Abstract FR:

Le but de ce travail est d'evaluer les applications possibles des techniques d'analyse spectrale dans l'electromyographie des muscles masticateurs et dans la detection des pathologies dysfonctionnelles du systeme manducateur. 150 patients ont ete enregistres avec des electrodes cutanees disposees dans les regions temporales et sous-mentonniere. L'enregistrement est bipolaire et permet de visualiser l'activite des muscles en intercuspidation maximale. Le signal temporel obtenu est ensuite filtre et echantillonne. Puis la machine en realise la modelisation. Nous obtenons ainsi des spectres autoregressifs, un spectre caracterisant l'hemi-face droite, l'autre l'hemi-face gauche. Ces spectres frequentiels permettent une meilleure lisibilite du signal que la representation temporelle. Chaque signal est caracterise par un jeu de parametres qui nous permettent d'appliquer des procedures de classification automatique. Les resultats montrent la tres grande diversite des situations cliniques en odontostomatologie et posent le probleme de la definition precise des classes en particulier chez les patients sains. Les meilleurs taux de bien classes sont obtenus dans les cas de bruxime et de dysfonctions. Ce travail est une contribution aux developpements de l'intelligence artificielle en odontostomatologie ou le praticien manque de moyens objectifs pour realiser le diagnostic des pathologies musculaires et le suivi therapeutique des patients