L’accouchement prématuré est l’un des problèmes majeurs en obstétrique. Par suite, il a été un sujet d'intérêt pour de nombreux chercheurs. Parmi les nombreuses méthodes utilisées pour enregistrer la contractilité utérine, le plus utilisé est l'EHG abdominal, comme étant un outil facile à utiliser et non invasif. De nombreuses études ont indiqué que l'utilisation de ce signal pourrait être un outil très puissant pour surveiller la grossesse et pour détecter le travail. Il permet en effet d'accéder à l'utérus ainsi que la synchronisation de l'activité utérine, en utilisant des signaux multiples. Il a été démontré que l'analyse de connectivité des signaux EHG a donné des résultats prometteurs en application clinique, comme la classification des contractions de travail et de grossesse. Cependant, dans presque toutes les études antérieures, les matrices de corrélation EHG étaient souvent réduites en ne gardant que leur moyenne et les écarts-types, ce qui a peut aboutir à perdre des informations pertinentes en raison de ce moyennage, ce qui peut induire le taux de classification relativement faible jusqu'à présent. Pour caractériser précisément la matrice de corrélation et quantifier la connectivité associée, nous avons proposé dans cette thèse d'utiliser une technique de mesure de réseau basée sur la théorie des graphes. Selon cette approche, la matrice de corrélation obtenue peut être représentée sous forme de graphiques constitués d'un ensemble de nœuds (électrodes) interconnectés par des arêtes (valeurs de connectivité / corrélation entre électrodes). La nouvelle procédure de l'analyse des signaux EHG enregistrés pendant la grossesse et le travail se base sur la caractérisation de la corrélation entre les activités électriques utérines et sur sa quantification précise en utilisant l'approche de la théorie des graphes. Le pipeline de traitement inclut i) l'estimation des dépendances statistiques entre les différents signaux EHG enregistrés, ii) la quantification des matrices de connectivité obtenues à l'aide de l'analyse théorique des graphes et iii) l'utilisation clinique des mesures de réseau pour la surveillance de la grossesse ainsi que la classification entre les éclosions d'EHG de grossesse et de travail. Une comparaison avec les paramètres déjà existants utilisés pour la détection du travail et la détection d’accouchement prématuré sera également effectuée. Nous étudions également une nouvelle méthode pour étudier la connectivité source EHG, afin de surmonter le problème du calcul de la connectivité au niveau de la surface abdominale. Les résultats de cette thèse montrent que cette approche basée sur la théorie de graphe est un outil très prometteur pour quantifier la synchronisation utérine, lorsqu'elle est appliquée à l'abdomen, pour une meilleure surveillance de la grossesse. Nous espérons que cette approche soit utilisée pour le suivi de la grossesse et contribuerait ainsi à la prédiction précoce de l’accouchement prématuré. / Preterm birth remains a major problem in obstetrics. Therefore, it has been a topic of interest for many researchers. Among the many methods used to record the uterine contractility, the most used is the abdominal EHG, as being an easy to use and a non-invasive tool. Many studies have reported that the use of this signal could be a very powerful tool to monitor pregnancy and to detect labor. It indeed permits to access the uterine as well as the synchronization of the uterine activity, by using multiple signals. It has been shown that the connectivity analysis gave promising results when using EHG recordings in clinical application, such as the classification labor/pregnancy contractions. However, in almost all previous studies EHG correlation matrices were often reduced keeping only their mean and standard deviations thus relevant information may have been missed due to this averaging, which may induce the relatively low classification rate reported so far. To characterize precisely the correlation matrix and quantify the associated connectivity, we proposed in this thesis to use a network measure technique based on graph theory. According to this approach, the obtained correlation matrix can be represented as graphs consisting of a set of nodes (electrodes) interconnected by edges (connectivity/correlation values between electrodes). The new framework, to analyze the EHG signals recorded during pregnancy and labor, is based on the characterization of the correlation between the uterine electrical activities and on its precise quantification by using graph theory approach. The processing pipeline includes i) the estimation of the statistical dependencies between the different recorded EHG signals, ii) the quantification of the obtained connectivity matrices using graph theory-based analysis and iii) the clinical use of network measures for pregnancy monitoring as well as for the classification between pregnancy and labor EHG bursts. A comparison with the already existing parameters used in the state of the art for labor detection and preterm labor prediction will also be performed. We also investigate a new method to study the EHG source connectivity, to overcome the problem of computing the connectivity at the abdominal surface level. The results of this thesis showed that this network-based approach is a very promising tool to quantify uterine synchronization, when applied at the abdominal level, for a better pregnancy monitoring. We expect this approach to be further used for the monitoring of pregnancy and would thus help for the early prediction of preterm labor.

L’accouchement prématuré est un problème de santé publique dans le monde et notamment dans les pays économiquement développés avec un taux variant entre 7 et 12 % des naissances. Le diagnostic du risque d’accouchement prématuré est difficile à faire et les outils à notre disposition ont peu évolué ces dernières années. La contraction utérine est la conséquence directe de l’activité électrique au niveau du myomètre. Le type de contraction est lié à l’importance de l’excitabilité cellulaire et de sa diffusion à l’ensemble du myomètre. Le recueil et l’analyse de cette activité électrique par des électrodes de surface est aujourd’hui le seul moyen non invasif d’étudier, pendant la grossesse, les mécanismes qui sont à l’origine de la contraction. L’enregistrement de l’électromyogramme utérin ou électrohystérogramme (EHG) est donc prometteur pour réaliser un diagnostic et une surveillance des femmes à risque d’accouchement prématuré. Dans ce travail de thèse 3 études cliniques ont été réalisées. Dans la première, j’ai étudié différentes électrodes de surface permettant d’enregistrer les signaux électriques. Je propose à la fin de cette première partie un système d’électrodes pour permettre à la fois un enregistrement de qualité et une pose aisée compatible avec une application clinique. Dans la deuxième étude j’ai étudié la détection automatique des contractions par l’EHG avec des résultats encourageants pour l’application clinique et notamment en ambulatoire. Enfin dans la troisième étude j’ai étudié la prédiction du risque d’accouchement prématuré par l’analyse de paramètres électriques issus de l’EHG. Les résultats obtenus permettent d’améliorer la prédiction du risque d’accouchement prématuré par rapport aux outils utilisés en routine. / Premature birth is a public health problem in the world, particularly in economically developed countries with a rate varying between 7% and 12% of births. The diagnosis of the risk of premature labor is difficult to make and the tools at our disposal have changed little in recent years. Uterine contraction is a direct consequence of electrical activity at the level of the myometrium. The type of contraction is related to the importance of cell excitability and its diffusion to the entire myometrium. The analysis of this electrical activity by surface electrodes is currently the only non-invasive way to study the mechanisms that are at the origin of the contraction. The recording of the uterine electromyogram or electrohysterogram (EHG) is therefore promising for the diagnosis and surveillance of women at risk of preterm birth. In this thesis work 3 clinical studies have been carried out. In the first clinical study, different surface electrodes to record electrical signals were tested. I propose at the end of this first part a system of electrodes to allow at the same time a recording of quality and an easy pose compatible with a clinical application. In the second study , the automatic detection of contractions by the El-IG was studied with encouraging results for the clinical application and especially in ambulatory. Finally, in the third clinical experiment, I studied the prediction of the risk of premature delivery by the analysis of electrical parameters extracted from the EHG. The results obtained make it possible to improve the prediction of the risk of premature delivery compared to the tools used routinely.