Extraction des types d'événements dans les signaux biomédicaux
Résumé
L'accouchement prématuré, principale cause de morbidité et de mortalité néonatale, demeure un problème majeure en clinique obstétricale. La détection des accouchements prématurés vise au développement d'un système de surveillance des menaces d'accouchement prématuré, basé sur le suivi de la contractilité utérine mesurée au moyen de l'EMG utérin abdominal. Les caractéristiques temporelles et spectrales des bouffées électriques changent au cours du terme. Le but de notre étude est de détecter et classifier les différents types d'événements contenus dans l'EMG utérin à partir des paramètres temporels et spectraux. La détection et la classification des événements sont réalisées en utilisant une méthode séquentielle qui s'appelle méthode de la somme cumulée (CUSUM) et en introduisant la modélisation autoregressive du signal. Les coefficients autoregressifs contiennent des informations sur le contenu fréquentiel des événements. Ils peuvent être utilisés pour réaliser la classification des événements. L'étude de l'efficacité et de la sensibilité de cette méthode se traduit par le test de sa rapidité à donner des résultats pour une utilisation temps réel, son retard à la détection estimé comme étant la différence entre l'instant de détection donné par le programme et le vrai instant de changement observé sur le signal, et enfin le résultat donné par la classification. Une application temps réel a été réalisée en implantant notre algorithme sur un DSP 96002. Mots-clés: signaux biomédicaux, électromyogramme utérin