Exploration fonctionnelle de l’activité cardiaque à travers l’analyse des bruits cardiaques.

Abstract

Le signal phonocardiogramme (PCG) est un signal qui peut être utilisé dans la pratique clinique afin d'évaluer l'état cardiaque des patients. Il représente l'activité mécanique du coeur. La classification des battements du signal PCG est une tâche de reconnaissance très complexe. Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la classification automatique des battements cardiaques PCG en utilisant un réseau de neurones. Un algorithme dédié à la détection et la segmentation des bruits cardiaques B1 et B2 basé sur l’énergie de Shannon est d'abord implémenté, suivi du développement d’un classifieur a base de réseau de neurones. Les résultats expérimentaux obtenus en testant l'approche proposée sur la base de données Bentley démontrent l'efficacité d'une telle approche par rapport à d’autres méthodes existantes dans la littérature.