Fiche résumé - Contrat REI 06.34.056

Contrat REI n°06.34.056
Porteur de Projet :
Olivier BERNARD, Maître de conférences à l’Université de Poitiers, au Laboratoire des
Adaptations Physiologiques aux Activités Physiques
Sujet du contrat :
Développement d’une technique ambulatoire et non invasive du débit cardiaque : optimisation
du principe de l’impédance électrique thoracique
Travaux réalisés :
La cardiographie par impédancemétrie (ICG) est une méthode permettant d’obtenir le débit
cardiaque sans intervention médicale ou chirurgicale. Elle reste cependant extrêmement
sensible au bruit, tel que la respiration ou le mouvement. Ces méthodes nécessitent que le
signal soit filtré pour permettre de mesurer le débit cardiaque au cours d’une activité
physique. C’est pourquoi nous avons proposé des améliorations à l’algorithme de filtrage
SFLC d’A. K. Barros, en modifiant l’algorithme adaptatif LMS initialement utilisé par un
algorithme adaptatif RLS. De plus, en partant du principe qu’un filtre adaptatif est optimal
quand le bruit résiduel est un bruit blanc gaussien, nous estimons simultanément, via un autre
filtre adaptatif, la ligne de base du signal cardiaque ainsi que les variations liées au
mouvement. De même, afin de mieux estimer les variations cycles à cycles de l’activité
cardiaque, ces algorithmes parcourent plusieurs fois chaque cycle cardiaque afin d’améliorer
la convergence de notre estimation. Ces algorithmes ont, pour le moment, été testé sur des
signaux simulés, afin de déterminer leurs performances en terme de filtrage, mais surtout en
terme d’impact sur le calcul des évènements temporels extraits du signal d’ICG et permettant
le calcul du débit cardiaque. Enfin, un prototype ambulatoire a été réalisé afin de réaliser des
acquisitions de longues durées sur des hommes, dans des situations d’activité sportive
importante. Les caractéristiques de courant ont été déterminées à partir d’une première étude
réalisée sur des sujets sains.
Perspectives :
De nombreux filtres adaptatifs ont été proposés dans la littérature, et il serait intéressant de
remplacer ceux actuellement utilisés, comme on a pu le montrer avec l’algorithme RLS, par
des filtres plus "complexes". En particulier, nous aimerions tester les algorithmes LMS à pas
d’adaptation variable ou les algorithmes RLS à facteur d'oubli variable.
Nous attendons les résultats sur les signaux réels avec les méthodes utilisées actuellement
pour faire le point sur leurs performances atteintes en termes de détection des évènements. A
partir des performances atteintes dans les différents cas, il est probable que des évolutions des
méthodes de détection des évènements soient à envisager.