Browsing by Author "Sedjelmaci, Ibticeme(Promoteur)"

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    Etude des murmures cardiaques pour une classification automatique des trouble cardiaques
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2023) Khiari, Roumaissa; Geurchaoui, Meriem; Sedjelmaci, Ibticeme(Promoteur)
    Ce travail est basé sur l’application de la transformée de Hilbert dans la segmentation des bruits, des clicks et des murmures cardiaques à montré son efficacité dans l’étude des clicks et des murmures systoliques et diastoliques des différents signaux PCG
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    Extraction automatique du complexe QRS à partir du signal ECG par les ondelettes en vue d'une identification directe des extrasystoles
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2023) Dahou, Nihad; Khadir, Samia; Sedjelmaci, Ibticeme(Promoteur)
    L'objectif de ce travail est l'identification des troubles du rythme qui touchent les battements du coeur à travers le signal ECG précisément la partie du segment ST pendant un infarctus aigu du myocarde. Les étapes suivies commenceront par la détection du segment ST d'un signal ECG puis le calcul de la dimension fractale (dimensions de régularisation) pour pouvoir faire une comparaison entre les résultats des pathologies et du rythme normal, ensuite faire la classification des cas obtenus par la méthode de SVM et enfin faire une prévention du battement supraventriculaire prématurée et la Con traction ventriculaire prématurée
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    Identification des troubles de rythme en quantifiant les changements du segment ST pendant l’infarctus aigu du myocarde
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdès: Faculté de Technologie, 2022) Fodil, Houria; Amira, Meriem Maroua; Sedjelmaci, Ibticeme(Promoteur)
    L'objectif de ce travail est l'identification des troubles du rythme qui touchent les battements du coeur à travers le signal ECG précisément la partie du segment ST pendant un infarctus aigu du myocarde. Les étapes suivies commenceront par la détection du segment ST d'un signal ECG puis le calcul de la dimension fractale (dimensions de régularisation) pour pouvoir faire une comparaison entre les résultats des pathologies et du rythme normal, ensuite faire la classification des cas obtenus par la méthode de SVM et enfin faire une prévention du battement supraventriculaire prématurée et la Contraction ventriculaire prématurée