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Analyse des signaux EEG pour la détection automatique des crises d'épilepsie par des méthodes paramétriques
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Issaka, Mahamat Ali |
| Copyright Year | 2016 |
| Abstract | Le cadre scientifi que de cette these est la modelisation des signaux electrophysiologiques par des outils modernes de la statistique et des mathematiques pour une bonne prise en charge des patients. Par consequent, nous avons propose dans une premiere approche, une detection de rupture multiple en amplitude de l'evolution temporelle par un modele base sur la dispersion des valeurs maximales theoriques et locales compte tenue de la moyenne mobile, de la variance et de l'ecart-type des derivations EEG. Les resultats ainsi que l'evaluation de ce modele sur des donnees reelles et simulees con firment bien les interpretations des neurologues. Par la suite, nous considerons une approche spectrale d'un modele autoregressif AR permettant de discriminer les signaux EEG des patients epileptiques et normaux dans le domaine frequentiel. Il a ete prouve que ce modele caracterise bien les signaux EEG suivant la bande de frequence rythmique (delta, theta, alpha,..). Ces deux modeles proposes dans le cadre de cette these contribuent de maniere efficiente a une amelioration sur l'aspect interpretation medicale de la plateforme du signal EEG par la localisation precise de la zone epileptogene. Les etudes de simulations ont ete exectuees avec le logiciel « R ». |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01504058/document |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
