Le rythme respiratoire est un signe vital qui permet le diagnostic de plusieurs maladies respiratoires. Cependant, la surveillance du rythme respiratoire à l'extérieur du milieu hospitalier pose un défi qui a présentement peu de solutions. La plupart des capteurs existants ont des problèmes qui causent un non-fonctionnement dans certains environnements ; il n'existe pas de capteurs qui donnent l'information de manière quasi-parfaite en tout temps. Le mémoire présente une solution incluant plusieurs capteurs pour répondre à ce problème. La solution proposée permet de fusionner les informations en provenance de plusieurs capteurs hétérogènes afin d'obtenir l'information complète sur le rythme respiratoire, même dans des conditions ou un capteur individuel ne peut fournir cette information. Cette solution proposée utilise deux capteurs disponibles couramment sur le marché, soit un microphone MEMS et des accéléromètres. La solution comprend aussi une mesure de bioimpédance par un système qui pourrait être adapté pour être portable. Le mémoire présente ces capteurs et la procédure pour transmettre les signaux de ceux-ci vers un ordinateur. Le mémoire traite toutes les étapes de traitement de signal nécessaires pour tirer les informations du signal de respiration donné par ces capteurs. Le traitement de signal permet de réduire plusieurs types de bruits ainsi que de trouver des informations spécifiques au type de signal étudié. Le système cherche à reconnaître chacune des phases du cycle respiratoire pour chaque capteur individuel. Il utilise les informations sur les états possibles fournis par chaque capteur pour les fusionner ensuite avec un système de poids. Dans un environnement contrôlé, le système avec les données fusionnées permet d'avoir un taux d'erreur pouvant atteindre 0,88% pour un segment de 30 secondes, par rapport à des systèmes avec des capteurs uniques qui donnent des taux d'erreur variant entre 4,42% et 17,70% pour ces mêmes 30 secondes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/71619 |
| Date | 28 January 2022 |
| Creators | Pelletier-Rioux, Jean Sébastien |
| Contributors | Gosselin, Benoit, Grenier, Dominic |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (viii, 90 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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