Analyse de la dynamique des séries temporelles multi-variées pour la prédiction d'une syncope lors d'un test d'inclinaison / Nadine Khodor ; sous la direction de Guy Carrault et de Alfredo Hernández Rodriguez

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : anglais / English

Catalogue Worldcat

Syncope vagale

Fréquence cardiaque

Pression artérielle

Analyse fonctionnelle non linéaire

Séries chronologiques

Carrault, Guy (1959-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Hernández Rodriguez, Alfredo (1971-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université de Rennes 1 (Organisme de soutenance / degree-grantor)

Université Libanaise. Faculté des Sciences (Beyrouth, Liban) (Organisme de cotutelle / degree co-grantor)

École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Université européenne de Bretagne (Autre partenaire associé à la thèse / thesis associated third party)

Résumé / Abstract : La syncope est une perte brusque de conscience. Bien qu'elle ne soit pas généralement mortelle, elle présente un impact économique sur le système de soins et sur la vie personnelle de personnes en souffrant. L'objet de la présente étude est de réduire la durée du test clinique (environ 1 heure) et d'éviter aux patients de développer une syncope en la prédisant. L'ensemble de travail s'inscrit dans une démarche de datamining associant l'extraction de paramètres, la sélection des variables et la classification. Trois approches complémentaires sont proposées, la première exploite des méthodes d'analyse non-linéaires de séries temporelles extraites de signaux acquises pendant le test, la seconde s'intéresse aux relations cardiovasculaires en proposant des indices dans le plan temps-fréquence et la troisième, plus originale, prendre en compte leurs dynamiques temporelles.

Résumé / Abstract : Syncope is a sudden loss of consciousness. Although it is not usually fatal, it has an economic impact on the health care system and the personal lives of people suffering. The purpose of this study is to reduce the duration of the clinical test (approximately 1 hour) and to avoid patients to develop syncope by early predicting the occurrence of syncope. The entire work fits into a data mining approach involving the feature extraction, feature selection and classification. 3 complementary approaches are proposed, the first one exploits nonlinear analysis methods of time series extracted from signals acquired during the test, the second one focuses on time- frequency (TF) relation between signals and suggests new indexes and the third one, the most original, takes into account their temporal dynamics.