Capteur à fibre optique dans l'évaluation cardiovasculaire :

Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), les maladies cardiovasculaires (MCV) sont la première cause de décès dans les pays développés. L'analyse de la forme d'onde du pouls artériel (APW) offre un moyen non invasif de diagnostic précoce des MCV. Le présent travail porte sur l'élaboration d'un algorithme automatique pour extraire et classer les données acquises des signaux APW en fonction du risque de problèmes liés aux maladies cardiovasculaires. Pour extraire les données, plusieurs méthodes de prétraitement du signal ont été appliquées pour réduire le bruit et segmenter les impulsions. Ensuite, un algorithme de regroupement K-Means a été appliqué pour sélectionner les APW de meilleure qualité. L'écart entre une extraction manuelle parallèle des ondes et le résultat de l'algorithme K-Means était pratiquement nul. Un ensemble de 32 paramètres de caractérisation des formes d'onde a été extrait, notamment des caractéristiques du domaine temporel, de la transformée en ondelettes, de l'erreur quadratique moyenne et du domaine fréquentiel. Certains paramètres ont été utilisés dans le clustering K-Means et les autres ont été utilisés pour entraîner un réseau neuronal de perceptron multicouche pour la classification APW de risque faible/élevé de MCV chez chaque patient. Les résultats obtenus sont très prometteurs. Une partie de ce travail a remporté le prix Nascimento Leitão.

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Licencié en ingénierie biomédicale au département de physique de l'université d'Aveiro, avec un intérêt pour l'apprentissage automatique dans l'aide à la décision clinique.