L'accouchement prématuré reste la principale cause de mortalité et de morbidité néonatales. Le signal EMG utérin semble un vecteur potentiel d'indication du risque d'accouchement prématuré.<br /> Dans la suite des travaux réalisés pour la détection, le traitement et la classification des événements dans le signal EMG Utérin, notre travail s'est orienté vers la classification des contractions à partir des signaux EMG utérins, afin de séparer les deux types d'accouchement : accouchement prématuré et accouchement à terme.<br /> Les contractions utérines ont été manuellement segmentées à partir du signal EMG utérin. Puis chaque contraction est modélisée et des paramètres sont extraits avant de faire la classification. Cette modélisation est faite par ondelettes et par analyse de la densité spectrale de puissance de chaque contraction.<br /> La classification est ensuite réalisée en utilisant 2 types de méthodes : tout d'abord une classification non supervisée, qui regroupe les contractions sans connaissance a priori des classes, permettant ensuite une interprétation des groupes en fonction des semaines d'aménorrhées et du terme d'accouchement. Dans ce contexte nous avons développé une méthode originale de classification non supervisée basée sur le test de Fisher combiné avec la méthode de k-moyenne (USCM, Unsupervised Statistical Classification Method).<br /> L'autre type de classification est supervisée. Après avoir sélectionné d'une façon précise les femmes qui peuvent être utilisées pour l'apprentissage de notre méthode de classification, nous avons utilisé différentes méthodes supervisées de classification. Tout d'abord, nous avons testé des méthodes classiques (Réseaux de neurones, Parzen,...). Puis une méthode originale basée sur le réseau d'ondelettes a été développée pour cette classification, cette méthode ayant été précédemment utilisée pour la régression mais jamais pour la classification.<br /> Nous avons été confrontés à un problème lié au faible nombre de d'éléments pour l'apprentissage. Nous avons donc aussi utilisé une méthode basée sur la modélisation autorégressive pour augmenter l'ensemble d'apprentissage.<br /> En ce qui concerne les applications, et pour la séparation entre les signaux d'EMG (application clinique), nous avons utilisé deux approches. Dans la première approche, nous avons utilisé des contractions ayant le même nombre de SAR (Semaines d'Aménorrhée à l'Enregistrement) mais des SAA (semaines d'Aménorrhée à l'accouchement) différent (petite différence et grande différence). La deuxième approche est de classifier les événements acquis avec différentes (SAR) pour des femmes ayant le même SAA.<br /> D'après les résultats obtenus, nous avons pu conclure que nous pouvons distinguer le terme d'accouchement des femmes enregistrés aux mêmes termes de grossesse. Et nous avons pu également conclure que les contractions changent de caractéristiques en fonction du terme de grossesse. D'un point de vue clinique, le résultat important est que, pour un terme de grossesse donné à l'enregistrement, il est possible de distinguer une contraction normale et une contraction conduisant à un accouchement prématuré.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00410409 |
| Date | 17 December 2007 |
| Creators | Diab, M.O. |
| Publisher | Université de Technologie de Compiègne |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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