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Contribution à la caractérisation des particules par ultrason en utilisant les méthodes de l’intelligence artificielle

Auteur : Karim FERROUDJI
Année : (En cours)
Domaine : Electronique
Type : Thèse de doctorat
Etablissement : Université El Hadj Lakhdar de Batna
Résumé en PDF : (résumé en pdf)
Fulltext en PDF : (.pdf)
Mots clés : Emboles, Radio Frequency Ultrasound Signals, intelligence artificielle, classification

Résumé :

Depuis plusieurs années, un intérêt accru a été consacré à la détection et à la caractérisation d'emboles dans une variété de domaines cliniques. Un embole peut se définir comme un agrégat de particules telles que la graisse, l’air ou tout autre corps qui ne fait pas partie de la constitution normal du sang, mais qui est apporté par l’écoulement de ce dernier. Le Problème c’est que l’embole peut bloquer l’écoulement sanguin de vaisseaux ou le ralentir. L’embole peut être considéré comme particule solide ou gaz. Pour choisir le traitement approprié et réduire le risque d'embolisme, il est essentiel d'abord de détecter et par la suite de classer cet embole. Le système Doppler transcrânien (DTC) ultrasonore est basée sur l'apparition de signaux de haute intensité dans l'onde DTC comme indicateurs de la circulation des emboles. Cette propriété constitue une base importante pour la détection des emboles, mais la précision est dégradée par toutes sortes de bruits ou perturbations y compris les mouvements du patient et de la sonde ultrasonore, etc.., qui produisent également de haute intensité transitoire dans la puissance des ultrasons Doppler. Ces techniques restent très peu sensibles à la caractérisation (détection ou classification) des emboles et présentent des carences réelles pour la discrimination entre emboles gaz (contraste) et emboles solides (tissu).Par conséquent, les techniques non-Doppler peuvent apparaître comme une alternative intéressante qui peut fournir des informations supplémentaires à partir de signaux emboliques. Ces méthodes sont basées sur l'analyse de la radiofréquence (RF) au lieu des signaux Doppler couramment utilisés. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle alternative de détection et de caractérisation d'emboles (gaz et solides) basée sur l’interaction entre les ondes ultrasonores (Radio Frequency Ultrasound Signals) et les microbulles en utilisant les méthodes de l’intelligence artificielle.