Suppression des artefacts de mouvement dans les signaux de spectroscopie proche-infrarouge acquis pendant la marche

RESUME Ce memoire de maitrise presente un algorithme de suppression des artefacts de mouvement presents dans les signaux de spectroscopie proche-infrarouge (NIRS pour Near-infrared spectroscopy). Cette technique d'imagerie cerebrale est peu encombrante, peu couteuse et offre une bonne resolution temporelle et spatiale. Il existe aujourd'hui des systemes NIRS entierement portables. Pour toutes ces raisons, elle est de plus en plus utilisee dans le domaine medical ainsi qu'en recherche neuroscientifique. Cependant, la NIRS est une technique encore jeune et elle doit surmonter plusieurs obstacles pour etre utilisee de facon optimale. Les artefacts de mouvement sont l'un des principaux problemes rencontres lors de son utilisation. Ces-derniers se caracterisent par une modification plus ou moins brutale du signal NIRS, sans raison physiologique possible, due aux mouvements du sujet.L'algorithme presente dans ce memoire utilise l'analyse par composantes independantes (ACI) et des accelerometres pour supprimer les artefacts de mouvement presents dans des signaux NIRS acquis sur des sujets marchant librement. Ce travail a ete realise dans le cadre d'une etude clinique, dirigee par l'Institut Universitaire de Geriatrie de Montreal, visant a analyser l'influence de l'activite physique sur les capacites cognitives des aines. Le systeme utilise est un prototype developpe par le groupe de recherche multidisciplinaire, Imaginc. Ce prototype est un systeme entierement portable permettant l'acquisition de signaux NIRS et EEG (electroencephalographie), et qui offre la possibilite d'imager tout le cortex cerebral sur de longues periodes de temps. L'etude presentee dans ce projet est l'une des premieres applications cliniques du prototype Imaginc.La finalisation du prototype Imaginc et l'acquisition des donnees ont ete des etapes a part entiere de ce projet de maitrise. Neanmoins, ce memoire se concentre sur les algorithmes de suppression des artefacts de mouvement developpes. Ces-derniers ont ete testes sur les 24 premiers sujets de l'etude et montrent des resultats prometteurs. Le traitement des donnees a permis de supprimer les artefacts de mouvement tout en preservant les donnees utiles. Ainsi, plus d'activations cerebrales sont visibles grâce aux algorithmes presentes. ----------ABSTRACT This work presents an algorithm dedicated to the removal of motion artifacts from near-infrared spectroscopy signals (NIRS). This cerebral imaging technique is low cost, not cumbersome and offers a high temporal and spatial resolution. Nowadays, some NIRS systems tend to be totally portable. For all these reasons, NIRS is very well adapted and used in the biomedical field as well as in the neuroscientific research. However, NIRS is still a relatively new technology and should undergo several developments before being optimally used. Motion artifacts are one of the principal problems when using this technology. These artifacts are characterized by a modification of the NIRS signal, without any physiological reason, due to the subject's movement. The algorithm presented in this work combines Independent component Analysis and accelerometers to remove motion artifacts from NIRS signals acquired during free walking. This work was realized as part of a clinical study directed by the “Institut Universitaire de Geriatrie de Montreal”. The purpose of this study is to analyze the impact of physical activity on the cognitive abilities of seniors. The acquisition system used is a prototype developed by the multidisciplinary research group, Imaginc. This prototype is a fully portable system that can acquire both EEG and NIRS signals. It offers the possibility of imaging the whole cerebral cortex for a relatively long time. This work is one of the first clinical applications of the Imaginc prototype. The improvement of the Imaginc prototype as well as its clinical validation by acquiring signals from patients are two parts of this master project. These measurements are used for the implementation of motion artifact removal algorithms, which were tested on 24 subjects and gave promising results. Signal processing techniques showed the removal of motion artifacts while preserving data of interest. Therefore, more cerebral activations were visible after filtering.