L'interprétation de l'électrocardiogramme est un moyen efficace pour appréhender l'activité cardiaque et aide parconséquent au diagnostic. Notre travail a porté sur une partie essentielle du système d'analyse et d'interprétation automatique de l'ECG. Il a été consacré d'une part. à l'analyse en vue de :aractériserle signal par un vecteur paramètres contenant l'information pertinente. et d'autre part à l'application des néthodes de classification sur deux groupes de maladies. Afin de trouver la méthode la plus adaptée à la classification de l'ECG. La phase d'e~traction des paramètres est la plus délicate ru la grande variété des tracés. qui changent d'un tracé normal )ظ les différentes ondes sont identifiables à un tracé marchique. n'ayant pas une morphologie bien déterminée. Ce qui ustifie la diversité des méthodes appliquées et qui doivent ;'adapter à toutes ces variations. La détection des complexes est ne étape primordiale pour le calcul des paramètres. pour cela tOUS avons appliqué un algorithme basé sur la dérivée première t seconde. qui a donné de bons résultats même dans des onditions sévères. La recherche d'un modèle susceptible de eprésenter l'activité cardiaque de chaque battement peut ésoudre partiellement le problème des paramètres relatifs aux orphologies des complexesétant donné que les battements dans ertains cas ne sont pas séparables. Ce qui requiert une analyse ans le domaine spectral. L'application de plusieurs méthodes de classification montre 'importance de celles qui prennent en considéI"ation un ensemble 'apprentissageo contrairement aux méthodes heuristiques qui lassent le nouveau tracé indépendamment des autres. En effet.~ choix d'une méthode convenable dépend surtout de la ; " ! r ; f i l r ~ , t !; .; f J , c " , t L (c c , ~présentativité de l'ensemble d'apprentissage. La classification ~s maladies ayant un ou plusieurs paramètres essentiels ~tisfaits. ne pose pas de problèmeso étant donné que la distance loisie peut être modulée par une pénalité. Dans les autres cas. ~ meilleur compromis à faire est l'application de l'une des ~thodes. accompagnée par la définition d.une fonction d'appartenance. La méthode KPPV a beaucoup d'avantages. pour remédier à ses inconvénients nous l'avons ombiné avec la théorie des sous-ensembles flous. Cette nouvelle méthode affecte les tracés à plusieurs classes d'une façon graduée. par desqualifications. suivant le degré d'appartenance. A partir de ça on laisse le soin au médecin de. prendre la décision finale dans son contexte clinique en utilisant d'autres moyens de diagnostic (Echographie. mesure de la pression artérielle. ..). Durant cette étude nous avons essayé de contribuer à plusieurs niveaux. A l'étape de détection, r!ous avons (~aracté ri sé les différentscomplexes par des trains d'impulsions issus de la transformatior. non linéaire de l'erreur de prédiction, qui sont très utiles en détection et classification des complexes. Ensuite. nous avons caractérisé les tracés non identifiables dans le domaine temporel par des paramètres plusstables dans le domaine spectral, et en particulier la fibrillation vent~.iculaire . Finalement.c'était au niveau e la classification que nous avons proposé la combinaison de la règle des KPPV et la théorie des sous-ensembles flous. pour éliminer définitivement le risque de mauvaise classification. au prix de quelques cas de diagnostic incertains (états flous).Cette étude peut être poursuivie dans le sens de généraliser le système d'interprétation automatique à la plupart des maladies. Comme perspective. nous proposons la réalisation d'un système de diagnostic complet. propre à notre institut. qui contiendra tous les modules d' acquisitiorl de pré traitement d'analyse et d'interprétation. Ce 8ystème qu'on espère installer à l'hôpital en collaboration avec les médecins va permettre d'enrichir la base de données pour améliorer les résultats de offre la possibilité poLlr des études statistiques sur les classification. et réalise une interprétation séquentielle des t~-acé s . Ce qui aide én()rmément le médecin ddns son travail et différentes maladies.