Algorithms piloting for cardiac arrhythmias recognition
Pilotage d'algorithmes pour la reconnaissance en ligne d'arythmies cardiaques
Résumé
The aim of this work is the realization of the cardiac intelligent monitoring system IP-Calicot which is able, thanks to a piloting algorithms module, to use the current context information to modify dynamically its data processing chain to obtain a reliable medical diagnosis even in noisy situations. From an electrocardiogram (ECG), the system extracts on line, by signal processing, information which are used to establish a cardiac arrhythmia diagnosis modeled by a temporal network (chronicle). Using the current context, composed of the line noise and the medical diagnosis, the piloting module acts dynamically at three levels: it selects and tunes signal processing algorithms, it chooses the elements to be extracted from the ECG, which is thus described in a more or less precise language, and selects the description language to be used to establish the diagnosis on line. The pilot is represented by an expert system which acts on the data processing chain thanks to piloting rules acquired by expertise and deduced from statistical studies. The system has been validated on noisy ECG typical of clinical situations. The results show the interest and the feasibility of the proposed approach.
L'objectif de cette thèse est la réalisation du système de monitorage cardiaque intelligent IP-Calicot capable, grâce à un module de pilotage d'algorithmes, d'utiliser les informations du contexte courant pour modifier sa chaîne de traitements afin d'obtenir un diagnostic médical fiable même en milieu bruité. À partir d'un électrocardiogramme (ECG), le système extrait en ligne, par traitement du signal, les informations qui vont permettre d'établir un diagnostic d'arythmie cardiaque modélisé par un réseau temporel (chronique). En utilisant le contexte courant, constitué du bruit de ligne et du diagnostic médical, le module de pilotage agit dynamiquement à trois niveaux~: il sélectionne et paramètre les algorithmes de traitement du signal, il choisit les éléments à extraire du signal, décrivant ainsi l'ECG dans un langage plus ou moins précis, et sélectionne le langage de description à utiliser pour établir le diagnostic en ligne. Le pilote est représenté par un système expert qui agit sur la chaîne de traitements grâce à des règles de pilotage acquises par expertises et déduites d'études statistiques. Le système a été validé sur des ECG bruités typiques de situations cliniques. Les résultats démontrent l'intérêt et la faisabilité du pilotage proposé.