République Tunisienne
Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique
Laboratoire COSIM code : LR/11TIC04
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Projet 1: Traitement des signaux physiologiques
Intitulé du projet : Traitement des signaux physiologiques
 
Responsable du projet et équipe impliqué
 
Nom du responsable du projet : BEN JEBARA Sofia
Grade : Professeur
Nom des chercheurs impliqués :
BEN AZZA BENYAHIA Amel
El ASMI Sadok
BEN AICHA Anis
ATTIA Douha
Grade :
Professeur
Professeur
Maître assistant
Maître assistante
Nom des doctorants à mobiliser dans le cadre du projet : SAIDANE Yosra, CHEBBI safa. 
Résumé et Objectifs :
 
La recherche menée dans le projet ‘traitement des signaux physiologiques’ porte sur la compréhension, l’analyse et la maîtrise de l'information issue du corps humain en utilisant des outils de traitement du signal et de modélisation. Elle permettra de faire avancer la compréhension de la physiologie du corps humain et de mettre en place de meilleurs systèmes de suivi et de surveillance de sujets à besoins spécifiques (patients, sportifs, …), de meilleurs d’outils d’aide au diagnostic ou de réhabilitation,...
 
 Une spécificité particulière de ce projet est le choix de l’approche multimodale qui consiste à traiter un ensemble de signaux physiologiques simultanément. En effet, après l’étude et l’analyse de chaque signal séparément, nous pensons que la complémentarité et la connectivité entre les différents signaux enrichira et complétera l’analyse et la compréhension du problème étudié.
 
Au cours de ce projet, nous nous intéresserons à la combinaison voix, electroglottogramme et vidéo des cordes vocales afin de créer un outil informatique d’aide au diagnostic pour la détection simple et fiable des pathologies dans les cordes vocales humaines. Nous enrichirons cette partie par une solution logicielle d’amélioration de la qualité auditive des voix pathologiques.
 
Nous nous intéresserons aussi à la combinaison voix, muscle et imagerie cérébrale, l’objectif est de comprendre l’effet de certaines maladies neuronales dégénératives sur la masse musculaire d’un être humain et d’étudier la possibilité d’une détection précoce de la maladie par analyse de la voix. L’étude d’une autre combinaison (muscle, imagerie cérébrale) permettra de comprendre dans quelle mesure l'initiation et l'exécution d'une contraction musculaire pourraient être différentes selon la nature de la consigne émanant du cerveau et selon le genre (homme/femme).
 
Axes de recherche:
 
  • Axe 1 : voix et signaux connexes

 
Cet axe de recherche comprend plusieurs volets. Le premier concerne l’analyse des voix pathologiques, leur conversion en vue d’amélioration de leur qualité auditive et la façon d’évaluer cette qualité. Plus particulièrement, il s’agit d’analyser la voix pour détecter les changements associés à des maladies des cordes vocales telles que la paralysie, les nodules ou le cancer et les maladies neuronales dégénératives, telles que Parkinson, Alzeihmer et la sclérose unilatérale amyotrophique. L’approche proposée est non-invasive et peu coûteuse car elle ne nécessite que l’enregistrement de la voix en utilisant des équipements élémentaires et se justifie par le fait que les muscles produisant la voix sont affectés par la pathologie en question. Ce travail est utile pour: i)la détection précoce des maladies neuronales dégénératives car la voix est troublée (enrouée, tremblante,…) avant même que des signes extérieurs tels que la rigidité des muscles, le tremblement, les mouvements lents et perte d’équilibre ne se manifestent, ii)le suivi de la réhabilitation des cordes vocales suite à des interventions chirurgicales au niveau des cordes vocales (ablation partielle ou totale d’une des cordes vocales) ou sur des organes voisins (thyroïde par exemple) iii) la détection des pathologies organiques telle que la présence de polypes, nodules,…
 
L’analyse de la voix pathologique passe par l’extraction du signal glottique qui traduit fidèlement le mouvement des cordes vocales. C’est ce signal glottique qui sera le centre de l’étude puisque son analyse permettra de comprendre le mécanisme de phonation altéré. Une modélisation mathématique du signal glottique permettra d’extraire un jeu de descripteurs adéquat qui sera utilisé dans la phase d’amélioration.
 
L’amélioration de la voix se fera selon le principe de conversion. Son principe consiste à modifier la parole d’un locuteur à voix pathologique pour être perçue comme étant émise par un locuteur à voix saine. Ce processus de conversion considèrera le signal glottique qui est la source de la pathologie. Plus précisément, les paramètres pertinents obtenus à l’étape d’analyse et de modélisation seront convertis en ceux d’une voix saine. Cette conversion est utile pour améliorer la communication verbale des personnes atteintes de pathologies de cordes vocales dans le cas de communication homme-­‐ machine (avec un serveur vocal par exemple) ou pour les communications à distance nécessitant un équipement externe (téléphone par exemple).
 
L’étape suivante consiste à évaluer la qualité. En effet et en plus, de l’évaluation classique abondamment étudiée dans la littérature, on contribuera durant ce projet à définir des outils de jugement de l’intelligibilité de la voix.
 
Le deuxième volet de cet axe de recherche concerne l’approche multi-­‐modale basée sur la complémentarité entre le signal de parole directement acquis par un simple microphone, le signal electroglottogramme acquis à travers des électrodes placées au niveau du cou, l'image laryngoscopique donnant l'anatomie du larynx et de la vidéo endoscopique décrivant le mouvement des cordes vocales. Cette complémentarité aidera à produire une meilleure détection, un meilleur dépistage et une meilleure surveillance des maladies phonation et de la voix.
 
  • Axe 2 : muscle et signaux connexes

 
A travers cet axe, nous visons deux objectifs différents. En premier lieu, nous souhaiterions comprendre dans quelle mesure l'initiation et l'exécution d'une contraction musculaire pourrait être différente selon la nature de la consigne émanant du cerveau. Pour cela, deux niveaux d'analyse seront menés : un premier niveau explorera le comportement du cerveau et du muscle séparément, ensuite un deuxième niveau d’analyse cherchera à identifier les interactions et la connectivité Cerveau-Muscle.
 
L’étude du signal EMG constitue l’objectif principal de cet axe recherche. Nous souhaiterions analyser et détecter la phase pré-motrice musculaire et cérébrale définie comme étant une phase active qui précède le mouvement (phase de préparation et d’initiation du mouvement). Ceci nécessite l’identification de descripteurs issus du signal EMG capables de bien caractériser les phases pré-motrice et motrice suivie d’une analyse statistique pour différents types de muscle et de consigne et selon le genre (homme et femme).
 
Le deuxième objectif est médical puisqu’il traite la maladie de la Sclérose Latérale Amytrophique (SLA). C’est une maladie évolutive résultant de la destruction de certaines cellules nerveuses entrainant une paralysie des muscles des jambes et des bras, des muscles respiratoires, ainsi que des muscles de la déglutition et de la parole. On veut concevoir un prédicteur fiable pour détecter la SLA le plus précocement possible et mettre en place une thérapie efficace sur la base de séances d'activité physique. Un outil de suivi de l'évolution de la maladie sera développé et basé en partie sur l'analyse de la voix car on suppose que la voix est un prédicateur précoce de la maladie SLA et l'activité du muscle un marqueur de la fonction musculaire.
 
  • Axe 3: Multi-modalité physiologique pour la détection des comportements humains suspects

 
On s’intéresse à la détection des comportements humains suspects qui peuvent être à l’origine d’actes terroristes. Cette détection servira à la sécurisation de l’accès à des sites sensibles, comme par exemple une gare, un aéroport, un centre commercial, un hôtel, un musée,… Les données de type vidéo, acquis par des caméras de surveillance, sont considérées dans cette étude. L’analyse de la voix vise à détecter les émotions pouvant caractériser un comportement suspect tandis que l’analyse des images animées déterminera les mouvements et gestes suspects. Ensuite un système de fusion d’informations englobera les deux modalités pour constituer l’outil d’aide à la décision.
 
  • Axe 4 : Imagerie médicale

 
Cet axe vise la segmentation automatique des images médicales qui sert à l’aide au diagnostic de certaines pathologies. Dans ce contexte, nous nous intéressons à la segmentation d’images écho cardiographiques et d’images cérébrales. L’échocardiographie est une modalité attractive car elle est non invasive et peu coûteuse. Nous envisageons, grâce à cette étude,d’aider les cardiologues à mieux détecter les pathologies cardiaques chez les nouveaux nés en leurs fournissant des indicateurs quantitatifs de forme et de mouvement des cavités du cœur. Enfin, la deuxième applicationconsidère les tumeurs cérébrales à partir de volumes acquis grâce à l’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM). Nous utiliserons pour cela différents contrastes qui permettront de visualiser les différentes sous-parties d’une tumeur cérébrale.