Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Algorithmes FDpV de détection de ruptures appliquées aux signaux physiologiques en situation in vivo : cas de la fréquence cardiaque et de la conductance de la peau pour des marathoniens et des sujets autistes
Directeur de thèse:
Pierre BERTRAND (LMBP)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
1) Contexte
Selon la définition de l’OMS
‘Health is a state of complete physical, mental and social well-being and not merely the absence of disease or infirmity’
La santé ne se restreint pas à soigner ou prévenir les maladies, mais concerne aussi la vie quotidienne de l'individu dans son environnement naturel.
- Analyse In vitro
Le monitoring de l'état physique des individus a fait des progrès considérables (Imagerie médicale, IRM, etc...) depuis 1946.
La majorité de ces examens sont effectués dans des hôpitaux ou laboratoires médicaux et ne permettent pas le suivi personnalisé de l'individu dans son cadre quotidien.
- Analyse In vivo (e-santé)
Actuellement, il est possible d’effectuer des mesures en condition de vie usuelle (hors hôpital). Par exemple, le moniteur Holter qui enregistre l'ECG pesait 30 kg en 1950, pour 40 g aujourd'hui. Cette fonction peut être intégrée dans une montre portée au poignet par les sportifs. D'autres paramètres physiologiques (tension artérielle, composition chimique du sang, conductance de la peau,…) sont mesurables de manière embarquée. Ce mode de recueil de données s’avère particulièrement pertinent pour les populations dont les lieux d’examens traditionnels (hôpitaux, laboratoires) constituent des environnements problématiques. Les populations visées par cette étude seront les sportifs, les enfants autistes et/ou les personnes âgées. On voudrait ensuite pouvoir passer à un traitement des signaux physiologiques et détecter leurs variations structurelles en fonction du contexte (ambiances sonores).
Ainsi, le sujet pourrait être divisé en deux grandes parties à savoir : Instrumentation multicapteurs et Traitement de signal et analyse multivariée.
2) Description du projet de thèse
Partie 1 : Instrumentation multicapteurs
On mesurera les variations des paramètres physiologiques (telles que l’activité cardiaque, la pression sanguine, la saturation en oxygène, la conductivité de la peau…) en fonction de l'environnement audio-visuel pour les populations d’étude. On envisage alors suivre ces paramètres physiologiques en temps réel et dans les conditions de vie normale. Pour ce faire, le sujet ne pourrait pas être relié par des électrodes à un ordinateur pendant tout le temps de mesure. D’où l’utilité de la technologie sans fil et par conséquent les capteurs dans ce qu’on appelle la m-health (mobile health).
Les capteurs physiologiques permettent des mesures non invasives et en temps réel tel que chaque appareil de mesure est basé sur des principes physiques distincts. Quelque soit la technologie employée, il existe des possibilités d’erreurs liées soit à la mauvaise manipulation du sujet, soit au matériel lui-même. Un autre challenge est à relever c’est de pouvoir assurer la mesure de plusieurs paramètres simultanément c'est-à-dire arriver à synchroniser les différents capteurs.
Par conséquent, une partie importante de l’étude s’intéressera aux modalités d’acquisition, de traitement et de transfert des données.
La partie instrumentation doit être faite en concertation avec les spécialistes du domaine d’application en physiologie de l’exercice, neurosciences, cardiologie…
Partie 2 : Traitement de signal et Analyse multivariée
Le traitement embarqué et la détection des variations des paramètres structurels constitue un (double) verrou technologique : il faut disposer d'une bonne modélisation stochastique, pouvoir détecter des ruptures ou variations douces des paramètres structurels des signaux, et disposer d'algorithmes rapides et si possible en temps réel.
L’objectif à court terme est l'amélioration des méthodes de traitement de signaux physiologiques en embarqué et leurs applications à la mesure du « stress »:
• en étudiant les données recueillies par l'équipe UBIAE (INSERM et Evry Génopole) dans le cadre du projet PHYSIOSTAT (Détection des ruptures des états stables physiologiques par l'approche fractale des signaux, DIM Digitéo 01/10/2010-30/09/2011).
• en faisant le point sur les mesures et le traitement des signaux en prenant en compte les conditions de vie ‘naturelle’ de tous les jours de l’étude in-vivo.
• puis en organisant des expériences sur l'influence de l'environnement audio-visuel sur le niveau de « stress » qui pourrait être induit et évalué à partir des mesures physiologiques des groupes d'études (enfants autistes, personnes âgées, marathoniens).
Le suivi de l’évolution des différents paramètres ou aussi monitorage fera l’objet d’une sous partie de l’étude.
3) Objectifs et atouts du sujet
-Domaine en émergence : Le sujet est faiblement présent dans l'Université française (constat effectué lors de la coordination du numéro thématique « Statistique des processus temporel en Médecine et Santé » J. Soc. Française de Statistique 2009, édité par Pierre R. Bertrand). La principale exception française est l'équipe UBIAE (Inserm et Evry Génopole), avec laquelle Pierre R. Bertrand a obtenu un DIM Digitéo intit
Doctorant.e: Khalfa Nadia