Dans ces travaux, nous nous intéressons à l'estimation et l'étude des intervalles cardiaques. L'objectif principal de cette thèse est donc de développer de nouveaux outils d'estimation de ces intervalles. Plus précisément, nous souhaitons concevoir de nouvelles techniques de traitement du signal pour extraire des ECG les intervalles P-R, qui sont très peu étudiés dans la littérature de part la difficulté d'extraire les ondes P, et dans un second temps les intervalles Q-T. Inspirés de la méthode itérative de Woody (1967) basée sur une technique de corrélation de chaque observation avec une moyenne des signaux réalignés, nous proposons tout d'abord un perfectionnement de cette méthode. En effet, à partir du même modèle d'observations, nous développons le critère de maximum de vraisemblance et nous obtenons une amélioration de la méthode de Woody au sens de l'optimalité. Le modèle d'observations de cette méthode est ensuite enrichi par une onde potentiellement parasite additionnée au bruit, et une généralisation de la méthode de Woody est proposée. En prenant l'exemple de l'onde T de l'ECG qui se superpose à l'onde P du battement suivant lorsque la fréquence cardiaque est élevée, différents modèles de l'onde T sont proposés. Grâce à ces deux méthodes proposées, les objectifs d'estimer et d'analyser les intervalles cardiaques, tels que les intervalles R-R, Q-T et P-R, sont atteints. Plus précisément, grâce à la généralisation de Woody, l'estimation des intervalles P-R à l'exercice est réalisable. L'application de ces méthodes aux enregistrements réels de différents types d'ECG (repos, exercice, fibrillation auriculaire,...), nous a révélé de nouveaux résultats concernant l'évolution des intervalles cardiaques, comme par exemple : l'existence d'un phénomène d'hystérésis en sens horaire dans la relation P-R/R-R, et une caractérisation possible des sujets en fonction de leur niveau d'entraînement à l'aide de la pente des intervalles P-R au début de la phase de récupération. Une modélisation de la réponse du Q-T à un changement de la période cardiaque a également été proposée s'inspirant du comportement électrique cellulaire.

Les maladies cardiovasculaires sont l'une des principales causes de mortalité chez l'homme. Une façon de diagnostiquer des maladies cardiaques et des anomalies est le traitement de signaux cardiaques tels que le ECG. Dans beaucoup de ces traitements, des caractéristiques inter-battements et intra-battements de signaux ECG doivent être extraites. Ces caractéristiques comprennent les points de repère des ondes de l’ECG (leur début, leur fin et leur point de pic), les intervalles significatifs et les segments qui peuvent être définis pour le signal ECG. L'extraction des points de référence de l'ECG consiste à identifier l'emplacement du pic, de début et de la fin de l'onde P, du complexe QRS et de l'onde T. Ces points véhiculent des informations cliniquement utiles, mais la segmentation precise de chaque battement de l'ECG est une tâche difficile, même pour les cardiologues expérimentés.Dans cette thèse, nous utilisons un cadre bayésien basé sur le modèle dynamique d'ECG proposé par McSharry. Depuis ce modèle s'appuyant sur la morphologie des ECG, il peut être utile pour la segmentation et l'analyse d'intervalles d'ECG. Afin de tenir compte de la séquentialité des ondes P, QRS et T, nous utiliserons également l'approche de Markov et des modèles de Markov cachés (MMC). En bref dans cette thèse, nous utilisons un modèle dynamique (filtre de Kalman), un modèle séquentiel (MMC) et leur combinaison (commutation de filtres de Kalman (SKF)). Nous proposons trois méthodes à base de filtres de Kalman, une méthode basée sur les MMC et un procédé à base de SKF. Nous utilisons les méthodes proposées pour l'extraction de points de référence et l'analyse d'intervalles des ECG. Le méthodes basées sur le filtrage de Kalman sont également utilisés pour le débruitage d'ECG, la détection de l'alternation de l'onde T, et la détection du pic R de l'ECG du foetus.Pour évaluer les performances des méthodes proposées pour l'extraction des points de référence de l'ECG, nous utilisons la base de données "Physionet QT", et une base de données "Swine" qui comprennent ECG annotations de signaux par les médecins. Pour le débruitage d'ECG, nous utilisons les bases de données "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" et "MIT-BIH noise stress test". La base de données "TWA Challenge 2008 database" est utilisée pour la détection de l'alternation de l'onde T. Enfin, la base de données "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" est utilisée pour la détection du pic R de l'ECG du feotus. Pour l'extraction de points de reference, la performance des méthodes proposées sont évaluées en termes de moyenne, écart-type et l'erreur quadratique moyenne (EQM). Nous calculons aussi la sensibilité des méthodes. Pour le débruitage d'ECG, nous comparons les méthodes en terme d'amélioration du rapport signal à bruit. / Cardiovascular diseases are one of the major causes of mortality in humans. One way to diagnose heart diseases and abnormalities is processing of cardiac signals such as ECG. In many of these processes, inter-beat and intra-beat features of ECG signal must be extracted. These features include peak, onset and offset of ECG waves, meaningful intervals and segments that can be defined for ECG signal. ECG fiducial point (FP) extraction refers to identifying the location of the peak as well as the onset and offset of the P-wave, QRS complex and T-wave which convey clinically useful information. However, the precise segmentation of each ECG beat is a difficult task, even for experienced cardiologists.In this thesis, we use a Bayesian framework based on the McSharry ECG dynamical model for ECG FP extraction. Since this framework is based on the morphology of ECG waves, it can be useful for ECG segmentation and interval analysis. In order to consider the time sequential property of ECG signal, we also use the Markovian approach and hidden Markov models (HMM). In brief in this thesis, we use dynamic model (Kalman filter), sequential model (HMM) and their combination (switching Kalman filter (SKF)). We propose three Kalman-based methods, an HMM-based method and a SKF-based method. We use the proposed methods for ECG FP extraction and ECG interval analysis. Kalman-based methods are also used for ECG denoising, T-wave alternans (TWA) detection and fetal ECG R-peak detection.To evaluate the performance of proposed methods for ECG FP extraction, we use the "Physionet QT database", and a "Swine ECG database" that include ECG signal annotations by physicians. For ECG denoising, we use the "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" and "MIT-BIH noise stress test" databases. "TWA Challenge 2008 database" is used for TWA detection and finally, "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" is used for R-peak detection of fetal ECG. In ECG FP extraction, the performance of the proposed methods are evaluated in terms of mean, standard deviation and root mean square of error. We also calculate the Sensitivity for methods. For ECG denoising, we compare methods in their obtained SNR improvement.