| Summary: | Réalisé en cotutelle avec l'Université Joseph Fourier
École Doctorale Ingénierie pour la Santé,la Cognition et l'Environnement (France) === Les progrès en anesthésie et en réanimation ont pour objectifs la réduction de la
durée de surveillance et l'amélioration de la qualité de la récupération. Pour le cas
particulier de l'assistance respiratoire, la capacité de surveiller et d'optimiser l'adaptation
entre le patient et sa machine d'assistance est déterminante pour la qualité
et la conduite des soins. Ce travail de thèse concerne dans sa première partie la
mise en place et la validation d'un outil instrumental permettant de caractériser un
comportement respiratoire par l'étude cycle à cycle du délai d'activation inspiratoire
entre les muscles des voies aériennes supérieures et de la cage thoracique. Cet outil
doit prendre en compte les contraintes imposées par le milieu clinique telle qu'une
mesure non-invasive des muscles respiratoires. Il repose sur une mesure électromyographique
(EMG) de surface des muscles respiratoires. La mesure cycle à cycle et
par voie de surface du délai d'activation est un véritable challenge dans un environnement
clinique qui est fortement perturbé. La démarche choisie ici est double
avec en parallèle : i) La mise en place d'un outil de détection d'évènements menée
sous supervision. ii) La définition d'un protocole original sur sujets sains prenant en
compte les contraintes cliniques et permettant de valider l'outil et de constituer une
base de connaissances pour envisager l'automatisation des procédés dans un travail
futur. D'un point de vue physiologique, l'influence de la fréquence respiratoire sur le
délai d'activation de l'inspiration n'a pas été étudiée à ce jour. Ce délai a donc été
mesuré en condition de normocapnie à différentes fréquences respiratoires imposées
par un stimulus sonore. Une étude statistique montre que l'instrument permet de
distinguer deux situations physiologiques du protocole expérimental, ce qui en dé-
montre la sensibilité.
La deuxième partie de ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre d'une optimisation
des méthodes de détection de singularités d'intérêt. La solution choisie ici se base sur
l'intensité structurelle qui calcule la "densité" de maxima d'ondelettes à différentes
échelles et permet une localisation des singularités d'un signal bruité. Une formulation
de cet outil qui utilise la transformée de Berkner est proposée. Celle-ci permet
le chaînage des maxima d'ondelette afin de positionner précisément les amers du
signal. Le filtrage de l'artefact ECG dans l'EMG diaphragmatique sans signal de
référence est proposé comme exemple d'application. === Better care in an anaesthesia and critical care could be achieved by reducing
monitoring duration and improving the quality of recovery. For the particular case
of respiratory assistance, the capacity to track and optimize patient-ventilator synchrony
is essential to quality care. As a first step, this thesis adresses the development
and validation of an instrument which characterizes respiratory behavior by
studying the time lag between onset of upper airway muscles and rib cage muscles,
cycle by cycle during respiration. This tool must take into account the constraints
imposed by the clinical environment ; measuring respiratory muscles by surface electromyographic
measurements (EMG). Measurement of the onset time lag, cycle by
cycle and non invasively, is a true challenge in a critical care clinical environment.
Here the approach is two-fold : i) The development of a tool for events detection.
ii) The definition of an original protocol on healthy subjects. The tool development
constitutes a knowledge bases to eventually develop automation of the processes in
future work. From a physiological point of view, the influence of respiratory rate on
the EMG onset time lag during inspiration has not been studied. Thus we measured
this time lag in normocapnia at various respiratory rates imposed by a sound stimulus.
Statistically, the instrumental tool can distinguish two physiological situations
in this experimental protocol, which confirms its sensitivity.
The second step of this thesis is part of an optimization of events detection methods
with singularities of interest. The chosen solution is based on structural intensity
which computes the "density" of the locations of the modulus maxima of
a wavelet representation along various scales in order to identify singularities of an
unknown signal. An improvement is proposed by applying Berkner transform which
allows maxima linkage to insure accurate localization of landmarks. An application
to cancel ECG interference in diaphragmatic EMG without a reference signal is also
proposed.
|
|---|
