Early diagnosis aid by analyzing cardiac and respiratory variability in newborns

La détection précoce des événements est difficile en médecine, en particulier pendant la période néonatale. Identifier des événements avec des méthodes moins invasives est un défi mais aussi une tendance. Cette thèse s'inscrit dans cette problématique en s'appuyant sur les travaux développés au LTSI (Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image) qui a exploré en profondeur les signaux cardiaques et respiratoires et leurs applications cliniques. La contribution d'un clinicien dans ce travail peut être d'aider à optimiser le flux de travail de traitement du signal en fournissant une connaissance physiologique adaptée aux problèmes cliniques. Cette thèse vise tout d’abord à améliorer la chaîne de traitement du signal cardiaque et respiratoire dans le contexte clinique de la prématurité. L'ensemble d'outils méthodologiques développés dans cette thèse comprend l'amélioration du détecteur de la respiration, le rejet d'artefact, avec une étude pour tester l'impact de la fenêtre d'analyse. Dans cette étude, la durée optimale des séquences a été analysée. Le deuxième objectif de cette thèse était d’appliquer ce processus de traitement à d’importants problèmes cliniques en néonatologie: l’évaluation de la maturation en utilisant la variabilité de la fréquence cardiaque et l’application de la variabilité de la fréquence cardiaque pour prédire le niveau de bilirubinémie chez les nouveau-nés.Early identification of events is difficult in medicine especially in the neonatal period. Identifying events with less invasive methods is a challenge but also a tendency. This thesis deals with this problem based a long going work developed at the LTSI (Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image) which has explored in depth the heart and respiratory signals and their clinical applications. The contribution of a clinician in this work may be to help optimizing the signal processing workflow by providing a physiological perspective adapted to clinical issues. in neonates. This thesis firstly aims to improve the electrocardiogram and respiratory signal processing and workflow in the clinical context of prematurity. The set of methodological tools developed in this thesis includes the improvement of the detector of the respiratory, the rejection of artifact, with a study to test the impact of the window of analysis. In this study, the optimal duration of the sequences was analyzed. The second objective of this thesis was to apply this processing workflow to important clinical issues in neonatology: the evaluation of maturation by using heart rate variability and the application of heart rate variability in predicting bilirubinemia level