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Suppression des artefacts dans les ondes de pression sanguine non invasive
Traitement de signaux électrophysiologiques par ondelettes
S7033 v1 Article de référence

Suppression des artefacts dans les ondes de pression sanguine non invasive
Traitement de signaux électrophysiologiques par ondelettes

Auteur(s) : Robert G. HOHLFELD, Cadathur RAJAGOPALAN, Gordon W. NEFF

Date de publication : 10 mars 2004 | Read in English

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1 - Bases d’ondelettes

2 - Compression des données d’ECG

3 - Suppression des artefacts dans les ondes de pression sanguine non invasive

4 - Conclusion

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INTRODUCTION

De nombreux signaux physiologiques peuvent être décrits soit comme des impulsions isolées, soit comme des suites quasi périodiques d’impulsions isolées. Les ondelettes constituent des outils puissants pour la représentation et l’analyse de telles formes d’ondes physiologiques, car une ondelette a une durée finie (support compact), à la différence des transformées de Fourier basées sur des sinusoïdes de durée infinie. Deux exemples de traitement d’un signal physiologique utilisant des bases d’ondelettes seront étudiés dans cet article. Le premier exemple est la compression de signaux d’électrocardiogramme (ECG) utilisant une base d’ondelettes d’Hermite associées ; le second exemple montre la suppression des artefacts présents dans des signaux de mesure non invasive de pression sanguine (PNI).

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7033

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3. Suppression des artefacts dans les ondes de pression sanguine non invasive

À présent, nous allons étudier une application plus classique des méthodes d’ondelettes : pour le traitement d’un signal électrophysiologique. Cette application est plus classique car elle utilise une transformée en ondelettes basée sur l’application d’une ondelette unique, plutôt que sur une base construite à partir d’une famille d’ondes reliées mathématiquement. À nouveau, le choix d’une ondelette ayant des caractéristiques morphologiques appropriées au signal physiologique considéré est crucial pour le succès de l’application.

3.1 Description générale du problème de suppression d’artefacts

Le système de mesure de la pression sanguine utilisé dans la plupart des moniteurs destinés aux patients mesure les petites fluctuations de pression dans un brassard appliqué à un des bras du patient, de façon à obtenir la pression systolique et diastolique. La pression artérielle moyenne ainsi que le taux de pulsation sont aussi mesurés. Ces fluctuations de pression sont appelées « pulsations oscillométriques ». Quand la pression au brassard décroît lentement (on emploie normalement soit un dégonflement par paliers, soit un dégonflement continu) partant d’une pression supérieure à la valeur systolique, les pulsations oscillométriques commencent à augmenter en amplitude au niveau de la pression systolique, atteignant un maximum à la pression artérielle moyenne, puis décroissent en amplitude jusqu’à un niveau bas quand la pression décroît jusqu’à la valeur diastolique . Un profil de pulsation oscillométrique typique est montré sur la figure 5, obtenue en appliquant un filtre passe-bande (de fréquences de coupure 0,5 Hz et 15 Hz) au signal de pression du brassard.

Les pulsations oscillométriques ont une très faible amplitude, typiquement de l’ordre de 1 mmHg maximum. De petites fluctuations de la pression au brassard...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - DAUBECHIES (I.), SWELDENS (W.) -   Factoring Wavelet Transforms into Lifting Steps.  -  Preprint, Bell Laboratories, Lucent Technologies (1996).

  • (2) - RAMAKRISHNAN (A.), SAHA (S.) -   ECG Coding by Wavelet-Based Linear Prediction.  -  IEEE Trans. Biomed. Eng., 44, p. 1253-1261 (1997).

  • (3) - HILTON (M.) -   Wavelet and Wavelet Packet Compression of Electrocardiograms.  -  IEEE Trans. Biomed. Eng., 44, p. 394-402 (1997).

  • (4) - DJOHAN (A.), NGUYEN (G.), TOMPKINS (W.) -   ECG Compression Using Discrete Symmetric Wavelet Transform.  -  Presented at the 17th Int. Conf. IEEE Medicine and Biology (1995).

  • (5) - LU (Z.), KIM (D.Y.), PEARLMAN (W.A.) -   Wavelet Compression of ECG Signals by the Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) Algorithm.  -  IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 47, p. 849-856 (July 2000).

  • (6) - CÁRDENAS-BARRERA (J.), LORENZO- GINORI (J.) -   Mean-Shape...

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