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Le problème inverse en l'électrocardiographie / The resolution of the inverse problem in electrocardiography

Lopez Rincon, Alejandro 20 December 2013 (has links)
Dans le problème inverse d’électrocardiographie, le cible est faire la reconstruction de l’activité électrophysiologique dans le cœur sans mesurer directement dans sa surface (sans interventions avec cathéter). Il est important remarque que en l’actualité la solution numérique du problème inverse est résolu avec le modèle quasi-statique. Ce modèle ne considère pas la dynamique du cœur et peut produire des erreurs dans la reconstruction de la solution sur la surface du cœur. Dans cette thèse, différents méthodologies était investigue pour résoudre le problème inverse d’électrocardiographie comme intelligence artificielle, et modèles dynamiques limites. Aussi, les effets de différents opérateurs en utilisant méthodes d’éléments de frontière , et méthodes d’élément finis était investigue. / In the inverse problem of electrocardiography, the target is to make the reconstruction of electrophysiological activity in the heart without measuring directly in its surface (without interventions with catheter). It is important to note that the current numerical solution of the inverse problem is solved with the quasi-static model. This model does not consider the dynamics of the heart and can cause errors in the reconstruction of the solution on the surface of the heart. This thesis investigates different methodologies was to solve the inverse problem of electrocardiography as artificial intelligence and dynamic models limits. Also, the effects of different operators using boundary element methods, finite element methods, and was investigates.
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Méthodes de Boltzmann sur réseau pour la simulation numérique de certains systèmes d'advection-réactiondiffusion provenant de la physique et de la biologie, et analyse mathématique et numérique de problèmes issus du domaine biomédical cardio-vasculaire / Lattice Boltzmann methods for the numerical simulation of some advection-reaction-diffusion systems from physic and biology, and mathematical and numerical analysis of cardiac electrophysiology problems

Corre, Samuel 19 October 2018 (has links)
L'objectif de cette thèse est de développer et d'analyser des techniques numériques basées sur la méthode e Boltzmann sur réseau (LBM) pour résoudre des systèmes non linéaires de type advection-réaction-diffusion provenant de la physique et de la biologie. Avec la LBM, des problèmes portant sur des quantités moyennées densité, potentiel, vitesse, etc) sont exprimés à l'échelle particulaire. Nous approchons la solution de l'équation e Boltzmann relative au comportement d'un champs de particules puis nous recomposons les quantités moyennées solutions des équations traitées. Dans un premier temps, nous développons un cadre général approprié permettant de traiter plusieurs types de systèmes non linéaires (paraboliques, elliptiques, ou couplées ' variables réelles ou complexes), avec des applications à des modèles tels que Burger-Fisher, écoulement de fluides en milieu poreux, Helmoltz, Patlar-Keller-Segel, ou encore Schrodinger. Pour chaque problème, nous analysons le comportement asymptotique de la méthode, quand le nombre de Knudsen tend vers zéro (par le développement de Chapman-Enskog) et nous effectuons l'analyse numérique de la convergence et de la stabilité de la méthode. Dans un deuxième temps, nous nous intéressons à un problème réaliste d'électrophysiologie cardio-vasculaire. Nous adaptons la méthode LBM développée pour approcher les solutions d'un système de type bidomaine permettant de simuler le comportement de potentiels électriques et les interactions ioniques ans la région du myocarde. L'étude et la modélisation d'un tel type de problème est un enjeu sanitaire majeur ans le traitement des pathologies liées par exemple à l'arythmie cardiaque. Notre but étant d'obtenir des comportements réalistes, nous introduisons au sein de ce système bidomaine des opérateurs de retard afin de tenir compte des temps de retard dans les transmissions de signaux. Une fois l'existence et l'unicité de la solution démontrées, nous proposons une série de simulations avec des paramètres physiques et biologiques réalistes afin de valider la méthode proposée. / In this thesis, we develop and analyze numerical techniques based on the lattice Boltzmann method LBM) for solving systems of nonlinear advection-diffusion-reaction equations from physics and biology. Wi BM, problems relating to averaged quantities (density, potential, velocities, etc.) are expressed at the particle scale. We approach the solution of Boltzmann equation relating to the behavior of a particle field and then we recompose the averaged quantities solutions of treated systems. In the first part, we develop an appropriate general framework to deal with several types of non-linear systems (parabolic, elliptic, or coupled, with real or complex variables), with applications to models such as Burger-Fisher, fluid flow in a porous medium, Helmoltz, Patlar-Keller-Segel, or Schrodinger. For each problem, we analyze the asymptotic behavior of the method, when the number of Knudsen tends to zero (by the development of Chapman-Enskog) and we perform the numerical analysis of convergence and stability of the method. In the second part, we have taken an interest in a realistic problem of cardio-vascular electrophysiology. We adapt the developed LBM method to approach e solutions of a bidomain type system for simulating the behavior of electrical potentials and ionic interactions in myocardial region. The study and modeling of this type of problem is a major health issue in the treatment of pathologies related, for example, to cardiac arrhythmia. Since our goal is to obtain realistic behaviors, we introduce time-delay operators into this coupled system in order to take into account delay in signal transmissions. Once the existence and uniqueness of solution have been demonstrated, we propose a series of simulations with realistic physical and biological parameters to validate the proposed method.
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Personalised wearable cardiac sensor services for pervasive self-care / Conception de services personnalisés pour la capture ubiquitaire de signes vitaux en Santé

Krupaviciute, Asta 20 December 2011 (has links)
L'objectif de cette thèse est de concevoir une architecture de services Web pour la dé-termination automatique d’un système de capteurs personnalisé, embarqué sous forme de vêtement intelligent dédié au self-care, afin de permettre à tout utilisateur profane d'enregistrer lui-même son propre électrocardiogramme (ECG), à tout moment et n’importe où. Le défi principal réside dans l'orchestration intelligente et dynamique de services métiers en fonction du contexte, pour qu’ils fournissent à l'utilisateur une solution personnalisée optimale tout en maîtrisant la complexité inhérente à la dépendance au contexte des interactions homme-machine, à l'extraction des connaissances des signes vitaux spécifiques à un sujet, et à l'automatisation de la reconfiguration des services. Une solution à ce défi est de créer une intelligence ambiante qui étend la notion d'informatique ubiquitaire et est capable d’offrir à l’instar d’un expert du domaine, une assistance intelligente personnalisée à tout citoyen. Nous proposons une méthodologie de construction d'une architecture DM-SOA orientée-services, dirigée à la fois par les données et par des modèles, pour la production de services métiers intelligents et tenant compte du contexte. Cette architecture permet l’automatisation d’activités sophistiquées et personnalisées qu’un expert mettrait en œuvre pour le traitement d’un cas individuel, à partir de ses connaissances professionnelles. La solution proposée est basée sur une nouvelle approche de modélisation dynamique de processus métiers, et l’implémentation de services reconfigurables automatiquement. Elle consiste à mettre en œuvre un environnement intelligent fondé sur une ontologie de processus métiers des concepts du domaine et de son contexte, et sur une base de règles pour l'orchestration contextuelle des services. Pour valider le bien-fondé de notre approche, nous avons proposé une ontologie pour l’automatisation de processus d’aide à la décision et nous l’avons évaluée dans le domaine de la cardiologie, en l’appliquant au problème de la sélection la plus adéquate possible d’un système de positionnement d’électrodes, spécifique à chaque individu, et capable de fournir un signal ECG de contenu diagnostique similaire à celui d'un ECG standard à 12 dérivations. Pour répondre aux besoins en situation de self-care tout en préservant la qualité diagnostique des signaux enregistrés à la demande, nous proposons la réalisation d’un nouveau système prototype de capture ECG-3D à trois modalités. Ce prototype a été testé sur huit jeunes adultes volontaires sains (4 hommes et 4 femmes) présentant diverses caractéristiques morphologiques. L'intelligence ambiante est fournie par un ensemble de services de qualité professionnelle, prêts à l’emploi par des utilisateurs profanes. Ces services peuvent être accessibles au travail, n’importe où, via des moyens classiquement utilisés chaque jour, et fournissent une aide appropriée aux utilisateurs non-compétents. / The aim of the thesis is to design a web services architecture that shall support the automatic determination of a personalised sensor-system, which is embedded in smart garments, and which shall be used in self-care in order to allow a profane user to record himself a personal electrocardiogram (ECG), at anytime and anywhere. The main challenge consists in the intelligent and dynamic orchestration of context-aware business services that supply the user with an optimal personalised solution, while mastering the system’s complexity: context dependent user and system interactions, knowledge extraction from subject-specific vital signs, services reconfiguration automation. The solution to this challenge is to create an Ambient Intelligence which goes beyond Ubiquitous Computing and is capable to replace an expert by proposing an Intelligent Assistance to any citizen. We propose a methodology expressed in terms of Data and Model driven Service Oriented Architecture (DM-SOA), which provides a framework for the production of context-aware intelligent business services. This architecture supports the automation of sophisticated and personalised expert activities, which apply professional knowledge to process an individual case. The proposed solution is based on a new dynamic business process modelling approach and in its implementation via automatically reconfigurable services. It consists in setting-up an intelligent environment based on a business process ontology of context-aware concepts and on related context handling rules for services orchestration. A core-ontology has been designed to support the automation of expert activities related to decision-making. The soundness of the method and of the underlying decision-making techniques has been demonstrated in the cardiology domain for selecting the most adequate subject-specific sensor-system, characterised by its ability to yield for an ECG signal of similar diagnostic content than a standard 12-lead ECG. We propose the design of a new three modalities sensor-system prototype as a response to the need of sensor-systems used on demand in self-care situations and ensuring diagnostic quality signals recordings. This prototype has been tested on a set of healthy volunteers presenting various characteristics in age, sex and morphology. In this context, Ambient Intelligence is demonstrated as an ensemble of professional quality services ready to use by profane users. These services are accessible pervasively, trough the objects people work with / wear on / use each day, and provide an appropriate guidance to the non-competent users. Such an Ambient Intelligence approach strongly supports the vision of an Information Society which corresponds to the long-term goal of the EU Information Society Technologies Research Programme that aims to ease knowledge access. The future healthcare will benefit from this approach and will significantly improve patient care.
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Analyse de signaux d'arrêts cardiaques en cas d'intervention d'urgence avec défibrillateur automatisé : optimisation des temps de pause péri-choc et prédiction d'efficacité de défibrillation / Analysis of cardiac arrest signals in emergency response with automated defibrillator : Peri-shock pauses optimization and prediction of the efficiency of defibrillation

Ménétré, Sarah 02 November 2011 (has links)
L'arrêt cardiaque est principalement d'étiologie cardio-vasculaire. Dans le contexte actuel des arrêts cardiaques extrahospitaliers, 20 à 25% des victimes présentent une fibrillation ventriculaire. Environ 3 à 5% des personnes sont sauvées sans séquelle neurologique. La survie à un arrêt cardiaque extrahospitalier dépend d'une prise en charge précoce et rapide de la victime. Les premiers témoins actifs réalisant la réanimation cardio-pulmonaire combinée à l'utilisation d'un défibrillateur sont ainsi un maillon important pour sauver la victime.Notre objectif principal est d'améliorer le taux de survie à un arrêt cardiaque extrahospitalier. Une première voie d'investigation est de proposer un fonctionnement de défibrillateur optimal combinant judicieusement les différents modules de détection embarqués (détection de fibrillation ventriculaire, détection de massage cardiaque, détection d'interférences électromagnétiques) afin de réduire les temps de pause péri-choc durant la procédure de réanimation. En effet, pendant ces temps, dits « hands-off » en anglais, aucun geste de secours n'est administré au patient qui, lui, voit d'une part sa pression de perfusion coronarienne chuter, d'autre part la probabilité de succès des tentatives de défibrillation décroître. C'est pourquoi une deuxième voie d'investigation porte sur la prédiction de l'efficacité de choc. Dans ce contexte, nous proposons de combiner des paramètres de l'électrocardiogramme dans les domaines temporel, fréquentiel et de la dynamique non-linéaire. Un classifieur bayésien utilisant le modèle de mélange de gaussiennes a été appliqué aux vecteurs de paramètres les plus prédicteurs de l'issue de la défibrillation et l'algorithme Espérance-Maximisation a permis de mener à bien la procédure d'apprentissage des paramètres du modèle probabiliste représentant les distributions conditionnelles de classe.L'ensemble des méthodes proposées a permis d'atteindre des résultats prometteurs pour à la fois réduire les temps de pause péri-choc et prédire l'efficacité de défibrillation et ainsi espérer améliorer le taux de survie à un arrêt cardiaque / The cardiac arrest is mainly of cardiovascular etiology. In the actual context of out-of-hospital cardiac arrests, 20 to 25% of the victims present a ventricular fibrillation. About 3 to 5% of the victims are saved without neurological damage. The chance of surviving a cardiac arrest outside an hospital depends on the early and fast support of the victim. The first active witnesses performing cardiopulmonary resuscitation combined with the use of a defibrillator are an important link to save the victim.Our main objective is to improve survival rate in out-of-hospital cardiac arrest cases. A first way of investigation is to propose an optimal functioning of defibrillator combining wisely the different processes of detection embedded (ventricular fibrillation detection, chest compressions detection, electromagnetic interferences detection), in order to reduce the peri-shock pauses during the resuscitation procedure. In fact, during these pauses, known as "hands-off" pauses, no emergency action is provided to the patient, what is correlated to a drop of the coronary pression, but also to a decrease of the chance of successful defibrillation. That is the reason why, a second way of investigation is based on the prediction of the efficiency of defibrillation. In this context, we propose to use a combination of parameters extracted from electrocardiogram in time, frequency and non-linear dynamics domains. A bayesian classifier using a gaussian mixture model was applied to the vectors of parameters, which are the most predictor of the defibrillation outcome and the algorithm Expectation-Maximization allowed to learn the parameters of the probabilistic model representing the class conditional distributions.All of the proposed methods allowed to reach promising results for both reducing the peri-shock pauses and predicting the efficiency of defibrillation in hope to improve the survival rate in cardiac arrest cases

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