FR2821460A1 - Procede et dispositif de filtrage d'une serie rr issue d'un signal cardiaque, et plus particulierement d'un signal ecg - Google Patents

Abstract

Le procédé permet de filtrer une série RR qui est obtenue après échantillonnage d'un signal cardiaque analogique caractéristique du rythme cardiaque, et qui est constituée d'une pluralité d'échantillons (RR i ) définissant respectivement les intervalles de temps qui séparent deux battements cardiaques successifs. On détecte et on filtre automatiquement dans la série (RR) le ou les échantillons erronés, et pour détecter si un échantillon (RR, ) est erroné, on compare la valeur de cette échantillon (RR i ) de la série avec au moins un seuil autoadaptatif qui est calculé à partir de (N) échantillons de la série (RR) pris dans une fenêtre glissante. En particulier, un seuil de détection autoadaptatif est calculé à partir de la moyenne (M) et de l'écart-type (sigma) des N échantillons dans une fenêtre glissante.

Description

<Desc/Clms Page number 1>

PROCEDE ET DISPOSITIF DE FILTRAGE D'UNE SERIE RR ISSUE D'UN SIGNAL CARDIAQUE, ET PLUS PARTICULIEREMENT D'UN SIGNAL ECG La présente invention concerne le domaine du traitement numérique d'un signal bio-électrique analogique, qui est caractéristique du rythme cardiaque d'un être vivant, et qui est désigné dans le présent texte par les termes signal cardiaque ; il s'agit de préférence, mais de manière non exclusive, d'un signal électrocardiographique (ECG).

Dans ce domaine technique, l'invention a pour principaux objets un procédé et un dispositif de filtrage d'une série RR, obtenue par échantillonnage d'un signal cardiaque.

D'un point de vue physiologique, le coeur d'un être vivant, isolé de toute influence extérieure, se contracte automatiquement de façon très régulière comme un métronome, sous l'action du noeud sinusal qui génère un influx nerveux indépendant, et par là-même provoque une contraction spontanée du muscle cardiaque. Le coeur n'est toutefois pas isolé, mais est relié au Système Nerveux Autonome (SNA), par l'intermédiaire des systèmes parasympathique et sympathique. Ce système nerveux autonome influe sur l'activité du c ur : le système sympathique accélère le rythme cardiaque, tandis que le système parasympathique le ralentit. Ainsi, malgré une certaine autonomie, le coeur subit des influences du système nerveux autonome, ce qui permet notamment à l'organisme d'un être vivant d'adapter le rythme cardiaque en fonction de ses besoins, dans des limites toutefois raisonnables. On comprend en conséquence que l'analyse de l'évolution dans le temps du rythme cardiaque, et en particulier des variations du rythme cardiaque (variation des battements du coeur) permet d'obtenir une information importante sur l'activité du système cardiaque, et plus particulièrement sur

<Desc/Clms Page number 2>

l'activité du système nerveux autonome. Or la connaissance de l'activité du SNA peut être d'une aide précieuse dans l'élaboration d'un diagnostic de bon nombre de situations cliniques. Sur ce sujet, on pourra se référer par exemple à la publication ci-après : Lacroix D, Logier R., Kacet S., Hazard J-R, Dagano J. (1992) : Effects of nconsecuitve admnistration of central and peripheral anticholinergic agents on repiratory sinu arrhytmia in normal subjects, J. of the Autonomic Nervous System", Vol 39, pages 211-218
Pour étudier ces fluctuations du rythme cardiaque, on a déjà depuis 1970 développé différentes techniques d'analyse spectrale d'un signal qui représente l'évolution dans le temps du rythme (ou fréquence) cardiaque instantané, et qui est obtenu après échantillonnage d'un signal bio-électrique analogique, caractéristique du rythme cardiaque d'un être vivant, et dit par la suite signal cardiaque .

Pour acquérir ce signal cardiaque, différentes techniques d'acquisition invasives ou non invasives sont connues. Une technique invasive connue consiste par exemple à utiliser un capteur de pression sanglante relié à un cathéter introduit dans une artère. Parmi les méthodes non invasives connues, on trouve par exemple l'utilisation d'un capteur de pouls infrarouge, ou l'acquisition d'un signal électrocardiographique (ECG) au moyen d'un électrocardiographe. Cette dernière méthode d'acquisition d'un signal ECG est en pratique la plus couramment utilisée à ce jour, car outre son caractère non invasif, elle permet avantageusement d'obtenir un signal plus précis que celui obtenu par exemple au moyen d'un capteur de pouls infrarouge.

Le signal ECG est de manière connue constitué d'une succession de dépolarisations électriques dont l'allure est représentée sur la figure 3 annexée. L'onde P, qui correspond à la dépolarisation des

<Desc/Clms Page number 3>

oreillettes, présente une faible amplitude, et une forme de dôme. L'espace PQ traduit le temps de conduction auriculo-ventriculaire. Le complexe QRS reflète la contraction ventriculaire, et J'onde T la repolarisation ventriculaire. En pratique, on considère le pic R comme marqueur de la systole ventriculaire, c'est-à-dire du battement cardiaque .

En pratique, l'onde R étant le plus souvent la partie la plus fine et la plus ample du QRS, elle est généralement utilisée pour localiser ponctuellement le battement cardiaque avec une très bonne précision, en pratique de l'ordre du millième de seconde. Ainsi l'intervalle de temps entre deux ondes R successives caractérise de manière précise le temps séparant deux battements cardiaques successifs ; c'est la période du signal ECG, et l'inverse de cette période donne la fréquence cardiaque instantanée.

Pour construire automatiquement le signal, dit par la suite série RR , représentant l'évolution dans le temps du rythme cardiaque instantané, on échantillonne le signal ECG qui est un signal analogique (conversion analogique/numérique du signal ECG), et on traite le signal ECG numérique échantillonné, en détectant automatiquement les ondes R dans ce signal numérique. Une série RR est ainsi de manière usuelle, constituée d'une pluralité d'échantillons (ou points) (RR, ) successifs, chaque écahntillon (RR, ) correspondant à l'intervalle de temps, séparant deux ondes R successives du signal ECG.

Il faut toutefois souligner d'une part que l'on peut également utiliser les autres ondes de dépolarisation (P, Q, S ou T) du signal ECG pour caractériser la fréquence cardiaque, même si la précision de la mesure est moins bonne qu'en utilisant les ondes R. D'autre part, en fonction de la technique d'acquisition choisie, le signal cardiaque peut présenter une forme différente de celle précitée d'un signal ECG. En conséquence, dans le présent texte, le terme série RR ne se limite

<Desc/Clms Page number 4>

pas à la définition particulière précitée basée sur les ondes R d'un signal ECG, mais se définit d'une manière plus générale dans le cadre de la présente invention comme une série de plusieurs échantillons dits (RR,), obtenue après échantillonnage d'un signal cardiaque analogique qui est caractéristique du rythme cardiaque, chaque échantillon (RR, ) caractérisant l'intervalle de temps entre deux battements cardiaques successifs.

La série RR issue d'un signal cardiaque, et par exemple d'un signal ECG, en vue de son analyse spectrale, est de manière usuelle transposée dans le domaine fréquentiel, en utilisant différentes méthodes connues. La méthode la plus couramment utilisée consiste à calculer la transformée de Fourier discrète de la série RR. Une autre méthode connue consiste à calculer la transformée quadratique de Wigner-Ville de la série RR. Ces deux méthodes ne sont pas exhaustives, d'autres méthodes de calcul pouvant être utilisées.

En pratique, les perturbations dans le signal cardiaque, et en particulier dans un signal ECG, induisent, dans la série RR issue de ce signal cardiaque, des variations brutales de faible durée couramment appelées artefacts.

Les perturbations, à l'origine d'artefacts dans la série RR, peuvent être physiologiques et liées intrinsèquement à un dysfonctionnement momentané du système cardiaque ; il s'agit par exemple d'une extrasystole. Ces perturbations peuvent également être extérieures et non liées au fonctionnement du système cardiaque ; il s'agit par exemple d'un mouvement du patient altérant brièvement le signal de mesure.

Les artéfacts dans une série RR peuvent se traduire par un unique échantillon erroné ou par une pluralité d'échantillons successifs erronés. En pratique, un artéfact dans la série RR peut être assimilé à une impulsion de Dirac, et se traduit dans le domaine

<Desc/Clms Page number 5>

fréquentiel par un spectre continu rectangulaire à large bande. Par conséquent, dans l'hypothèse où on transposerait dans le domaine fréquentiel (par transformée de Fourier ou autre) une série RR, sans prendre au préalable de précautions particulières, la présence d'artefacts dans la sérié RR se traduirait dans le domaine fréquentiel par l'obtention d'un spectre fréquentiel de la série RR très perturbé, de forme rectangulaire de large bande, masquant le spectre du signal réel.

Pour cette raison, pour obtenir une information fréquentielle correcte, il est primordial d'éliminer les artéfacts avant de réaliser la transposition en fréquence. A ce jour, pour pallier l'inconvénient précité lié à la présence d'artéfacts dans la série RR, on procède de la manière suivante. Le signal cardiaque analogique, par exemple un signal ECG, est enregistré, numérisé, puis au moyen d'un algorithme connu, on construit automatiquement, et on sauvegarde en mémoire, une série RR de ce signal, en sorte d'en faire une analyse spectrale différée par rapport à l'enregistrement du signal cardiaque. Cette analyse spectrale différée est réalisée de la manière suivante. Dans une première étape, un opérateur réalise un filtrage manuel de la série RR.

A cet effet, la série RR sauvegardée en mémoire est affichée sur un écran pour l'opérateur, lequel détecte visuellement chaque échantillon erroné caractéristique d'un artefact ; l'opérateur sélectionne manuellement une ou plusieurs portions propres de la série RR exemptes d'artefact. Dans une seconde étape, la transposition en fréquence, par exemple par transformée de Fourier, est calculée uniquement sur la ou les portions propres sélectionnées manuellement par l'opérateur.

Un inconvénient majeur de la méthode de filtrage précitée est qu'elle nécessite une intervention humaine pour détecter les artefacts, et surtout pour sélectionner les portions propres de la série RR, ce

<Desc/Clms Page number 6>

qui la rend fastidieuse et relativement longue à mette en oeuvre ; cette méthode est de ce fait peu adaptée pour traiter des signaux cardiaques, sur des durées d'acquisition longues, et par exemple des durées d'acquisition d'une journée ou plus.

Un autre inconvénient de la méthode de filtrage précitée est qu'elle se traduit en pratique par une suppression de portions temporelles importantes dans la série RR, et de ce fait ne permet pas une analyse spectrale, sur toute la durée d'acquisition de ce signal cardiaque.

La présente invention a pour objet un nouveau procédé de filtrage d'une série RR qui est automatique et permet de pallier tout ou partie des inconvénients précités.

Selon l'invention, le procédé de filtrage d'une série RR se caractérise en ce qu'on détecte et on filtre automatiquement dans la série (RR) le ou les échantillons erronés, et en ce que pour détecter si un échantillon (RR, ) est erroné, on compare la valeur de cette échantillon (RR, ) de la série avec au moins un seuil auto-adaptatif qui est calculé à partir de (N) échantillons de la série (RR) pris dans une fenêtre glissante.

Dans une variante simplifiée de l'invention, le filtrage des échantillons erronés est obtenu en supprimant purement et simplement ces échantillons de la série RR.

Dans une variante préférée de réalisation, permettant avantageusement de limiter les pertes d'information temporelle, chaque échantillon erroné ou chaque succession d'échantillons erronés est filtré en étant remplacé dans la série RR, par un ou plusieurs échantillons corrigés RRk calculés par interpolation linéaire. Plus particulièrement, on teste si l'échantillon précédent RR,., est correct, et dans la négative on effectue une tentative d'interpolation linéaire avec l'échantillon RR, et on détecte automatiquement que

<Desc/Clms Page number 7>

l'échantillon RR est correct ou erroné en fonction du résultat de l'interpolation.

Le procédé de filtrage de l'invention peut être mis en oeuvre en temps différé par rapport à l'acquisition du signal cardiaque et à la construction de la série RR à partir du signal cardiaque enregistré.

Dans ce cas le procédé de filtrage est appliqué sur une série RR dont les points sont stockés en mémoire.

De préférence, et de manière avantageuse par rapport au procédé précité de l'art antérieur, le procédé de filtrage de l'invention peut également être mis en oeuvre en temps réel, au fur et à mesure de l'acquisition du signal cardiaque.

L'invention a ainsi pour autre objet un procédé d'acquisition et de traitement d'un signal cardiaque analogique, caractéristique du rythme cardiaque, et en particulier d'un signal ECG. Ce procédé est connu en ce qu'on enregistre le signal cardiaque, on numérise ce signal et on construit une série RR. De manière essentielle et nouvelle, on réalise un filtrage de la série RR en temps réel, au fur et à mesure de la construction de cette série, en mettant en oeuvre le procédé de filtrage précité de l'invention.

L'invention a également pour objet un système d'acquisition et de traitement en temps réel d'un signal ECG, lequel système comporte des électrodes de mesure permettant l'acquisition d'un signal ECG, et des moyens de traitement du signal ECG qui comprennent un convertisseur analogique/numérique permettant d'échantillonner le signal ECG, et une unité de traitement programmée recevant en entrée le signal issu du convertisseur ; l'unité de traitement est programmée pour construire automatiquement, à partir du signal délivré par le convertisseur, une série RR constituée d'une pluralité d'échantillons (RR,) définissant respectivement les intervalles de temps qui séparent deux battements cardiaques successifs, et pour filtrer la

<Desc/Clms Page number 8>

série RR conformément au procédé précité de l'invention.

D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description ci-après d'une variante préférée de réalisation d'un système d'acquisition et de traitement en temps réel d'un signal ECG, mettant en oeuvre le procédé de filtrage de l'invention, laquelle description est donnée à titre d'exemple non limitatif et en référence aux dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 représente de manière schématique les principaux éléments d'un système d'acquisition et de traitement fréquentiel d'un signal ECG conforme à l'invention, - la figure 2 est un synoptique des trois principaux modules fonctionnels du logiciel de traitement exécuté par l'unité de

traitement du système d'acquisition de la figure 1, - la figure 3 représente l'onde (PQRST) caractéristique d'un signal
ECG analogique, - la figure 4 représente un exemple de signal numérique ECG, obtenu après échantillonnage d'un signal ECG analogique, - la figure 5 représente la série RR construite à partir du signal de la figure 4, - les figures 6 à 9 illustrent respectivement quatre types de perturbations qui sont susceptibles d'être présentes dans une série RR, et qui sont détectées et filtrés par l'algorithme de filtrage de l'invention, - la figure 10 est un organigramme illustrant les principales étapes de la routine principale d'un exemple d'algorithme de filtrage conforme à l'invention, - la figure 11 est un organigramme illustrant les principales étapes d'une variante simplifiée d'une sous-routine d'interpolation qui est appelée par la routine principale de la

<Desc/Clms Page number 9>

figure 10, - et la figure 12 un organigramme illustrant les principales étapes d'une variante perfectionnée d'une sous-routine d'interpolation qui est appelée par la routine principale de la figure 10.

On a représenté sur la figure 1, un système d'acquisition et de traitement fréquentiel du rythme cardiaque. Ce système comporte : - des moyens usuels d'acquisition d'un signal ECG, comprenant plusieurs électrodes de mesure 1, et reliées en entrée à un moniteur électrocardiographique (ECG) 2, - des moyens 3 de traitement en temps réel du signal ECG délivré en sortie par le moniteur ECG 2.

Les moyens de traitement 3 du signal ECG comprennent un convertisseur analogique/numérique 4, et une unité de traitement programmée 5. L'entrée du convertisseur 4 est reliée à la sortie du moniteur ECG 2, et la sortie du convertisseur 4 est reliée à un port d'entrée de l'unité de traitement 5. Dans un exemple particulier de réalisation, non limitatif de l'invention, l'unité de traitement 5 est constituée par un micro-ordinateur, le convertisseur 4 étant relié à un port série RS232 de ce micro-ordinateur.

En fonctionnement, les électrodes 1 sont appliquées sur le corps d'un patient, et le moniteur ECG délivre en sortie de manière usuelle un signal électrique analogique, dit signal ECG, qui pour chaque battement cardiaque, à la forme du signal représenté à la figure 3. Ce signal ECG est numérisé par le convertisseur 4, avec une fréquence d'échantillonnage (f) prédéterminée, valant par exemple 256 Hz. Ce signal numérique (représenté sur la figure 4) est ensuite traité en temps réel par l'unité de traitement 5, au moyen d'un logiciel de traitement spécifique décrit en détail ci-après.

Signal analogique ECG/Figure 3
Le signal électrocardiographique (ECG), délivré en sortie par le

<Desc/Clms Page number 10>

moniteur électrocardiographique 2, est constitué d'un ensemble de dépolarisations électriques dont l'allure est donnée sur la figure 3.

L'onde P qui correspond à la dépolarisation des oreillettes, a une faible amplitude et une forme de dôme ; l'espace PQ qui traduit le temps de conduction auriculo-ventriculaire ; le complexe QRS reflète la contraction ventriculaire, et l'onde T la repolarisation ventriculaire. En pratique on considère l'onde R comme marqueur de la systole ventriculaire, ou du battement cardiaque .

L'intervalle RR/figure 4 L'intervalle RR correspond au temps séparant deux battements cardiaques, c'est la période instantanée du signal, et son inverse donne la fréquence cardiaque instantanée. L'onde R, étant le plus souvent la partie la plus fine et la plus ample du QRS, permet de localiser ponctuellement le battement cardiaque avec une très bonne précision (de l'ordre du millième de seconde).

L'enregistrement de la succession des ondes R, à partir du signal ECG, permet de construire la série RR et de l'analyser dans le domaine fréquentiel.

Synoptique général du logiciel de traitement du signal ECG numérisé
On a représenté sur la figure 2, les trois principaux modules fonctionnels 7,8, 9 du logiciel de traitement du signal ECG numérisé. Le premier module 7 est alimenté en entrée et en temps réel avec les données numériques successives constitutives du signal ECG numérisé 6, et délivrées par le convertisseur analogique numérique 4. Ces données sont formées, pour chaque échantillon résultant de la conversion numérique du signal analogique ECG, de l'amplitude instantanée ECG, du signal ECG, et de l'instant t, d'échantillonnage (t, = n/f, avec n, numéro d'échantillon et f représentant la fréquence d'échantillonnage du convertisseur 4).

Le premier module 7 est conçu pour détecter automatiquement chaque pic R, successif dans le signal numérique 6, et pour construire

<Desc/Clms Page number 11>

automatiquement une série RR à partie de ce signal. En sortie, ce module 7 délivre successivement dans le temps, les points RR, successifs de la série RR. La valeur de chaque point RR, est égale à l'intervalle de temps (5t,) (exprimé en multiple de la fréquence d'échantillonnage f) séparant un pic R, du pic suivant R, +1 (dans une autre variante il pourrait s'agir du pic précédent R, J. Sachant que le module 7 réalisant la fonction précitée de détection des pics R, et de construction de la série RR est par ailleurs déjà connu, il ne sera pas plus amplement décrit dans le présent texte.

Le deuxième module 8 désigné filtre RR est conçu en sorte de mettre en oeuvre automatiquement le procédé de filtrage de l'invention. Ce module 8 qui constitue la partie essentielle du système au regard de l'invention sera décrit en détail ultérieurement. En sortie, ce module 8 délivre en temps réel, une série RR corrigée.

Le troisième module 9 réalise l'analyse spectrale de la série RR corrigée. Ce module 9 étant par ailleurs déjà connu en soit, il ne sera pas décrit en détail. Ce module 9 calcule d'une manière générale la densité spectrale de puissance de la série RR. A cet effet, ce module transpose la série RR (temporelle) dans le domaine fréquentiel, par exemple en calculant la transformée de Fourier rapide discrète de cette série, dans des fenêtres temporelles prédéfinies, pondérées au moyen d'une fenêtre de pondération prédéfinie. Il peut s'agir selon la réalisation envisagée d'une fenêtre de pondération rectangulaire, ou encore par exemple d'une fenêtre de pondération de Kaiser,
Hamming ou Bartlett. Egalement, les fenêtres temporelles de calcul peuvent être prédéfinies et fixes, ou il peut s'agir d'une fenêtre temporelle de calcul, de taille prédéterminée, que l'on fait glisser dans le temps. Dans un exemple précis de réalisation, donné à titre non limitatif, l'analyse spectrale est effectuée sur une fenêtre temporelle glissante de 256 secondes, appliquée sur la série RR, et soumise à une

<Desc/Clms Page number 12>

pondération de Kaiser pour limiter les effets de bord dus au fenêtrage. Dans cette fenêtre pondérée, on calcule la Transformée de Fourier Rapide (TFR) de la série RR, et on obtient la courbe de densité spectrale de puissance entre 0 et 2hz (conformément au théorème de Shannon).

Selon une caractéristique additionnelle, le module 9 calcule également, à partir de la courbe de densité spectrale obtenue, les puissance spectrales (aires sous la courbe de densité spectrale) entre des bornes de fréquences prédéterminées (éventuellement réglables par un utilisateur). Ces calculs de puissance spectrale constituent un moyen d'investigation et d'analyse de la régulation cardiaque par le Système Nerveux Autonome (SNA). Dans un exemple précis de réalisation, non limitatif, le module 9 était conçu pour calculer une puissance spectrale basse fréquence (PS-BF) sur une plage de fréquences comprise entre 0,039 HZ et 0,148Hz, et une puissance spectrale haute fréquence (PS-HF) sur une plage de fréquences comprise entre 0,148HZ et 0,4Hz. La puissance spectrale basse fréquence (PS-BF) permettait d'estimer les tonus sympathique et parasympathique, tandis que puissance spectrale haute fréquence (PS-
HF) permettait d'estimer le tonus parasympathique.

Module 8/Filtre RR
En situation de routine clinique, le signal ECG analogique est soumis à différents types de perturbations (extrasystoles, mouvements du patient,...) qui induisent des variations brutales dans la série RR donnant une évaluation erronée de l'analyse spectrale.

La présence d'une simple perturbation (artefact) dans la série RR peut être interprétée comme une impulsion de Dirac (pic considéré comme infiniment ample et infiniment bref), ce qui se traduit dans le domaine fréquentiel par un spectre continu rectangulaire à large bande.

<Desc/Clms Page number 13>

Ce type d'impulsion génère un spectre très perturbé de forme rectangulaire de large bande, qui masque le spectre du signal réel. De plus, quand on utilise une fenêtre d'analyse spectrale glissante (module 9), la durée de l'influence de ce spectre rectangulaire durera tant que cette impulsion sera visible dans la fenêtre d'analyse. Pour obtenir une information fréquentielle correcte, il est donc primordial de détecter et d'éliminer toutes les perturbations de la série RR.

L'algorithme de filtrage du module 8, qui est détaillée ci-après, permet de remédier à ce problème, en détectant automatiquement toute variation aberrante de la fréquence cardiaque instantanée et reconstruisant la série RR par interpolation linéaire tout en conservant le temps réel d'enregistrement.

Afin de détecter au mieux ces perturbations il est important, dans un premier temps, d'en connaître les caractéristiques. Ainsi, on peut dénombrer quatre types de perturbations correspondant aux erreurs de détection du complexe QRS. i perturbât/on///gure 6/erreur de détection par manquement d'un pic R
Le programme de construction de la série RR (module 7) peut détecter deux pics successifs (a) et (b), en déduire l'intervalle RR, (égal au temps écoulé entre les deux pics), puis manquer la détection du pic (c) et détecter le pic (d). Le programme de construction en déduit un deuxième intervalle RR2 entre les pics (b) et (d), d'une grandeur environ double de celle de RR,. Ce manquement dans la détection du pic (c) se manifeste sur la courbe RR = f (t) par un pic de forte amplitude.

2ème type de perturbation 1 figure 7 1 erreur de détection par excès Le programme de construction de la série RR (module 7) peut détecter des faux pics R (grande onde T, artéfacts,...) et déduire de faux intervalles RR plus petits. Ce phénomène engendre un pic de faible

<Desc/Clms Page number 14>

durée sur la courbe RR = f (t).

3"'type de perturbation/figure 8/coupure de recueil de signal Des phénomènes extérieurs peuvent causer un arrêt provisoire de la détection du complexe QRS (décollement de l'électrode,...), dès lors, le programme d'acquisition attend l'arrivée du prochain complexe QRS. Dès qu'il détectera un nouveau QRS il calculera un RR très grand (égal au temps de coupure) qui engendrera un pic de très forte amplitude sur la courbe RR = f (t).

Ce type de perturbation est équivalent à une succession de

perturbations du 1"type (erreur par manquement d'un pic R).

4ème type de perturbation/figure 91 extrasystole Il s'agit de perturbation d'ordre physiologique : les extrasystoles provoquent des contractions cardiaques prématurées et suivies d'un repos compensateur.

ALGORITHME DE FILTRAGE DE LA SERIE RR (figures 10 et 11) L'algorithme de filtrage du module 8 se décompose en deux routine - une routine principale qui détermine automatiquement si un point RR, de la série RR est ou non un point erroné ; la figure 10 représente l'organigramme général de cette routine principale, désignée FILTRE RR , - Une routine secondaire, qui est appelée par la routine principale, et qui d'une manière générale, permet principalement de reconstruire par interpolation linéaire la série
RR, pour les (RRj) erronés qui ont été détectés ; la figure 11 représente l'organigramme général de cette routine secondaire, désignée Tentative d'interpolation .

Routine principale : FILTRE RR}}/figure 10 Description générale : Au regard de l'invention, cette routine principale qui permet la détection automatique des échantillons erronés de la série RR est la plus importante du module de filtrage 8.

<Desc/Clms Page number 15>

Pour comprendre le principe de fonctionnement de la détection, il convient au préalable de comprendre que l'on peut en pratique être confronté à différentes morphologies de série RR : une série RR peut par exemple présenter une faible variabilité, auquel cas un point RR, erroné sera d'autant plus facilement détecté que son amplitude est forte ; une série RR peut au contraire présenter une forte variabilité, auquel cas un point RR, erroné sera plus difficile à détecter.

Afin de pouvoir tenir compte de cette variabilité d'une série RR,

l'algorithme de filtrage est de type auto-adaptatif, c'est-à-dire calcule des seuils de détection dont la valeur dépend de la variabilité de la série RR : les seuil de détection calculés seront élevés pour les séries RR à forte variabilité ; les seuils de détection calculés seront plus faibles pour les séries RR à faible variabilité.

Egalement, tel que cela apparaîtra plus clairement ci-après, chaque seuil de détection n'est pas calculé sur l'ensemble de la série, mais dans une fenêtre temporelle glissante comportant un nombre d'échantillons prédéterminés (N).

Description détaillée : Les variables de l'organigramme de la figure 10 sont les suivantes : N : entier paramétrable définissant le nombre d'échantillons utilisé pour le calcul des seuils auto-adaptatifs S1 et S2 ; Plus la valeur de N est faible, et plus la détection des RR, erronés est fine, mais plus le temps de calcul est long. Il revient à l'homme du métier de trouver le

meilleur compromis entre le temps de calcul et la qualité de la détection. Dans un exemple précis de réalisation, donné à titre indicatif uniquement, N valait 20.

RR : intervalle de temps R-R exprimé en ms. RR, : intervalle de temps R-R en cours de traitement.

RR, 1 : intervalle de temps R-R précédent.

<Desc/Clms Page number 16>

RR, : dernier intervalle de temps R-R correct.

M : moyenne des N échantillons RR de la fenêtre glissante. o : Ecart-type des N échantillons RR de la fenêtre glissante.

La première étape d'initialisation (figure 10/étape 101) consiste à charger dans une liste d'attente, par exemple de type FIFO, N

premiers échantillons RR ; On initialise ainsi une fenêtre de calcul, ayant une taille de N échantillons RR successifs. Dans cette fenêtre de

N R calcul initiale, on calcule la moyenne (M) [M =V-L] et l'écart-type N I - M) 2 y, (RRI ~ M) 2 (cr) de ces N échantillons RR initiaux [c'=1-'------] afin de N-l

déterminer les seuils de détection initiaux.

Ensuite, on traite de manière itérative chaque nouveau point RR, (étapes 102 à 119) en sorte de déterminer automatiquement l'état de ce point RR,, cet état pouvant être correct , erroné , ou indéterminé . La méthode de détermination de l'état d'un RR, dépend de l'état du RR,-, précédent (test 103 ou 109).

Cas où RR, est correct (test 103 positif) On compare l'échantillon courant RR, avec deux seuils de détections auto-adaptatifs S1 et S2 (test 104), qui sont calculés à partir des moyenne (M) et écart-type (cm). Ce seuillage auto-adaptatif permet une première détection de points suspects, quelle que soit la variabilité de la série RR.

Des études effectuées sur des séries RR à forte variabilité montrent que les points constituant la série RR sont distribués selon une courbe de Gauss et suivent une loi normale. On peut en conclure que toutes les perturbations se situent en dehors de l'intervalle [M +/-

2cr], ainsi que 5% des valeurs correctes qui correspondent aux extremums corrects de la distribution. En conséquence, dans une

<Desc/Clms Page number 17>

variante préférée de réalisation de l'invention, les seuils autoadaptatif 51 et S2 sont donnés par les formule suivantes : S1=M-2o S2 = M + 2o

Si l'échantillon RR, est dans l'intervalle [S1 ; S2], il est détecté d'emblée comme correct , et on fait glisser d'un échantillon la fenêtre de calcul (étape 105/ mise à jour fenêtre de calcul ). En pratique, ce glissement de la fenêtre de calcul se traduit par exemple par l'entrée dans la liste d'attente, contenant les N derniers échantillons corrects, de l'échantillon correct RR,, et par la sortie de l'échantillon le plus ancien dans la liste (c'est-à-dire l'échantillon R1-N). Les nouvelle valeurs de moyenne (M) et d'écart-type (o) dans cette nouvelle fenêtre sont

alors calculées, en vue du calcul des seuils auto-adaptatif S1 et S2 lors de l'itération suivante.

En revanche, si l'échantillon RR, est en dehors de l'intervalle [S1 ; S2], cet échantillon peut soit en définitive être effectivement erroné, soit être correct (point faisant partie des 5% qui correspondent aux extremums corrects de la distribution de Gauss). La discrimination entre ces deux type d'échantillon est effectuée automatiquement au moyen des TEST 1 et TEST2 décrits ci-après, qui permettent de tenir compte des morphologies particulières des perturbations.

Si l'échantillon RR, est en dehors de l'intervalle [S1 ; S2], l'algorithme de filtrage applique un premier test complémentaire (TEST1), qui permet soit de caractériser d'emblée que l'échantillon est erroné , soit de caractériser temporairement cet échantillon comme étant indéterminée .

"Test 1" (étape 106/figure 10) : Ce test est utilisé pour déterminer si l'échantillon RR, est le résultat d'une erreur de détection de l'onde R [erreur de détection par manquement d'un pic R (1 es 3ems perturbations précitées) ou erreur

<Desc/Clms Page number 18>

de détection par excès/2 perturbation précitée)]. Il réunit donc les deux conditions C1 et C2 suivantes, à savoir : C1 (erreur de détection par manquement d'un pic R) :
RR, > = (2. RR) - 20% (RR) C2 (erreur de détection par excès) : RR, < = (RR,/2) +20% (RR,)

Le Test1 se traduit donc par l'expression : (RR, 1, 8. RR,) ou (RR, , 7. RRJ.

Dans les formules ci-dessus RR, désigne le dernier RR dans le temps qui a été caractérisé comme étant correct.

Cas où RR n'est pas correct (test 103 négatif) L'algorithme de filtrage teste si le RRi est erroné ou non (étape 109). Dans l'affirmative, l'algorithme de filtrage exécute automatiquement la sous-routine tentative d'interpolation)}.

Dans la négative, l'algorithme de filtrage vérifie (figure 10/étape 111) si l'échantillon courant RR, se trouve dans l'intervalle [S1, S2]. Dans l'affirmative, l'échantillon RR, est caractérisé comme étant correct , de même que tous le échantillons précédents R@-1,... qui étaient caractérisés temporairement comme étant indéterminés (figure 10 /étape 112). Ensuite, de manière similaire à l'étape 105 précédemment décrite, l'algorithme fait glisser la fenêtre de calcul d'un échantillon ( entrée dans la liste d'attente de l'échantillon correct RR,, et sortie de l'échantillon le plus ancien, c'est-à-dire l'échantillon R, -N). Les nouvelles valeurs de moyenne (M) et d'écart-type (o) dans cette nouvelle fenêtre sont alors calculées, en vue du calcul des seuils autoadaptatif S1 et S2 lors de l'itération suivante.

Si l'échantillon RR, se trouve en dehors de l'intervalle [S1, S2] (test 111 négatif), l'algorithme applique de nouveau le Test 1 (figure 10/ étape 113). Si ce test est négatif, l'algorithme applique un second test dit Test2 (figure 10/étape 115).

<Desc/Clms Page number 19>

Test 2 (étape 115/figure 10) : Ce test est utilisé pour déterminer si les échantillons RR, et Ru, (qui est aussi le dernier RR classé en indéterminé) sont le résultat d'une extrasystole (3"'type de perturbation). En effet, du fait de sa

morphologie, la détection de ce type de perturbation nécessite au moins deux points. Pour permettre la détection de ce type particulier de morphologie, le Test2 est le suivant : [RR, > (M + 2 o) et RR,., 0, 9 (RRJ].

Si le Test2 est positif, RRi-1 et RRi sont caractérisés comme étant erronés (figure 10/étape 116). Si ce test est négatif, l'algorithme teste le nombre de points indéterminés en attente (figure 10/étape 117).

Test du nombre de points indéterminés en attente (figure 10/étape 117) : Ce test est utilisé pour éviter qu'un trop grand nombre de points indéterminés ne s'accumulent inutilement dans le cas d'un changement durable de la fréquence cardiaque. Dans un exemple

précis de réalisation, donné à titre indicatif uniquement, le nombre maximal de points indéterminés en attente valait 5.

Si ce test est positif, RRi est indéterminé (figure 10/étape 118). Si

ce test est négatif, le points indéterminé en attente le plus ancien est renvoyé comme correct et RRi est indéterminé . Ensuite, de manière similaire à l'étape 105 précédemment décrite, l'algorithme met à jour la fenêtre de calcul et calcule les nouvelles valeurs de S1 et S2 (figure 10/étape 119).

Routine secondaire : tentative d'interpolation /figure 11 Cette routine est exécutée chaque fois que l'échantillon RR, ,, qui précède l'échantillon RR, en cours de test, a été caractérisé lors de l'itération précédente comme étant erroné (figure 10/test 109 positif).

<Desc/Clms Page number 20>

Dans la variante de la figure 11, cette routine (étape 121) calcule des échantillons corrigés RRk par interpolation linéaire entre l'échantillon RR, et l'échantillon RR,, c'est-à-dire le dernier échantillon qui a été caractérisé comme étant correct. Lorsque l'interpolation linéaire est réussie (test 122 positif), l'échantillon RR, est caractérisé

comme correct , et dans le cas contraire il est caractérisé comme étant erroné.

Algorithme d'interpolation linéaire (étape 121) : Cet algorithme se décompose en deux étapes.

Dans une première étape, cet algorithme calcule les points corrigés RRk.

A cet effet, il calcule l'équation de la droite passant par les deux points (RRi et RRc), soit :
RR, = a. Ti + b, avec b = RRc (dernier point correct avant la perturbation) a = (RRd-RRc)/T
RRd : premier point correct après la perturbation
T : temps de perturbation (somme des points à remplacer + RRd) Ainsi chaque point reconstitué par interpolation linéaire peut s'écrire : RRk= [a. (oak-iRRi) +b]/ (1-a) Initialisation : RRi = b/ (1-a) Le calcul exposé ci-dessus est effectué jusqu'à ce que le temps d'interpolation (somme des RRk) soit le plus proche possible de T.

Dans une deuxième étape, l'algorithme effectue une correction des points RRk. En effet, les intervalles RR sont exprimés en ms. Les RRk sont donc des valeurs entières arrondies. Ces arrondis sont susceptibles de changer le temps total de la zone reconstituées proportionnellement au nombre de points erronés. La correction consiste à calculer la différence induite (somme des points erronés-somme des points reconstitués) et à distribuer sur chaque nouveau point une portion de cette différence. Cette deuxième étape constitue un perfectionnement, et pourrait ne pas être

<Desc/Clms Page number 21>

mise en oeuvre dans une variante de réalisation plus simple.

Test l' (figure 11/étape 122) : Ce test vérifie si le premier échantillon corrigé de l'interpolation est égale à l'échantillon RR, avec une tolérance de +/-10% et si le dernier échantillon corrigé de l'interpolation est égale à l'échantillon RR,, avec une tolérance de +/-10%. Le test est positif (interpolation réussie) lorsque les deux conditions précitées sont remplies.

La figure 12 représente un organigramme d'une variante perfectionnée de mise en oeuvre de la routine secondaire ( tentative d'interpolation ). Dans cette variante perfectionnée, on ne réalise pas d'emblée une interpolation linéaire entre l'échantillon RR, et

l'échantillon RRc, mais on commence par réaliser une interpolation linéaire entre l'échantillon RR, et le dernier point caractérisé comme indéterminé (étape 128). Si l'interpolation n'est pas réussie ( test' négatif), on recommence avec l'avant dernier échantillon caractérisé comme indéterminé (étape 129), etc.

C'est seulement dans le cas où toutes les tentatives d'interpolation avec les échantillons indéterminés ont échoué que l'on réalise une tentative d'interpolation avec RRc (figure 12/étape 130). Si cette dernière tentative échoue à son tour, RRi est caractérisé comme étant erroné . Cette technique présente l'avantage de ne modifier qu'un minimum d'échantillons. En effet, dans le cas d'une interpolation réussie, seuls les échantillons erronés et indéterminés survenus après l'échantillon utilisé pour cette interpolation et avant RRi sont remplacés par les RRk. Tous les autres échantillons indéterminés en attente sont renvoyés comme corrects .

Egalement, dans la variante de la figure 12, on réalise un test initial (étape 125) sur le nombre de points erronés en file attente (point erronés en attente de reconstruction). La variable Nbmax caractérise ce nombre maximum de points erronés en file d'attente. Sa

<Desc/Clms Page number 22>

valeur est ajustable par l'utilisateur. Elle permet de tenir compte des fortes accélérations ou décélérations du rythme cardiaque (exemple chez le nouveau né les variations sont plus fortes). De façon générale, ce paramètre permet de régler la longueur maximale autorisée d'une zone de perturbation. Au delà de cette longueur, tous les points indéterminés et erronés en attente sont renvoyés comme corrects.

Claims (10)

REVENDICATIONS

1. Procédé de filtrage d'une série RR qui est obtenue après échantillonnage d'un signal cardiaque analogique caractéristique du rythme cardiaque, et qui est constituée d'une pluralité d'échantillons (RR,) définissant respectivement les intervalles de temps qui séparent deux battements cardiaques successifs, caractérisé en ce qu'on détecte et on filtre automatiquement dans la série (RR) le ou les échantillons erronés, et en ce que pour détecter si un échantillon (RR, ) est erroné, on compare la valeur de cette échantillon (RR, ) de la série avec au moins un seuil auto-adaptatif qui est calculé à partir de (N) échantillons de la série (RR) pris dans une fenêtre glissante.

2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la fenêtre glissante comprend les N échantillons (RR, N,..., RR. J qui précèdent l'échantillon RR, testé.

3. Procédé selon la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce qu'un seuil de détection auto-adaptatif est calculé à partir de la moyenne (M) et de l'écart-type (cr) des N échantillons de la fenêtre glissante.

4. Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce qu'on détecte automatiquement qu'un échantillon RR, n'est pas erroné (échantillon correct) lorsque cet échantillon est compris dans l'intervalle [51, S2], S1 et S2 étant deux seuils auto-adaptatifs calculés à partir de la moyenne (M) et de l'écart-type (o) des N échantillons de la fenêtre glissante.

5. Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que : (S1 = M-2o) et (S2=M+2a).

6. Procédé selon la revendication 5 caractérisé en ce qu'on détecte qu'un échantillon est erroné lorsque cet échantillon est en dehors de l'intervalle [S1, S2], et lorsque l'un des deux tests ci-après est positif : Test 1 : (RR, 1, 8. RR) ou (RR. 0, 7. RR,),

<Desc/Clms Page number 24>

Test 2 : RR, (M + 2 o) et RR,., 0, 9 (RR, RR, étant le dernier échantillon de la série RR qui a été détecté comme étant correct.

7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6 caractérisé en ce qu'on remplace dans la série RR chaque échantillon ou chaque succession d'échantillons erronés, par un ou plusieurs échantillons corrigés RRk calculés par interpolation linéaire.

8. Procédé selon la revendication 7 caractérisé en ce qu'on teste si l'échantillon précédent RR,. est correct, et dans la négative on effectue une tentative d'interpolation linéaire avec l'échantillon RR, et on détecte automatiquement que l'échantillon RR, est correct ou erroné en fonction du résultat de l'interpolation.

9. Procédé d'acquisition et de traitement d'un signal cardiaque analogique, caractéristique du rythme cardiaque, selon lequel on enregistre le signal cardiaque, on numérise ce signal et on construit une série RR, caractérisé en ce qu'on réalise un filtrage de la série RR en temps réel, au fur et à mesure de la construction de cette série, en mettant en oeuvre le procédé de l'une quelconque des revendications 1 à 8.

10. Système d'acquisition et de traitement en temps réel d'un signal ECG, lequel système comporte des électrodes (1) de mesure permettant l'acquisition d'un signal ECG, et des moyens de traitement du signal ECG, caractérisé en ce que les moyens de traitement comprennent un convertisseur analogique/numérique (4) permettant d'échantillonner le signal ECG, et une unité de traitement programmée (5) recevant en entrée le signal issu du convertisseur (4), et en ce que l'unité de traitement (5) est programmée pour construire automatiquement, à partir du signal délivré par le convertisseur (5), une série RR constituée d'une pluralité d'échantillons (RR, ) définissant respectivement les intervalles de temps qui séparent deux battements

<Desc/Clms Page number 25>

cardiaques successifs, et pour filtrer la série RR conformément au procédé des revendications 1 à 8.