Feng Wang and Guy Carrault and René Quiniou and Marie-Odile Cordier and Philippe Mabo Fusion de méthodes d\'apprentissage automatique et de traitement de signal pour la reconnaissance d\'arythmies , 10ème Forum des Jeunes Chercheurs du Génie Biologique et Médical , juin , 2000 , Document Résumé Les unités de soins intensifs pour coronariens ont conduit au début des années 90 au concept de monitoring intelligent reposant sur une association de méthodes de traitement du signal, de modèles électrophysiologiques et de bases de connaissances. Cependant, très peu de travaux ont réellement réussi cette intégration. Ce travail s\'inscrit dans la problématique précédente et propose une nouvelle approche de reconnaissance des arythmies. Succinctement, elle met en jeu des méthodes d\'apprentissage automatique qui visent -soit à partir d\'observations réelles, soit à partir de signaux générés par un modèle cardiaque-, à apprendre les caractéristiques clefs de chaque arythmie pour générer une base de chroniques (ensemble d\'événements temporellement contraints). Ces chroniques sont ensuite confrontées, par le biais d\'un algorithme de reconnaissance de scénarios, à la sortie des algorithmes de traitement du signal. Ces derniers procèdent à la détection des événements de la révolution cardiaque par une approche multi-source multi-capteur, réalisent la segmentation des ondes par une chaîne de markov cachée dédiée, caractérisent les battements par un vecteur de paramètres issu d\'une transformée en ondelettes, effectue la discrimination en deux ou plusieurs classes. L\'ensemble est ensuite remis en forme pour construire la séquence symbolique à reconnaître. Les premiers résultats sont particulièrement intéressants et démontrent la faisabilité de l\'approche. A titre d\'exemple, les scénarios appris s\'expriment sous formes de règle du premier ordre directement interprétables par un expert du domaine. Outre son applicabilité en cardiologie, la démarche proposée peut être étendue à d\'autres domaines du biomédical dès lors que des événements structurés apparaissent sur les signaux. Mots Clefs : Chaînes de Markov cachées, Transformée en ondelettes, Apprentissage inductif, Reconnaissance de scénarios. Ce site est maintenu par René Quiniou au moyen du système Weave développé au sein du projet Caravel : http://www-caravel.inria.fr. Dernière modification : 07-10-2011 09:54:25 English version