Traitement signal
Dans cette section, nous allons découvrir les principes fondamentaux du traitement du signal ainsi que ses applications dans plusieurs domaines biomédicaux et médicaux. Nous aborderons notamment le traitement des signaux biologiques tels que l’ECG (électrocardiogramme), l’EEG (électroencéphalogramme) et le FECG (électrocardiogramme fœtal), qui jouent un rôle essentiel dans le diagnostic et la surveillance des fonctions cardiaques et cérébrales.
Ziani Said et Ziani Lokmane
5/8/20244 min read
ans cette section, nous allons explorer plusieurs travaux de recherche portant sur le traitement du signal appliqué aux signaux biomédicaux, notamment l'électrocardiogramme (ECG), l'électroencéphalogramme (EEG) et l’électrocardiogramme fœtal (FECG). Ces signaux jouent un rôle essentiel dans le diagnostic et la surveillance médicale, et leur analyse requiert des méthodes de traitement avancées en raison de leur nature complexe, bruitée et souvent non stationnaire.
Les papiers étudiés dans cette partie couvrent diverses approches allant de la décomposition de signaux (comme la transformée en ondelettes ou l’analyse en composantes indépendantes) à l’utilisation de l’apprentissage automatique et des réseaux de neurones pour la détection d’anomalies, la classification de pathologies ou encore l’extraction de caractéristiques pertinentes. Chaque signal biomédical présente des défis spécifiques : le signal ECG permet d’analyser l’activité cardiaque, le signal EEG reflète l’activité cérébrale, tandis que le FECG permet de surveiller la santé du fœtus pendant la grossesse.
À travers cette revue, nous mettrons en évidence les techniques les plus utilisées, les résultats obtenus, ainsi que les tendances actuelles en matière de traitement et d’analyse de ces signaux vitaux.
Le traitement du signal biomédical joue un rôle central dans l’analyse, l’interprétation et l’exploitation des données physiologiques issues de capteurs médicaux, notamment l’électrocardiogramme (ECG), l’électroencéphalogramme (EEG) et d’autres signaux physiologiques complexes. Ces signaux sont souvent entachés de bruit, de redondances et de composantes non pertinentes, ce qui rend leur traitement indispensable avant toute prise de décision clinique ou diagnostic assisté par ordinateur.
Parmi les méthodes classiques, on retrouve les techniques de filtrage adaptatif, les méthodes de transformation en ondelettes (CWT) et la transformée de Fourier à court terme (STFT). Ces approches permettent de représenter les signaux dans des domaines temps-fréquence afin de mieux détecter les événements physiologiques significatifs. Par exemple, l’étude Fetal electrocardiogram characterization by using only the continuous wavelet transform (2017) démontre l’efficacité de la CWT dans l’analyse du FECG.
La séparation de sources, quant à elle, permet de distinguer les différentes composantes d’un signal composite, comme les signaux cardiaques maternels et fœtaux. Des méthodes telles que SVD–ICA (Singular Value Decomposition et Independent Component Analysis) ont montré leur efficacité dans ce domaine, comme illustré dans Blind maternal-fetal ECG separation based on the time-scale image TSI and SVD–ICA methods (2018).
Ces dernières années, les approches hybrides ont émergé, combinant des méthodes de traitement du signal traditionnelles avec l’intelligence artificielle. L’intégration du deep learning, notamment les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux récurrents (LSTM, RNN), a permis d’améliorer l’extraction et la classification des signaux. Des travaux tels que Extraction of fetal electrocardiogram by combining deep learning and SVD-ICA-NMF methods (2023) et Refining Fetal Electrocardiogram Classification: A Hybrid Approach with Multimodal Data Fusion and Advanced Deep Learning (2024) illustrent cette évolution technologique.
Par ailleurs, des recherches ont exploré l’analyse de signaux EEG à travers des techniques comme la transformation en ondelettes et l’extraction de caractéristiques spectrales, notamment dans le cadre de tâches cognitives (Multiscale Hjorth descriptor on epileptic EEG classification, 2023 ; EEG Signal Analysis Using Wavelet Transformation and DeepNet for Improved Brain Activity Classification, 2025).
En somme, l’évolution du traitement du signal biomédical vers des approches intelligentes et multimodales permet aujourd’hui une meilleure compréhension des signaux physiologiques complexes, ouvrant la voie à des systèmes de diagnostic automatisés plus précis et plus performants.