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Traitement automatique du signal ECG pour l'aide au diagnostic de ...

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CHAPITRE 3. EFFET DU SOUS-ÉCHANTILLONNAGE 16<br />

Battements cardiaques<br />

La base <strong>de</strong> données « MIT-BIH arrhythmia database » [19] sera utilisée.<br />

Celle-ci contient 48 heures d’enregistrement issues <strong>de</strong> 48 patients, <strong>pour</strong> un total<br />

d’approximativement 110 000 battements annotés selon 15 types (voir Section<br />

2.5). Quatre patients possédant un pacemaker ont été écartés, suivant les recommandations<br />

<strong>de</strong> l’AAMI.<br />

Les 44 tracés restants sont divisés en <strong>de</strong>ux groupes <strong>de</strong> 22. Le premier groupe<br />

constitue l’ensemble d’apprentissage et est utilisé <strong>pour</strong> bâtir le modèle. Le second<br />

groupe quand à lui constitue l’ensemble <strong>de</strong> test et est utilisé <strong>pour</strong> mesurer<br />

les performances <strong>du</strong> modèle.<br />

Les tracés <strong>ECG</strong> <strong>de</strong>s <strong>de</strong>ux groupes sont ensuite filtrés et débarrassés <strong>de</strong> leurs<br />

artefacts en utilisant la procé<strong>du</strong>re décrite dans [17]. Un premier filtre médian <strong>de</strong><br />

200ms <strong>de</strong> largeur enlève le complexe composé <strong>de</strong>s on<strong>de</strong>s Q, R et S et l’on<strong>de</strong> P. Le<br />

résultat est ensuite soumis à un second filtre médian <strong>de</strong> 600ms <strong>de</strong> largeur <strong>pour</strong><br />

enlever l’on<strong>de</strong> T. Le <strong>signal</strong> en résultant contient la dérive <strong>de</strong> la ligne <strong>de</strong> base et<br />

est soustrait <strong>du</strong> <strong>signal</strong> original. L’artefact issu <strong>du</strong> secteur est ensuite enlevé avec<br />

un filtre coupe-ban<strong>de</strong> <strong>de</strong> 60Hz.<br />

La localisation <strong>de</strong>s pics R et le type <strong>de</strong> chaque battement sont fournis dans la<br />

base <strong>de</strong> données (dans un standard différent <strong>de</strong> celui <strong>de</strong> l’AAMI). La correspondance<br />

avec le standard est alors effectuée <strong>pour</strong> n’obtenir que quatre classes. Pour<br />

finir, les battements ayant un intervalle R-R plus petit que 150ms ou plus grand<br />

que 2000ms sont éliminés <strong>de</strong> la base <strong>de</strong> données car certainement mal annotés.<br />

N S V F Total<br />

Apprentissage 45809 942 3784 413 50948<br />

89,91% 1,85% 7,43% 0,81% 100%<br />

Test 44099 1836 3219 388 49542<br />

89,01% 3,71% 6,50% 0,78% 100%<br />

Table 3.1 – Distribution <strong>de</strong>s battements dans les différentes classes. Les classes<br />

sont, comme atten<strong>du</strong>, fortement déséquilibrées.<br />

Deux métho<strong>de</strong>s <strong>pour</strong> isoler les battements vont être testées :<br />

- Une avec <strong>de</strong>s battements <strong>de</strong> longueur constante :<br />

Ils sont coupés 500ms avant et après le pic R <strong>de</strong> chaque battement.<br />

- Une avec <strong>de</strong>s battements <strong>de</strong> longueurs non-constantes :<br />

Ils sont coupés <strong>du</strong> début <strong>de</strong> l’on<strong>de</strong> P d’un battement jusqu’<strong>au</strong> début <strong>de</strong><br />

l’on<strong>de</strong> P <strong>du</strong> battement suivant.<br />

Le but est <strong>de</strong> voir quelle métho<strong>de</strong> est la meilleure. Bien enten<strong>du</strong>, les outils <strong>de</strong>vront<br />

être différents <strong>pour</strong> chacune <strong>de</strong> ces <strong>de</strong>ux métho<strong>de</strong>s.

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