EP4312770A1 - Methode et dispositif de detection d'une activite electrique cardiaque representative - Google Patents

Methode et dispositif de detection d'une activite electrique cardiaque representative

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EP4312770A1
EP4312770A1 EP22718873.7A EP22718873A EP4312770A1 EP 4312770 A1 EP4312770 A1 EP 4312770A1 EP 22718873 A EP22718873 A EP 22718873A EP 4312770 A1 EP4312770 A1 EP 4312770A1
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EP
European Patent Office
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signal
electrophysiological
descriptor
descriptors
electrodes
Prior art date
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Pending
Application number
EP22718873.7A
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German (de)
English (en)
Inventor
Laura BEAR
Olivier BERNUS
Rémi Dubois
Michel Haissaguerre
Nolwenn TAN
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux
Universite de Bordeaux
Fondation Bordeaux Universite
Original Assignee
Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux
Universite de Bordeaux
Fondation Bordeaux Universite
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux, Universite de Bordeaux, Fondation Bordeaux Universite filed Critical Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux
Publication of EP4312770A1 publication Critical patent/EP4312770A1/fr
Pending legal-status Critical Current

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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
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    • A61B5/6823—Trunk, e.g., chest, back, abdomen, hip

Definitions

  • the field of the invention relates to methods and devices for generating an electrophysiological parameter linked to an individual's cardiac activity. More particularly, the field of the invention relates to the methods implemented by means of surface electrodes recording signals used to detect a representative cardiac electrical activity.
  • QRS duration ventricular depolarization time
  • This measurement is a very good indicator to detect certain singular activities of the heart, but this measurement alone is only an overview of certain cardiac characteristics. It is for example possible, for a patient suffering from a given pathology, that the measurement of the duration of the QRS can be representative of an electrophysiological singularity. However, this measurement may prove to be insufficient to characterize certain electrophysiological activities of an individual, in particular an electrophysiological activity that can be used or corroborated with other variables to anticipate a cardiac risk.
  • the invention therefore aims to propose a method for measuring the cardiac activity of a patient which overcomes the aforementioned drawbacks.
  • the invention relates to a method for generating an electrophysiological parameter which comprises: selecting a subset of electrophysiological descriptors from a set of predefined electrophysiological descriptors according to an input parameter defining a measurement context, each electrophysiological descriptor of the subset being associated with at least one channel, with a type of signal, with a signal marker and with a statistical mode of calculation;
  • each electrophysiological descriptor being calculated from the statistical modality which is applied to the signal marker of the signal acquired according to the type of signal on a selected pathway associated with said electrophysiological descriptor;
  • An advantage of the invention is to propose a method taking into account a set of different electrophysiological descriptors to characterize cardiac activity.
  • the possibility of selecting the measurement context by taking descriptors that relate to areas on the patient's body, types of signals analyzed, signal markers and different statistical modalities makes it possible to make a composite measurement of the patient's cardiac activity .
  • the fact of composing the score following the crossing of a threshold for a plurality of descriptors with different modalities makes it possible to effectively detect cardiac activities which may be characteristic.
  • this method makes it possible to form a corpus of electrophysiological variables making it possible to characterize a singular activity of the cardiac activity of an individual.
  • patients of a reference group we mean a group of people selected from a class of individuals.
  • the class of individuals is selected from one or more criteria.
  • the criteria are selected from:
  • the morphology of the persons considered For example, for a patient suffering from a cardiac pathology, it is possible that the measured indicator (for example the duration of the QRS) is normal, whereas it is considered as a characteristic measurement of this pathology.
  • the other descriptors used can alert us to the presence of a characteristic cardiac activity . There is therefore a much better efficiency in the detection of said characteristic activity, compared to the known methods.
  • At least one descriptor of the subset being associated with a statistical modality different from that of a second descriptor of the subset and a signal marker different from that of the second descriptor.
  • This arrangement makes it possible to obtain a subset that includes several descriptors carrying different physiological information from each other.
  • the different steps of the method of the invention can be implemented by means of calculations such as computers. These can be those of an electronic board of dedicated equipment or those of a computer or a remote data server.
  • the comparison step is performed by comparing the value of the set of descriptors with the threshold value defined by a statistical distribution of said descriptors of the set of healthy patients of dimension equal to the number of descriptors of the sub - together.
  • the comparison step is performed by comparing the value of each electrophysiological descriptor with at least one threshold value specific to said electrophysiological descriptor, said at least one threshold value being defined by a statistical distribution of said descriptor of a set healthy patients; and the step of calculating the score defining the electrophysiological parameter is performed by incrementing said score each time an electrophysiological descriptor crosses the at least one threshold value specific to it.
  • This characteristic makes it possible to define the calculation of the score by comparing the values with a control population. The calculated score is therefore representative of the patient's cardiac activity.
  • the at least one pathway comes from a predefined zone of the patient's body from among a set of predefined zones. This arrangement makes it possible to take into account the location of the measurements on the patient's body, the zones being predefined.
  • the subset comprises at least one second geographical descriptor which is associated with several lanes and several geographical groups, each geographical group being formed by a central lane and the at least four lanes close to the central lane, the value of the electrophysiological descriptor being determined:
  • This provision makes it possible to have a second type of descriptor which takes into account geographical groups.
  • the addition of this other type of descriptors makes it possible to take into account the concentration of singular measured values and enriches the subset of selected descriptors.
  • the input parameter defining the measurement context defines a subset of descriptors characteristic of a given cardiac pathology. This characteristic makes it possible to adapt the subset of descriptors to a cardiac pathology that one wishes to analyze.
  • the input parameter defining the measurement context defines a subset of descriptors characteristic of a patient profile comprising at least one age and/or one gender/sex. Taking these characteristics into account makes it possible to increase the precision of the generated electrophysiological parameter.
  • each first electrophysiological descriptor of the subset is associated with at least one channel of a predefined zone of the patient's body from among a set of predefined zones and in that for each electrophysiological descriptor, the predefined zone on the patient's body is chosen from:
  • the plurality of electrodes comprises at least fifteen electrodes, preferably twenty-five. This arrangement makes it possible to obtain a mesh of measurement electrodes that is sufficiently fine to obtain the electrophysiological parameter.
  • the type of signal analyzed is chosen from:
  • This arrangement makes it possible to take into account several types of signals and therefore to have descriptors which take into account several types of signal measurement. Thus, the descriptors take into account several types of information and report more faithfully on the state of said patient.
  • at least one reference electrode arranged on a lower limb or an upper limb of the patient. This arrangement allows the measurement of a reference potential.
  • a plurality of reference electrodes is arranged on the surface of the lower or upper limb(s) of the patient. This arrangement makes it possible to obtain a reference potential with great precision.
  • the signal marker is the measurement of the voltage of an averaged signal.
  • the averaging of the signal makes it possible to obtain a stable measurement of said voltage.
  • the signal marker is the measurement, on the signal averaged and filtered between 40 and 250 Hertz, of the duration of depolarization of the ventricles or of the fragmentation of the signal during the depolarization of the ventricles .
  • Ventricle depolarization time is a very representative measure of cardiac activity.
  • the signal marker is the measurement on the discrete wavelet decomposition of the signal:
  • This arrangement allows the taking into account of different types of signals all carrying different information enriching the selected subset.
  • the signal marker is the measurement on the decomposition into continuous wavelets of the signal of the number of chains of local maxima. This measurement is a measurement that makes it possible to account for a singular cardiac activity.
  • the signal marker is the measurement on a roundel taken between 256 and 512 hertz of the signal:
  • the signal marker is the measurement on a roundel taken between 128 and 256 hertz of the signal:
  • the signal marker is the measurement on a roundel taken between 64 and 128 hertz of the RMS (Root Mean Square). This measurement makes it possible to report the cardiac activity of the patient.
  • the statistical modality is chosen from:
  • the estimation of the electrophysiological descriptors is carried out during a low breathing phase of the patient. This arrangement makes it possible to perform the measurement when during a breathing phase which does not disturb the measurement.
  • a plethysmography belt is placed on the patient to estimate the breathing phases of the latter.
  • the method of the invention may comprise a preliminary step aimed at selecting a subset of electrophysiological descriptors characteristic of cardiac electrical activity.
  • this preliminary step can be carried out by a method of selecting a subset of first electrophysiological descriptors characteristic of a characteristic cardiac electrical activity from among a set of predefined first descriptors.
  • Each first electrophysiological descriptor is associated with at least one channel, a signal type, a signal marker and a statistical calculation modality.
  • the method includes recording a plurality of electrical activities defining said pathways and includes:
  • Second quantification o of a second proximity factor between the values of the components of each descriptor not selected during the first selection step and the values of the components of the descriptor vector(s) selected during the first selection step; and o a third proximity factor between the component values of each descriptor not selected during the first selection step and the component values of the characteristic vector;
  • the invention relates to a device or a system comprising means for implementing the method of the invention.
  • the means may include computers, memories, electronic cards, electrodes and electrode supports.
  • the device or system of the invention may include computers or servers when computing resources are required. The invention is described below in such a way that the features described may relate to the method of the invention or to the device or system of the invention.
  • the invention also relates to a device for generating an electrophysiological parameter which comprises:
  • a plurality of surface electrodes configured to be deposited on the body of a patient and to measure an electric potential of the surface of the body of the patient, each surface electrode defining a path;
  • a means of calculation configured for: ⁇ select a subset of descriptors from a set of predefined descriptors according to an input parameter defining a measurement context, each electrophysiological descriptor of the subset being associated with at least one pathway, a type of signal, a marker of signal and to a statistical mode of calculation; at least one descriptor of the subset being associated with a statistical modality different from that of a second descriptor of the subset and a signal marker different from that of the second descriptor;
  • ⁇ recording a plurality of cardiac electrical activities defining said pathways, each pathway being obtained by the recordings of at least two electrodes;
  • each electrophysiological descriptor being calculated from the statistical modality which is applied to the signal marker of the signal acquired according to the type of signal on a selected channel associated with said electrophysiological descriptor; ⁇ comparing the value of the set of electrophysiological descriptors with at least one threshold value specific to the set of electrophysiological descriptors, said at least one threshold value being defined by a statistical distribution of said descriptors of a set of patients; ⁇ calculating a score defining an electrophysiological parameter as a function of exceeding the at least one threshold value defined by the statistical distribution.
  • the electrodes are arranged on the patient's surface using adhesive strips. This arrangement allows a convenient and quick arrangement of the adhesive strips on the patient.
  • the device comprises a device for detecting the breathing phases of a patient, preferably a plethysmography belt. This arrangement makes it possible to perform the measurement when during a breathing phase which does not disturb the measurement. According to one embodiment, the device is able to implement the method according to the invention.
  • Fig. 1 a schematic flowchart of the process according to the invention
  • Fig. 2 a flowchart presenting the selection of a descriptor
  • Fig. 3 a front view of a patient's torso on which a plurality of measurement electrodes are placed to implement the method according to the invention
  • Fig. 4 a view of a plurality of measurement electrodes in a predefined area of the patient's body
  • Fig. 5 two curves illustrating the method for calculating an asymmetry index
  • Fig. 6 a graph illustrating the method for calculating a Kurtosis index
  • Fig. 7 a view of a curve illustrating the method for calculating the number of zones of reduced amplitude. Description of the invention
  • the invention relates to a method for generating an electrophysiological parameter.
  • electrophysiological parameter is meant a datum resulting from an electrical measurement which is characteristic of a physiological activity of a patient.
  • the invention also relates to a device for generating an electrophysiological parameter.
  • the device according to the invention is capable of implementing the method mentioned above. Subsequently, the elements described in this description will be applicable both to the method according to the invention and to the device according to the invention. The method according to the invention will be described with the support of Figure 1, which is a schematic flowchart of the method according to the invention.
  • the invention relates to a method for generating an electrophysiological parameter.
  • a first step of this method is a step of selecting a subset of first descriptors ⁇ Dk ⁇ from a set of predefined descriptors ⁇ DN ⁇ .
  • electrophysiological descriptor Di means a measurement context of an electrical datum associated with an activity detected at the surface of a patient.
  • Each first electrophysiological descriptor Di is associated with the recording of at least one pathway Vi.
  • the recording of a Vi channel corresponds to the recording of the electrical activity picked up by at least one EL electrode placed on the surface of a patient's body.
  • Each first descriptor Di is associated with at least one channel V, on a predefined zone Zi on the patient's body.
  • predefined zone Zi is meant the zone of the patient's body on which the measuring electrode(s) EL are deposited, the electrical activities of which are recorded to obtain the channel(s) Vi.
  • the surface of a patient's body can be segmented into different functional and/or geometric and/or physiological zones. These zones can therefore correspond to geographical zones on the patient's body, to functional zones with respect to the cardiac activity of the patient, or else to zones corresponding to the physiology and/or the physiology of the latter.
  • Each first descriptor D i is associated with a type of measured signal Ti on the selected channels V.
  • type of signal Ti is meant, for example, the measurement of a voltage between two electrodes. The different types of Ti signals that can be selected will be described later.
  • Each first descriptor Di is associated with a signal marker
  • signal marker Mi is meant the characteristic of the type of signal Ti which will be measured.
  • a set of signal markers Mi used in the context of the invention comprises the measurement of frequency and energy characteristics of the signal. The various selectable Mi signal markers are described below.
  • Each first descriptor Di is associated with a statistical modality MSi.
  • Statistical modality MSi means a statistical measurement modality applied to the measurements performed on the signals.
  • a statistical modality MSi can for example be the calculation of the mean of the signal marker Mi measured on several electrodes. The different MSi statistical modalities that can be selected will be described later.
  • Each first electrophysiological descriptor Di is therefore defined both by a selection of the predefined zone Z, of the patient's body, of the type of signal Ti, of the signal marker Mi and of the statistical modality MSi.
  • an input parameter Inp is acquired.
  • the Inp input parameter defines a measurement context.
  • measurement context we mean the number of descriptors Di that will be selected as well as, for each descriptor Di, the combination of the predefined zone Zi, the type of signal Ti, the signal marker Mi and the statistical modality MSi that are selected.
  • the input parameter is generated from a patient profile, for example defined by his age, gender, history, and possibly other parameters.
  • the input parameter is generated from a selection of a predefined pathology.
  • the pathology can be associated in a database or a memory with a set of descriptors. This case can be interesting to associate the electrical activity measured with said selected pathology.
  • the input parameter is defined by a selection of a set of descriptors. This selection can be made by an operator from a user interface.
  • the input parameter is defined by a selection of a set of electrodes. This selection can be made by an operator from a user interface.
  • the input parameter is defined by an instruction emitted by a device or a process implemented by computer.
  • the setpoint may correspond to a set of descriptors selected according to an algorithm configured according to various parameters.
  • Such an algorithm is, for example, described in the application FR2103047 filed on March 25, 2021, the title of which is “PROCESS FOR THE SELECTION OF ELECTROPHYSIOLOGICAL DESCRIPTORS”.
  • the input parameter is defined by a combination of these different variants.
  • At least two first descriptors Di, Dj of the subset ⁇ Dk ⁇ are associated with a different statistical modality MSi.
  • two of the first descriptors Di, Dj are not associated with the same statistical modality MSi.
  • At least two first descriptors Di, Dj of the subset ⁇ Dk ⁇ are associated with a different signal marker Mi.
  • two of the first descriptors Di, Dj are not associated with the same signal marker Mi.
  • a plurality of EL surface electrodes are arranged on the patient's body. Thus, at least two electrodes are placed on the patient's skin. These EL electrodes are configured to collect an electrical potential at the surface of the patient's skin.
  • An ENR recording of a plurality of cardiac electrical activities defining said V pathways is made. During this step, the recording of all the available channels is preferably carried out. In other words, the electrical activity of each electrode of the plurality of electrodes arranged on the patient's body is recorded.
  • the invention can be implemented in particular by means of a memory allowing the recording of data acquired and/or data processed by one of the steps of the method of the invention.
  • An EST estimate of the set of electrophysiological descriptors D, of the subset of descriptors ⁇ Dk ⁇ is performed. In this step of the method, each value of each descriptor D, of the subset ⁇ Dk ⁇ is calculated. The calculation is performed for each descriptor Di in the predefined zone Zi, with the type of signal Ti, on the signal marker Mi, and according to the statistical modality MSi associated with it.
  • each descriptor D is then compared with a threshold value Vseuii.
  • Each threshold value Vseuii is characteristic of the electrophysiological descriptor Di in question. Thus, there is a threshold value Vseuii specific to each descriptor Di.
  • a score is then calculated from the number of descriptors Di whose value has exceeded the threshold value Vseuii which is specific to it. Exceeding the threshold value Vseuii is understood to mean an overshoot by a higher value or by a lower value. The direction in which the threshold is exceeded is specific to each descriptor Di. Each time the threshold value Vseuii is exceeded by a descriptor Di, the score is incremented.
  • the method according to the invention therefore makes it possible to obtain an electrophysiological parameter which takes into account the calculation of the value of several descriptors Di which have measurement and calculation methods which are very different.
  • the electrophysiological parameter does not take into account only one parameter to calculate the score defining the electrophysiological parameter.
  • the method according to the invention makes it possible to generate the electrophysiological parameter most representative of the cardiac activity of the patient.
  • the comparison step can be performed by taking into account the statistical distribution of the set of descriptors in a space having a dimension equal to the number of descriptors D, of the subset ⁇ Dk ⁇ .
  • the set of descriptors is compared to a threshold value resulting from the distribution with several dimensions.
  • each electrophysiological descriptor Di is associated with at least one pathway V, of a predefined area Zi of the patient's body, with a type of signal Ti, with a signal marker Mi, and with a statistical calculation modality MSi .
  • figure 2 is a flowchart showing the selection process of a descriptor Di.
  • a selection is made of a predefined zone Zik among a set of predefined zones Zi.
  • a selection is made of a Tik signal type from a set of Ti signal types.
  • a selection is made of a signal marker Mik from a set of signal markers Mi.
  • a selection is made of a statistical modality MSik from a set of statistical modalities MSi.
  • a plurality of EL electrodes are deposited on the surface of the patient's torso.
  • the number of electrodes in the example represented can vary, one can for example have a number of electrodes much lower than that represented, or much higher.
  • the plurality of EL electrodes covers a large portion of the patient's torso. As can be seen, this plurality of electrodes is separated into four distinct zones on the latter. A first part of the EL electrodes is located on an area upper right Zi of the patient's torso. A second part of the EL electrodes is located on an upper left zone Z2 of the patient's torso. A third part of the EL electrodes is located on a lower right zone Z3 of the patient's torso. A part of the EL electrodes is located on a lower left zone Z4 of the patient's torso. Finally, the plurality of electrodes EL is included in a zone comprising the entire Z5 of the patient's torso.
  • the demarcation between the zones located on the left of the torso and those located on the right of the torso is a vertical line passing through the center of the torso, or substantially through the center of the torso.
  • the demarcation between the areas located at the bottom of the torso and those located at the top of the torso is a horizontal line passing through the center of the torso.
  • Each zone has a predefined number of EL electrodes.
  • the number of electrodes arranged per zone may be around thirty. It is for example possible to have thirty EL electrodes per zone.
  • each zone comprises the same number of EL electrodes.
  • the zone comprising the entire torso Z5 comprises a different number of electrodes than the others, because this zone Z5 comprises the union of the electrodes of all the other zones Z-i, Z2, Z3 and Z4.
  • a lower number of EL electrodes can be provided, for example nine EL electrodes per zone Z-i, Z2, Z3, and Z4.
  • the zone Z5 comprising the entire torso of the patient comprises thirty-six electrodes EL.
  • Each Vi channel is obtained by recording the electrical activity of at least two EL electrodes.
  • These at least two electrodes can be two electrodes of one or more areas of the patient's torso.
  • These at least two electrodes can also be an electrode of a region of the patient's torso and a reference electrode.
  • the subset ⁇ Dk ⁇ comprises at least one second geographical electrophysiological descriptor Di.
  • the at least one geographical descriptor Di is associated with at least one route Vi and with several geographical groups.
  • a geographical group is formed by an EL electrode and the four EL electrodes which are located directly near it.
  • a geographical group is represented in FIG. 3. This geographical group comprises a central electrode ELi, as well as the electrode located directly above the latter. It also comprises the electrode located directly below the central electrode ELi, the electrode located directly to the left of the central electrode ELi and the electrode located directly to the left of the central electrode ELi. These four electrodes are shown hatched in FIG. 3.
  • the measurement of the value according to the type of signal and the signal marker is carried out on all the available geographical groupings of the plurality of electrodes arranged on the body. of the patient.
  • Other arrangements of the electrodes can be envisaged. It is possible in particular to select the central electrode and the four electrodes situated at the top left, at the top right, at the bottom left and at the bottom right of the central electrode ELi. These are the electrodes appearing without a pattern in FIG. 3. It is also possible to provide more electrodes, for example nine electrodes in the geographical group. These are the nine electrodes EL of FIG. 3 for example.
  • the value obtained for each electrode EL of said grouping is compared with at least one geographical threshold value.
  • the at least one geographic threshold value is obtained from a statistical distribution of the value of the considered EL electrode of a set of healthy patients.
  • the geographical group is considered significant.
  • the value of the descriptor is the number of significant geographical groups counted.
  • the statistical modality is not taken into account, the value of the descriptor being the number of geographical groupings detected.
  • the subset ⁇ Dk ⁇ of descriptors comprises at least one first descriptor Di and at least one second geographic descriptor. Additionally, the subset ⁇ Dk ⁇ comprises several first descriptors Di. According to this variant, the subset ⁇ Dk ⁇ comprises a second geographic descriptor per signal marker used in the first descriptors Di of the subset ⁇ Dk ⁇ .
  • Each electrophysiological descriptor Di is associated with a type of signal Ti.
  • Figure 4 is a schematic representation of nine contiguous EL electrodes on the patient's body.
  • each circle represents an EL electrode.
  • the dotted areas represent the different EL electrodes selected in the different signal types.
  • the type of signal Ti can be chosen preferably between four different types of signals.
  • a first type of signal T is a unipolar signal.
  • a unipolar signal is a signal taken between an electrode EL of the predefined zone Zi and a reference electrode.
  • the type of unipolar signal is the voltage measured between the electrode of the predefined zone and the reference electrode.
  • Reference electrode means an electrode which is not located in one of the areas of the patient's torso defined above.
  • a reference electrode can be an electrode placed on a patient's lower limb or upper limb.
  • a second type of signal Ti is a vertical bipolar signal.
  • a vertical bipolar signal is a signal taken between an electrode in the predefined zone and the electrode directly below it on the patient's torso. In other words, the type of signal acquired is the voltage between the two EL electrodes.
  • a vertical bipolar signal is taken between two electrodes of the predefined zone Zi. These two electrodes form a vertical bipole B.
  • a third type of signal Ti is a horizontal bipolar signal.
  • a horizontal bipolar signal is a signal taken between an electrode of the zone preset and an electrode located directly next to it in a horizontal line on the patient's torso.
  • the type of signal acquired is the voltage between the two EL electrodes.
  • the horizontal bipolar signal is taken between two electrodes of the predefined zone Zi. These two electrodes form a horizontal bipole Bh.
  • a vertical axis we mean an axis defined by a line parallel to the axis of the body taken in its largest dimension.
  • a horizontal axis means an axis defined in a plane perpendicular to the vertical axis and tangent to the surface of the human body.
  • a frame of reference linked to the human body can be defined so as to define the vertical and horizontal axes in particular with respect to the morphology of the human body or other reference axes.
  • the invention can be defined with respect to reference axes other than the vertical axis and the horizontal axis insofar as the positions of the electrodes can be defined in the reference frame linked to the human body.
  • a fourth type of signal Ti is a Laplacian signal.
  • a Laplacian signal is estimated by subtracting from the potential of a central electrode ELi the average of the potentials of the eight electrodes which are directly close to said central electrode.
  • the Laplacian signal is a compound voltage between the central electrode ELi and a set of EL electrodes peripheral to the central electrode ELi. These nine electrodes form an ELiap Laplacian electrode.
  • Each electrophysiological descriptor is associated with a signal marker Mi.
  • a signal marker Mi is a mode of measurement of a physical quantity associated with the types of signals measured by the EL electrodes.
  • the signal marker Mi associated with a descriptor Di is preferably chosen from among fourteen signal markers Mi. These signal markers Mi are described below.
  • a first signal marker Mi corresponds to the measurement of an averaged electrical signal.
  • averaged electrical signal we mean the calculation, performed on the measured voltage, of the average between the maximum peak and the peak QRS minimum. This measurement of QRS duration is generally fairly representative of cardiac activity.
  • the band pass filter is a bidirectional Butterworth filter.
  • a bidirectional Butterworth filter has the advantage of limiting oscillations due to filtering, which makes the calculation of values for certain Mi signal markers more precise.
  • a signal marker Mi on the filtered signal is the duration of the QRS on the filtered signal.
  • a mark is placed on the beginning of the QRS and a second mark is placed at the end of the QRS. The time between the two markers is measured.
  • This operation can be performed automatically using an algorithm for detecting the beginning and end of QRS.
  • this duration can be measured manually by an operator on an interface. It is also possible to provide an automatic measurement of the duration of the QRS and a manual control of said measurement by the operator on the interface.
  • the duration of the QRS is detected by moving a sliding window measuring the energy of the filtered signal.
  • a marker is placed that marks the start of the window.
  • the end mark of QRS is placed in the same way.
  • Another signal marker Mi is the fragmentation measurement of the filtered averaged signal between 40 hertz and 250 hertz.
  • the number of QRS peaks on the filtered signal is measured.
  • peak is meant a local maximum of the curve of the filtered signal.
  • the number of peaks is measured on the section of the curve corresponding to the QRS.
  • the QRS start and end markers are set in the same way as for the previous Mi marker, which as a reminder is the QRS duration marker on the filtered signal.
  • the following Mi markers are calculated on the wavelet decomposition of the signal.
  • these markers Mi it is possible to use the decomposition into continuous wavelets or the decomposition into discrete wavelets.
  • a first marker Mi is the calculation of the energy on the discrete wavelet decomposition of the signal. Specifically, the energy is calculated on the sum of the coefficients on several levels. Typically, the sum of the coefficients is carried out between 64 hertz and 1024 hertz, ie over the four levels of this frequency band. According to one embodiment, the measured energy is normalized with respect to the duration of the QRS. Alternatively or additionally, the energy is normalized with respect to the maximum amplitude of the signal.
  • a second marker Mi calculated on the discrete wavelet transform is the measure of the index called Kurtosis Sku.
  • Kurtosis is meant an index making it possible to estimate the spread of a given curve.
  • Figure 6 illustrates several measurements of curve spread on three example curves.
  • P the Kurtosis index
  • E the index is positive.
  • N the Kurtosis of a curve representing a normal distribution N is equal to zero.
  • the Kurtosis Sku is calculated on the sum of the coefficients on several levels of the discrete wavelet decomposition. Typically, the sum of the coefficients is carried out between 64 hertz and 1024 hertz, ie over the four levels of this frequency band.
  • a third marker Mi calculated on the discrete wavelet transform is the measurement of the Fischer asymmetry coefficient.
  • This coefficient can also be called “skewness”. This coefficient makes it possible to estimate the asymmetry of a given curve.
  • Figure 5 illustrates two measurements of the asymmetry on two curves given as examples. Curve 1 is a left-tending curve and curve 2 is a right-tending curve. Fischer's asymmetry coefficient has a positive value when the curve tends to the left. This is the case of curve 1. Fischer's asymmetry coefficient has a negative value when the curve tends to the right. This is the case of Figure 2. Concretely, the Fischer asymmetry coefficient is calculated on the sum of the coefficients on several levels of the discrete wavelet decomposition. Typically, the sum of the coefficients is carried out between 64 hertz and 1024 hertz, ie over the four levels of this frequency band.
  • a fourth marker Mi calculated on the discrete wavelet transform is the measurement of the number of chains of local minima of said decomposition.
  • a chain of local minima is the presence on several levels of decomposition into discrete wavelets of the same minimum.
  • the measurement is made between 64 hertz and 1024 hertz, i.e. on the four levels of this frequency band.
  • the measurement of the number of chains of local minima can be performed on the continuous wavelet decomposition.
  • Another signal marker Mi that can be chosen is the measurement on the continuous wavelet decomposition of the number of chains of local maxima.
  • a chain of local maxima is the presence on several levels of discrete wavelet decomposition of the same maximum. By measuring the number of maxima found in each level of decomposition, we measure the number of chains of local maxima. Typically, the measurement is made between 64 hertz and 1024 hertz, i.e. on the four levels of this frequency band.
  • the maxima repeating themselves in the bands from 64 hertz to 128 hertz, then from 128 hertz to 256 hertz, then from 256 hertz to 512 hertz and finally 512 hertz to 1024 hertz.
  • the measurement of the number of chains of local maxima can be performed on the discrete wavelet decomposition.
  • the two following Mi signal markers are measured on the wavelet of the signal included in the frequency band going from 256 hertz to 512 hertz of the signal.
  • the first concerns the measurement of the Kurtosis Sku index on this wavelet.
  • Kurtosis Sku is meant the same indicator as described previously in the application.
  • the second signal marker Mi measured on this wavelet is the measurement of the number of areas of reduced amplitudes RED of Rondelle. To calculate the number of areas of reduced amplitudes, the upper and lower envelopes of the signal are created. Thus, the number of reduced amplitude zones is calculated on the signal envelopes. This is illustrated by Figure 7 which shows a signal and the areas of reduced RED amplitudes detected.
  • the following three signal markers Mi are measured on the wavelet of the signal comprised in the frequency band ranging from 128 hertz to 256 hertz of the signal.
  • the first concerns the measurement of the Kurtosis index Sku on this wavelet.
  • Kurtosis Sku is meant the same indicator as previously described in the application.
  • the second signal marker Mi measured on this wavelet is the measurement of the number of zones of reduced amplitudes of the wavelet. The number of zones of reduced amplitude is calculated in the same way as for the marker relating to roundness of the signal comprised in the frequency band going from 256 hertz to 512 hertz of the signal.
  • the third signal marker concerns the measurement of the RMS of rondeau in the frequency band 128 Hertz to 256 Hertz.
  • RMS Room Mean Square
  • a signal marker Mi which can be selected is measured on a roundel of the signal comprised in the frequency band going from 64 to 128 hertz. This signal marker Mi relates to the measurement of the effective amplitude RMS (“Root Mean Square”) of the signal.
  • Mi signal markers may be used beyond the fourteen Mi signal markers described. It is for example possible to use signal markers Mi which are combinations of signal markers Mi already described.
  • Each first electrophysiological descriptor Di is associated with a statistical modality MSi.
  • statistical modality MSi is meant a modality for processing the various quantities measured in order to calculate a value for each descriptor Di.
  • a statistical modality MSi For each descriptor Di, it is possible to select a statistical modality MSi from among a set of statistical modality MSi available.
  • a first statistical modality is the minimum at the fifth percentile of the measured values. It is recalled that the set of values measured on each electrode of the predefined zone of the patient's body Zi is taken as the values. For this statistical modality, we take, on all the measured values, we remove the five percent of the lowest values and we select the minimum value on the remaining values. This statistical modality has the advantage, by removing the five percent of the lowest values, of removing aberrant values which could distort the representativeness of the measurement.
  • a second statistical modality that can be selected is the maximum at the 95th percentile . For this statistical modality, the five percent highest values are taken from all the values selected. The highest value of the remaining values is then selected. This statistical modality makes it possible not to take into account, for a measurement of a maximum value, the aberrant values which could appear in the highest measured values. In this way, an
  • a third statistical modality MSi is the average of the measured values.
  • the mean is a classic indicator and representative of a distribution.
  • a fourth statistical modality MSi is the standard deviation calculated on the set of measured values.
  • the standard deviation is a representative value of the dispersion of values.
  • the dispersion can be a significant value, a large variance in the measurements carried out being able to be the sign of a disorder in the cardiac activity of the patient.
  • a fifth MSi statistical modality that can be selected is the median.
  • the median value of a set of values is the value that separates the set of values into two sets of the same size. This value gives information that can vary from that given by the average value, because the median makes it possible not to give too much importance to aberrant values close to the maximum and the minimum of the measured values.
  • a sixth statistical modality MSi is the value of the interquartile. To calculate this value, we calculate the value of the 25th percentile and has value of the 75th percentile .
  • the interquartile value represents the difference between the 75th percentile value and the 25th percentile value.
  • the interquartile is an interesting statistical value to look at to characterize the distribution of the measured values.
  • each descriptor of the ⁇ Dk ⁇ subset is selected.
  • a threshold value Vseuii is available for each of them.
  • Each threshold value Vseuii for each descriptor Di of the subset ⁇ Dk ⁇ can advantageously be defined by the input parameter Inp.
  • each value of each descriptor D, of the subset ⁇ Dk ⁇ is compared with the threshold value Vseuii of said descriptor Di.
  • threshold value Vseuii is meant a lower threshold value or an upper threshold value.
  • the threshold can be exceeded either if the value of the descriptor is lower than the threshold value, or if the value of the descriptor is higher than the threshold value Vseuii.
  • a descriptor Di comprises several different threshold values Vseuii.
  • a descriptor Di can comprise an upper threshold value Vseuii and a lower threshold value Vseuii.
  • the threshold is exceeded if the value of the descriptor is between the lower threshold value Vseuii and the upper threshold value Vseuii.
  • the threshold overflow can take place when the value of said descriptor is lower than the lower threshold value Vseuii or when the value is higher than the upper threshold value Vseuii.
  • a descriptor Di can comprise three or more threshold values Vseuii which define value ranges corresponding to the overrun for the value of the descriptor Di.
  • the value of the threshold value Vseuii is defined by the scientific literature relating to representative cardiac data.
  • the threshold value can be defined at 120 milliseconds .
  • the threshold value of the descriptor is exceeded for a duration greater than 120 milliseconds.
  • the score retained is 0 if the value is less than 120 ms and the score is 2 if the value is greater than 120 ms.
  • different thresholds can be defined for a descriptor Di associated with the marker and with the statistical modality. These different thresholds make it possible to assign different scores, for example an intermediate threshold of 80ms makes it possible to define a first score of 0 if the value is less than 80ms, a score of 1 if the value is between 80 ms and 120 ms and a score of 2 if the value is greater than 120 ms.
  • the threshold value can be defined at 20 microvolts.
  • the threshold value of the descriptor is exceeded for a measured voltage value which is less than 20 microvolts.
  • a score of 0 can be assigned on the value is greater than 20 microvolts and a score of 1 can be assigned on the value is less than 20 microvolts.
  • threshold values are described in the publication entitled “Characterization and detection of abnormal micro potentials associated with lethal ventricular arrhythmias, by analysis of high-resolution electrocardiographic signals recorded on the surface of the torso” (Nolwenn TAN et Al. ).
  • the thresholds can correspond to physiological signs characterizing an electrical activity, a physical effort or a history.
  • the threshold values can be chosen so as to identify an index of the presence of a given cardiac condition or of a singular cardiac electrical activity.
  • the comparison between the value of each descriptor Di of the subset ⁇ Dk ⁇ and the respective threshold value Vseuii of each descriptor Di is performed.
  • the result of these comparisons is used to establish a score.
  • the established score defines an electrophysiological parameter. More precisely, the score takes into account the number of times that the value of one of the descriptors Di of the subset ⁇ Dk ⁇ exceeds the threshold value Vseuii. The number of overruns of threshold values Vseuii makes it possible to establish the score.
  • the score calculated according to the invention has the advantage of taking into account the value of a set of different physiological data, which makes it very representative with respect to conventional measurements taking into account only a limited number of parameters.
  • the score is equal to the number of descriptor values D, exceeding the threshold value Vseuii associated with said descriptor Di.
  • a score established in this way is very representative of cardiac activity. If the ⁇ Dk ⁇ subset is well chosen, the score is very representative of the patient's cardiac activity.
  • the score is compared to a score threshold value.
  • Said score threshold value is specific to the predefined state ET-i.
  • the invention also relates to a device for generating the electrophysiological parameter.
  • the characteristics described above concerning the method according to the invention also apply to the device according to the invention.
  • the characteristics described below for the device also apply to the method according to the invention.
  • the device for generating an electrophysiological parameter comprises a plurality of electrodes which are arranged on the surface of the patient's body. Each surface electrode defines a channel Vi.
  • the device comprises adhesive strips comprising the surface electrodes.
  • the adhesive strips are intended to be stuck to the surface of the patient's body.
  • each adhesive strip comprises several surface electrodes. This arrangement facilitates the installation of the electrodes on the patient, the installation of a strip comprising several electrodes being simpler than that of the electrodes one by one.
  • the device comprises a vest or a jacket comprising the plurality of EL measurement electrodes. The vest is intended to be put on by the patient. This arrangement allows rapid installation of the device on the patient.
  • the device comprises at least 14 electrodes.
  • the device comprises means for measuring the signal of each channel Vi. More specifically, the measuring means is configured to measure one the electric potential of each of the channels V.
  • the measuring means can for example be an acquisition card.
  • the acquisition card may include an input to collect an electrical signal, and an analog-digital converter to digitize the acquired signal.
  • the digitized signal is then transmitted to a computer.
  • the digitized signal can for example be transmitted to a computer which performs the processing steps on the signal.
  • the device comprises a calculation means.
  • the calculating means records the measurements of the channels Vi provided by the measuring means.
  • the computer then processes this data.
  • the computer selects a subset ⁇ Dk ⁇ of descriptors Di from the set ⁇ DN ⁇ of descriptors Di. This selection is made according to the Inp input parameter.
  • the computer then calculates the value of each descriptor D, of the subset ⁇ Dk ⁇ . This calculation is made from the measurements of the channels Vi. The calculation is carried out in accordance with the predefined zone Zi, the type of signal Ti, the signal marker MSi and the statistical modality STi selected for the descriptor Di in question.
  • the computer compares the value of the descriptors D, selected with the threshold value Vseuii relating to each descriptor Di.
  • the device comprises a device for detecting the patient's breathing phases. Such a device detects when the patient is in the exhalation phase or “flat” breathing phase. It also detects when the patient is in the inspiration phase. Breathing tends to interfere with measurements made at the EL electrodes. This is particularly the case during the inspiration phases during which heartbeats and their measurement may be affected. Preferably, the measurement of the potential of each pathway V i is carried out during the expiration phase. This arrangement makes it possible to avoid the disturbances generated by a measurement during the inspiration phases.
  • the breathing phase detection device can be connected to the computer. Alternatively, it is connected to the signal measurement means of each channel Vi.
  • the breathing phase detection device is a plethysmography belt.
  • the plethysmography belt is a convenient way to perform this type of detection.
  • An object of the invention is also a method for generating an electrophysiological parameter which comprises:
  • each electrophysiological descriptor of the subset being associated with at least one channel, with a type of signal , a signal marker and a statistical calculation modality; arrangement of a plurality of surface electrodes on a patient's body;
  • each pathway being obtained by the recordings of at least two electrodes; estimation of the set of electrophysiological descriptors of the subset, each electrophysiological descriptor being calculated from the statistical modality which is applied to the signal marker of the signal acquired according to the type of signal on a selected channel associated with said electrophysiological descriptor;
  • the sorting key takes into account an ascending or descending order of incremental values. Alternatively or additionally, the sorting key takes into account the value of the discrepancies noted between the value of each descriptor and the at least one threshold value relating to said descriptor. Alternatively or additionally, the sorting key takes into account the descriptors, i.e. it classifies the descriptors and their value according to a predefined order. Alternatively or additionally, the sorting key takes into account the area on the patient's torso considered in the choice of descriptors. Alternatively or additionally the sorting key takes into account the descriptors.
  • the step of displaying comprises a step of displaying a calculated score defining an electrophysiological parameter as a function of the exceeding of the at least one threshold value defined by the statistical distribution.
  • Electrophysiological descriptor ⁇ Dk ⁇ Subset of electrophysiological descriptors ⁇ DN ⁇ : Set of electrophysiological descriptors Inp: Input parameter Vi: Path
  • DISPO arrangement of a plurality of electrodes
  • ENR Recording of a plurality of electrical activities

Abstract

L'invention concerne une méthode de détection d'une activité cardiaque représentative comportant l'agencement d'une pluralité d'électrodes, la mesure de la valeur de descripteurs électrophysiologiques et le calcul (CALC) d'un score. L'invention concerne également un dispositif de détection d'une activité cardiaque représentative.

Description

Description
Titre : METHODE ET DISPOSITIF DE DETECTION D’UNE ACTIVITE ELECTRIQUE CARDIAQUE REPRESENTATIVE
Domaine de l’invention
Le domaine de l’invention concerne les méthodes et les dispositifs pour générer un paramètre électrophysiologique lié à une activité cardiaque d’un individu. Plus particulièrement, le domaine de l’invention concerne les méthodes mises en œuvre au moyen d’électrodes de surface enregistrant des signaux exploités pour détecter une activité électrique cardiaque représentative.
État de la technique
Actuellement, il existe des moyens pour analyser des signaux provenant d’électrodes de surface afin d’identifier une activité électrique du myocarde. Cette analyse permet de prévenir de certaines pathologies cardiaques par l’identification d’activités électriques singulières au sein du myocarde.
Ces moyens, même en étant très fiables, ne se concentrent que sur un nombre limité d’indicateurs d’activité cardiaque issus de l’analyse des signaux électriques cardiaques. Par exemple, on utilise fréquemment la durée du QRS (durée de dépolarisation des ventricules) comme indicateur de pathologies cardiaques. Cette mesure est un très bon indicateur pour détecter certaines activités singulières du cœur, mais cette mesure seule n’est qu’un aperçu de certaines caractéristiques cardiaques. Il est par exemple possible, pour un patient atteint d’une pathologie donnée que la mesure de la durée du QRS puisse être représentative d’une singularité électrophysiologique. Or, cette mesure peut se révéler insuffisante pour caractériser certaines activités électrophysiologiques d’un individu, notamment une activité électrophysiologique qui puisse être utilisée ou corroborée avec d’autres variables pour anticiper un risque cardiaque.
Ainsi, en se concentrant sur peu de paramètres, il est fréquent de ne pas détecter des activités électrophysiologiques caractéristiques. Les méthodes connues actuellement présentent l’inconvénient, en se concentrant sur un nombre très réduit d’indicateurs, de ne proposer qu’une vision très réduite de l’activité cardiaque d’un patient.
A ce jour, les solutions existantes visent à confirmer ou à détecter la présence d’une activité électrique singulière. Toutefois, cette activité reste le plus souvent d’un faible niveau ou noyée dans le bruit ou encore masquée par un motif électrique plus important tel qu’un complexe QRS. Aucune solution ne permet, à partir d’une pluralité d’électrodes de surface, de déterminer les caractéristiques d’une source d’une activité électrique singulière ou encore de connaître un large panel de variables électrophysiologiques d’un patient susceptible de former un corpus de singularités pouvant être utilisées à des fins médicales ou de prévention d’un risque cardiaque.
L’invention vise donc à proposer une méthode de mesure de l’activité cardiaque d’un patient qui remédie aux inconvénients précités.
Résumé de l’invention
Selon un aspect, l’invention concerne un procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique qui comprend : · sélection d’un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques parmi un ensemble de descripteurs électrophysiologiques prédéfinis selon un paramètre d’entrée définissant un contexte de mesure, chaque descripteur électrophysiologique du sous-ensemble étant associé à au moins une voie, à un type de signal, à un marqueur de signal et à une modalité statistique de calcul ;
• agencement d’une pluralité d’électrodes de surface sur le corps d’un patient ;
• enregistrement d’une pluralité d’activités électriques cardiaques définissant lesdites voies, chaque voie étant obtenue par les enregistrements d’au moins deux électrodes ;
• estimation de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques du sous-ensemble, chaque descripteur électrophysiologique étant calculé à partir de la modalité statistique qui est appliquée au marqueur de signal du signal acquis selon le type de signal sur une voie sélectionnée associée audit descripteur électrophysiologique ;
• comparaison de la valeur de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques avec au moins une valeur seuil propre à l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques, ladite au moins une valeur seuil étant définie par une distribution statistique desdits descripteurs d’un ensemble de patients d’un groupe de référence ;
• calcul d’un score définissant un paramètre électrophysiologique en fonction du dépassement de la au moins une valeur seuil définie par la distribution statistique.
Un avantage de l’invention est de proposer un procédé prenant en compte un ensemble de descripteurs électrophysiologiques différents pour caractériser une activité cardiaque. La possibilité de sélectionner le contexte de mesure en prenant des descripteurs qui concernent des zones sur le corps du patient, des types de signaux analysés, des marqueurs de signal et des modalités statistiques différentes permet de faire une mesure composite de l’activité cardiaque du patient. Le fait de composer le score suivant le dépassement d’un seuil pour une pluralité de descripteurs avec des modalités différentes permet de détecter efficacement des activités cardiaques qui peuvent être caractéristiques. Enfin, cette méthode permet de former un corpus de variables électrophysiologiques permettant de caractériser une activité singulière de l’activité cardiaque d’un individu.
Par patients d’un groupe de référence, on entend un groupe de personnes sélectionnées parmi une classe d’individus. La classe d’individus est sélectionnée parmi un ou plusieurs critères. Les critères sont sélectionnés parmi :
- un genre des personnes considérées ;
- la zone géographique de résidence ou d’origine des personnes considérées ;
- l’âge des personnes considérées ;
- la présence d’une pathologie chez les personnes considérées ; et/ou
- la morphologie des personnes considérées. Par exemple, pour un patient atteint d’une pathologie cardiaque, il est possible que l’indicateur mesuré (par exemple la durée du QRS) soit normal, alors qu’il est considéré comme une mesure caractéristique de cette pathologie. Dans le cas de l’invention, comme une pluralité de descripteurs est utilisée, même si l’un de ceux-ci donne une valeur qui est dans la norme, les autres descripteurs utilisés peuvent nous alerter sur la présence d’une activité cardiaque caractéristique. On a donc une bien meilleure efficacité dans la détection de ladite activité caractéristique, par rapport aux procédés connus.
Selon un mode de réalisation, au moins un descripteur du sous- ensemble étant associé à une modalité statistique différente de celle d’un deuxième descripteur du sous-ensemble et un marqueur de signal différent de celui du deuxième descripteur. Cette disposition permet d’obtenir un sous- ensemble qui comporte plusieurs descripteurs étant porteurs d’informations physiologiques différentes les unes des autres. Les différentes étapes du procédé de l’invention peuvent être mises en œuvre par des moyens de calculs tels que des calculateurs. Ces derniers peuvent être ceux d’une carte électronique d’un équipement dédié ou ceux d’un ordinateur ou d’un serveur de données distant.
Selon un mode de réalisation, l’étape de comparaison est effectuée en comparant la valeur de l’ensemble des descripteurs avec la valeur seuil définie par une distribution statistique desdits descripteurs de l’ensemble de patients sains de dimension égale au nombre de descripteurs du sous- ensemble. Cette disposition permet de définir une valeur seuil pertinente en fonction d’un ensemble de patients sains. Selon un mode de réalisation, l’étape de comparaison est effectuée en comparant la valeur de chaque descripteur électrophysiologique avec au moins une valeur seuil propre audit descripteur électrophysiologique, ladite au moins une valeur seuil étant définie par une distribution statistique dudit descripteur d’un ensemble de patients sains ; et l’étape de calcul du score définissant le paramètre électrophysiologique est effectuée en incrémentant ledit score à chaque fois qu’un descripteur électrophysiologique franchit la au moins une valeur seuil qui lui est propre. Cette caractéristique permet de définir le calcul du score par comparaison des valeurs avec une population de contrôle. Le score calculé est donc représentatif de l’activité cardiaque du patient. Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur électrophysiologique, la au moins une voie est issue d’une zone prédéfinie du corps du patient parmi un ensemble de zones prédéfinies. Cette disposition permet de prendre en compte la localisation des mesures sur le corps du patient, les zones étant prédéfinies.
Selon un mode de réalisation, le sous-ensemble comporte au moins un deuxième descripteur géographique qui est associé à plusieurs voies et plusieurs groupes géographiques, chaque groupe géographique étant formé par une voie centrale et les au moins quatre voies à proximité de la voie centrale, la valeur du descripteur électrophysiologique étant déterminée :
• en comparant la valeur, pour chaque groupe géographique, de la mesure de chaque voie suivant le type de signal et le marqueur de signal sélectionnés avec au moins une valeur seuil géographique propre audit descripteur électrophysiologique et à ladite voie ; et
• en comptant le nombre de groupes géographiques pour lesquels la valeur d’au moins trois voies dépasse la valeur seuil géographique qui lui est propre.
Cette disposition permet d’avoir un deuxième type de descripteurs qui prennent en compte des groupes géographiques. L’ajout de cet autre type de descripteurs permet de prendre en compte la concentration de valeurs mesurées singulières et enrichit le sous-ensemble de descripteurs sélectionnés.
Selon un mode de réalisation, le paramètre d’entrée définissant le contexte de mesure définit un sous-ensemble de descripteurs caractéristiques d’une pathologie cardiaque donnée. Cette caractéristique permet d’adapter le sous-ensemble de descripteurs à une pathologie cardiaque que l’on souhaite analyser.
Selon un mode de réalisation, le paramètre d’entrée définissant le contexte de mesure définit un sous-ensemble de descripteurs caractéristique d’un profil de patient comportant au moins un âge et/ou un genre/sexe. La prise en compte de ces caractéristiques permet d’augmenter la précision du paramètre électrophysiologique généré.
Selon un mode de réalisation, chaque premier descripteur électrophysiologique du sous-ensemble est associé à au moins une voie d’une zone prédéfinie du corps du patient parmi un ensemble de zones prédéfinies et en ce que pour chaque descripteur électrophysiologique, la zone prédéfinie sur le corps du patient est choisie parmi :
• Une zone supérieure droite du torse ; · Une zone supérieure gauche du torse ;
• Une zone inférieure droite du torse ;
• Une zone inférieure gauche du torse ; et
• La totalité du torse du patient.
Cette disposition permet d’avoir des descripteurs qui prennent en compte la localisation géographique sur le corps du patient des mesures effectuées. Ainsi, on a une variété de descripteurs qui prennent en compte plusieurs types d’informations.
Selon un mode de réalisation, la pluralité d’électrodes comporte au moins quinze électrodes, de préférence vingt-cinq. Cette disposition permet d’obtenir un maillage d’électrodes de mesure suffisamment fin pour l’obtention du paramètre électrophysiologique.
Selon un mode de réalisation, pour chaque descripteur électrophysiologique, le type de signal analysé est choisi parmi :
• Un signal unipolaire pris entre une électrode de la zone du corps choisie et une électrode de référence ;
• Un signal bipolaire vertical pris entre deux électrodes de la zone donnée, l’une des deux électrodes étant décalée suivant une ligne verticale par rapport à l’autre électrode ;
• Un signal bipolaire horizontal pris entre deux électrodes de la zone donnée, l’une des deux électrodes étant décalée suivant une ligne horizontale par rapport à l’autre électrode ; et
• Un signal laplacien estimé en soustrayant au potentiel d’une électrode centrale la moyenne de la tension des huit électrodes directement à proximité de ladite électrode centrale. Cette disposition permet de prendre en compte plusieurs types de signaux et donc d’avoir des descripteurs qui prennent en compte plusieurs types de mesure de signal. Ainsi, les descripteurs prennent en compte plusieurs types d’informations et rendent compte plus fidèlement de l’état dudit patient. Selon un mode de réalisation, au moins une électrode de référence agencée sur une membre inférieur ou un membre supérieur du patient. Cette disposition permet la mesure d’un potentiel de référence.
Selon un mode de réalisation, une pluralité d’électrodes de référence est agencée à la surface du ou des membres inférieurs ou supérieurs du patient. Cette disposition permet d’obtenir un potentiel de référence avec une grande précision.
Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure du voltage d’un signal moyenné. Le moyennage du signal permet d’obtenir une mesure stable dudit voltage.
Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure, sur le signal moyenné et filtré entre 40 et 250 Hertz, de la durée de dépolarisation des ventricules ou de la fragmentation du signal durant la dépolarisation des ventricules. La durée de dépolarisation des ventricules est une mesure très représentative de l’activité cardiaque.
Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur la décomposition en ondelettes discrètes du signal :
• De l’énergie de la somme des ondelettes ; · Du Kurtosis ;
• Du coefficient d’asymétrie de Fisher ; ou
• Du nombre de minima locaux.
Cette disposition permet la prise en compte de différents types de signaux tous porteurs d’informations différentes venant enrichir le sous- ensemble sélectionné.
Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur la décomposition en ondelettes continues du signal du nombre de chaînes de maxima locaux. Cette mesure est une mesure qui permet de rendre compte d’une activité cardiaque singulière.
Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur rondelette prise entre 256 et 512 hertz du signal :
• Du Kurtozis ; ou · Du nombre de zones d’amplitudes réduites. Ces mesures permettent de rendre compte de mesures sur la courbe telle que l’aplatissement de celle-ci.
Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur rondelette prise entre 128 et 256 hertz du signal :
• Du Kurtozis ;
• Du nombre de zones d’amplitudes réduites ; ou
• Du RMS (Root Mean Square).
Ces mesures permettent de rendre compte de mesures sur la courbe telle que l’aplatissement de celle-ci.
Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur rondelette prise entre 64 et 128 hertz du RMS (Root Mean Square). Cette mesure permet de rendre compte de l’activité cardiaque du patient.
Selon un mode de réalisation, pour chaque premier descripteur, la modalité statistique est choisie parmi :
• Le minimum au cinquième pourcentile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ;
• Le maximum au quatre-vingt-quinzième pourcentile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ;
• La moyenne des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ;
• L’écart type des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ;
• La médiane des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ; et
• L’interquartile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie.
Cette disposition permet de sélectionner une modalité statistique qui permet de traiter les multiples mesures effectuées tout en choisissant la modalité statistique qui est pertinente, selon que l’on souhaite analyser des maxima ou des minima par exemple. Ces modalités permettent aussi de s’affranchir de mesures extrêmes aberrantes.
Selon un mode de réalisation, l’estimation des descripteurs électrophysiologique est effectuée lors d’une phase de respiration basse du patient. Cette disposition permet d’effectuer la mesure lorsque lors d’une phase de respiration qui ne perturbe pas la mesure.
Selon un mode de réalisation, une ceinture de pléthysmographie est disposée sur le patient pour estimer les phases de respiration de celui-ci. Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention peut comporter une étape préalable visant à sélectionner un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques caractéristique d’une activité électrique cardiaque.
Par exemple cette étape préalable peut être réalisée par un procédé de sélection d’un sous-ensemble de premiers descripteurs électrophysiologiques caractéristique d’une activité électrique cardiaque caractéristique parmi un ensemble de premiers descripteurs prédéfinis. Chaque premier descripteur électrophysiologique est associé à au moins une voie, à un type de signal, à un marqueur de signal et à une modalité statistique de calcul. Le procédé comprend un enregistrement d’une pluralité d’activités électriques définissant lesdites voies et comprend:
■ Estimation pour un premier ensemble de patients non atteints d’un état prédéfini, de valeurs de chaque descripteur de l’ensemble de descripteurs prédéfinis ; ■ Estimation pour un second ensemble de patients atteints par l’état prédéfini, de valeurs de chaque descripteur de l’ensemble de descripteurs prédéfinis ;
■ Génération d’un premier vecteur caractéristique de l’état de chaque patient des premier et deuxième ensembles de patients dans lequel chaque composante correspond à un état relatif à l’état prédéfini ;
■ Génération d’un vecteur descripteur pour chaque descripteur dans un espace métrique dans lequel chaque composante correspond à la valeur du descripteur pour chaque patient ; ■ Première quantification pour chaque descripteur d’un premier facteur de proximité entre les valeurs des composantes du premier vecteur caractéristique et les valeurs des composantes du vecteur descripteur ; ■ Première sélection et inclusion dans le sous-ensemble d’au moins un descripteur ayant des valeurs du facteur de proximité quantifiées optimales ;
■ Seconde quantification : o d’un second facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteur non sélectionné lors de l’étape de première sélection et les valeurs des composantes du ou des vecteurs descripteurs sélectionnés lors de l’étape de première sélection ; et o d’un troisième facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteur non sélectionné lors de l’étape de première sélection et les valeurs de composantes du vecteur caractéristique ;
■ Seconde sélection et inclusion dans le sous-ensemble d’au moins un nouveau descripteur en fonction de la valeur du second facteur de proximité et de la valeur du troisième facteur de proximité quantifiées lors de l’étape de seconde quantification.
Selon un aspect, l’invention concerne un dispositif ou un système comportant des moyens pour mettre en œuvre le procédé de l’invention. Les moyens peuvent comprendre des calculateurs, des mémoires, cartes électroniques, des électrodes et des supports d’électrodes. Le dispositif ou le système de l’invention peut comprendre des ordinateurs ou des serveurs lorsque des ressources de calculs sont nécessaires. L’invention est dans la suite décrite de sorte que les caractéristiques décrites puissent se rapporter au procédé de l’invention ou au dispositif ou au système de l’invention.
L’invention concerne également un dispositif de génération d’un paramètre électrophysiologique qui comporte :
• une pluralité d’électrodes de surface configurées pour être déposées sur le corps d’un patient et pour mesurer un potentiel électrique de la surface du corps du patient, chaque électrode de surface définissant une voie ;
• un moyen de mesure du signal de chaque voie ;
• un moyen de calcul configuré pour : ■ sélectionner un sous-ensemble de descripteurs parmi un ensemble de descripteurs prédéfinis selon un paramètre d’entrée définissant un contexte de mesure, chaque descripteur électrophysiologique du sous-ensemble étant associé à au moins une voie, à un type de signal, à un marqueur de signal et à une modalité statistique de calcul ; au moins un descripteur du sous-ensemble étant associé à une modalité statistique différente de celle d’un deuxième descripteur du sous- ensemble et un marqueur de signal différent de celui du deuxième descripteur ;
■ enregistrer une pluralité d’activités électriques cardiaques définissant lesdites voies, chaque voie étant obtenue par les enregistrements d’au moins deux électrodes ;
■ estimer l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques du sous-ensemble, chaque descripteur électrophysiologique étant calculé à partir de la modalité statistique qui est appliquée au marqueur de signal du signal acquis selon le type de signal sur une voie sélectionnée associée audit descripteur électrophysiologique ; ■ comparer la valeur de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques avec au moins une valeur seuil propre à l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques, ladite au moins une valeur seuil étant définie par une distribution statistique desdits descripteurs d’un ensemble de patients ; ■ calculer un score définissant un paramètre électrophysiologique en fonction du dépassement de la au moins une valeur seuil définie par la distribution statistique.
Selon un mode de réalisation, les électrodes sont arrangées sur la surface du patient à l’aide de bandes adhésives. Cette disposition permet un agencement pratique et rapide des bandes adhésives sur le patient.
Selon un mode de réalisation, le dispositif comporte un dispositif de détection des phases de respiration d’un patient, de préférence une ceinture de pléthysmographie. Cette disposition permet d’effectuer la mesure lorsque lors d’une phase de respiration qui ne perturbe pas la mesure. Selon un mode de réalisation, le dispositif est apte à mettre en œuvre le procédé selon l’invention.
Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent :
Fig. 1 : un logigramme schématique du procédé selon l’invention ;
Fig. 2 : un logigramme présentant la sélection d’un descripteur ; Fig. 3 : une vue de face du torse d’un patient sur lequel est disposée une pluralité d’électrodes de mesures pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention ;
Fig. 4 : une vue d’une pluralité d’électrodes de mesure dans une zone prédéfinie du corps du patient ; Fig. 5 : deux courbes illustrant la méthode de calcul d’un indice d’asymétrie ; Fig. 6 : un graphique illustrant la méthode de calcul d’un indice de Kurtosis ; Fig. 7 : une vue d’une courbe illustrant la méthode de calcul du nombre de zones d’amplitude réduite. Description de l’invention
Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique. Par « paramètre électrophysiologique », on entend une donnée issue d’une mesure électrique qui est caractéristique d’une activité physiologique d’un patient. L’invention concerne également un dispositif de génération d’un paramètre électrophysiologique. Le dispositif selon l’invention est apte à mettre en œuvre le procédé mentionné précédemment. Par la suite, les éléments décrits dans cette description seront applicables aussi bien au procédé selon l’invention qu’au dispositif selon l’invention. Le procédé selon l’invention sera décrit à l’appui de la figure 1 , qui est un logigramme schématique du procédé selon l’invention.
Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique. Une première étape de ce procédé est une étape de sélection d’un sous-ensemble de premiers descripteurs {Dk} parmi un ensemble de descripteurs prédéfinis {DN}. Par « descripteur électrophysiologique Di » on entend un contexte de mesure d’une donnée électrique associée à une activité détectée à la surface d’un patient. Chaque premier descripteur électrophysiologique Di est associé à l’enregistrement d’au moins une voie Vi. L’enregistrement d’une voie Vi correspond à l’enregistrement de l’activité électrique captée par au moins une électrode EL disposée à la surface du corps d’un patient. Chaque premier descripteur Di est associé à au moins une voie V, sur une zone prédéfinie Zi sur le corps du patient. Par « zone prédéfinie Zi » on entend la zone du corps du patient sur laquelle sont déposées la ou les électrodes de mesure EL dont les activités électriques sont enregistrées pour obtenir la ou les voies Vi. Ainsi, la surface du corps d’un patient peut être segmentée en différentes zones fonctionnelles et/ou géométriques et/ou physiologiques. Ces zones peuvent correspondre donc à des zones géographiques sur le corps du patient, à des zones fonctionnelles par rapport à l’activité cardiaque du patient, ou bien à des zones correspondant à la physiologie et/ou la physiologie de celui-ci.
Chaque premier descripteur D, est associé à un type de signal mesuré Ti sur les voies V, sélectionnées. Par type de signal Ti on entend par exemple la mesure d’une tension entre deux électrodes. Les différents types de signaux Ti pouvant être sélectionnés seront décrits plus tard. Chaque premier descripteur Di est associé à un marqueur de signal
Mi. Par « marqueur de signal Mi », on entend la caractéristique du type de signal Ti qui sera mesurée. Un ensemble de marqueurs de signal Mi utilisés dans le cadre de l’invention comprend la mesure de caractéristiques fréquentielles et énergétiques du signal. Les différents marqueurs de signal Mi pouvant être sélectionnés sont décrits ci-après.
Chaque premier descripteur Di est associé à une modalité statistique MSi. Par « modalité statistique MSi », on entend une modalité de mesure statistique appliquée sur les mesures effectuées sur les signaux. Une modalité statistique MSi peut par exemple être le calcul de la moyenne du marqueur de signal Mi mesurée sur plusieurs électrodes. Les différentes modalités statistiques MSi pouvant être sélectionnées seront décrites plus tard.
Chaque premier descripteur électrophysiologique Di est donc défini à la fois par une sélection de la zone prédéfinie Z, du corps du patient, du type de signal Ti, du marqueur de signal Mi et de la modalité statistique MSi. Dans le procédé selon l’invention un paramètre d’entrée Inp est acquis. Le paramètre d’entrée Inp définit un contexte de mesure. Par "contexte de mesure", on entend le nombre de descripteurs Di qui vont être sélectionnés ainsi que, pour chaque descripteur Di, la combinaison de la zone prédéfinie Zi, du type de signal Ti, du marqueur de signal Mi et de la modalité statistique MSi qui sont sélectionnés.
Selon un premier exemple, le paramètre d’entrée est généré à partir d’un profil de patient par exemple défini par son âge, son genre, ses antécédents, et éventuellement d’autres paramètres. Selon un second exemple, le paramètre d’entrée est généré à partir d’une sélection d’une pathologie prédéfinie. La pathologie peut être associée dans une base de données ou un mémoire à un ensemble de descripteurs. Ce cas peut être intéressant pour associer l’activité électrique mesurée à ladite pathologie sélectionnée. Selon un troisième exemple, le paramètre d’entrée est défini par une sélection d’un ensemble de descripteurs. Cette sélection peut être réalisée par un opérateur à partir d’une interface utilisateur.
Selon un quatrième exemple, le paramètre d’entrée est défini par une sélection d’un ensemble d’électrodes. Cette sélection peut être réalisée par un opérateur à partir d’une interface utilisateur.
Selon un cinquième exemple, le paramètre d’entrée est défini par une consigne émise par un dispositif ou un procédé mis en œuvre par ordinateur. La consigne peut correspondre à un ensemble de descripteurs sélectionné selon un algorithme configuré selon différents paramètres. Un tel algorithme est par exemple décrit dans la demande FR2103047 déposée le 25 mars 2021 dont le titre est « PROCEDE DE SELECTION DE DESCRIPTEURS ELECTROPHYSIOLOGIQUES ».
Selon un exemple, le paramètre d’entrée est défini par une combinaison de ces différentes variantes. Au moins deux premiers descripteurs Di, Dj du sous-ensemble {Dk} sont associés à une modalité statistique MSi différente. En d’autres termes, deux des premiers descripteurs Di, Dj ne sont pas associés à la même modalité statistique MSi.
Au moins deux premiers descripteurs Di, Dj du sous-ensemble {Dk} sont associés à un marqueur de signal Mi différent. En d’autres termes, deux des premiers descripteurs Di, Dj ne sont pas associés au même marqueur de signal Mi.
Une pluralité d’électrodes de surface EL est agencée sur le corps du patient. Ainsi, au moins deux électrodes sont déposées sur la peau du patient. Ces électrodes EL sont configurées pour recueillir un potentiel électrique à la surface de la peau du patient.
Un enregistrement ENR d’une pluralité d’activités électriques cardiaques définissant lesdites voies V, est réalisé. Lors de cette étape, on réalise de préférence l’enregistrement de toutes les voies disponibles. En d’autres termes, on enregistre l’activité électrique de chaque électrode de la pluralité d’électrodes disposées sur le corps du patient. Aux fins des enregistrements, l’invention peut être mis en œuvre notamment au moyen d’une mémoire permettant l’enregistrement des données acquises et/ou des données traitées par l’une des étapes du procédé de l’invention. Une estimation EST de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques D, du sous-ensemble de descripteurs {Dk} est effectuée. Dans cette étape du procédé, chaque valeur de chaque descripteur D, du sous-ensemble {Dk} est calculée. Le calcul est réalisé pour chaque descripteur Di dans la zone prédéfinie Zi, avec le type de signal Ti, sur le marqueur de signal Mi, et selon la modalité statistique MSi qui lui sont associés.
Les valeurs calculées de chaque descripteur D, sont ensuite comparées à une valeur de seuil Vseuii. Chaque valeur de seuil Vseuii est caractéristique du descripteur électrophysiologique Di en question. Ainsi, on a une valeur de seuil Vseuii propre à chaque descripteur Di. Un score est ensuite calculé à partir du nombre de descripteurs Di dont la valeur a dépassé la valeur seuil Vseuii qui lui est propre. Par dépassement de la valeur seuil Vseuii on entend un dépassement par une valeur supérieure ou par une valeur inférieure. Le sens de dépassement du seuil est propre à chaque descripteur Di. A chaque dépassement de la valeur seuil Vseuii par un descripteur Di, le score est incrémenté.
Finalement, on obtient un score qui définit un paramètre électrophysiologique.
Le procédé selon l’invention permet donc d’obtenir un paramètre électrophysiologique qui prend en compte le calcul de la valeur de plusieurs descripteurs Di qui ont des modalités de mesure et de calcul qui sont très différentes. Ainsi, le paramètre électrophysiologique ne prend pas en compte seulement un paramètre pour calculer le score définissant le paramètre électrophysiologique. Chaque descripteur étant porteur d’une information sur l’activité cardiaque du patient qui lui est propre, le procédé selon l’invention permet de générer le paramètre électrophysiologique le plus représentatif de l’activité cardiaque du patient.
Alternativement, l’étape de comparaison peut être effectuée en prenant en compte la distribution statistique de l’ensemble des descripteurs dans un espace ayant une dimension égale au nombre de descripteurs D, du sous-ensemble {Dk}. Selon cette alternative, l’ensemble des descripteurs est comparé à une valeur seuil issue de la distribution à plusieurs dimensions.
Descripteurs électrophysiologiques
Comme décrit précédemment, chaque descripteur électrophysiologique Di est associé à au moins une voie V, d’une zone prédéfinie Zi du corps du patient, à un type de signal Ti, à un marqueur de signal Mi, et à une modalité statistique de calcul MSi. Nous allons décrire ci- dessous en détail ces quatre éléments. La sélection d’un descripteur Di parmi l’ensemble des descripteurs {DN} est illustrée par la figure 2, qui est un logigramme montrant le processus de sélection d’un descripteur Di. Pour sélectionner un descripteur Di, une sélection est faite d’une zone prédéfinie Zik parmi un ensemble de zones prédéfinies Zi. Une sélection est effectuée d’un type de signal Tik parmi un ensemble de types de signaux Ti. Une sélection est effectuée d’un marqueur de signal Mik parmi un ensemble de marqueurs de signal Mi. Une sélection est effectuée d’une modalité statistique MSik parmi un ensemble de modalités statistiques MSi.
Zone du corps du patient
Comme le montre la figure 3, une pluralité d’électrodes EL est déposée à la surface du torse du patient. Le nombre d’électrodes dans l’exemple représenté peut varier, on peut par exemple avoir un nombre d’électrodes bien inférieur à celui représenté, ou bien supérieur. La pluralité d’électrodes EL couvre une large partie du torse du patient. Comme on peut le voir, cette pluralité d’électrodes est séparée en quatre zones distinctes sur celui-ci. Une première partie des électrodes EL est située sur une zone supérieure droite Zi du torse du patient. Une deuxième partie des électrodes EL est située sur une zone supérieure gauche Z2 du torse du patient. Une troisième partie des électrodes EL est située sur une zone inférieure droite Z3 du torse du patient. Une partie des électrodes EL est située sur une zone inférieure gauche Z4 du torse du patient. Enfin, la pluralité d’électrodes EL est comprise dans une zone comprenant la totalité Z5 du torse du patient.
La démarcation entre les zones situées sur la gauche du torse et celles situées sur la droite du torse est une ligne verticale passant par le centre du torse, ou sensiblement par le centre du torse. La démarcation entre les zones situées en bas du torse et celles situées en haut du torse est une ligne horizontale passant par le centre du torse.
Chaque zone comporte un nombre prédéfini d’électrodes EL. Le nombre d’électrodes disposées par zone peut-être de l’ordre de la trentaine. On peut par exemple avoir trente électrodes EL par zone.
Avantageusement, chaque zone comporte le même nombre d’électrodes EL. Bien entendu, la zone comprenant la totalité du torse Z5 comporte un nombre différent d’électrodes que les autres, car cette zone Z5 comprend la réunion des électrodes de toutes les autres zones Z-i, Z2, Z3 et Z4.
Par la suite, lorsque l’on parlera de la sélection des électrodes d’une zone, on parlera de la sélection d’une ou de plusieurs électrodes EL de ladite zone.
Alternativement, on peut prévoir un nombre inférieur d’électrodes EL, par exemple neuf électrodes El par zone Z-i, Z2, Z3, et Z4. Ainsi, dans ce cas, la zone Z5 comprenant la totalité du torse du patient comporte trente-six électrodes EL.
Chaque voie Vi est obtenue en enregistrant l’activité électrique d’au moins deux électrodes EL. Ces au moins deux électrodes peuvent être deux électrodes d’une ou plusieurs zones du torse du patient. Ces au moins deux électrodes peuvent également être une électrode d’une zone du torse du patient et une électrode de référence.
Groupes géographiques Selon un mode de réalisation, le sous-ensemble {Dk} comporte au moins un deuxième descripteur électrophysiologique géographique Di. Le au moins un descripteur géographique Di est associé à au moins une voie Vi et à plusieurs groupes géographiques. Un groupe géographique est formé par une électrode EL et les quatre électrodes EL qui sont situées directement à proximité de celle-ci. Un groupe géographique est représenté à la figure 3. Ce groupe géographique comporte une électrode centrale ELi, ainsi que l’électrode située directement au-dessus de celle-ci. Il comporte aussi l’électrode située directement au-dessous de l’électrode centrale ELi, l’électrode située directement à la gauche de l’électrode centrale ELi et l’électrode située directement à gauche de l’électrode centrale ELi . Ces quatre électrodes sont représentées hachurées sur la figure 3. Pour les seconds descripteurs géographiques, la mesure de la valeur selon le type de signal et le marqueur de signal est effectuée sur tous les groupements géographiques disponibles de la pluralité d’électrodes disposées sur le corps du patient. D’autres dispositions des électrodes peuvent être envisagées. On peut notamment sélectionner l’électrode centrale et les quatre électrodes situées en haut à gauche, en haut à droite, en bas à gauche et en bas à droite de l’électrode centrale ELi. Ce sont les électrodes apparaissant sans motif sur la figure 3. On peut aussi prévoir plus d’électrodes, par exemple neuf électrodes dans le groupe géographique. Ce sont les neuf électrodes EL de la figure 3 par exemple.
Pour chaque groupement géographique, la valeur obtenue pour chaque électrode EL dudit groupement est comparée à au moins une valeur seuil géographique. La au moins une valeur seuil géographique est obtenue à partir d’une distribution statistique de la valeur de l’électrode EL considérée d’un ensemble de patients sains. Lorsqu’au moins trois valeurs d’électrodes d’un groupe géographique dépassent leur valeur seuil géographique, alors le groupe géographique est considéré comme signifiant. Finalement, la valeur du descripteur est le nombre de groupes géographiques signifiants comptés. De manière alternative, on peut considérer un groupe géographique comme signifiant à partir de deux électrodes dépassant leur valeur seuil géographique, ou bien avec quatre électrodes. On peut noter que dans le cas d’un second descripteur géographique, la modalité statistique n’est pas prise en compte, la valeur du descripteur étant le nombre de groupements géographiques détectés.
De manière avantageuse, le sous-ensemble {Dk} de descripteurs comprend au moins un premier descripteur Di et au moins un deuxième descripteur géographique. De manière additionnelle, le sous-ensemble {Dk} comprend plusieurs premiers descripteurs Di. Selon cette variante, le sous- ensemble {Dk} comprend un second descripteur géographique par marqueur de signal utilisé dans les premiers descripteurs Di du sous-ensemble {Dk}.
Type de signal
Chaque descripteur électrophysiologique Di est associé à un type de signal Ti. Nous nous appuierons dans cette partie sur la figure 4, qui est une représentation schématique de neuf électrodes EL contigües sur le corps du patient. Sur cette figure, chaque cercle représente une électrode EL. Les zones en pointillés représentent les différentes électrodes EL sélectionnées dans les différents types de signaux.
Le type de signal Ti peut être choisi de préférence entre quatre types de signaux différents. Un premier type de signal T est un signal unipolaire. Un signal unipolaire est un signal pris entre une électrode EL de la zone prédéfinie Zi et une électrode de référence. En d’autres termes, le type de signal unipolaire est la tension mesurée entre l’électrode de la zone prédéfinie et l’électrode de référence. Par « électrode de référence », on entend une électrode qui n’est pas située dans une des zones du torse du patient définies précédemment. Par exemple, une électrode de référence peut être une électrode placée sur un membre inférieur ou un membre supérieur d’un patient.
Un deuxième type de signal Ti est un signal bipolaire vertical. Un signal bipolaire vertical est un signal pris entre une électrode de la zone prédéfinie et l’électrode située directement en dessous de celle-ci sur le torse du patient. En d’autres termes, le type de signal acquis est la tension entre les deux électrodes EL. Un signal bipolaire vertical est pris entre deux électrodes de la zone prédéfinie Zi. Ces deux électrodes forment un bipôle vertical B .
Un troisième type de signal Ti est un signal bipolaire horizontal. Un signal bipolaire horizontal est un signal pris entre une électrode de la zone prédéfinie et une électrode située directement à côté de celle-ci suivant une ligne horizontale sur le torse du patient. En d’autres termes, le type de signal acquis est la tension entre les deux électrodes EL. Le signal bipolaire horizontal est pris entre deux électrodes de la zone prédéfinie Zi. Ces deux électrodes forment un bipôle horizontal Bh.
Par « un axe vertical », on entend un axe défini par une ligne parallèle à l’axe du corps pris dans sa plus grande dimension. Par « un axe horizontal », on entend un axe défini dans un plan perpendiculaire à l’axe vertical et tangent à la surface du corps humain. Selon un mode de réalisation, un référentiel lié au corps humain peut être défini de manière à définir les axes vertical et horizontal notamment vis-à-vis de la morphologie du corps humain ou d’autres axes de références.
Selon un mode de réalisation, l’invention peut être définie par rapport à d’autres axes de référence que l’axe vertical et l’axe horizontal dans la mesure où les positions des électrodes peuvent être définies dans le repère lié au corps humain.
Un quatrième type de signal Ti est un signal laplacien. Un signal laplacien est estimé en soustrayant au potentiel d’une électrode centrale ELi la moyenne des potentiels des huit électrodes qui sont directement à proximité de ladite électrode centrale. En d’autres termes, le signal laplacien est une tension composée entre l’électrode centrale ELi et un ensemble d’électrodes EL périphériques à l’électrode centrale ELi. Ces neuf électrodes forment une électrode laplacienne ELiap. Marqueurs de signal
Chaque descripteur électrophysiologique est associé à un marqueur de signal Mi. Un marqueur de signal Mi est une modalité de mesure d’une grandeur physique associée aux types de signaux mesurés par les électrodes EL. Le marqueur de signal Mi associé à un descripteur Di est choisi de préférence entre quatorze marqueurs de signal Mi. Ces marqueurs de signal Mi sont décrits ci-dessous.
Un premier marqueur de signal Mi correspond à la mesure d’un signal électrique moyenné. Par signal électrique moyenné, on entend le calcul, effectué sur la tension mesurée, de la moyenne entre le pic maximum et le pic minimum du QRS. Cette mesure de la durée du QRS est en général assez représentative d’une activité cardiaque.
Nous allons maintenant présenter deux marqueurs de signal qui sont mesurés sur le signal filtré entre 40 et 150 hertz. Le signal est filtré à l’aide d’un filtre passe-bande. Avantageusement, le filtre passe bande est un filtre de Butterworth bidirectionnel. Un filtre de Butterworth bidirectionnel présente l’avantage de limiter les oscillations dues au filtrage, ce qui rend le calcul des valeurs pour certains marqueurs de signaux Mi plus précis.
Un marqueur de signal Mi sur le signal filtré est la durée du QRS sur le signal filtré. Pour la mesure de cette grandeur, un repère est placé sur le début du QRS et un deuxième repère est placé à la fin du QRS. Le temps séparant les deux repères est mesuré. Cette opération peut être réalisée automatiquement grâce à un algorithme de détection des début et fin de QRS. De manière alternative, cette durée peut être mesurée manuellement par un opérateur sur une interface. On peut également prévoir une mesure automatique de la durée du QRS et un contrôle manuel de ladite mesure par l’opérateur sur l’interface.
Selon un mode de réalisation, la durée du QRS est détectée par déplacement d’une fenêtre glissante mesurant l’énergie du signal filtré. Lorsqu’un seuil d’énergie est dépassé, un repère est placé qui marque le début de la fenêtre. Le repère de fin de QRS est placé de la même manière.
Un autre marqueur de signal Mi est la mesure de la fragmentation du signal moyenné filtré entre 40 hertz et 250 hertz. Selon ce marqueur Mi, on mesure le nombre de pics du QRS sur le signal filtré. Par pic, on entend un maximum local de la courbe du signal filtré. Le nombre de pic est mesuré sur la section de la courbe correspondant au QRS. Les repères de début et de fin du QRS sont fixés de la même manière que pour le marqueur Mi précédent, qui pour rappel est le marqueur de durée du QRS sur le signal filtré.
Les marqueurs Mi suivants sont calculés sur la décomposition en ondelettes du signal. Pour ces marqueurs Mi, on peut utiliser la décomposition en ondelettes continues ou la décomposition en ondelettes discrète.
Les quatre marqueurs Mi présentés ci-dessous sont calculés sur la décomposition en ondelettes discrète.
Un premier marqueur Mi est le calcul de l’énergie sur la décomposition en ondelettes discrète du signal. Concrètement, l’énergie est calculée sur la somme des coefficients sur plusieurs niveaux. Typiquement, la somme des coefficients est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences. Selon un mode de réalisation, l’énergie mesurée est normalisée par rapport à la durée du QRS. De manière alternative ou additionnelle, l’énergie est normalisée par rapport à l’amplitude maximale du signal.
Un deuxième marqueur Mi calculé sur la transformée en ondelettes discrète est la mesure de l’indice appelé Kurtosis Sku. Par « Kurtosis » on entend un indice permettant d’estimer l’étalement d’une courbe donnée. La figure 6 illustre plusieurs mesures de l’étalement de la courbe sur trois courbes d’exemple. Pour une courbe plate P, l’indice de Kurtosis est négatif. Pour une courbe élancée E, l’indice est positif. Ainsi, plus la courbe est étalée et plus le Kurtosis est négatif. Lorsque la courbe est étroite, le Kurtosis est positif. Le Kurtosis d’une courbe représentant une distribution normale N est égal à zéro. Concrètement, le Kurtosis Sku est calculé sur la somme des coefficients sur plusieurs niveaux de la décomposition en ondelettes discrète. Typiquement, la somme des coefficients est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences.
Un troisième marqueur Mi calculé sur la transformée en ondelettes discrètes est la mesure du coefficient d’asymétrie de Fischer. Ce coefficient peut également être appelé « Skewness ». Ce coefficient permet d’estimer l’asymétrie d’une courbe donnée. La figure 5 illustre deux mesures de l’asymétrie sur deux courbes données à titre d’exemples. La courbe 1 est une courbe tendant vers la gauche et la courbe 2 est une courbe tendant vers la droite. Le coefficient d’asymétrie de Fischer a une valeur positive lorsque la courbe tend vers la gauche. C’est le cas de la courbe 1. Le coefficient d’asymétrie de Fischer a une valeur négative lorsque la courbe tend vers la droite. C’est le cas de la figure 2. Concrètement, le coefficient d’asymétrie de Fischer est calculé sur la somme des coefficients sur plusieurs niveaux de la décomposition en ondelettes discrète. Typiquement, la somme des coefficients est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences.
Un quatrième marqueur Mi calculé sur la transformée en ondelettes discrètes est la mesure du nombre de chaînes de minima locaux de ladite décomposition. Concrètement, une chaîne de minima locaux est la présence sur plusieurs niveaux de décomposition en ondelettes discrète d’un même minimum. En mesurant le nombre de minima qui se retrouvent dans chaque niveau de décomposition, on mesure le nombre de chaînes de minima locaux. Typiquement, la mesure est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences. On cherche donc les minima se répétant dans les bandes de 64 hertz à 128 hertz, puis de 128 hertz à 256hz, puis de 256 hertz à 512 hertz et enfin 512 hertz à 1024 hertz. De manière alternative, la mesure du nombre de chaînes de minima locaux peut être effectuée sur la décomposition en ondelettes continue. Un autre marqueur de signal Mi pouvant être choisi est la mesure sur la décomposition en ondelettes continue du nombre de chaînes de maxima locaux. Concrètement, une chaîne de maxima locaux est la présence sur plusieurs niveaux de décomposition en ondelettes discrète d’un même maximum. En mesurant le nombre de maxima qui se retrouvent dans chaque niveau de décomposition, on mesure le nombre de chaînes de maxima locaux. Typiquement, la mesure est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences. On cherche donc les maxima se répétant dans les bandes de 64 hertz à 128 hertz, puis de 128 hertz à 256hz, puis de 256 hertz à 512 hertz et enfin 512 hertz à 1024 hertz. De manière alternative, la mesure du nombre de chaînes de maxima locaux peut être effectuée sur la décomposition en ondelettes discrète.
Les deux marqueurs de signal Mi suivant sont mesurés sur l’ondelette du signal comprise dans la bande de fréquence allant de 256 hertz à 512 hertz du signal. Le premier concerne la mesure de l’indice de Kurtosis Sku sur cette ondelette. Par « Kurtosis Sku » on entend le même indicateur que celui décrit précédemment dans la demande. Le second marqueur de signal Mi mesuré sur cette ondelette est la mesure du nombre de zones d’amplitudes réduites RED de rondelette. Pour calculer le nombre de zones d’amplitudes réduites, on crée les enveloppes supérieure et inférieure du signal. Ainsi, le nombre de zones d’amplitude réduite est calculé sur les enveloppes du signal. Ceci est illustré par la figure 7 qui montre un signal et les zones d’amplitudes réduites RED détectées.
Les trois marqueurs de signal Mi suivant sont mesurés sur l’ondelette du signal comprise dans la bande de fréquence allant de 128 hertz à 256 hertz du signal. Le premier concerne la mesure de l’indice de Kurtosis Sku sur cette ondelette. Par Kurtosis Sku on entend le même indicateur que celui décrit précédemment dans la demande. Le second marqueur de signal Mi mesuré sur cette ondelette est la mesure du nombre de zones d’amplitudes réduites de l’ondelette. Le nombre de zones d’amplitude réduite est calculé de la même manière que pour le marqueur concernant rondelette du signal comprise dans la bande de fréquence allant de 256 hertz à 512 hertz du signal. Le troisième marqueur de signal concerne la mesure du RMS de rondelette dans la bande de fréquences 128 Hertz à 256 Hertz. Par RMS, ou « Root Mean Square », on entend la mesure de l’amplitude efficace du signal. Finalement, un marqueur de signal Mi qui peut être sélectionné est mesuré sur rondelette du signal comprise dans la bande de fréquence allant de 64 à 128 hertz. Ce marqueur de signal Mi concerne la mesure de l’amplitude efficace RMS (« Root Mean Square ») du signal.
D’autres marqueurs de signal Mi peuvent être utilisés au-delà des quatorze marqueurs de signal Mi décrits. On peut par exemple utiliser des marqueurs de signal Mi qui sont des combinaisons de marqueurs de signal Mi déjà décrits.
Modalité statistique Chaque premier descripteur électrophysiologique Di est associé à une modalité statistique MSi. Par modalité statistique MSi on entend une modalité de traitement des différentes grandeurs mesurées afin de calculer une valeur pour chaque descripteur Di.
On rappelle que pour chaque descripteur Di on sélectionne une zone du corps du patient Zi, un type de signal Ti (donc la manière dont on capte et utilise les signaux individuels de chaque électrode EL), et un marqueur de signal Mi. Il convient de préciser que lorsque que ces trois choix ont été faits, on mesure le marqueur de signal Mi pour le type de signal sélectionné pour chaque électrode de la zone du corps du patient Z\ disponible dans ladite zone Z\ sélectionnée. Ainsi, pour chaque descripteur Di, on obtient une pluralité de mesures de la valeur du marqueur de signal Mi. L’emploi de la modalité statistique MSi permet de transformer cette pluralité de valeur en une valeur finale pour le descripteur Di sélectionné.
Pour chaque descripteur Di, on peut sélectionner une modalité statistique MSi parmi un ensemble de modalités statistique MSi disponibles. Une première modalité statistique est le minimum au cinquième pourcentile des valeurs mesurées. On rappelle que l’on prend pour les valeurs l’ensemble des valeurs mesurées sur chaque électrode de la zone prédéfinie du corps du patient Zi. Pour cette modalité statistique, on prend, sur l’ensemble des valeurs mesurées, on retire les cinq pourcents de valeurs les plus basses et on sélectionne la valeur minimale sur des valeurs restantes. Cette modalité statistique présente l’avantage, en retirant les cinq pourcents de valeurs les plus basses, de supprimer des valeurs aberrantes qui pourraient fausser la représentativité de la mesure. Une deuxième modalité statistique qui peut être sélectionnée est le maximum au 95ème pourcentile. Pour cette modalité statistique, on prend, sur l’ensemble des valeurs sélectionnées les cinq pourcents de valeurs les plus élevées. On sélectionne ensuite la valeur la plus élevée sur les valeurs restantes. Cette modalité statistique permet de ne pas prendre en compte, pour une mesure d’une valeur maximale, les valeurs aberrantes qui pourraient apparaître dans les valeurs les plus élevées mesurées. De cette manière, on dispose d’une borne haute représentative de l’ensemble des valeurs mesurées.
Une troisième modalité statistique MSi est la moyenne des valeurs mesurées. La moyenne est un indicateur classique et représentatif d’une distribution.
Une quatrième modalité statistique MSi est l’écart type calculé sur l’ensemble de valeurs mesurées. L’écart type est une valeur représentative de la dispersion des valeurs. Dans notre cas, la dispersion peut être une valeur importante, une grande variance dans les mesures effectuées pouvant être le signe d’un trouble dans l’activité cardiaque du patient.
Une cinquième modalité statistique MSi pouvant être sélectionnée est la médiane. La valeur médiane d’un ensemble de valeur est la valeur permettant de séparer l’ensemble des valeurs en deux ensembles de même taille. Cette valeur donne un enseignement qui peut varier de celui donné par la valeur moyenne, car la médiane permet de ne pas donner trop d’importance à des valeurs aberrantes proches du maximum et du minimum des valeurs mesurées.
Une sixième modalité statistique MSi est la valeur de l’interquartile. Pour calculer cette valeur, on calcule la valeur du 25ème pourcentile et a valeur du 75ème pourcentile. La valeur de l’interquartile représente la différence entre la valeur du 75ème pourcentile et la valeur du 25ème pourcentile. L’interquartile est une valeur statistique intéressante à regarder pour caractériser la distribution des valeurs mesurées.
Calcul d’un score
Une fois que le sous-ensemble {Dk} des descripteurs électrophysiologiques est sélectionné, un calcul de la valeur de chaque descripteur du sous-ensemble {Dk} est effectué. Afin de pouvoir utiliser la valeur de chaque descripteur Di, on dispose pour chacun d’entre eux d’une valeur seuil Vseuii. Chaque valeur seuil Vseuii pour chaque descripteur Di du sous-ensemble {Dk} peut de manière avantageuse être définie par le paramètre d’entrée Inp.
Chaque valeur de chaque descripteur D, du sous-ensemble {Dk} est comparée à la valeur seuil Vseuii dudit descripteur Di. Par valeur seuil Vseuii, on en entend une valeur de seuil inférieur ou de seuil supérieur. Ainsi, suivant la valeur seuil Vseuii, le dépassement du seuil peut avoir lieu soit si la valeur du descripteur est inférieure à la valeur seuil, soit si la valeur du descripteur est supérieure à la valeur seuil Vseuii. Alternativement ou additionnellement, un descripteur Di comporte plusieurs valeurs seuil Vseuii différentes. Par exemple, un descripteur Di peut comporter une valeur seuil Vseuii supérieure et une valeur seuil Vseuii inférieure. Ainsi, le dépassement du seuil a lieu si la valeur du descripteur est comprise entre la valeur seuil Vseuii inférieure et la valeur seuil Vseuii supérieure. De la même manière, pour un descripteur, le dépassement de seuil peut avoir lieu lorsque la valeur dudit descripteur est inférieure à la valeur seuil Vseuii inférieure ou lorsque la valeur est supérieure à la valeur seuil Vseuii supérieure. De la même manière, un descripteur Di peut comporter trois ou plus valeurs seuils Vseuii qui définissent des plages de valeur correspondant au dépassement pour la valeur du descripteur Di.
Selon un mode de réalisation, la valeur de la valeur seuil Vseuii est définie par la littérature scientifique relative aux données cardiaques représentatives.
Par exemple, pour un descripteur Di qui concerne la zone supérieure droite Zi du torse du patient, selon un type de signal Ti unipolaire, sur lequel le marqueur de signal M, est la durée de dépolarisation des ventricules (QRS), avec une modalité statistique STi qui est la moyenne des valeurs mesurée sur la chaque électrode de la zone prédéfinie Zi, on peut définir la valeur seuil à 120 millisecondes. Ainsi, dans ce cas, on considère que la valeur seuil du descripteur est dépassée pour une durée supérieure à 120 millisecondes. Dans cet exemple, le score retenu est de 0 si la valeur est inférieure à 120 ms et le score est de 2 si la valeur est supérieure à 120ms. Selon un exemple, différents seuils peuvent être définis pour un descripteur Di associé au marqueur et à la modalité statistique. Ces différents seuils permettent d’attribuer différents scores, par exemple un seuil intermédiaire de 80ms permet de définir un premier score de 0 si la valeur est inférieure à 80ms, un score de 1 si la valeur est comprise entre 80 ms et 120 ms et un score de 2 si la valeur est supérieure à 120 ms.
Selon un autre exemple, pour un descripteur Di qui concerne la totalité du torse du patient Z5, selon un type de signal Ti unipolaire, sur lequel le marqueur de signal Mi est l’amplitude absolue entre 40 et 250 Hz des 40 dernières millisecondes du QRS (mesure qui correspond à la mesure des potentiels tardifs du QRS), avec une modalité statistique qui est la moyenne des valeurs mesurée sur la chaque électrode de la zone prédéfinie Zi, on peut définir la valeur seuil à 20 microvolts. Ainsi, dans ce cas, on considère que la valeur seuil du descripteur est dépassée pour une valeur de tension mesurée qui est inférieure à 20 microvolts. Dans cet exemple, un score de 0 peut être affecté sur la valeur est supérieure à 20 microvolts et un score de 1 peut être affecté sur la valeur est inférieur à 20 microvolts. Plus largement, de nombreux exemples de valeurs seuil sont décrits dans la publication intitulée « Caractérisation et détection des micro potentiels anormaux associés aux arythmies ventriculaires létales, par analyse des signaux électrocardiographiques haute-résolution enregistrés à la surface du torse » (Nolwenn TAN et Al.). Selon différents modes d’implémentation, les seuils peuvent correspondre à des signes physiologiques caractérisant une activité électrique, un effort physique ou un antécédent. Selon un exemple, les valeurs seuils peuvent être choisies de manière à identifier un indice de la présence d’une condition cardiaque donnée ou d’une activité électrique cardiaque singulière. La comparaison entre la valeur de chaque descripteur Di du sous- ensemble {Dk} et la valeur seuil Vseuii respective de chaque descripteur Di est effectuée. Le résultat de ces comparaisons permet d’établir un score. Le score établi définit un paramètre électrophysiologique. Plus précisément, le score prend en compte le nombre de fois que la valeur d’un des descripteurs Di du sous-ensemble {Dk} dépasse la valeur seuil Vseuii. Le nombre de dépassements de valeurs seuil Vseuii permet d’établir le score. Le score calculé selon l’invention présente l’intérêt de prendre en compte la valeur d’un ensemble de données physiologiques différentes, ce qui le rend très représentatif par rapport à des mesures classiques ne prenant en compte qu’un nombre restreint de paramètres.
Selon un aspect, le score est égal au nombre valeurs de descripteurs D, dépassant la valeur seuil Vseuii associée audit descripteur Di. Un score établi de cette manière est très représentatif d’une activité cardiaque. Si le sous-ensemble {Dk} est bien choisi, le score est très représentatif de l’activité cardiaque du patient.
Selon un aspect, le score est comparé à une valeur seuil de score. Ladite valeur seuil de score est propre à l’état prédéfini ET-i. Dispositif de génération du paramètre électrophysiologique
L’invention concerne également un dispositif de génération du paramètre électrophysiologique. Les caractéristiques décrites plus haut concernant le procédé selon l’invention s’appliquent également au dispositif selon l’invention. Les caractéristiques décrites ci-dessous pour le dispositif s’appliquent également au procédé selon l’invention.
Le dispositif de génération d’un paramètre électrophysiologique comporte une pluralité d’électrodes qui sont disposées sur la surface du corps du patient. Chaque électrode de surface définit une voie Vi.
Selon un mode de réalisation, le dispositif comporte des bandes adhésives comportant les électrodes de surface. Selon cet aspect, les bandes adhésives sont destinées à être collées sur la surface du corps du patient. De manière avantageuse, chaque bande adhésive comporte plusieurs électrodes de surface. Cette disposition permet de faciliter l’installation des électrodes sur le patient, l’installation d’une bande comportant plusieurs électrodes étant plus simple que celle des électrodes une par une. Selon un aspect, le dispositif comporte un gilet ou une veste comportant la pluralité d’électrodes de mesure EL. Le gilet est destiné à être enfilé par le patient. Cette disposition permet une installation rapide du dispositif sur le patient. Selon un exemple, le dispositif comporte au moins 14 électrodes.
Le dispositif comporte un moyen de mesure du signal de chaque voie Vi. Plus précisément, le moyen de mesure est configuré pour mesurer un le potentiel électrique de chacune des voies V. Le moyen de mesure peut par exemple être une carte d’acquisition. La carte d’acquisition peut comporter une entrée pour recueillir un signal électrique, et un convertisseur analogique numérique pour numériser le signal acquis. Le signal numérisé est ensuite transmis à un calculateur. Le signal numérisé peut par exemple être transmis à un ordinateur qui effectue les étapes de traitement sur le signal.
Le dispositif comporte une moyen de calcul. Le moyen de calcul enregistre les mesures des voies Vi fournies par le moyen de mesure. Le calculateur traite ensuite ces données.
Le calculateur sélectionne un sous-ensemble {Dk} de descripteurs Di parmi l’ensemble {DN} de descripteurs Di. Cette sélection est effectuée en fonction du paramètre d’entrée Inp. Le calculateur calcule ensuite la valeur de chaque descripteur D, du sous-ensemble {Dk}. Ce calcul est effectué à partir des mesures des voies Vi. Le calcul est effectué conformément à la zone prédéfinie Zi, au type de signal Ti, au marqueur de signal MSi et à la modalité statistique STi sélectionnés pour le descripteur Di en question. Le calculateur compare ensuite la valeur des descripteurs D, sélectionnés avec la valeur seuil Vseuii relative à chaque descripteur Di.
Le calculateur calcul ensuite un score à partir des comparaisons des valeurs estimées des descripteurs D, avec leur valeur seuil Vseuii. Le score est calculé tel que décrit précédemment. Selon un mode de réalisation, le dispositif comprend un dispositif de détection des phases de respiration du patient. Un tel dispositif détecte lorsque le patient est en phase d’expiration ou phase de respiration « plate ». Il détecte également lorsque le patient est en phase d’inspiration. La respiration a tendance à perturber les mesures effectuées au niveau des électrodes EL. C’est notamment le cas lors des phases d’inspiration durant lesquelles les battements cardiaques et leur mesure peuvent être affectés. De préférence, la mesure du potentiel de chaque voie V, est effectuée durant la phase d’expiration. Cette disposition permet d’éviter les perturbations engendrées par une mesure lors de phases d'inspiration. Le dispositif de détection des phases de respiration peut être connecté au calculateur. De manière alternative, il est connecté au moyen de mesure du signal de chaque voie Vi.
Selon un mode de réalisation, le dispositif de détection des phases de respiration est une ceinture de pléthysmographie. La ceinture de pléthysmographie est un moyen pratique pour effectuer ce type de détection.
Un objet de l’invention est également un procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique qui comprend :
• sélection d’un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques parmi un ensemble de descripteurs électrophysiologiques prédéfinis selon un paramètre d’entrée définissant un contexte de mesure, chaque descripteur électrophysiologique du sous-ensemble étant associé à au moins une voie, à un type de signal, à un marqueur de signal et à une modalité statistique de calcul ; · agencement d’une pluralité d’électrodes de surface sur le corps d’un patient ;
• enregistrement d’une pluralité d’activités électriques cardiaques définissant lesdites voies, chaque voie étant obtenue par les enregistrements d’au moins deux électrodes ; · estimation de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques du sous-ensemble, chaque descripteur électrophysiologique étant calculé à partir de la modalité statistique qui est appliquée au marqueur de signal du signal acquis selon le type de signal sur une voie sélectionnée associée audit descripteur électrophysiologique ;
• comparaison de la valeur de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques avec au moins une valeur seuil propre à l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques, ladite au moins une valeur seuil étant définie par une distribution statistique desdits descripteurs d’un ensemble de patients d’un groupe de référence ;
• affichage d’un résultat de l’étape de comparaison et un classement de toute ou partie des résultats de l’étape de comparaison selon une clé de tri.
Selon un mode de réalisation, la clé de tri prend en compte un ordre croissant ou décroissant de valeurs incrémentales. De manière alternative ou additionnelle la clé de tri prend en compte la valeur des écarts relevés entre la valeur de chaque descripteur et la au moins une valeur seuil relative audit descripteur. De manière alternative ou additionnelle la clé de tri prend en compte les descripteurs, c’est-à-dire qu’elle classe les descripteurs et leur valeur selon un ordre prédéfini. De manière alternative ou additionnelle la clé de tri prend en compte la zone sur le torse du patient considérée dans le choix des descripteurs. De manière alternative ou additionnelle la clé de tri prend en compte les descripteurs.
De manière optionnelle, l’étape d’affichage comprend une étape d’affichage d’un score calculé définissant un paramètre électrophysiologique en fonction du dépassement de la au moins une valeur seuil définie par la distribution statistique.
Nomenclature
Di : Descripteur électrophysiologique {Dk} : Sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques {DN} : Ensemble de descripteurs électrophysiologiques Inp : Paramètre d’entrée Vi : Voie
Z, : Zone prédéfinie du corps du patient Zi : Zone supérieure droite du torse du patient Z2 : Zone supérieure gauche du torse du patient Z3 : Zone inférieure droite du torse du patient Z4 : Zone inférieure gauche du torse du patient Z5 : Zone couvrant la totalité du torse du patient Ti : Type de signal Mi : Marqueur de signal MSi : Modalité statistique de calcul EL : Electrode EL1 : Electrode centrale ELiap : Electrode laplacienne Bv : Bipole vertical Bh : Bipole horizontal
DISPO : agencement d’une pluralité d’électrodes
ENR : Enregistrement d’une pluralité d’activités électriques
EST : Estimation des descripteurs
COMP : Comparaison de la valeur d’un descripteur avec une valeur seuil Vseuii : Valeur seuil
CALC : Calcul d’un score Sku : Kurtosis
N : Courbe représentant une distribution normale P : Courbe plate E : Courbe élancée
1 : Courbe tendant vers la gauche
2 : Courbe tendant vers la droite RED : Zone d’amplitude réduite

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique caractérisé en ce qu’il comprend :
• sélection d’un sous-ensemble de premiers descripteurs électrophysiologiques ({Dk}) parmi un ensemble de premiers descripteurs électrophysiologiques prédéfinis ({DN}) selon un paramètre d’entrée (Inp) définissant un contexte de mesure, chaque premier descripteur électrophysiologique (Di) du sous-ensemble étant associé à au moins une voie (Vi), à un type de signal (Ti), à un marqueur de signal (Mi) et à une modalité statistique (MSi) de calcul ; au moins un premier descripteur (Di) du sous-ensemble ({Dk}) étant associé à une modalité statistique (MSi) différente de celle d’un autre premier descripteur (Dj) du sous-ensemble ({Dk}) et à un marqueur de signal (Mi) différent de celui de l’autre premier descripteur (Dj) ;
• agencement (DISPO) d’une pluralité d’électrodes de surface (EL) sur le corps d’un patient ;
• enregistrement (ENR) d’une pluralité d’activités électriques cardiaques définissant lesdites voies, chaque voie (Vi) étant obtenue par les enregistrements d’au moins deux électrodes (EL) ;
• estimation (EST) de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques ({Dk}) du sous-ensemble, chaque descripteur électrophysiologique (Di) étant calculé à partir de la modalité statistique (STi) qui est appliquée au marqueur de signal (Mi) du signal acquis selon le type de signal sur une voie sélectionnée associée audit descripteur électrophysiologique (Di) ;
• comparaison (COMP) de la valeur de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques (Di) avec au moins une valeur seuil (Vseuii) propre à l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques, ladite au moins une valeur seuil étant définie par une distribution statistique desdits descripteurs (Di) d’un ensemble de patients d’un groupe de référence ;
• calcul (CALC) d’un score définissant un paramètre électrophysiologique en fonction du dépassement de la au moins une valeur seuil.
2. Procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique selon la revendication précédente caractérisé en ce que l’étape de comparaison est effectuée en comparant la valeur de l’ensemble des descripteurs avec la valeur seuil (Vseuii) définie par une distribution statistique desdits descripteurs (Di) de l’ensemble de patients du groupe de référence de dimension égale au nombre de descripteurs du sous-ensemble ({Dk}).
3. Procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique selon la revendication 1 caractérisé en ce que :
• l’étape de comparaison est effectuée en comparant la valeur de chaque descripteur électrophysiologique avec au moins une valeur seuil (Vseuii) propre audit descripteur électrophysiologique, ladite au moins une valeur seuil étant définie par une distribution statistique dudit descripteur d’un ensemble de patients du groupe de référence ; · l’étape de calcul (CALC) du score définissant le paramètre électrophysiologique est effectuée en incrémentant ledit score à chaque fois qu’un descripteur électrophysiologique (Di) franchit la au moins une valeur seuil (Vseuii) qui lui est propre.
4. Procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que le sous-ensemble {Dk} comporte au moins un descripteur géographique qui est associé à plusieurs voies (Vi) et plusieurs groupes géographiques, chaque groupe géographique étant formé par une voie (Vi) centrale et les au moins quatre voies (Vi) à proximité de la voie (V) centrale, la valeur du descripteur électrophysiologique (Di) étant déterminée :
• en comparant la valeur, pour chaque groupe géographique, de la mesure de chaque voie suivant le type de signal et le marqueur de signal sélectionnés avec au moins une valeur seuil géographique propre audit descripteur électrophysiologique et à ladite voie (Vi) ; et
• en comptant le nombre de groupes géographiques pour lesquels la valeur d’au moins trois voies dépasse la valeur seuil géographique qui lui est propre.
5. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que le paramètre d’entrée (Inp) définissant le contexte de mesure définit un sous-ensemble de descripteurs caractéristique ({Dk}) : · d’une pathologie cardiaque donnée et/ou ;
• d’un profil de patient comportant au moins un âge et/ou un genre/sexe.
6. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que chaque premier descripteur électrophysiologique (Di) du sous-ensemble est associé à au moins une voie (Vi) d’une zone prédéfinie (Zi) du corps du patient parmi un ensemble de zones prédéfinies et en ce que pour chaque descripteur électrophysiologique (Di), la zone prédéfinie (Zi) sur le corps du patient est choisie parmi :
• Une zone supérieure droite (Z-i) du torse ; · Une zone supérieure gauche (Z2) du torse ;
• Une zone inférieure droite (Z3) du torse ;
• Une zone inférieure gauche (Z4) du torse ; et
• La totalité (Z5) du torse du patient.
7. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour chaque descripteur électrophysiologique
(Di), le type de signal (Ti) analysé est choisi parmi :
• Un signal unipolaire pris entre une électrode de la zone du corps choisie et une électrode de référence ;
• Un signal bipolaire vertical pris entre deux électrodes de la zone donnée, l’une des deux électrodes étant décalée suivant une ligne verticale se dirigeant des pieds à la tête du patient par rapport à l’autre électrode ;
• Un signal bipolaire horizontal pris entre deux électrodes de la zone donnée, l’une des deux électrodes étant décalée suivant une ligne horizontale allant d’un bras à l’autre du patient par rapport à l’autre électrode ; et
• Un signal laplacien estimé en soustrayant au potentiel d’une électrode centrale la moyenne de la tension des huit électrodes directement à proximité de ladite électrode centrale.
8. Procédé selon l’un quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur électrophysiologique (Di), le marqueur de signal (Mi) est la mesure du voltage d’un signal moyenné.
9. Procédé selon l’un quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur électrophysiologique (Di), le marqueur (Mi) est la mesure, sur le signal moyenné et filtré entre 40 et 250 Hertz, de la durée de dépolarisation des ventricules (QRS) ou de la fragmentation du signal durant la dépolarisation des ventricules.
10. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur électrophysiologique (Di), le marqueur de signal (Mi) est la mesure sur la décomposition en ondelettes discrète du signal : · De l’énergie de la somme des ondelettes ;
• Du Kurtosis ;
• Du coefficient d’asymétrie de Fisher ; ou
• Du nombre de minima locaux.
11. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur électrophysiologique (Di), le marqueur de signal est la mesure sur la décomposition en ondelettes continue du signal du nombre de chaînes de maxima locaux.
12. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur (Di), le marqueur de signal (Mi) est :
• Soit la mesure sur rondelette prise entre 256 et 512 hertz du signal : i. Du Kurtozis ; ou ii. Du nombre de zones d’amplitudes réduites ;
• Soit la mesure sur rondelette prise entre 128 et 256 hertz du signal : iii. Du Kurtozis ; iv. Du nombre de zones d’amplitudes réduites ; ou v. Du RMS (Root Mean Square) ;
• Soit la mesure sur rondelette prise entre 64 et 128 hertz du RMS (Root Mean Square).
13. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur électrophysiologique (Di), la modalité statistique (STi) est choisie parmi :
• Le minimum au cinquième pourcentile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi) ;
• Le maximum au quatre-vingt-quinzième pourcentile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi) ;
• La moyenne des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi) ;
• L’écart type des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi) ;
• La médiane des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ; et
• L’interquartile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi).
14. Dispositif de génération d’un paramètre électrophysiologique caractérisé en ce qu’il comporte :
• une pluralité d’électrodes de surface configurées pour être déposées sur le corps d’un patient et pour mesurer un potentiel électrique de la surface du corps du patient, chaque électrode de surface définissant une voie (Vi) ;
• un moyen de mesure du signal de chaque voie (Vi) ;
• un moyen de calcul configuré pour :
■ sélectionner un sous-ensemble de descripteurs ({Dk}) parmi un ensemble de descripteurs prédéfinis ({DN}) selon un paramètre d’entrée (Inp) définissant un contexte de mesure, chaque descripteur électrophysiologique (Di) du sous-ensemble étant associé à au moins une voie (Vi), à un type de signal (Ti), à un marqueur de signal (Mi) et à une modalité statistique (MSi) de calcul ; au moins un descripteurs (Di) du sous-ensemble ({Dk}) étant associé à une modalité statistique (MSi) différente de celle d’un deuxième descripteur (Dj) du sous-ensemble ({Dk}) et un marqueur de signal (Mi) différent de celui du deuxième descripteur (Dj) ;
■ enregistrer une pluralité d’activités électriques cardiaques définissant lesdites voies, chaque voie (Vi) étant obtenue par les enregistrements d’au moins deux électrodes ;
■ estimer l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques ({Dk}) du sous-ensemble, chaque descripteur électrophysiologique (Di) étant calculé à partir de la modalité statistique (STi) qui est appliquée au marqueur de signal (Mi) du signal acquis selon le type de signal sur une voie sélectionnée associée audit descripteur électrophysiologique (Di) ;
■ comparer la valeur de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques (Di) avec au moins une valeur seuil (Vseuii) propre à l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques, ladite au moins une valeur seuil étant définie par une distribution statistique desdits descripteurs (Di) d’un ensemble de patients ;
■ calculer un score définissant un paramètre électrophysiologique en fonction du dépassement de la au moins une valeur seuil définie par la distribution statistique.
15. Dispositif de génération d’un paramètre électrophysiologique selon la revendication 14 caractérisé en ce qu’il comporte un dispositif de détection des phases de respiration d’un patient, de préférence une ceinture de pléthysmographie.
16. Dispositif de génération d’un paramètre électrophysiologique caractérisé en ce qu’il comprend une pluralité d’électrode, un récepteur des signaux mesurés par les électrodes, une mémoire pour enregistrer les données mesurées et un calculateur permettant de réaliser des opérations et des traitements sur les données mesurées, le dit dispositif comportant des moyens configurés pour mettre en œuvre le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 13.
EP22718873.7A 2021-03-25 2022-03-25 Methode et dispositif de detection d'une activite electrique cardiaque representative Pending EP4312770A1 (fr)

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