These Final

Conclusion Ce travail a présenté une méthode originale d’analyse des électrocardiogrammes de longue durée (Holter) ; les algorithmes que nous avons présentés se classent en deux catégories : • les algorithmes qui sont fondés sur des méthodes connues effectuant des tâches déjà disponibles dans les logiciels, dont nous avons amélioré les performances, ou que nous avons adaptés aux exigences de notre étude, • les algorithmes qui mettent en œuvre des méthodes nouvelles, et fournissent des informations jusqu’ici non disponibles pour l’analyse. L’algorithme de détection des ondes R (chapitre 3) fait partie de la première catégorie ; les résultats obtenus ici sont sensiblement meilleurs que ceux qui étaient disponibles jusqu’à présent, et notre outil permet dorénavant l’étude simultanée des 3 voies d’enregistrement. La méthode de détection de la ligne de base (chapitre 4) est plus robuste que celle qui est disponible actuellement : les ECG sont à présent ramenés de manière fiable, sur une ligne isoélectrique plate ; elle permet en outre d’obtenir les niveaux de bruit de haute fréquence et de basse fréquence, à tout instant, pour chacune des pistes. L’algorithme de classification non supervisée (chapitre 7) permet de regrouper les battements en familles ; son principe ne fait appel à aucune nouveauté théorique, mais son adaptation à notre application permet d’obtenir un fonctionnement performant. Il était indispensable d'adapter ces différents ...