Description
Date depot: 2 avril 2021
Titre: Système d’acquisition et de classification intégré pour le diagnostic de pathologies cardiaques
Directeur de thèse:
Gérard SOU (GeePs (EDITE))
Encadrante :
Emilie AVIGNON (GeePs (EOBE))
Encadrante :
Caroline LELANDAIS-PERRAULT (GeePs (EOBE))
Domaine scientifique: Sciences pour l'ingénieur
Thématique CNRS : Non defini
Resumé: Les objets connectés sont de plus en plus nécessaires dans le domaine médical, en particulier pour permettre de suivre les patients en continu, en dehors du milieu hospitalier.
Dans le domaine cardiovasculaire, des systèmes tels que l’Apple Watch fournissent déjà certaines informations, permettant l’analyse du rythme. Pour aller plus loin, et détecter par exemple des prémices d’infarctus, des systèmes plus complexes sont nécessaires. Actuellement, les mesures par holter sur plusieurs heures, ou un ECG complet effectué par un médecin sont les outils fiables pour faire le diagnostic, mais celui-ci n’est fait au plus tôt que rarement.
Un objet connecté, porté en permanence par un patient, et qui effectuerait régulièrement une mesure permettant un diagnostic automatisé, permettrait de donner une alerte au plus tôt et d’éviter les conséquences les plus graves de l’infarctus (décès, séquelles irréversibles). L’objectif est donc dans cette thèse de développer un tel système, en prenant en compte à la fois les contraintes de miniaturisation, de contraintes énergétiques fortes, et de fiabilité du diagnostic, qui sont encore des verrous technologiques. Pour cela, le signal cardiaque devra être numérisé, segmenté, classifié directement en sortie des électrodes de mesure afin de permettre ensuite un traitement automatisé qui effectuera un diagnostic. Pour tout cela, une architecture optimale du système, intégrée sur puce, adaptée à la nature des signaux et aux contraintes du système, devra être proposée.