. Both ECG and ECG-derived respiration signals will be used for biometric authentication.