Analysis of cardio-respiratory interactions in sleep apnea using computational modeling and signal processing (Analyse des interactions cardio-respiratoires dans l’apnée du sommeil à base de modèles computationnels et de traitement du signal) Ben-Tolila, Arthur - (2024-12-04) / Université de Rennes Analysis of cardio-respiratory interactions in sleep apnea using computational modeling and signal processing Accéder au document :  https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversion...

Langue : Anglais Directeur(s) de thèse:  Le Rolle, Virginie; Hernández Rodriguez‎, Alfredo Discipline : Signal, image, vision Laboratoire :  Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image Ecole Doctorale : MATISSE Classification : Sciences de l'ingénieur, Médecine et santé Mots-clés : Apnée, Temps de transit du pouls, Analyse de sensibilité, Jumeau numérique Syndromes des apnées du sommeil Traitement du signal -- Techniques numériques

Résumé : Le syndrome d'apnée du sommeil (SAS) est un trouble caractérisé par des arrêts et des diminutions du flux respiratoire pendant le sommeil. L'observabilité des fonctions cardio-respiratoires dans le SAS reste un véritable défi, et de nouvelles méthodes interprétables doivent être proposées en se basant sur l'acquisition de signaux non invasifs. L’objectif principal de cette thèse est de proposer une approche basée sur des modèles computationnels et des méthodes de traitement du signal afin de mieux comprendre la réponse cardio-respiratoire aiguë aux épisodes d’apnées, en se basant sur des signaux de temps de transit du pouls (PTT) et de ballistocardiographie (BCG). Une chaine de traitement du signal de PTT a été développée, et a permis de classifier les apnées centrales et obstructives sur une base de données cliniques de patients du SAS. Un nouveau modèle des interactions cardio-respiratoires a été proposé et analysé pour la simulation des signaux de PTT et de BCG, afin d'extraire les facteurs physiologiques les plus influents sur ces signaux autour des apnées. Ce travail permet d'améliorer la compréhension des mécanismes cardio-respiratoires modulant ces signaux, et d'ouvrir la voie vers des approches à base de jumeaux numériques pour l'optimisation de la prise en charge des patients. Abstract : Sleep apnea syndrome (SAS) is a condition characterised by breathing pauses and airflow reductions during sleep. The observability of cardio-respiratory functions in SAS remains a challenge, and new interpretable methods based on the acquisition of non-invasive signals should be developed. The main objective of this thesis is to propose an approach based on computational modeling and signal processing methods to improve the understanding of the acute cardio-respiratory response to apneas, based on pulse transit time (PTT) and ballistocardiography (BCG) signals. A PTT signal processing pipeline was implemented, and allowed for the classification of obstructive and central apneas on a clinical database of SAS patients. A new model of cardio-respiratory interactions was proposed and analysed for the simulation of PTT and BCG signals, in order to extract the most influent physiological factors on these signals around apneas. This work enables the improvement of the understanding of the cardio-respiratory mechanisms modulating these signals, and paves the way towards approaches based on digital twins for the optimisation of patient care.