Analyse temps–fréquence à haute résolution du signal HRV : Application à la télésurveillance des arythmies cardiaques - TEL - Thèses en ligne
Thèse Année : 2022

High-resolution time-frequency analysis of the HRV signal: Application for remote monitoring of cardiac arrhythmias

Analyse temps–fréquence à haute résolution du signal HRV : Application à la télésurveillance des arythmies cardiaques

Résumé

The alteration of the content of the heart rate variability signal HRV (Heart Rate Variability) makes it possible to detect several cardiovascular pathologies such as acute myocardial infarction, congestive heart failure, and diabetic neuropathy. The high–resolution time–frequency (TF) analysis characterizes non–stationarities within HRV signals. This analysis is affected by cross-terms in the TF plane. Quadratic TF analysis with high–resolution kernels reduces the effect of these cross–terms in favor of an adequate representation of the time–frequency content of the HRV signal. We also developed a client–server model implemented as a telemedical platform for real-time remote monitoring of cardiovascular function in patients suffering from arrhythmia. This platform detects and classifies cardiac arrhythmia using time-frequency analysis methods. We gathered all the developed functionalities such as extraction and selection of features and classification of the Heart Rate Variability (HRV) signal in a Graphical user interface (GUI). A Raspberry Pi Zero acquires data and communicates with a server through the TCP/IP protocol involving a connection secured by the transport layer security (TLS) for a reliably safe connection between the client and the server. This telemedical platform adopts continuous control and monitoring of the heart rhythm. Using this system, in case of an alarm, medical staff can easily communicate with their patients in the hospital or at home.
L’altération du contenu du signal de variabilité cardiaque HRV (Heart Rate Variability) permet de détecter plusieurs pathologies cardiovasculaires telles que l’infarctus du myocarde aigu, l’insuffisance cardiaque congestive, la neuropathie diabétique, etc. L’analyse du signal HRV par des méthodes d’analyse temps–fréquence (TF) à haute résolution permet de mieux caractériser la non–stationnarité de ce signal, mais à une performance affectée par les termes croisés qui apparaissent dans le plan TF. L’analyse TF par des méthodes quadratiques à des noyaux d’analyse à haute résolution permet de réduire l’effet de ces termes croisés au profit d’une représentation adéquate du contenu du signal HRV. Dans le cadre de cette thèse, nous avons développé un modèle client–serveur mis en œuvre comme plateforme de télémédecine pour la surveillance à distance en temps réel de la fonction cardiovasculaire chez les patients souffrant d’arythmie. Cette plateforme est capable de détecter et de classer une arythmie cardiaque en temps réel via une interface utilisateur graphique (GUI : Graphical User Interface) à l’aide de méthodes d’analyse temps–fréquence, d’extraction et de sélection de caractéristiques, et de classification de la variabilité du rythme cardiaque (VRC) enregistré à l’aide d’un système d’acquisition de données. Le système d’acquisition de données que nous avons développé est conçu autour du Raspberry Pi Zero qui communique avec un serveur à travers un protocole TCP/IP via une connexion sécurisée par la couche de sécurité de transport (TLS : Transport Layer Security) pour une connexion fiable entre le client et le serveur. Cette plateforme télémédicale adopte un contrôle et une surveillance continus du rythme cardiaque.
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Dates et versions

tel-03710280 , version 1 (30-06-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03710280 , version 1

Citer

Ismail HADJ AHMED. Analyse temps–fréquence à haute résolution du signal HRV : Application à la télésurveillance des arythmies cardiaques. Ingénierie biomédicale. Université Abou Bekr Belkaid Tlemcen (Algérie), 2022. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-03710280⟩
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