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M. Phan Duy Hung, doctorant en co-tutelle entre le Centre MICA et le laboratoire LETI/LE2S a soutenu brillamment sa thèse à Grenoble, dans les locaux de MINATEC, sur le Polygone Scientific, le 15 décembre 2008.

Titre : "Fusion de données ECG et mouvements en vue d'un système ambulatoire"

Doctorant : PHAN Duy Hung
Co-directeur de thèse français : Dr Eric CASTELLI (MICA)
Co-encadrants français : M. Régis Guillemaud et Dr Stéphane Bonnet (LETI/DTBS/LE2S)
Co-directeur de thèse vietnamien : Pr PHAM Thi Ngoc Yen (MICA)

Résumé
Les nouvelles technologies de l’électronique et de l’informatique nous permettent d’améliorer sans cesse les applications médicales. Cette thèse se situe à la frontière du traitement du signal physiologique et du domaine de l’identification automatique de maladies.

Nous nous intéressons à la respiration et l’activité cardiaque, et à une fusion des informations extraites de la mesure de leurs caractéristiques, pour fournir une aide au diagnostic de l’apnée du sommeil. Notre étude a principalement porté sur la mesure, le traitement et la caractérisation des signaux du cœur et de la respiration, la détection automatique de l’apnée et la validation de la fusion des informations.

Notre principal résultat original réside dans le fait que nous avons détecté le signal respiratoire, l’indice de confiance du signal respiratoire, et la fréquence cardiaque instantanée à partir d’enregistrements issus d’un unique accéléromètre appliqué sur le thorax. Ces informations aideront le médecin dans les diagnostics des maladies du rythme du cœur ou de la respiration.

Le système ambulatoire final a plusieurs applications potentielles : détection automatique de l'apnée du sommeil par un système simple, système d’alarme et d’aide au diagnostic pour le médecin, télémédecine, etc.

Abstract:
The new technologies in electronic and informatics allow us to continually improve medical applications. This thesis is located at the border of the physiological signal processing and the domain of the automatic identification of diseases.

We are interested in respiration and cardiac activity, and fusion of information extracted by measuring their characteristics, to provide assistance for the diagnostic of sleep apnea. Our study focused on the measurement, processing and characterization of signals from the heart and respiration, the automatic detection of sleep apnea and comparing strategies specific to each identification model.

Our original result is that we detect the respiratory signal, the confidence index of respiratory signal, and the heart rate from recordings of single accelerometer applied on the chest. This information will help doctors diagnose diseases like arrhythmia or respiratory diseases.

The final ambulatory system has several potential applications: automatic detection of sleep apnea, alarm and aid system for doctor's diagnosis, telemedicine,...