Analyse des données Electrocardiogramme par un systéme d'aide au diagnostic

Abstract

Le signal ECG représente l’activité électrique du coeur, et reflète l’état de santé de l’appareil cardiovasculaire. Il contient aussi des informations qui permettent la distinction des maladies cardiovasculaires. Le taux élevé de mortalité dans le monde dû aux problèmes liés au dysfonctionnement de l’appareil cardiaque a poussé les chercheurs à développer des techniques de classification automatique des maladies cardiovasculaires pour un bon diagnostic. Le travail réalisé dans ce mémoire présente la méthode utilisée pour l’extraction des paramètres pertinents à partir du signal ECG afin de les utiliser dans l’optimisation des cycles cardiaques que représente un patient. La première partie aborde l’électrocardiographie qui explique l’anatomie du coeur et les caractéristiques d’une activité cardiaque (électrique et mécanique), suivi par l’étude quelques pathologies cardiaques (ESV, ESA, TV et FV). Dans la deuxième partie nous donnons une vue théorique sur les principes et le fonctionnement des algorithmes génétiques. Leurs opérateurs et le codage utilisé.