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Estimation du risque de mort subite par arrêt cardiaque a l'aide de méthodes d'apprentissage artificiel / Risk stratification for sudden cardiac death based on machine learningCappelaere, Charles-Henri 31 January 2014 (has links)
Depuis le début des années 2000, le défibrillateur automatique implantable (DAI) est prescrit de manière prophylactique aux populations à risque de mort subite. Nombre de ces implantations semblent prématurées, ce qui pose problème en raison des complications post-opératoires encourues. Il apparaît donc important de mieux définir la population à risque de mort subite, afin d'optimiser la sélection des patients.Le pouvoir prédictif de mort subite des différents descripteurs du Holter a fait l'objet de nombreuses études univariées, sans permettre d'amélioration des critères de sélection. Dans ce mémoire, nous présentons l'analyse multivariée des descripteurs du Holter que nous avons menée. Nous avons extrait l'ensemble des descripteurs calculables sur la base étiquetée d'enregistrements de patients, victimes ou non d'arythmies traitées par le DAI, dont nous disposons. À l'aide de connaissances physiologiques sur l'arythmogenèse, nous avons réalisé une sélection des descripteurs les plus pertinents. Puis, par une méthode originale de conception et d'évaluation de classifieur, nous avons construit un classifieur ad hoc, basé, sur les connaissances physiologiques de l'arythmogenèse ; ce classifieur discrimine les patients à risque, des patients pour lesquels l'implantation ne paraît pas opportune.Au vu des performances atteintes, il semble possible d'améliorer la fiabilité des indications d'implantation prophylactique, à l'aide de méthodes d'apprentissage statistique. Pour valider cette conclusion, il paraît néanmoins nécessaire d'appliquer la méthode exposée dans la présente étude à une base de données de plus grande dimension, et de contenu mieux adapté à nos objectifs. / Implantable cardioverter defibrillators (ICD) have been prescribed for prophylaxis since the early 2000?s, for patients at high risk of SCD. Unfortunately, most implantations to date appear unnecessary. This result raises an important issue because of the perioperative and postoperative risks. Thus, it is important to improve the selection of the candidates to ICD implantation in primary prevention. Risk stratification for SCD based on Holter recordings has been extensively performed in the past, without resulting in a significant improvement of the selection of candidates to ICD implantation. The present report describes a nonlinear multivariate analysis of Holter recording indices. We computed all the descriptors available in the Holter recordings present in our database. The latter consisted of labelled Holter recordings of patients equipped with an ICD in primary prevention, a fraction of these patients received at least one appropriate therapy from their ICD during a 6-month follow-up. Based on physiological knowledge on arrhythmogenesis, feature selection was performed, and an innovative procedure of classifier design and evaluation was proposed. The classifier is intended to discriminate patients who are really at risk of sudden death from patients for whom ICD implantation does not seem necessary. In addition, we designed an ad hoc classifier that capitalizes on prior knowledge on arrhythmogenesis. We conclude that improving prophylactic ICD-implantation candidate selection by automatic classification from Holter recording features may be possible. Nevertheless, that statement should be supported by the study of a more extensive and appropriate database.
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Immunité des implants cardiaques actifs aux champs électriques de 50/60 Hz / Immunity of active implantable cardiac devices at 50/60 Hz electric fieldGercek, Cihan 28 November 2016 (has links)
La directive européenne 2013/35/UE précise les exigences minimales pour la protection des travailleurs exposés aux champs électromagnétiques et définit les porteurs d’implants comme travailleurs à risques particuliers. Concernant les porteurs de défibrillateur automatique implantable (DAI) ou de stimulateur cardiaque (SC), l’exposition au champ électrique ou magnétique d’extrêmement basse fréquence crée des inductions à l'intérieur du corps humain pouvant générer une tension perturbatrice susceptible de causer le dysfonctionnement de l’implant. Le sujet de ce travail de thèse porte sur la compatibilité électromagnétique des implants cardiaques soumis à un champ électrique basses fréquences (50/60 Hz). Des simulations numériques ont été effectuées afin de concevoir un banc expérimental pour l’exposition de fantômes incluant des stimulateurs ou des défibrillateurs implantables. Une étude expérimentale a permis d’établir par provocation les seuils de champ électrique permettant d’éviter tout dysfonctionnement éventuel de l’implant. Dans la partie simulation numérique ; un modèle humain virtuel (fantôme numérique contenant un implant cardiaque) a été placé en position debout sous une exposition verticale à un champ électrique. La méthode des éléments finis a été utilisée pour définir les phénomènes induits au niveau de l’implant cardiaque avec une résolution de 2mm (logiciel CST®). Dans la partie expérimentale, un banc d'essai dimensionné pour permettre de générer un champ électrique pouvant atteindre 100 kV/m aux fréquences 50-60 Hz a été conçu, optimisé et réalisé afin d’analyser le comportement des implants cardiaques. Plusieurs configurations ont été étudiées. Sur 54 implants cardiaques actifs testés (43 stimulateurs et 11 défibrillateurs) à des niveaux de champs électriques très élevés (100 kV/m) générés par notre dispositif expérimental, aux fréquences de 50-60 Hz, aucune défaillance n’a été observée pour des niveaux d’exposition publics et pour la plupart des configurations (+99%) sauf pour six stimulateurs cardiaques dans le cas d’une configuration « pire cas » peu réaliste en clinique : mode unipolaire avec une sensibilité maximale et en détection auriculaire. Les implants configurés avec une sensibilité nominale en mode bipolaire résistent bien à des champs électriques dépassant les valeurs seuils telles que définies par 2013/UE/35. / The European Directive 2013/ 35 / EU specify minimum requirements for the protection of workers exposed to electromagnetic fields and define with implants as “workers at particular risk”. Regarding the implantable cardioverter defibrillator wearers (ICD) or pacemaker (PM), exposure to electric or magnetic field of extremely low frequency creates inductions inside the human body that generate interference voltage which may cause the dysfunction of the implant. This thesis investigates the electromagnetic compatibility of cardiac implants subjected to an electric field low frequency (50/60 Hz). Computational simulations are effectuated in order to design an experimental bench for the exposure of a phantom including pacemakers or implantable defibrillators. A provocative study is established to define the electric field thresholds for preventing any malfunction of the implant. In numerical simulations; a virtual human model (digital phantom containing a cardiac implant) was placed in an upright position in a vertical exposure to an electric field. The finite element method was used to define the inductions in the cardiac implant level with a resolution of 2 mm (CST® software). In the experimental part, a test bench designed to allow generating an electric field up to 100 kV / m at frequencies 50-60 Hz was constructed, optimized and employed to investigate the behavior of cardiac implants.Several configurations were studied. 54 active cardiac implants (43 pacemakers and 11 defibrillators) are submitted to very high electric field of 50-60 Hz (up to 100 kV / m) inside the experimental bench. No failure was observed for public exposure levels for most configurations (+ 99%) except for six pacemakers in the case of a configuration clinically almost inexistent: unipolar mode with maximum sensitivity and atrial sensing.The implants configured with a nominal sensitivity in bipolar mode are resistant to electric fields exceeding the low action levels (ALs), even for the most high ALs, as defined by 2013 / 35 / EU
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Estimation du risque de mort subite par arrêt cardiaque à l'aide de méthodes d'apprentissage artificielCappelaere, Charles-Henri 31 January 2014 (has links) (PDF)
On dénombre plus de 40 000 cas de morts subites en France, chaque année. Depuis le début des années 2000, le défibrillateur automatique implantable (DAI) est prescrit de manière prophylactique aux populations à risque. Nombre de ces implantations semblent prématurées : une étude récente a révélé que 81% des DAI implantés chez les patients étudiés n'ont jamais délivré de thérapie pendant les cinq années suivant l'implantation. Cette constatation soulève un problème en raison des complications post-opératoires encourues par les patients porteurs d'un défibrillateur implantable. Avec la rupture de sonde, les chocs électriques engendrés inutilement (c'est-à-dire lorsque la vie du patient n'est pas menacée) par le défibrillateur sont les complications les plus fréquentes : des études ont montré que 13% à 17% des patients porteurs d'un défibrillateur implanté ont subi au moins un choc inutile, susceptible de fragiliser le tissu cardiaque. Il apparaît donc important de mieux définir la population à risque de mort subite, afin d'optimiser la sélection des patients candidats. Le pouvoir prédictif de mort subite des différents descripteurs des enregistrements électrocardiographiques de longue durée (Holter) a fait l'objet de nombreuses études univariées, sans permettre d'amélioration des critères de sélection. Dans ce mémoire, nous présentons l'analyse multivariée des descripteurs de l'enregistrement Holter que nous avons menée. Nous avons extrait l'ensemble des descripteurs calculables sur la base étiquetée d'enregistrements Holter de patients, victimes ou non d'arythmies traitées par le DAI, dont nous disposons. En mettant à profit les connaissances physiologiques sur l'arythmogenèse, nous avons réalisé une sélection des descripteurs les plus pertinents. Puis, à l'aide d'une méthode originale de conception et d'évaluation de classifieur, nous avons construit un classifieur ad hoc, basé, lui aussi, sur les connaissances physiologiques de l'arythmogenèse ; ce classifieur discrimine les patients à risque (pour lesquels il recommande l'implantation), des patients pour lesquels l'implantation ne paraît pas opportune. À l'issue de notre étude, et au vu des performances atteintes, il semble possible d'améliorer la fiabilité des indications d'implantation prophylactique, à l'aide de méthodes d'apprentissage statistique. Pour valider cette conclusion, il paraît néanmoins nécessaire d'appliquer la méthode exposée dans la présente étude à une base de données de plus grande dimension, et de contenu mieux adapté à nos objectifs.
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