Vers le développement d'un capteur photoplétysmographique sans contact / Serge Bobbia ; sous la direction de Julien Dubois et de Yannick Benezeth

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Catalogue Worldcat

Traitement d'images -- Techniques numériques

Photopléthysmographie

Systèmes embarqués (informatique)

Dubois, Julien (1975-.... ; enseignant-chercheur en électronique) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Benezeth, Yannick (1983-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Vray, Didier (19..-...) (Président du jury de soutenance / praeses)

Pinna, Andrea (1973-....) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Rosenberger, Christophe (1973-....) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Yang, Fan (Membre du jury / opponent)

Université Bourgogne Franche-Comté (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; Dijon ; Belfort) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Imagerie et Vision Artificielle (ImVia) (Dijon) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Résumé / Abstract : La mesure cardiaque sans contact réalisée grâce aux méthodes de photopléthysmographie sans contact est un domaine de recherche très actif. Depuis l'introduction en 2010 d'une nouvelle méthode de mesure avec des capteurs optiques d'entrée de gamme (webcam PC), les travaux de recherche se sont multipliés. Ainsi, on observe une plus grande diversité des méthodes proposées afin de réaliser la mesure. Egalement, la précision de la mesure a grandement progressé et les scénarios et possibilités d'usage de la technologie sont aujourd'hui très nombreux. Au cœur de ce processus de mesure, la segmentation dans l'image de la ou les zones d'intérêt est une étape clé. Nous proposons dans cette thèse une méthode innovante afin de réaliser la mesure photoplethysmographique sans contact en identifiant implicitement les zones de peau vivante dans la vidéo. Nous avons montré que notre approche permet d'améliorer la qualité de la mesure en favorisant les zones dans l'image où le signal est de plus grande qualité. Afin de rendre possible l'intégration de notre solution, nous avons proposé une nouvelle méthode de segmentation en superpixels, nommée IBIS, qui permet de réduire la complexité algorithmique de cette étape du traitement. Ce faisant, nous avons démontré la faisabilité de l'intégration de notre solution au sein d'une plateforme embarquée. Les différentes méthodes ont été évaluées au travers de plusieurs expérimentations afin de valider leurs performances. Notre méthode de segmentation en superpixels est comparée aux méthodes de l'état de l'art tandis que nous avons implémenté plusieurs des méthodes de mesure du signal photoplethysmographique afin de discuter de l'impact de notre approche sur la qualité de la mesure photoplethysmographique. Que ce soit pour la segmentation en superpixels ou pour l'estimation du rythme cardiaque sans contact, nous avons montré une importante plus-value de nos méthodes comparées à celles disponibles dans la littérature. Les différents travaux présentés dans ce document ont été valorisés au travers de publications en conférences et revue.

Résumé / Abstract : Heart-rate estimation performed with remote photoplethysmography is a very active research field. Since pioneer works in 2010, which demonstrated the feasibility of the measure with low-grade consumers’ camera (webcam), the number of scientific publications have increased significantly in the domain. Hence, we observe a multiplication of the methods in order to retrieve the photoplethysmographic signal which has led to an increased precision and quality of the heart-rate estimation. Region of interest segmentation is a key step of the processing pipeline in order to maximize the quality of the measured signal. We propose a new method to perform remote photoplethysmographic measurement using an implicit living skin identification method. Hence, we have shown that our approach lead to an improvement in both quality of the signal measured and precision of the heart-rate estimation by favoring more contributive area. As we are working with hardware integration constraint, we propose a new superpixels segmentation method which requires significantly less computation power than state of the art methods by reducing the algorithmic complexity of this step. Moreover, we have demonstrated the integration and real time capabilities by implementing our solution to an embedded device. All of our proposed method have been evaluated through different experimentations. Our new segmentation method, called IBIS, have been compared to state of the art methods to quantify the quality of the produced segmentation. To quantify the impact of our approach on the quality of the photoplethysmographic measure, we have implemented and compared state of the art methods with our proposed method. For both the superpixels segmentation and remote heart-rate estimation, our methods have shown great results and advantages compared to state of the art ones. Our works have been reviewed by the scientific community through several conference presentations and journal publications.