Analyse et Traitement du Signal ECG par la Décomposition Modale Empirique.

Abstract

L'électrocardiographie est un examen fondamental et irremplaçable en cardiologie. Il permet d’obtenir un tracé qui traduit l’activité électrique du coeur. Ce tracé, appelé l’électrocardiogramme (ECG) comporte plusieurs ondes : onde P, complexe QRS, onde T, onde U. L’utilisation des techniques mathématiques pour le traitement et l’extraction des paramètres d’intérêt clinique dans le signal électrocardiogramme et d’autres signaux physiologiques, reste toujours un domaine intéressant pour la recherche. Dans le cadre de ce travail, on s’intéresse à une technique appelée la décomposition modale empirique (EMD : Empirical Mode Decomposition). Cette méthode a été initiallement développée par N. E. Huang en 1998 [Huang, et al., 98A], et appliquée avec succès dans différents domaines. Cependant son application dans le domaine biomédical est récente. A la différence des méthodes d’analyse classique du signal, l’EMD n’est pas basée sur une fonction prédéfinie, mais le signal est décomposé d’une manière adaptative en une collection de fonctions modulées en amplitude et en fréquence appelées IMFs (Intrinsic Mode Function), extraits directement de signal lui-même. Ces IMFs sont décrits de la détection des maximas et des minimas de signal. Le but de ce travail est de montrer la performance de la décomposition modale empirique dans le traitement et l’analyse de signal électrocardiogramme, ainsi que pour le filtrage et la détection des complexes QRS.