9h00

Soutenance de thèse de MOUSLY DIAW

Analyse approfondie de l'ECG pour l'extraction de biomarqueurs de la dispersion mécanique cardiaque

Advanced ECG analysis for the extraction of cardiac mechanical dispersion biomarkers

Jury

Directeur de these_FELBLINGER_Jacques_UNIVERSITE DE LORRAINE
Rapporteur_BEAR_Laura_UNIVERSITE DE BORDEAUX
CoDirecteur de these_OSTER_Julien_UNIVERSITE DE LORRAINE
Rapporteur_SORNMO_Leif_LUND UNIVERSITY
Examinateur_POREE_Fabienne_UNIVERSITE DE RENNES


école doctorale

IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES

Laboratoire

IADI - Imagerie Adaptative Diagnostique et Interventionnelle

Mention de diplôme

Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
Salle de thèse n3 Salle de thèse n3, Faculté de Médecine 9 Av. de la Forêt de Haye 54500 Vandœuvre-lès-Nancy
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Mots clés

ECG,Echocardiographie,Apprentissage automatique,Traitement de signal,

Résumé de la thèse

Cette thèse contribue à une meilleure évaluation de la cardiotoxicité des médicaments par l'analyse automatisée de l'électrocardiogramme (ECG). L'ECG est déjà centrale à la prédiction d'arythmie induite par les médicaments mais son utilisation pour la détection d'anomalies structurelles du coeur est limitée, auquel cas les techniques d'imagerie comme l'échocardiographie sont plutôt recommandées.

Keywords

ECG,Echocardiography,Machine Learning,Signal Processing,

Abstract

This thesis advances the field of automated electrocardiogram (ECG) analysis, with a special focus on ECG-based detection of drug cardiotoxicity. While ECGs are crucial for predicting drug-induced arrhythmias, their use in detecting structural heart diseases is limited, in which case imaging techniques like echocardiography are recommended.