De nombreuses études récentes, basées sur des indicateurs physiologiques ou psychologiques, mettent en évidence les pouvoirs stimulants ou apaisants des odeurs sur des personnes souffrant de déficiences neurosensorielles. Or l'évaluation quantitative (rigoureuse, scientifique) des effets d'une stimulation olfactive à base d'huiles essentielles, nécessite de pouvoir contrôler de manière exacte et automatique la quantité de substances actives présentes dans l'air inhalé par le patient. Ce travail concerne la conception et la réalisation d'un système « diffuseur/détecteur » de gaz capable de générer des doses contrôlées d'huile essentielle dans l'atmosphère conditionnée d'une salle d'expérimentation. La diffusion est basée sur le contrôle de l'air bullant dans l'huile essentielle liquide (pin, lavande, orange douce), dont l'analyse physico-chimique et sensorielle nous a aidés à choisir leur domaine de concentrations. La détection des substances volatilisées est obtenue à l'aide d'un réseau de capteurs à oxydes métalliques commerciaux. L'analyse de signaux de réponse des capteurs aux différentes concentrations de l'huile de pin, après un filtrage numérique adéquat, a révélé une bonne sensibilité croisée des capteurs tant au niveau de la réponse temporelle qu'au niveau de sa courbe dérivée. Ainsi, nous avons pu extraire plusieurs paramètres représentatifs des réponses, habituellement utilisés dans la littérature, et surtout de nouveaux paramètres, caractéristiques de la phase dynamique, pour former la base d'apprentissage. L'analyse à l'aide de méthodes de classification (non supervisée puis supervisée) nous a permis de mettre en évidence la meilleure combinaison de paramètres pour une identification rapide et fiable de concentrations voisines. L'application aux deux autres huiles essentielle a été concluante, nous pouvons envisager de réaliser un prototype pour les essais de validation thérapeutique / Recent clinical studies have demonstrated the stimulating or relaxing effects of odorous stimulation on subjects suffering from neuro-sensoriel deficiencies. These studies concern generally the variation measurement of physiological parameters or psychological indicators in relation with odorous stimuli. To evaluate quantitatively the odorous effects of natural oil stimulations on the subject behavior or his cognitive performance, it is necessary to control automatically and accurately the quantity of the active substances present in the air inhaled by the patient. The aim of this work is to conceive a gas ?diffuser/detector? system to generate fixed concentration of an essential oil in an experimental chamber atmosphere. Diffusion unit is based on the control of the air flow arte bubbling through the liquid oil (pin, lavender, orange), and the range of the employed concentration range is determined after physic-chemical and sensorial analysis. The detection of volatilized substances is obtained using a matrix of commercial metal oxide gas sensors. The study of the sensor responses to different pin oil concentrations showed, after an adequate digital filtering, a good cross sensitivity of the sensors. So, we have extracted from each sensor response, several characteristic parameters, firstly classical ones, and then new ones representing the dynamic phase of the signal response, to create the learning data base. The analysis of these data using pattern recognition methods (non-supervised and then supervised) permitted us to highlight a set of parameters for a reliable and rapid identification of closed diffused oil concentrations. The application of the system with the two other oils was decisive: we can now carry out the realization of a prototype for the therapeutic tests
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012LORR0054 |
| Date | 20 June 2012 |
| Creators | Sambemana, Herizo |
| Contributors | Université de Lorraine, Siadat, Maryam, Lumbreras, Martine |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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