Depuis quelques temps, l'optogénétique est utilisée en recherche pour remplacer la stimulation électrique de neurones par la photo-stimulation. Des scientifiques cherchent désormais à étendre l'optogénétique à la recherche sur le coeur. Plusieurs ont prouvés la possibilité de contrôler les battements cardiaques à l'aide de lumière en laboratoire sur des rongeurs. Les expérimentations effectuées sur le coeur jusqu'à maintenant reposent sur des systèmes filaires et encombrants qui permettent la mesure de l'électrocardiogramme (ECG) à l'aide d'électrode et la photo-stimulation à l'aide d'une fibre optique. Ces systèmes augmentent le stress chez les animaux de laboratoire ce qui peut induire des erreurs dans les mesures. Ce mémoire décrit la conception d'un système répondant à cette problématique. Le système développé permet la photo-stimulation cardiaque et l'enregistrement d'ECG sans-fil à l'aide d'un implant et d'un circuit basse consommation, le tout alimenté par batterie. Étant donné la présence d'artefact de mouvement dans les ECG mesurés lors de tests préliminaires, le système comporte aussi un algorithme de filtrage des artefacts en temps réel. Finalement, le fonctionnement du prototype est démontré par différents tests in-vivo. / In the past few years, optogenetics was used in research to replace electrical stimulation of neurons by photo-stimulation. Scientists now search a way to extend optogenetics to cardiac research. Many were able to control the heartbeat of rodents using light. These experiments were conducted using wired and cumbersome equiments with electrocardiogram (ECG) recording using electrodes and photo-stimulation using optical fibers. These systems increase tests subjects stress which can induce measurements errors. This master's thesis describes the design of a device answering this problem. The developed system enables cardiac photostimulation and ECG recording wirelessly with an implant and a low power electronic circuit. The device also includes a real-time algorithm to reduce motion artifacts shown in preliminary testing. Finally, the operation of the prototype is demonstrated during in-vivo experiments.

Le travail s'inscrit dans l'analyse des troubles du rythme cardiaque, et plus particulièrement ceux issus de disfonctionnements des ventricules. Deux problèmes ont été abordés qui demandent des méthodes spécifiques en traitement du signal. Le premier concerne l'étude d'épisodes de Fibrillation Ventriculaire (VF) obtenus chez l'homme par des enregistrements endocavitaires indiqués par l'implantation de défibrillateurs (au Service de Cardiologie du CHU de Nice). Le processus générant la FV n'étant pas encore clairement identifié, deux hypothèses ont été proposées : signal modélisé par un fondamental et des harmoniques stables ou dépendant du temps. On montre que l'on peut mettre en évidence sur des épisodes courts (5 à 15 secondes) des fluctuations significatives du fondamental grâce à des algorithmes adaptatifs ou évolutifs. Un résultat pratique, établi pour la première fois chez l'homme, est la corrélation entre le fondamental de l'épisode de FV et la période réfractaire que mesure le médecin pour différentes fréquences de stimulation. Le second problème concerne des enregistrements de l'ECG haute résolution à l'aide d'un système à 64 électrodes, en collaboration avec l'Institut de Biocybernétique de Varsovie. L'idée originale est de proposer une mesure de la dispersion spatiale des formes des ondes ECG. On montre la pertinence de l'information apportée par cette mesure en comparant un groupe de sujets ayant eu un infarctus du myocarde avec un groupe témoin sain. La mesure de la dispersion est calculée, pour chaque colonne d'électrodes, à partir des différences de forme entre chaque signal et un signal de référence. Pour cette référence, nous proposons un signal de forme moyenne obtenu par une technique de moyennage invariante par translation et changement d'échelle : Integral Shape Averaging, (ISA). On peut attribuer à cette référence une position moyenne sur le thorax permettant de définir « un chemin moyen ». Un résultat intéressant observé sur les signaux réels utilisés est que ce chemin est un invariant, indépendant du type d'onde ECG ainsi que du sujet sain ou pathologique. Les retombées pratiques de ce travail se trouvent dans l'aide au diagnostic et la modélisation de l'électrophysiologie cardiaque. On peut citer comme perspectives immédiates : (i) Concernant le premier problème, on prévoit une amélioration de la technique de défibrillation (instant du choc et intensité) ainsi qu'une analyse plus fine de l'évolution des fréquences dans le cas où des épisodes de FV plus longs peuvent être enregistrés (chez l'animal). Les mêmes algorithmes pourraient être appliqués à des épisodes de fibrillation auriculaire et comparés aux résultats de la littérature.(ii) Pour le deuxième problème, l'étude de la dispersion spatiale des formes d'onde devrait être étendue à des populations ayant eu des fibrillations auriculaires. On peut aussi envisager une étude simultanée de la dispersion des formes (QRS ou T) et de la corrélation de la fréquence fondamentale observée dans un épisode de FV avec la période réfractaire.

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Le présent projet doctoral a pour objectif d'évaluer l'effet des troubles de l'humeur et anxieux sur la sensibilité de certaines méthodes d'investigation cardiovasculaire, ainsi que sur la morbidité cardiaque et la mortalité générale. Plus spécifiquement, la présente thèse sert à évaluer l'impact des troubles anxieux sur les résultats d'examens diagnostiques de l'ischémie myocardique, obtenus à l'aide de deux méthodes d'investigation différentes. Elle permet également d'évaluer si la présence d'anxiété influence la performance des patients lors de leur test à l'effort, ainsi que la réactivité cardiovasculaire de ces patients en réponse à l'activité physique. Dans un deuxième temps, cette thèse a pour but l'examen des relations prospectives des troubles de l'humeur et des troubles anxieux avec l'occurrence des événements cardiovasculaires majeurs et avec la mortalité générale. De façon à mettre en contexte et à rendre compte du travail effectué et des résultats obtenus, la thèse est divisée en cinq chapitres. Le premier chapitre sert à situer le lecteur par rapport à la problématique relative aux maladies cardiovasculaires et à faire état des résultats antérieurement rapportés, pertinents aux objectifs de recherche. Les limites attribuables à ces études antérieures, les objectifs, ainsi que les hypothèses de la thèse y sont également exposés. Le deuxième chapitre relate quant à lui les méthodologies exhaustives utilisées aux fins des deux études dont il est par la suite question aux chapitres trois et quatre. Finalement, une discussion générale concernant les principaux résultats de la thèse, les implications cliniques associées, les forces et faiblesses des deux études effectuées, l'état des connaissances quant au traitement des troubles de l'humeur et anxieux chez les patients cardiaques et des pistes de recherches futures constituent le cinquième et dernier chapitre. De façon globale, les résultats exposés dans le premier article indiquent que la présence des troubles anxieux, lors de l'ajustement du modèle statistique en fonction des troubles de l'humeur, n'influencerait pas le dépistage de l'ischémie myocardique à l'aide de l'ECG. Aussi, les patients anxieux performeraient de façon équivalente aux patients sans trouble d'anxiété lors du test à l'effort. Les troubles anxieux seraient toutefois associés à une réactivité cardiovasculaire amoindrie et ce, même lors de l'ajustement du modèle en fonction de la présence des troubles de l'humeur. Considérés de façon globale, les résultats antérieurement présentés par notre équipe, ainsi que ceux présentés de la cadre du premier article permettent de penser que les pratiques de référence des patients à des fins d'investigation cardiovasculaire devraient être adaptées en fonction de la présence des troubles de l'humeur chez les patients concernés, alors que la présence des troubles anxieux importerait peu. Ils suggèrent également que les troubles anxieux seraient associés à un dérèglement au niveau du système nerveux autonome. Les intervenants médicaux devraient donc considérer à la fois le traitement des atteintes psychiatriques et autonomes lors du choix des méthodes d'intervention curatives et/ou préventives au niveau cardiovasculaire. Quant aux résultats rapportés dans le cadre du deuxième article, ils suggèrent de façon générale que les patients présentant un trouble de l'humeur seraient significativement plus à risques de mortalité au cours des neuf années suivant leur évaluation psychiatrique, que les patients non dépressifs au niveau de base. De plus, les troubles de l'humeur seraient particulièrement nocifs pour les patients sans MCV au niveau de base, puisqu'ils augmenteraient leurs risques de mortalité générale de plus de quatre fois et ce, indépendamment de la présence des troubles anxieux et d'autres importants facteurs de risques non traditionnels des maladies chroniques telles que le cancer et les MCV. De leur côté, les troubles anxieux considérés en ajustant le modèle d'analyse en fonction des troubles de l'humeur ne constitueraient pas un facteur de risque significatif quant à l'incidence de la mortalité et ce, peu importe le statut cardiaque des patients. Ceci suggère que le dépistage et la prise en charge des troubles de l'humeur, plutôt que des troubles anxieux, doivent impérativement être améliorés et faire partie intégrante des pratiques médicales en contexte de soins primaires et tertiaires. Ainsi, à la fois les professionnels médicaux et les professionnels de la santé mentale se doivent de travailler de façon conjointe afin d'être en mesure d'identifier les patients présentant un risque médical élevé et surtout, afin d'être en mesure de fournir à ces patients les services préventifs et curatifs appropriés. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Troubles de l'humeur, Troubles anxieux, Dépistage, Ischémie myocardique, ECG, SPECT, Morbidité cardiovasculaire, Mortalité, Maladie coronarienne artérielle

L'objectif de cette thèse est la réalisation du système de monitorage cardiaque intelligent IP-Calicot capable, grâce à un module de pilotage d'algorithmes, d'utiliser les informations du contexte courant pour modifier sa chaîne de traitements afin d'obtenir un diagnostic médical fiable même en milieu bruité. À partir d'un électrocardiogramme (ECG), le système extrait en ligne, par traitement du signal, les informations qui vont permettre d'établir un diagnostic d'arythmie cardiaque modélisé par un réseau temporel (chronique). En utilisant le contexte courant, constitué du bruit de ligne et du diagnostic médical, le module de pilotage agit dynamiquement à trois niveaux~: il sélectionne et paramètre les algorithmes de traitement du signal, il choisit les éléments à extraire du signal, décrivant ainsi l'ECG dans un langage plus ou moins précis, et sélectionne le langage de description à utiliser pour établir le diagnostic en ligne. Le pilote est représenté par un système expert qui agit sur la chaîne de traitements grâce à des règles de pilotage acquises par expertises et déduites d'études statistiques. Le système a été validé sur des ECG bruités typiques de situations cliniques. Les résultats démontrent l'intérêt et la faisabilité du pilotage proposé.

En dépit du développement rapide de la médecine, les maladies cardiovasculaires restent la première cause de mortalité dans le monde. En France, chaque année, plus de 50 000 personnes meurent subitement en raison d'arythmies cardiaques. L'identification des patients à risque élevé de décès soudain est toujours un défi. Pour détecter les arythmies cardiaques, actuellement Holter est généralement utilisé pour enregistrer les signaux électrocardiogramme (ECG) à 1~3 dérivations pendant 24h à 72h. Cependant l'utilisation de Holter est limitée parmi la population en raison de son encombrement (pas convivial) et de son coût. Un Holter mono puce portable nommé SoC-Holter qui permet d'enregistrer 1 à 4 dérivations est introduit. Le déploiement d'un réseau de capteurs sans fil exige que chaque SoC-Holter soit peu encombrant et peu cher, et consomme peu d'énergie. Afin de minimiser la consommation d'énergie et le coût du système, la technologie Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) (0.35μm) est utilisée pour la première implémentation de SoC-Holter. Puis une nouvelle méthode de détection basée sur Acquisition Comprimée (CS) est introduite pour résoudre les problèmes de consommation d'énergie et de capacité de stockage de SoC-Holter. Le principe premier de cette plate-forme est d'échantillonner les signaux ECG sous la fréquence de Nyquist 'sub-Nyquist' et par la suite de classer directement les mesures compressées en états normal et anormal. Minimiser le nombre de fils qui relient les électrodes à la plate-forme peut rendre l'utilisateur de SoC-Holter plus confortable, car deux électrodes sont très proches sur la surface du corps. La différence ECG enregistrée est analysée à l'aide de Vectocardiogramme (VCG). Les résultats expérimentaux montrent qu'une approche intégrée, à faible coût et de faible encombrement (SoC-Holter) est faisable. Le SoC-Holter consomme moins de 10mW en fonctionnement. L'estimation des paramètres du signal acquis est effectuée directement à partir de mesures compressées, éliminant ainsi l'étape de la reconstruction et réduisant la complexité et le volume des calculs. En outre, le système fournit les signaux ECG compressés sans perte d'information, de ce fait il réduit significativement la consommation d'énergie pour l'envoi de message et l'espace de stockage mémoire. L'effet de placement des électrodes est évalué sur la QRS complexe lorsqu'il a enregistré avec deux électrodes adjacentes. La méthode est basée sur l'algorithme de 'QRS-VCG loop alignment'. La méthode moindre carré est utilisée pour estimer la corrélation entre une boucle VCG observée et une boucle de référence en respectant les transformations de rotation et la synchronisation du temps. Les emplacements d'électrodes les moins sensibles aux interférences sont étudiés.

L'apnée est une complication fréquente chez les nouveaux-nés prématurés. L'un des problèmes les plus fréquents est l'épisode d'apnée bradycardie dont la répétition influence de manière négative le développement de l'enfant. C'est pourquoi les enfants prématurés sont surveillés en continu par un système de monitoring. Depuis la mise en place de ce système, l'espérance de vie et le pronostic de vie des prématurés ont été considérablement améliorés et ainsi la mortalité réduite. En effet, les avancées technologiques en électronique, informatique et télécommunications ont conduit à l'élaboration de systèmes multivoies de monitoring néonatal de plus en plus performants. L'un des principaux signaux exploités dans ces systèmes est l'électrocardiogramme (ECG). Toutefois, même si l'analyse de l'ECG a évolué au fil des années, l'ensemble des informations qu'il fournit n'est pas encore totalement exploité dans les processus de décision, notamment en monitoring en Unité de Soins Intensifs en Néonatalogie (USIN). L'objectif principal de cette thèse est d'améliorer la prise en compte des dynamiques multi-dimensionnelles en proposant de nouvelles approches basées sur un formalisme bayésien, pour la détection précoce des apnées bradycardies chez le nouveau-né prématuré. Aussi, dans cette thèse, nous proposons deux approches bayésiennes, basées sur les caractéristiques de signaux biologiques en vue de la détection précoce de l'apnée bradycardie des nouveaux-nés prématurés. Tout d'abord avec l'approche de Markov caché, nous proposons deux extensions du Modèle de Markov Caché (MMC) classique. La première, qui s'appelle Modèle de Markov Caché Couplé (MMCC), créé une chaîne de Markov à chaque dimension de l'observation et établit un couplage entre les chaînes. La seconde, qui s'appelle Modèle Semi-Markov Caché Couplé (MSMCC), combine les caractéristiques du modèle de MSMC avec le mécanisme de couplage entre canaux. Pour les deux nouveaux modèles (MMCC et MSMCC), les algorithmes récursifs basées sur la version classique de Forward-Backward sont introduits pour résoudre les problèmes d'apprentissage et d'inférence dans le cas couplé. En plus des modèles de Markov, nous proposons deux approches passées sur les filtres de Kalman pour la détection d'apnée. La première utilise les modifications de la morphologie du complexe QRS et est inspirée du modèle générateur de McSharry, déjà utilisé en couplant avec un filtre de Kalman étendu dans le but de détecter des changements subtils de l'ECG, échantillon par échantillon. La deuxième utilise deux modèles AR (l'un pour le processus normal et l'autre pour le processus de bradycardie). Les modèles AR sont appliqués sur la série RR, alors que le filtre de Kalman suit l'évolution des paramètres du modèle AR et fournit une mesure de probabilité des deux processus concurrents. / Apnea-bradycardia episodes (breathing pauses associated with a significant fall in heart rate) are the most common disease in preterm infants. Consequences associated with apnea-bradycardia episodes involve a compromise in oxygenation and tissue perfusion, a poor neuromotor prognosis at childhood and a predisposing factor to sudden-death syndrome in preterm newborns. It is therefore important that these episodes are recognized (early detected or predicted if possible), to start an appropriate treatment and to prevent the associated risks. In this thesis, we propose two Bayesian Network (BN) approaches (Markovian and Switching Kalman Filter) for the early detection of apnea bradycardia events on preterm infants, using different features extracted from electrocardiographic (ECG) recordings. Concerning the Markovian approach, we propose new frameworks for two generalizations of the classical Hidden Markov Model (HMM). The first framework, Coupled Hidden Markov Model (CHMM), is accomplished by assigning a Markov chain (channel) to each dimension of observation and establishing a coupling among channels. The second framework, Coupled Hidden semi Markov Model (CHMM), combines the characteristics of Hidden semi Markov Model (HSMM) with the above-mentioned coupling concept. For each framework, we present appropriate recursions in order to use modified Forward-Backward (FB) algorithms to solve the learning and inference problems. The proposed learning algorithm is based on Maximum Likelihood (ML) criteria. Moreover, we propose two new switching Kalman Filter (SKF) based algorithms, called wave-based and R-based, to present an index for bradycardia detection from ECG. The wave-based algorithm is established based on McSarry's dynamical model for ECG beat generation which is used in an Extended Kalman filter algorithm in order to detect subtle changes in ECG sample by sample. We also propose a new SKF algorithm to model normal beats and those with bradycardia by two different AR processes.

En dépit du développement rapide de la médecine, les maladies cardiovasculaires restent la première cause de mortalité dans le monde. En France, chaque année, plus de 50 000 personnes meurent subitement en raison d'arythmies cardiaques. L'identification des patients à risque élevé de décès soudain est toujours un défi. Pour détecter les arythmies cardiaques, actuellement Holter est généralement utilisé pour enregistrer les signaux électrocardiogramme (ECG) à 1~3 dérivations pendant 24h à 72h. Cependant l'utilisation de Holter est limitée parmi la population en raison de son encombrement (pas convivial) et de son coût. Un Holter mono puce portable nommé SoC-Holter qui permet d'enregistrer 1 à 4 dérivations est introduit. Le déploiement d'un réseau de capteurs sans fil exige que chaque SoC-Holter soit peu encombrant et peu cher, et consomme peu d’énergie. Afin de minimiser la consommation d'énergie et le coût du système, la technologie Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) (0.35μm) est utilisée pour la première implémentation de SoC-Holter. Puis une nouvelle méthode de détection basée sur Acquisition Comprimée (CS) est introduite pour résoudre les problèmes de consommation d'énergie et de capacité de stockage de SoC-Holter. Le principe premier de cette plate-forme est d'échantillonner les signaux ECG sous la fréquence de Nyquist ‘sub-Nyquist’ et par la suite de classer directement les mesures compressées en états normal et anormal. Minimiser le nombre de fils qui relient les électrodes à la plate-forme peut rendre l’utilisateur de SoC-Holter plus confortable, car deux électrodes sont très proches sur la surface du corps. La différence ECG enregistrée est analysée à l'aide de Vectocardiogramme (VCG). Les résultats expérimentaux montrent qu'une approche intégrée, à faible coût et de faible encombrement (SoC-Holter) est faisable. Le SoC-Holter consomme moins de 10mW en fonctionnement. L'estimation des paramètres du signal acquis est effectuée directement à partir de mesures compressées, éliminant ainsi l'étape de la reconstruction et réduisant la complexité et le volume des calculs. En outre, le système fournit les signaux ECG compressés sans perte d'information, de ce fait il réduit significativement la consommation d'énergie pour l'envoi de message et l’espace de stockage mémoire. L'effet de placement des électrodes est évalué sur la QRS complexe lorsqu'il a enregistré avec deux électrodes adjacentes. La méthode est basée sur l'algorithme de ‘QRS-VCG loop alignment’. La méthode moindre carré est utilisée pour estimer la corrélation entre une boucle VCG observée et une boucle de référence en respectant les transformations de rotation et la synchronisation du temps. Les emplacements d'électrodes les moins sensibles aux interférences sont étudiés. / According to the figures released by World Health Organization (WHO), cardiovascular disease is the number one cause of death in the world. In France every year more than 50,000 people die suddenly due cardiac arrhythmias. Identification of high risk sudden death patients is still a challenge. To detect cardiac arrhythmias, currently Holter is generally used to record 1~4 leads electrocardiogram (ECG) signals during 24h to 72h. However the use of Holter is limited among the population due to its form factor (not user-friendly) and cost. An integrated single chip wearable Holter named SoC-Holter that enables to record 1 to 4 leads ECG is introduced. Deployment of wireless sensor network requires each SoC-Holter with less power consumption, low-cost charging system and less die area.To minimize energy consumption and system cost, Complementary Metal Oxide Semiconductor (CMOS) technology (0.35μm) is used to prototype the first implementation of SoC-Holter. Then a novel method based on Compressed Sensing (CS) technique is introduced for solving the problems of power consumption and storage capacity of SoC-Holter. The main principle underlying this framework is to sample analog signals at sub-Nyquist rate and to classify directly compressed measurement into normal and abnormal state. Minimizing the wire connected electrodes to the platform can make the carrier more comfortable because two electrodes are attached closely on the surface of the body. Recording difference ECG is analyzed using Vectorcardiogram (VCG) theory. Experimental results show that an integrated, low cost, and user-friendly SoC-Holter is feasible. SoC-Holter consumes less than 10mW while the device is operating. It takes advantage of estimating parameters directly from compressed measurements, thereby eliminating the reconstruction stage and reducing the computational complexity on the platform. In addition, the framework provides compressed ECG signals without loss of information, reducing significantly the power consumption for message sending and memory storage space. The effect of electrode placement is evaluated by estimating QRS complex in recorded ECG signals by two adjacent electrodes. The method is based on the QRS-VCG loop alignment algorithm that estimates Least Square (LS) between an observed VCG loop and a reference loop with respect to the transformations of rotation and time synchronization. The electrode location with less sensitive to interference is investigated.