Abstract FR:

Les sons respiratoires sont employes par le praticien comme indicateurs de l'etat physiologique du sujet examine. Malgre qu'ils apportent un complement au diagnostic medical, ils font intervenir dans leur interpretation une grande part de subjectivite acoustique (liee a la perception de l'observateur). C'est pourquoi, l'analyse automatique des sons respiratoires (aasr) a pour objectif d'attenuer la subjectivite en proposant des outils robustes et non-invasifs d'aide au diagnostic. Cette these a pour theme l'application de methodes de segmentation et d'analyse par ondelettes a l'etude de sons anormaux des voies pulmonaires et laryngotracheale. La structure du signal respiratoire est simple puisque elle se compose du bruit respiratoire normal sur lequel se superpose eventuellement un son anormal qui peut-etre soit transitoire (un craquement), soit musical (un sibilant, un stridor), ou encore mixte (un squawk). Les methodes d'analyse que nous employons permettent de fournir une segmentation temporelle du signal et d'associer a chaque segment une decomposition frequentielle (ondelettes de malvar ou paquets d'ondelettes), aboutissant a des pavages optimaux des plans temps-frequence ou temps-echelle. Nous abordons par la suite l'exploitation de la representation temps-frequence, obtenue grace aux ondelettes de malvar, dans le cadre de la classification automatique des sons des voies aeriennes superieures de nourrissons. Parallelement a l'exercice de ce travail, nous avons collabore a un projet europeen denomme corsa visant a proposer une standardisation des domaines impliques dans l'aasr : definitions medicales, captation, numerisation, traitement du signal.