5 - Contribution au schéma hiérarchique de Berkner pour l'approximation de la transformée en ondelettes : application à la mesure électromyographique du temps de latence du muscle génioglosse

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Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/2238
Title: 5 - Contribution au schéma hiérarchique de Berkner pour l'approximation de la transformée en ondelettes : application à la mesure électromyographique du temps de latence du muscle génioglosse
Author: MEIGNEN (S.); GUMERY (P. Y.); ROUX-BUISSON (H.)
Abstract: La transformée continue en ondelettes est un outil trés utilisé pour la détection de transitions dans les signaux. Elle permet un choix souple des échelles pertinentes vis à vis des objectifs de détection et de localisation des événements. Nous introduisons ici une approximation de la transformée continue en ondelettes, la transformée de Berkner, pour laquelle nous proposons une formule de reconstruction originale du signal. Nous appliquons ensuite cette transformée à la construction d'un détecteur d'événements réflexes dans les signaux EMG. Les échelles pertinentes utilisées par le détecteur sont sélectionnées en utilisant la formule de reconstruction. La mesure électromyographique (EMG) du temps de latence réflexe du muscle génioglosse en réponse à l'application d'une pression pharyngée négative est d'un grand intérêt dans l'étude physiopathologique du syndrome d'apnée du sommeil. Cette activité réflexe est un mélange complexe de signaux transitoires non prédictibles apparaissant dans une activité de fond stationnaire bruitée par des transitoires parasites. Le détecteur proposé permet une détection robuste de l'événement réflexe et une estimation précise du temps d'occurrence. Une analyse statistique des performances du détecteur sur signaux synthétiques est présentée ainsi qu'une illustration de détection sur des EMG réels.
Description: The continuous wavelet transform is widely used in signal processing. It enables to choose significant scales with respect to detection and localization purposes. Berkner transform is an approximation of the continuous wavelet transform for which we propose an original synthesis formula. We then build a detector of reflex activity in EMG signals using Berkner transform. The significant scales are determined through the use of the reconstruction formula. The electromyographic measurement of the reflex activity of the genioglossus muscle under stimulation is of great interest for the study of sleep apnea. The reflex activity is a complex mixture of unpredictable nonstationary events that are surimposed on a stationary background containing noisy transients. The detector of reflex activity we propose is both robust and accurate. We end up the paper with a statistical analysis of the detector performances on synthetic signals and we give an illustration of the method on real signals.
Subject: Transformation ondelette; Approximation; Détection signal; Phénomène transitoire; Reconstruction signal; Electromyographie; Méthode échelle multiple; Estimation paramètre; Algorithme; Analyse performance; Transformation Berkner
Publisher: GRETSI, Saint Martin d'Hères, France
Date: 2003

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