Détection des crépitants

Table des matières

RÉSUMÉ
LISTE DES FIGURES
LISTE DES TABLEAUX
LISTE DES ABRÉVIATIONS
CHAPITRE 1 DÉFINITIONS ET CLASSIFICATION DES SONS RESPIRATOIRES
1.1 Nomenclature et classification des sons respiratoires
1. 1.1 Sons normaux
1. 1. 2 Sons adventices cont inus
1.1.3 Sons adventices discontinus
1. 2 Base de données ut ilisée
1.3 P roblématique de recherche
1.4 Objectifs
1.4. 1 Analyse des crépitants
1.4.2 Analyse des sibilants
CHAPITRE II EXTRACTION DES CRÉPITANTS DES SONS VÉSICULAIRES
2. 1 Principe de séparation stationnaire et non-stationnaire des sons respiratoires
2.2 Extraction des crépitants par fil tre non-linéaire.
2.2. 1 Filtre prédictif
2.2.2 Filtre de séparation non-linéaire ST-NST
2.3 Extraction des crépitants par logique floue
2.3. 1 Concept de base de la logique floue
2.3.2 Système d ‘inférence floue (FIS)
2.3.3 Système d ‘inférence floue à base d’un réseau adaptatif (ANFIS)
2.3.4 Filtre de séparation basé sur la logique floue GFST-NST
2.4 Extraction des crépitants par la transformée en ondelettes
2.4.1 ilansformée en ondelettes
2.4.2 Analyse multirésolution
2.4.3 Filtre de séparation basé sur la transformée en ondelettes WTST-NST
2.5 Extraction des crépitants par les paquets d’ondelettes
2.5. 1 Transformée par paquets d’ondelettes
2.5.2 Recherche de la meilleure base
2.5.3 Filtre de séparation basé sur les paquets en ondelettes WPST- NST
CHAPITRE III IDENTIFICATION DES CRÉPITANTS
3.1 Principe
3.2 Filtre de débruitage
3.3 Détection des crépitants
3.3. 1 Choix du paramètre de la détection
3.3.2 Notion de la dimension fractale
3.3.3 Détection par le paramètre  » Dimension Fractale »
3.4 Classification des crépitants
3.4.1 Caractérisation temps-fréquence
3.4.2 Modèle de Prony
3.4.3 ilansformée en ondelettes continue
CHAPITRE IV DÉTECTION DES SIBILANTS
4.1 Principe
4.2 Calcul du spectrogramme
4.3 Détection des sibilants par le Laplacien d’une gaussiènne
4.3 .1 Laplacien d’une gaussienne (LoG)
4.3.2 Détection des sibilants par filtre LoG
4.4 Détection des sibilants par modélisation auditive.
4.4.1 Système auditif
4.4.2 Description de l’algorithme (FDDT)
4.5 Détecteur d’épisodes des sibilants (WED)
4.6 Représentation des sibilants par  » Chirplets »
4.6.1 Transformée par  » Chirplets »
4.6.2 Représentation des sibilants par  » Chirplets »
CHAPITRE V RÉSULTATS EXPÉRIMENTAUX
5. 1 Préparation de la base de données.
5.2 Critères d ‘évaluation
5.2 .1 Taux de séparation
5.2.2 Rapport signal-sur-bruit (SNR)
5.2 .3 Sensitivité et valeur prédictive positive
5.2.4 Performance de la classification
5.3 Résultats de la séparation des crépitants
5.4 Résultats de la détection des crépitants
5.5 Résultats de la classification des crépitants
5.6 Résultat de l’extraction des sibilants
CONCLUSION
BIBLIOGRAHIE