Abstract FR:

L'analyseur du temps de transit cellulaire, utilise actuellement en routine clinique pour approcher la deformabilite des globules rouges (gr), presente certaines limitations au niveau de la qualite des signaux, du nombre de parametres d'analyse et la maniere dont les sous populations de gr rigides sont determinees. Le present travail consiste a ameliorer ce dispositif en utilisant des techniques dont l'emergence est recente, a savoir le filtrage adaptatif et les reseaux de neurones artificiels. Dans une premiere phase, un traitement par filtrage adaptatif a ete mis en uvre afin de detecter de faibles variations d'un signal module en amplitude. La mise a jour des parametres du filtre a ete effectue en minimisant un critere base sur l'algorithme du gradient. Dans la deuxieme phase, nous avons mis en uvre une approche qui a permis d'isoler les deux parametres les plus discriminants qui caracterisent la deformabilite des gr a savoir le temps de transit moyen et le temps d'entree moyen. Cette approche est basee sur le calcul par une procedure iterative de la distance entre les centres de gravite des distributions des deux parametres. Finalement nous avons mis au point une methode originale en utilisant les reseaux de neurones artificiels afin de deceler l'existance d'eventuelles sous populations de gr rigides. L'apport majeur de cette partie reside dans l'utilisation des reseaux de neurones multicouches et la carte topologique de kohonen pour la classification des gr en terme de leur deformabilite.