| Titre : |
Détection automatique de l'ouverture aortique dans les signaux de séismocardiographie adaptée aux patients atteints d'une maladie valvulaire aortique sévère. |
| Type de document : |
Travail de fin d'études |
| Auteurs : |
Souha ACHOUR, Auteur ; Amin HOSSEIN, ; Olivier Cartiaux, |
| Editeur : |
ECAM |
| Année de publication : |
2025 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Index. décimale : |
TFE - Ingénierie de la Santé |
| Résumé : |
L’objectif de ce travail est de développer une méthode automatique de détection du pic AO dans les signaux de séismocardiographie (SCG), en s’appuyant sur la corrélation croisée normalisée (NCC). L’analyse s’est concentrée sur des patients atteints de valvulopathie aortique sévère, dont les signaux sont généralement bruités et variables. Une base d’annotations manuelles a été construite pour servir de référence dans l’évaluation des performances.
Plusieurs pistes d'amélioration ont été explorées, notamment l’utilisation du signal ECG pour segmenter les battements, la création de templates séparés selon les phases respiratoires (inspiration et expiration), ainsi que le recentrage des templates autour du pic d’ouverture de la valve aortique AO.
Parmi ces approches, seule l’intégration du signal ECG a systématiquement permis une amélioration notable des performances.
Le recentrage des templates autour du pic AO, quant à lui, constitue une piste intéressante : bien qu’il n’ait pas conduit à des résultats significativement meilleurs dans l’état actuel, il représente une approche prometteuse qui mérite d’être poursuivie. Des ajustements méthodologiques permettront probablement d’en tirer un meilleur parti à l’avenir, notamment en tenant compte de la variabilité inter- et intra-patient.
Les performances obtenues (jusqu’à 92 % de F1-score) démontrent la faisabilité d’une détection fiable du pic AO à partir du SCG, ouvrant des perspectives prometteuses pour un suivi cardiaque non invasif. Des travaux futurs sont nécessaires pour affiner la méthode et valider les résultats cliniquement, notamment par comparaison avec des données échographiques. |
Détection automatique de l'ouverture aortique dans les signaux de séismocardiographie adaptée aux patients atteints d'une maladie valvulaire aortique sévère. [Travail de fin d'études] / Souha ACHOUR, Auteur ; Amin HOSSEIN, ; Olivier Cartiaux, . - ECAM, 2025. Langues : Français ( fre)
| Index. décimale : |
TFE - Ingénierie de la Santé |
| Résumé : |
L’objectif de ce travail est de développer une méthode automatique de détection du pic AO dans les signaux de séismocardiographie (SCG), en s’appuyant sur la corrélation croisée normalisée (NCC). L’analyse s’est concentrée sur des patients atteints de valvulopathie aortique sévère, dont les signaux sont généralement bruités et variables. Une base d’annotations manuelles a été construite pour servir de référence dans l’évaluation des performances.
Plusieurs pistes d'amélioration ont été explorées, notamment l’utilisation du signal ECG pour segmenter les battements, la création de templates séparés selon les phases respiratoires (inspiration et expiration), ainsi que le recentrage des templates autour du pic d’ouverture de la valve aortique AO.
Parmi ces approches, seule l’intégration du signal ECG a systématiquement permis une amélioration notable des performances.
Le recentrage des templates autour du pic AO, quant à lui, constitue une piste intéressante : bien qu’il n’ait pas conduit à des résultats significativement meilleurs dans l’état actuel, il représente une approche prometteuse qui mérite d’être poursuivie. Des ajustements méthodologiques permettront probablement d’en tirer un meilleur parti à l’avenir, notamment en tenant compte de la variabilité inter- et intra-patient.
Les performances obtenues (jusqu’à 92 % de F1-score) démontrent la faisabilité d’une détection fiable du pic AO à partir du SCG, ouvrant des perspectives prometteuses pour un suivi cardiaque non invasif. Des travaux futurs sont nécessaires pour affiner la méthode et valider les résultats cliniquement, notamment par comparaison avec des données échographiques. |
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