Soutenance de thèse de Monsieur Hassan SERHAL09h30 | Polytech Angers | Amphi E | 62 Notre Dame du Lac - 49000 Angers

Le 11 juillet 2023

Sujet : Contribution à la prédiction, détection et classification de la fibrillation atriale : traitement de signaux ECG à partir de méthodes temporelles et fréquentielles et apport de l'intelligence artificielle.

Directeur de thèse : Madame Anne HUMEAU-HEURTIER

Résumé

L’intelligence artificielle (IA) est devenue de plus en plus présente dans la recherche biomédicale, notamment dans la prédiction de la fibrillation auriculaire (FA). Dans cette thèse, nous utilisons des modèles d’IA pour classer les signaux avec et sans FA, ainsi que pour prédire la FA précocement. De nouvelles approches sont proposées pour extraire les caractéristiques importantes, et des couches d’attention sont utilisées pour normaliser les données. Plusieurs bases de données de signaux d’électrocardiogramme (ECG) accessibles au public sont exploitées, et un processus d’harmonisation est mis en place pour prendre en compte les différentes sources d’acquisition. Les caractéristiques des signaux ECG sont analysées sous divers aspects, notamment morphologiques, statistiques, temporels, fréquentiels et à partir d’analyses non linéaires. Les modèles d’IA proposés surpassent les techniques existantes et présentent des résultats prometteurs pour la classification de la FA et la prédiction précoce.