Application de l’intelligence artificielle dans le domaine médical

Abstract

Le signal ECG repr sente l’activit lectrique du coeur et reflète l’ tat de sant de l’appareil cardiovasculaire. Il contient aussi des informations qui permettent la distinction des maladies cardiovasculaires. Le taux élevé de mortalité dans le monde dû aux problèmes liés au dysfonctionnement de l’appareil cardiaque a pouss les chercheurs d velopper des techniques de classification automatique des maladies cardiovasculaires pour un bon diagnostic. Le travail dans ce mémoire présente une méthode de classification et de discrimination d’arythmies et d’anomalies cardiaques en utilisant des paramètres pertinents. Ces paramètres sont relatifs aux intervalles et variabilités temporels extraits des signaux ECG. L'expérience consiste à classifier les battements cardiaques normaux et anormaux, en utilisant dans cette expérience des réseaux de neurones artificiels de type BRF, où des résultats très satisfaisants ont été obtenus.