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Reconnaissance automatique des crépitants et des sibilants dans les sons acoustiques respiratoires

Lu, Xiao Guang (2008). Reconnaissance automatique des crépitants et des sibilants dans les sons acoustiques respiratoires. Mémoire. Rimouski, Québec, Université du Québec à Rimouski, Département de mathématiques, informatique et génie, 120 p.

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Résumé

Les crépitants sont des sons respiratoires explosifs de courte durée, associés le plus souvent à un dysfonctionnement pulmonaire. Il s'agit de sons transitoires surajoutés aux bruits respiratoires normaux. Dans ce projet de recherche, nous avons développé un système d'analyse des crépitants dans le but de réaliser un outil d'aide au diagnostic. Ce système opère en deux étapes: dans la première, il sépare les crépitants des sons vésiculaires à l'aide d'un filtre adéquat; tandis que dans la seconde il détecte et classifie les crépitants en deux classes : les crépitants fins et les gros crépitants. La séparation des crépitants est une étape importante qui permet d 'extraire ceuxci, qui sont de nature non-stationnaire, des sons vésiculaires et cela afin d 'appliquer les méthodes de détection et de classification propres à ces types de signaux. Dans ce mémoire, nous proposons un nouveau filtre , basé sur les paquets d'ondelettes (WPST - NST), pour séparer les bruits non-stationnaires des bruits stationnaires. Le filtre proposé offre une meilleure performance comparativement aux méthodes existantes. Dans l'étape de la détection et de la classification des crépitants, nous avons expérimenté et comparé plusieurs paramètres afin de trouver le plus performant. Le paramètre dimension fractale (FD) est de premier choix pour la détection, tandis que la durée de la déflexion maximale (MDW), la fréquence du pic (PF) et la largeur de la bande gaussiènne (GBW) sont utilisées avec un modèle de mélange de gaussiènnes (GMM) pour la classification. Enfin, nous nous sommes intéressés à l'extraction des sibilants qui appartiennent à la classe des sons adventices continus. Nous avons testé quatre méthodes différentes afin d'évaluer et comparer leurs performances.

Type de document: Thèse ou Mémoire (Mémoire)
Directeur de mémoire/thèse: Bahoura, Mohammed
Informations complémentaires: Mémoire présenté à l'Université du Québec à Rimouski comme exigence partielle du programme de maîtrise en ingénierie. Publié aussi en version papier.
Mots-clés: Son Crepitant Sibilant Respiration Acoustique Respiratoire Reconnaissance Automatique Dysfonction Poumon Systeme Analyse Diagnostic Filtre Detection Classification Identification
Départements et unités départementales: Département de mathématiques, informatique et génie > Génie
Déposé par: DIUQAR UQAR
Date de dépôt: 19 janv. 2011 16:58
Dernière modification: 19 janv. 2011 16:59
URI: http://semaphore.uqar.ca/id/eprint/298

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