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Cette th se a pour objet l tude de m thodes Bay siennes pour l analyse des ondes P et T des signaux ECG Diff rents mod les statistiques et des m thodes Bay siennes associ es sont propos s afin de r aliser la d tection des ondes P et T et leur caract risation d termination du sommet et des limites des ondes ainsi que l estimation des formes d onde Ces mod les prennent en compte des lois a priori pour les param tres inconnus les positions des ondes les amplitudes et les coefficients de ces formes d onde associ s aux signaux ECG Ces lois a priori sont ensuite combin es avec la vraisemblance des donn es observ es pour fournir les lois a posteriori des param tres inconnus En raison de la complexit des lois a posteriori obtenues des m thodes de Monte Carlo par Cha nes de Markov sont propos es pour g n rer des chantillons distribu s asymptotiquement suivant les lois d int r t Ces chantillons sont ensuite utilis s pour approcher les estimateurs Bay siens classiques MAP ou MMSE D autre part pour profiter de la nature s quentielle du signal ECG un mod le dynamique est propos Une m thode d inf rence Bay sienne similaire celle d velopp e pr c demment et des m thodes de Monte Carlo s quentielles SMC sont ensuite tudi es pour ce mod le dynamique Dans la derni re partie de ce travail deux mod les Bay siens introduits dans cette th se sont adapt s pour r pondre un sujet de recherche clinique sp cifique appel d tection de l alternance des ondes T Une des approches propos es a servi comme outil d analyse dans un projet en collaboration avec St Jude Medical Inc et l h pital de Rangueil Toulouse qui vise valuer prospectivement la faisabilit de la d tection des alternances des ondes T dans les signaux intracardiaques This thesis studies Bayesian estimation detection algorithms for P and T wave analysis in ECG signals In this work different statistical models and associated Bayesian methods are proposed to solve simultaneously the P and T wave delineation task determination of the positions of the peaks and boundaries of the individual waves and the waveform-estimation problem These models take into account appropriate prior distributions for the unknown parameters wave locations and amplitudes and waveform coefficients These prior distributions are combined with the likelihood of the observed data to provide the posterior distribution of the unknown parameters Due to the complexity of the resulting posterior distributions Markov chain Monte Carlo algorithms are proposed for sample-based detection estimation On the other hand to take full advantage of the sequential nature of the ECG a dynamic model is proposed under a similar Bayesian framework Sequential Monte Carlo methods SMC are also considered for delineation and waveform estimation In the last part of the thesis two Bayesian models introduced in this thesis are adapted to address a specific clinical research problem referred to as T wave alternans TWA detection One of the proposed approaches has served as an efficient analysis tool in the Endocardial T wave Alternans Study ETWAS project in collaboration with St Jude Medical Inc and Toulouse Rangueil Hospital This project was devoted to prospectively assess the feasibility of TWA detection in repolarisation on EGM stored in ICD memories TOULOUSE-INP 315552154 Sudoc Sudoc France FR

P and T wave analysis in ECG signals using Bayesian methods / Analyse des ondes P et T des signaux ECG à l'aide de métho...

Analyse des ondes P et T des signaux ECG à l'aide de méthodes Bayésienne

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Analyse des ondes P et T des signaux ECG à l'aide de méthodes Bayésienne

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