Chapitre 3.
Evaluation de la transformée
d'ondelette stationnaire en
reconstruction des pures
oscillations à hautes
fréquences (HFO)
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Chapitre 3 : Evaluation de la SWT en reconstruction
des HFOs
Chapitre 3 : Evaluation de la
transformée
d'ondelette stationnaire (SWT) en
reconstruction des pures oscillations à
hautes
fréquences (HFO).
3.1. Introduction
L'analyse des données de l'IEEG est une tâche
délicate, qui exige l'exactitude dans chaque détail et à
chaque étape du processus.
L'utilisation des techniques de filtrages peut être une
épée à double tranchant; elle peut tirer le meilleur du
signal en le nettoyant et en le purifiant des interférences
indésirables, comme elle peut rendre les données inexactes et
erronées en supprimant suite au filtrage certaines
propriétés du signal électrophysiologique réel, et
cela peut risquer un diagnostic erroné des maladies neurologiques ou
même une mauvaise compréhension des tâches cognitives.
Par conséquent, le choix de ces techniques de filtrage
et l'évaluation de leur robustesse vis-à-vis des données
neurologiques est une opération sensible. À ce propos, N.Jmail
est ses collaborateurs [28], ont prouvé l'efficacité de la
transformation stationnaire en ondelettes dans la détection et la
séparation entre les pointes et les oscillations gamma. Par
conséquent, nous proposons d'étudier au niveau de ce chapitre les
performances de cette transformation en ondelettes dans la reconstruction des
HFOs purs pour des données de l'IEEG simulées et
réelles.
GUESMI Thouraya
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