Un des marqueurs biophysique le plus prometteur pour la détection des accouchements prématurés (AP) est l'activité électrique de l'utérus, enregistrée sur l’abdomen des femmes enceintes, l’électrohystérogramme (EHG). Plusieurs outils de traitement du signal (linéaires, non linéaires) ont déjà été utilisés pour l'analyse de l'excitabilité et de la propagation de l’EHG, afin de différencier les contractions de grossesse, qui sont inefficaces, des contractions efficaces d’accouchement, qui pourraient provoquer un AP. Dans ces études nombreuses, les paramètres sont calculés sur des bases de données de signaux différentes, obtenus avec des protocoles d'enregistrement différents. Il est donc difficile de comparer les résultats afin de choisir les «meilleurs» paramètres pour la détection de l’AP. En outre, ce grand nombre de paramètres augmente la complexité de calcul dans un but de diagnostic. Par conséquent, l'objectif principal de cette thèse est de tester, sur une population de femmes donnée, quels outils de traitement du signal EHG permettent une discrimination entre les deux types de contractions (grossesse/accouchement). Dans ce but plusieurs méthodes de sélection de paramètres sont testées afin de sélectionner les paramètres les plus discriminants. La première méthode, développée dans cette thèse, est basée sur la mesure de la distance entre les histogrammes des paramètres pour les différentes classes (grossesse et accouchement) en utilisant la méthode « Jeffrey divergence (JD)». Les autres sont des méthodes de fouille de données existantes issues de la littérature. Les EHG ont été enregistrés en utilisant un système multivoies posé sur l'abdomen de la femme enceinte, pour l'enregistrement simultané de 16 voies d'EHG. Une approche monovariée (caractérisation d’une seule voie) et bivariée (couplage entre deux voies) sont utilisées dans notre travail. Utiliser toutes les voies, analyse monovariée, ou toutes les combinaisons de voies, analyse bivariée, conduit à une grande dimension des paramètres. Par conséquent, un autre objectif de notre thèse est la sélection des voies, ou des combinaisons de voies, qui fournissent l'information la plus utile pour distinguer entre les contractions de grossesse et d’accouchement. Cette étape de sélection de voie est suivie par la sélection des paramètres, sur les voies ou les combinaisons de voies sélectionnées. De plus, nous avons développé cette approche en utilisant des signaux monopolaires et bipolaires.Les résultats de ce travail nous permettent de mettre en évidence, lors du traitement de l’EHG, les paramètres et les voies qui donnent la meilleure discrimination entre les contractions de grossesse et celles d’accouchement. Ces résultats pourront ensuite être utilisés pour la détection des menaces d’accouchement prématuré. / One of the most promising biophysical markers of preterm labor is the electrical activity of the uterus, picked up on woman’s abdomen, the electrohysterogram (EHG). Several processing tools of the EHG signal (linear, nonlinear), allow the analysis of both excitability and propagation of the uterine electrical activity in order to differentiate between pregnancy contractions, which are ineffective, from labor effective contractions that might cause preterm birth. Therefore, on these multiple studies, the parameters being computed from different signal databases, obtained with different recording protocols, it is sometimes difficult to compare their results in order to choose the “best” parameter for preterm labor detection. Additionally, this large number of parameters increases the computational complexity for diagnostic purpose. Therefore, the main objective of this thesis is to select, among all the features of interest extracted from multiple studies, the most pertinent feature subsets in order to discriminate, on a given population, pregnancy and labor contractions. For this purpose, several methods for feature selection are tested. The first one, developed in this work, is based on the measurement of the Jeffrey divergence (JD) distance between the histograms of the parameters of the 2 classes, pregnancy and labor. The other are “Filter” and “Wrapper” Data Mining methods, extracted from the literature. In our work monovariate (in one given EHG channel) and bivariate analysis (propagation of EHG by measuring the coupling between channels) are used. The EHG signals are recorded using a multichannel system positioned on the woman’s abdomen for the simultaneous recording of 16 channels of EHG. Using all channels, for the monovariate, or all combinations of channels for the bivariate analysis, leads to a large dimension of parameters for each contraction. Therefore, another objective of our thesis is the selection of the best channels, for the monovariate, or best channel combinations, for the bivariate analysis, that provide the most useful information to discriminate between pregnancy and labor classes. This channel selection step is then followed by the feature selection for the channels or channel combinations selected. Additionally, we tested all our work using monopolar and bipolar signals.The results of this thesis permits us to evidence, when processing the EHG, which channels and features can be used with the best chance of success as inputs of a diagnosis system for discrimination between pregnancy and labor contractions. This could be further used for preterm labor diagnosis.

L'EMG utérin appelé Electrohystérogramme (EHG) a été exploité depuis longtemps par ses caractéristiques temporelles, fréquentielles, et temps-fréquence, pour la prédiction de l'accouchement prématuré, tandis que l'étude de sa propagation est rare. Tous les résultats des études antérieures n'ont pas montré un potentiel satisfaisant pour une application clinique. L'objectif de cette thèse est l'analyse de la propagation ainsi que de la non-linéarité des signaux EHG pendant la grossesse et le travail en vue d'une application clinique. Une analyse monovariée a été faite pour étudier la non-linéarité et la sensibilité des méthodes aux différentes caractéristiques des signaux. Une analyse bivariée a ensuite été menée pour l‟étude de la propagation de l‟EHG, en mesurant le couplage entre les voies ainsi que la direction de couplage, ce qui est une nouveauté de notre thèse. Dans cette analyse, nous proposons une approche de filtrage-fenêtrage pour améliorer les méthodes d'estimation du couplage et de sa direction. Une autre nouveauté de cette thèse est l'implantation d'un outil de localisation de source d'EHG pour étudier la dynamique de l'utérus au niveau de la source, et non pas au niveau des électrodes comme fait dans les études précédentes. Les résultats montrent que les méthodes non linéaires sont plus capables que les méthodes linéaires, de classifier les contractions de grossesse et de travail. La méthode de réversibilité de temps est la moins sensible à la fréquence d'échantillonnage et au contenu fréquentiel du signal. Les résultats indiquent également une augmentation de couplage et une concentration des directions vers le col de l‟utérus, en allant de la grossesse vers le travail. En respectant la non-stationnarité des signaux EHG et en se libérant de l'effet de filtrage de la graisse, très variable durant la grossesse et entre les différentes femmes, notre méthode de filtrage-fenêtrage (segmentation et filtrage du signal EHG pour ne garder que la composant FWL), améliore les performances des méthodes de connectivité. L'intensité des sources localisées et leur nombre sont plus élevés durant le travail que durant la grossesse. Les sources localisées sont actives et propagées durant le travail alors que durant la grossesse elles restent faibles et localisées. Une amélioration de la matrice d'électrodes du protocole expérimental de rat a été effectuée par le développement d'une électrode à succion. Ce protocole pourra ensuite être utilisé pour la validation de nos méthodes et celle du modèle électrophysiologique. / The uterine EMG -called Electrohysterogramme (EHG)- temporal, frequency, and time-frequency characteristics have been used for a long time for the prediction of preterm labor. However, the investigation of its propagation is rare. All the results of the previous studies did not show a satisfactory potential for clinical application. The objective of this thesis is the analysis of the propagation as well as of the nonlinear characteristics of EHG signals during pregnancy and labor for clinical application. A monovariate analysis was done to investigate the nonlinearity and the sensibility of methods to different characteristics of the signals. A bivariate analysis was then done for the investigation of the propagation of EHG by measuring the coupling between channels, as well as the direction of coupling, which is an innovative part of our thesis. In this analysis we propose a new approach to improve the coupling and direction estimation methods. Another innovation of this thesis is the implementation of a tool for EHG source localization to investigate the dynamic of the uterus at the source level, not at electrodes level as previously done. Results show that nonlinear methods are more able to classify pregnancy and labor contractions than linear ones, and that time reversibility method is the least sensitive to sampling frequency and frequency content of the signal. Results also indicate an increase in coupling and a concentration of coupling direction toward the cervix when going from pregnancy to labor. We also proposed to respect the nonstationarity of EHG signal and to recover the effect of variable fat filtering along pregnancy, by segmenting and filtering the EHG in its FWL component. This filtering-windowing approach permits to improve the performances of connectivity methods. Finally, the intensity of localized sources and their number is higher in labor than in pregnancy contractions. The identified sources are more active and more propagated in labor whereas in pregnancy they remain weak and local. An improvement in the electrode matrix of the rat experimental protocol has also been done by developing a suction electrode. This protocol can then be used for the validation of our methods and of the electrophysiological model.