Université de Rennes 1 E-monitoring solutions for sleep apnea diagnosis and blood pressure measurement Développement d’une solution de e-monitoring pour le diagnostic d’apnées du sommeil et la mesure de la tension artérielle PPGSpO2tension artériellemontre connectéeapnée du sommeilgant connectéeIoT PPGSpO2blood pressuresmartwatchsleep apneasmart gloveIoT Montres connectées Syndromes des apnées du sommeil Diagnostic Monitorage médical Internet des objets Ce manuscrit est le résultat d'un travail collaboratif entre la start-up Farasha Labs (Cesson-Sevigné, France) et le Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image (LTSI, Rennes, France). Les travaux ont été réalisés au sein de l'entreprise pour la première année, se sont poursuivis dans le laboratoire BSICoS de Saragosse dans le cadre d’une bourse d’échanges soutenue par l’école doctorale MathSTIC pendant une période de mobilité de cinq mois et se sont terminés au LTSI. L'objectif de Farasha Labs était de concevoir un écosystème de dispositifs médicaux pour surveiller les paramètres vitaux de ses clients. Dans ce cadre, différents dispositifs ont été conçus : une montre connectée (CareUp®) pour estimer la tension artérielle, un gant connecté (UpNEA) pour la détection et la classification des apnées et hypopnées du sommeil, un serveur (AeneA) pour le cloud computing et une plateforme (eCardio) pour prédire les risques cardiovasculaires. Dans ce contexte, cette thèse s'est focalisée sur le développement d'algorithmes de traitement du signal et d'analyse de données, embarqués dans chacun des produits proposés par Farasha Labs. Les contributions majeures de ce travail peuvent ainsi être résumées : i) un algorithme pour estimer la pression artérielle à partir d'un CareUp® ; ii) une méthode de classification des étapes du sommeil intégrée dans CareUp® et UpNEA; iii) un algorithme de détection et de classification pour l'apnée et l'hypopnée du sommeil; iv) une comparaison exhaustive entre différents algorithmes d’estimation de la fréquence respiratoire à partir du PPG pour UpNEA; v) une plateforme de cloud computing (AeneA) pour la surveillance du sommeil. En synthèse, ce travail a permis le développement de 4 produits en phase de pré-production. Ces derniers représentent à nos yeux une opportunité commerciale sur le marché. Ces travaux ont reçu le prix du concours "Accompagnement aux projets innovants" organisé par la Fondation entreprise de la Banque Populaire de l’Ouest. This manuscript is the result of collaborative work between the start-up Farasha Labs (Cesson-Sevigné, France) and the Signal and Image Processing Laboratory (LTSI, Rennes, France). The works were carried out within the company for the first year, continued in the BSICoS laboratory in Zaragoza as part of an exchange grant (supported by the MathSTIC doctoral school for a mobility period of five months) and ended at LTSI. Farasha Labs objective was to design an ecosystem of medical devices to monitor the vital parameters of its customers. In this context, various devices have been designed: a connected watch (CareUp®) to estimate blood pressure, a connected glove (UpNEA) for the detection and classification of sleep apneas and hypopneas, a server (AeneA) for cloud computing and a platform (eCardio) to predict cardiovascular risks. In this context, this thesis focused on the development of signal processing and data analysis algorithms, embedded in each of the products offered by Farasha Labs. The major contributions of this work can thus be summarized: i) an algorithm to estimate blood pressure from a CareUp® ; ii) a method of classifying sleep stages integrated into CareUp® and UpNEA; iii) a detection and classification algorithm for sleep apnea and hypopnea; iv) an exhaustive comparison between different algorithms for estimating the respiratory rate from the PPG for UpNEA; v) a cloud computing platform (AeneA) for sleep monitoring. In summary, this work has enabled the development of 4 products in the pre-production phase. In our view, these represent a commercial opportunity on the market. This work also received the prize for the "Support for innovative projects" competition organized by the Banque Populaire de l'Ouest Company Foundation. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 6190 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/882db9cb-4edf-47ea-99ba-7bdffa225c11 Lazazzera Remo 1989-05-19 IT 255693974 remo.tk@gmail.com 2020REN1S087 http://www.theses.fr/2020REN1S087 2020-06-30 Biomedical engineering e-monitoring solutions Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiCarraultGuyintervenant_1032156421 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image partenaireRecherche_1 177793767 ddc:610 ddc:620 CarraultGuyUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image ASCII PDF 6338752