FR2665831A1

FR2665831A1 - METHOD AND DEVICE FOR AIDING THE DIAGNOSIS BY ANALYSIS OF NOISE OF THE HEART.

Info

Publication number: FR2665831A1
Application number: FR9010416A
Authority: FR
Inventors: Lefebvre Thierry; Nicolas Jean-Marie
Original assignee: Thomson CSF SA
Current assignee: Thales SA
Priority date: 1990-08-17
Filing date: 1990-08-17
Publication date: 1992-02-21
Anticipated expiration: 2010-08-17
Also published as: FR2665831B1; WO1992003094A1

Abstract

Processes for making a preliminary diagnosis on a patient with the aid of an automatic machine, wherein heart sounds are collected (101) and the signals representative of these sounds are processed, by first detecting the energy level (104), symbolically classifying the resulting parameters in a neural network (106), and then sorting by an expert system (107) responsible for making a preliminary diagnosis of the patient's heart condition. Application for systematically detecting cardiac disorders.

Description

PROCEDE ET DISPOSITIF D'AIDE AU DIAGNOSTIC
PAR ANALYSE DES BRUITS DU COEUR
La présente invention se rapporte aux procédés qui permettent d'aider au diagnostic des maladies cardiaques par analyse des bruits du coeur. Elle concerne également les dispositifs qui permettent de mettre en oeuvre ce procédé.DIAGNOSTIC ASSISTANCE METHOD AND DEVICE
BY ANALYSIS OF HEART NOISES
The present invention relates to methods of assisting in the diagnosis of heart disease by analyzing heart sounds. It also relates to the devices which make it possible to implement this method.

L'écoute des bruits du coeur, notamment avec un stéthoscope, est depuis longtemps une méthode qui permet au praticien de diagnostiquer un certain nombre d'affections cardiaques. Une longue pratique a permis aux spécialistes d'affiner ce procédé de manière particulièrement remarquable. On connaît par exemple le "Précis de phonomécanographie" publié par Raymond Carré et Richard Amoretti aux Editions Médicales
Spécia, ref. ISBN 2-901495-02-8. La consultation de ce manuel montre que, lorsque les bruits du coeur ont été identifiés avec certitude, on peut établir un diagnostic sûr et précis par une méthode tout à fait systématique. On constate malheureusement en même temps que la difficulté se trouve justement dans l'identification de ces bruits cardiaques.A titre d'exemple la description d'un bruit cardiaque comme étant un "souffle mésosystolique d'obstruction latérale gauche" n'est pas du tout parlante, et il en est de même pour pratiquement tous les autres bruits cardiaques. Seule une longue expérience permet au praticien de former son oreille pour qualifier ainsi les bruits qu'il entend à l'auscultation et les faire rentrer dans une classification reconnue par tous les spécialistes. ll existe heureusement des enregistrements de bruits cardiaques typiques classés en référence à leur appellation et qui permettent un entraînement systématique sans avoir besoin d'une collection de patients à écouter les uns après les autres. On citera par exemple les cassettes éditées par la société 3M SANTE intitulées "Principes de base de l'auscultation cardiaque" et ayant pour auteur Littmann. Listening to the sounds of the heart, especially with a stethoscope, has long been a method that allows the practitioner to diagnose a number of heart conditions. Long practice has enabled specialists to refine this process in a particularly remarkable way. We know for example the "Précis de phonomécanographie" published by Raymond Carré and Richard Amoretti at Editions Médicales
Special, ref. ISBN 2-901495-02-8. The consultation of this manual shows that, when the noises of the heart have been identified with certainty, one can establish a sure and precise diagnosis by a completely systematic method. Unfortunately, we note at the same time that the difficulty lies precisely in the identification of these cardiac noises. For example, the description of a cardiac noise as being a "mesosystolic breath of left lateral obstruction" is not of all speaking, and the same is true for virtually all other heart sounds. Only long experience allows the practitioner to train his ear to qualify the noises he hears during auscultation and bring them into a classification recognized by all specialists. Fortunately, there are recordings of typical heart sounds classified with reference to their name and which allow systematic training without the need for a collection of patients to listen to one after the other. We will cite for example the cassettes published by the company 3M SANTE entitled "Basic principles of cardiac auscultation" and having for author Littmann.

Même avec ces facilités l'entraînement est long et fastidieux et dépend en outre des aptitudes personnelles du praticien, qui peut s'engager dans la voie d'une telle spécialisation sans avoir la certitude d'arriver à des résultats vraiment convenables. Even with these facilities the training is long and tedious and also depends on the personal skills of the practitioner, who can embark on the path of such specialization without having the certainty of arriving at truly suitable results.

En outre le généraliste a toutes les chances de ne pas détecter une pathologie rare. In addition, the general practitioner is likely not to detect a rare pathology.

Dans ces conditions, devant l'apparition des échocardiographes à ultrasons, qui présentaient l'avantage de donner une image des différentes parties du coeur selon toutes les coupes voulues, l'auscultation auriculaire par l'oreille a cédé rapidement la place à la visualisation à l'aide de ces appareils et si cette technique nn'est pas encore perdue, puisqu'il reste des praticiens relativement âgés encore expérimentés, elle n'est plus guère enseignée et l'expérience accumulée risque de disparaître faute de transmission. Under these conditions, before the appearance of ultrasound echocardiographs, which had the advantage of giving an image of the different parts of the heart according to all the sections desired, atrial auscultation by the ear quickly gave way to visualization. using these devices and if this technique is not yet lost, since there are still relatively old practitioners still experienced, it is hardly taught anymore and the accumulated experience risks disappearing for lack of transmission.

Toutefois les échocardiographes sont des appareils relativement chers qui doivent être mis en oeuvre par du personnel spécialisé. ll n'est donc pas possible de les utiliser systématiquement et encore moins de s'en servir pour faire du dépistage ni même du diagnostic précoce. However, echocardiographs are relatively expensive devices that must be operated by specialized personnel. It is therefore not possible to use them systematically and even less to use them for screening or even for early diagnosis.

Pour pallier ces inconvénients, l'invention propose un procédé d'aide aux diagnostics par analyse du coeur dans lequel on convertit les bruits du coeur en signaux électriques que l'on analyse ensuite, principalement caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes - détection énergétique pour déterminer d'une part les paramètres primaires objectifs des signaux, et d'autre part les paramètres qualitatifs de ces signaux - classification symbolique de ces paramètres qualitatifs - analyse des paramètres primaires objectifs et des paramètres ainsi classifiés par un système expert pour délivrer un diagnostic. To overcome these drawbacks, the invention proposes a method for assisting in diagnosis by analysis of the heart in which the noises of the heart are converted into electrical signals which are then analyzed, mainly characterized in that it comprises the following steps - energy detection to determine on the one hand the objective primary parameters of the signals, and on the other hand the qualitative parameters of these signals - symbolic classification of these qualitative parameters - analysis of the objective primary parameters and of the parameters thus classified by an expert system to deliver a diagnosis.

D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront clairement dans la description suivante faite en regard de la figure annexée qui représente un schéma-bloc d'un dispositif selon l'invention. Other features and advantages of the invention will appear clearly in the following description given with reference to the appended figure which represents a block diagram of a device according to the invention.

Le dispositif dont le schéma-bloc est représenté sur la figure annexée comprend un capteur acoustique 101 qui est destiné à être appliqué sur le patient au niveau des points d'auscultation cardiaque. Ce capteur peut être un microphone spécialisé pour cet usage, tel que ceux qui sont fabriqués par la société Siemens, mais on utilisera avantageusement des hydrophones habituellement utilisés dans les sonars passifs, tels que ceux destinés aux bouées sous-marines construits par la société Thomson-Sintra ASM. Ces derniers dispositifs ont donné des résultats excellents. The device, the block diagram of which is shown in the appended figure, comprises an acoustic sensor 101 which is intended to be applied to the patient at the cardiac auscultation points. This sensor can be a specialized microphone for this use, such as those manufactured by the company Siemens, but hydrophones usually used in passive sonars are advantageously used, such as those intended for underwater buoys built by the company Thomson- Sintra ASM. These latter devices have given excellent results.

Les signaux provenant du capteur 101 sont traités dans un dispositif 102 de manière classique par amplification et filtrage. lls sont ensuite échantillonnés et numérisés dans un convertisseur analogique-numérique 103 dont la fréquence d'échantillonnage, à laquelle est liée la fréquence de coupure des filtres du circuit 102, ne descendra pas au-dessous de celle correspondant à la fréquence de coupure haute d'un stéthoscope classique. On prendra avantageusement une fréquence plus élevée pour affiner les résultats des mesures. Des essais ont montré que les résultats obtenus devenaient meilleurs au fur et à mesure qu'on augmentait la fréquence d'échantillonnage, pour se stabiliser vers 10KHz. The signals from the sensor 101 are processed in a device 102 in a conventional manner by amplification and filtering. They are then sampled and digitized in an analog-digital converter 103, the sampling frequency of which, to which the cut-off frequency of the filters of circuit 102 is linked, will not drop below that corresponding to the high cut-off frequency d 'a classic stethoscope. Advantageously, a higher frequency will be used to refine the results of the measurements. Tests have shown that the results obtained become better as the sampling frequency is increased, to stabilize around 10KHz.

Le signal ainsi numérisé est alors traité pour obtenir une détection selon deux grandes modalités différentes. The signal thus digitized is then processed to obtain detection according to two main different methods.

Une première modalité, utilisée en permanence dans un module 104, consiste à effectuer une détection énergétique qui permet la comparaison de l'énergie du signal pendant des temps courts à l'énergie pendant des temps longs, ce qu'on peut assimiler à une mesure instantanée du rapport signal/bruit. Cette détection peut s'effectuer de différentes manières, par exemple par une analyse statistique classique à base de moyennes glissantes et d'analyse de la variance du signal. Elle peut aussi s'effectuer selon d'autres techniques, telles que la transformée de Wigner-Ville ou l'analyse par ondelettes. La transformée de Wigner-Ville a donné des résultats très intéressants, mais elle présente l'inconvénient d'être bidimensionnelle, ce qui impose de traiter les résultats obtenus comme une analyse d'images. A first modality, used permanently in a module 104, consists in carrying out an energy detection which makes it possible to compare the energy of the signal for short times with the energy for long times, which can be assimilated to a measurement. signal-to-noise ratio. This detection can be carried out in different ways, for example by a conventional statistical analysis based on moving averages and analysis of the variance of the signal. It can also be performed using other techniques, such as the Wigner-Ville transform or wavelet analysis. The Wigner-Ville transform gave very interesting results, but it has the disadvantage of being two-dimensional, which means treating the results obtained as an image analysis.

L'analyse par ondelettes a donné les meilleurs résultats par rapport aux difficultés de traitement ultérieurs.Wavelet analysis gave the best results compared to subsequent processing difficulties.

Cette détection énergétique permet d'une part d'obtenir des paramètres primaires objectifs sur les phénomènes recueillis par le capteur 101. Ces paramètres objectifs sont les instants de début et de fin de ces phénomènes, ainsi que la mesure de leur niveau, qui est quantifiée. On obtient d'autre part une série de paramètres qui sont directement reliés à la nature qualitative des sons recueillis et qu'il convient ensuite de classifier. This energy detection makes it possible on the one hand to obtain objective primary parameters on the phenomena collected by the sensor 101. These objective parameters are the instants of start and end of these phenomena, as well as the measurement of their level, which is quantified . On the other hand, we obtain a series of parameters which are directly related to the qualitative nature of the sounds collected and which should then be classified.

Une détection complémentaire plus fine peut également se faire dans un module 105 par rupture de modèle. Ce traitement ne s'effectue pas en permanence, car il nécessite un temps de calcul relativement long alors que la détection énergétique peut se faire en temps quasi réel, et les renseignements obtenus par cette analyse par rupture de modèle ne sont pas requis en permanence. A finer complementary detection can also be done in a module 105 by breaking the model. This processing is not carried out permanently, because it requires a relatively long computation time whereas the energy detection can be done in almost real time, and the information obtained by this analysis by rupture of model is not required permanently.

Cette analyse par rupture de modèle s'effectuera de préférence en utilisant un système autorêgressif, connu aussi sous le nom de prédictif. On pourra aussi utiliser selon les circonstances d'autres systèmes tels que le système autorégressif à moyenne adaptée connu sous le nom ARMA, ou l'analyse multi-impulsionnelle, ou encore l'analyse ceptrale. This breakthrough analysis will preferably be done using an autoregressive system, also known as a predictive. We can also use, depending on the circumstances, other systems such as the adapted average autoregressive system known as ARMA, or multi-pulse analysis, or even ceptral analysis.

Les paramètres de nature qualitative obtenus par la détection énergétique sont ensuite classifiés dans un dispositif 106 selon un ensemble de symboles qui correspondent aux différents sont traités dans le dispositif 104. On connaît différentes techniques permettant d'obtenir ce résultat. Parmi celles-ci les plus intéressantes sont celles connues sous le nom de techniques neuromimétiques. Elles consistent essentiellement à utiliser un circuit choisi parmi les différents réseaux de neurones connus. The qualitative parameters obtained by the energy detection are then classified in a device 106 according to a set of symbols which correspond to the different ones are treated in the device 104. Various techniques are known which make it possible to obtain this result. Among these the most interesting are those known as neuromimetic techniques. They essentially consist in using a circuit chosen from the various known neural networks.

Comme on le sait, les réseaux de neurones font de l'apprentissage en classifiant les différent signaux appliqués à leur entrée. Dans le cas présent on utilise l'apprentissage supervisé, qui consiste à appliquer à l'entrée un signal représentatif des symboles et à définir une fonction de coût qui par application d'un algorithme de minimisation permet d'obtenir sur la sortie la classification (symbole) souhaitée. Un système envisageable est connu sous le nom d'algorithme de rétropropagation du gradient. En ltoccurrence, comme on l'a exposé plus haut, les différents bruits à classifier sont déjà disponibles sur des enregistrements et il suffit de remplacer le capteur 101 par un lecteur de l'enregistrement, et de procéder à l'apprentissage du réseau de neurones jusqu'à obtenir les réponses souhaitées à la sortie de ce réseau.Cette phase constitue la caractéristique principale de l'invention, puisqu'elle permet de mettre automatiquement en correspondance des bruits cardiaques avec des signaux classifiés, ce qui correspond à simuler tout l'apprentissage du médecin, chose qu'on ne saura pas faire de manière expertisée. As we know, neural networks do learning by classifying the different signals applied to their input. In the present case, supervised learning is used, which consists in applying to the input a signal representative of the symbols and in defining a cost function which by application of a minimization algorithm makes it possible to obtain the classification on the output ( symbol) desired. One possible system is known as the gradient backpropagation algorithm. In this case, as explained above, the various noises to be classified are already available on recordings and it suffices to replace the sensor 101 with a reader of the record, and to proceed with learning the neural network. until obtaining the desired responses at the exit of this network. This phase constitutes the main characteristic of the invention, since it makes it possible to automatically match cardiac noises with classified signals, which corresponds to simulating the whole learning the doctor, something that we will not be able to do in an expert manner.

Outre les réseaux neuromimétiques, on peut aussi utiliser d'autres techniques de classification telles que l'analyse factorielle discriminante, l'analyse hiérarchique, ou l'analyse des correspondances. Besides neuromimetic networks, one can also use other classification techniques such as discriminant factor analysis, hierarchical analysis, or correspondence analysis.

Les paramètres obtenus par rupture de modèle sont eux aussi traités dans un réseau neuronal 116, représenté pour la commodité de manière séparée sur la figure, mais qui pourra être le même que le réseau 106, étant bien entendu qu'on peut reconfigurer un tel réseau selon les besoins. The parameters obtained by breaking the model are also treated in a neural network 116, shown for convenience separately in the figure, but which may be the same as the network 106, it being understood that such a network can be reconfigured as required.

Les données ainsi classifiées sont alors appliquées à un système expert 107 qui reçoit par ailleurs directement les paramètres objectifs du module 104, ainsi que les données classifiées et les paramètres objectifs du module 105. Ce système comprend comme tous les systèmes experts une base de faits, une base de règles et un moteur d'inférences. La base de faits correspond aux symboles et aux paramètres objectifs et la base de règles est nourrie à partir des éléments fournis par les experts humains. En fait, comme on l'a vu plus haut, ces éléments sont déjà publiés dans la littérature, ce qui constitue déjà une excellente base de départ qui sera bien entendu complétée au fur et à mesure de l'évolution du système en partant des connaissances nouvelles et/ou des erreurs faites. The data thus classified are then applied to an expert system 107 which also receives directly the objective parameters of the module 104, as well as the classified data and the objective parameters of the module 105. This system includes, like all expert systems, a fact base, a rule base and an inference engine. The fact base corresponds to objective symbols and parameters and the rule base is fed from the elements provided by human experts. In fact, as we saw above, these elements are already published in the literature, which already constitutes an excellent starting point which will of course be completed as the system evolves from knowledge news and / or mistakes made.

On voit bien là la différence d'approche par rapport à l'étape précédente, puisque le système expert est établi de manière synthétique à partir des connaissances existantes et dûment répertoriées. We can clearly see here the difference in approach compared to the previous step, since the expert system is established synthetically from existing knowledge and duly listed.

Le système expert délivre donc un diagnostic, ou un prédiagnostic, qui permet à l'opérateur de prendre les dispositions utiles, soit qu'il oriente le patient s'il n'est pas médecin, soit qu'il détermine une thérapie s'il est médecin. The expert system therefore delivers a diagnosis, or a pre-diagnosis, which allows the operator to make the necessary arrangements, either that he directs the patient if he is not a doctor, or that he determines a therapy if is a doctor.

Par ailleurs le système expert peut déterminer que les données qui lui sont disponibles sont insuffisantes et redemander au module 104 des compléments de détection, ou au module 105 une détection par rupture de modèle. On effectue alors une nouvelle itération de classification symbolique et d'expertise. In addition, the expert system can determine that the data available to it is insufficient and ask module 104 for additional detection, or module 105 for detection by model break. We then carry out a new iteration of symbolic classification and expertise.

En outre le système expert peut avoir d'autres entrées, telle qu'une entrée 110 permettant de lui fournir des données diverses comme l'âge ou le sexe du patient, et une entrée 111 pour appliquer les résultats d'autres examens cliniques, tels que ceux fournis par un électrocardiogramme. In addition, the expert system can have other entries, such as an entry 110 allowing it to provide various data such as the age or sex of the patient, and an entry 111 for applying the results of other clinical examinations, such as than those provided by an electrocardiogram.

On peut aussi utiliser la variante inverse, où les résultats de l'expertise seront envoyés à un système de diagnostic par électrocardiographie. One can also use the opposite variant, where the results of the expert opinion will be sent to a diagnostic system by electrocardiography.

Claims

1. Method for analyzing heart noise in which the heart noise is converted into electrical signals which are then analyzed, characterized in that it comprises the following steps - energy detection (104) to determine on the one hand the objective primary parameters of the signals, and on the other hand the qualitative parameters of these signals - symbolic classification (106) of these qualitative parameters - analysis of the objective primary parameters and of the parameters thus classified, by an expert system (107) to deliver a pre-diagnosis.

2. Method according to claim 1, characterized in that the energy detection (104) comprises a wavelet analysis.

3. Method according to any one of claims 1 and 2, characterized in that a symbolic network is used which is subjected to supervised learning from recordings characteristic of heart noise.

4. Method according to claim 3, characterized in that the symbolic network is a neural network (106).

5. Method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that an energy detection is performed - finer by breaking the model (105) on call from the expert system.

6. Method according to claim 5, characterized in that the rupture of the model calls for an autoregressive treatment (105).

7. Method according to any one of claims 5 and 6, characterized in that the parameters obtained by breaking the model (105) are applied to another neural network (116).

8. Method according to any one of claims 1 to 7, characterized in that one further introduces into the expert system patient characteristic data.

9. Method according to any one of claim 1 to 8, characterized in that one further introduces into the expert system the results of other examinations carried out on the patient (111).

10. Method according to claim 9, characterized in that these other examinations (111) include an electrocardiographic examination.

11. Use of the method according to any one of claims 1 to 10, characterized in that the data delivered by the expert system is directed to another diagnostic aid device.

12. Heart noise analysis device which comprises means for converting heart noise into electrical signals, characterized in that it further comprises - energy detection means (104) for determining on the one hand the parameters objective primary signals, and on the other hand qualitative parameters of these signals - means of symbolic classification (106) of these qualitative parameters s - an expert system (107) to analyze the objective primary parameters and the parameters thus classified, and to deliver the results of the heart noise analysis.

13. Device according to claim 12, characterized in that the energy detection means (104) comprise means - wavelet analysis.

14. Device according to any one of claims 12 and 13, characterized in that it comprises a symbolic network which has been subjected to supervised learning from recordings characteristic of heart noise.

15. Device according to claim 14, characterized in that the symbolic network is a neural network (106).

16. Device according to any one of claims 12 to 15, characterized in that it further comprises means for performing a finer energy detection by breaking the model (105) on call from the expert system.

17. Device according to claim 16, characterized in that the rupture of the model calls for an autoregressive treatment (105).

18. Device according to any one of claims 16 and 17, characterized in that the parameters obtained by breaking the model (105) are applied to another neural network (116).

19. Device according to any one of claims 12 to 18, characterized in that it further comprises means for introducing into the expert system data characteristic of the patient.

20. Device according to any one of claims 12 to 19, characterized in that it further comprises means for introducing into the expert system the results of other examinations carried out on the patient (111).

21. Device according to claim 20, characterized in that these means (111) are adapted to the results of an electrocardiographic examination.

22. Device according to any one of claims 12 to 21, characterized in that it further comprises means for directing the data delivered by the expert system to another diagnostic aid device.

23. Device according to any one of claims 12 to 22, characterized in that it comprises means for digitizing (103) the signals coming from a sensor (101) at a frequency less than or equal to 10KHz.

24. Device according to claim 23, characterized in that the sensor (101) is a hydrophone provided for passive sonars.