FR3053237A1 - Dispositif de detection d'au moins un trouble du rythme cardiaque - Google Patents
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Abstract
L'invention concerne un dispositif (DV3) de détection d'un trouble du rythme cardiaque d'un sujet, comprenant un canal (CH1) d'acquisition d'un signal photopléthysmographique (S1), et au moins un canal (CH2) d'acquisition d'un signal électrocardiographique (S2). Un processeur (P3) est configuré pour détecter un trouble du rythme cardiaque dans le signal photopléthysmographique (S1) et dans le signal électrocardiographique (S2).
Description
Titulaire(s) : UNIVERSITE D'AIX-MARSEILLE Etablissement public,CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE Etablissement public, ASSISTANCE PUBLIQUE - HOPITAUX DE MARSEILLE Etablissement public.
Demande(s) d’extension
Mandataire(s) : OMNIPAT Société anonyme.
DISPOSITIF DE DETECTION D'AU MOINS UN TROUBLE DU RYTHME CARDIAQUE.
L'invention concerne un dispositif (DV3) de détection d'un trouble du rythme cardiaque d'un sujet, comprenant un canal (CH1) d'acquisition d'un signal photopléthysmographique (S1 ), et au moins un canal (CH2) d'acquisition d'un signal électrocardiographique (S2). Un processeur (P3) est configuré pour détecter un trouble du rythme cardiaque dans le signal photopléthysmographique (S1 ) et dans le signal électrocardiographique (S2).
FR 3 053 237 - A1
Dispositif de détection d'au moins un trouble du rythme cardiaque
La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détection d'un trouble du rythme cardiaque d'un sujet humain ou animal, à partir d'un signal physiologique contenant une information sur le rythme cardiaque du sujet.
La présente invention concerne plus particulièrement mais non exclusivement la réalisation d'un dispositif portatif permettant d'assurer une veille continue de l'activité cardiaque d'un sujet.
Il existe à ce jour un besoin réel d'un dispositif permettant de relever en temps réel les paramètres vitaux d'une personne afin de prévenir tous risques potentiels de santé, en particulier les risques cardiaques. Il existe notamment un réel besoin de dépistage de la fibrillation auriculaire. La fibrillation auriculaire est l'arythmie cardiaque la plus fréquente, responsable d'un grand nombre d'admissions hospitalières pour problèmes rythmiques. On estime qu'une personne sur 6 de plus de 40 ans connaîtra cette arythmie, qui concerne actuellement plusieurs millions de sujets. Sa prévalence dans la population augmente avec l'âge, atteignant 1,5% au-delà de 50 ans et plus de 20% au-delà de 80 ans. La fibrillation auriculaire est également responsable de 10 à 15% de l'ensemble des AVC et de 25% des AVC après 80 ans. Dans près d'un tiers des cas, la fibrillation auriculaire est asymptomatique, se comportant comme un véritable tueur silencieux. Du fait du vieillissement de la population, le dépistage de la fibrillation auriculaire constitue un enjeu majeur de santé publique.
Il n'existe sur le marché aucun dispositif s'adressant au grand public et assurant des fonctions de surveillance cardiaque d'une manière pouvant être considérée comme fiable sur le plan médical. Divers dispositifs portatifs, tel des montres équipées de moyens d'acquisition d'un signal photopléthysmographique, permettent de mesurer le rythme cardiaque mais ne sont pas capables de diagnostiquer en temps réel la survenance d'un trouble du rythme. Leur degré de pertinence médicale est donc très faible voire inexistant. Par ailleurs, des équipements spécialisés tels que le Home Health Hub commercialisé par la société Lreescale ou le Body Guardian ® Heart développé par les sociétés Preventice et STMicroelectronics, s'adressent à des patients atteints d'arythmies cardiaques. Des données biométriques sont transmises à un médecin en dehors de l'environnement hospitalier, permettant ainsi aux patients d'exercer une activité normale quotidienne tout en bénéficiant d'une surveillance continue.
Sur les sujets à risque, un relevé de l'électrocardiogramme ou ECG est généralement pratiqué à l'aide d'un enregistreur événementiel dit Holter, ou d'une version portative de celui-ci, dite Holter-ECG. Un enregistrement Holter-ECG dure classiquement 24h. Il présente l'avantage de permettre la surveillance d'un patient hors du milieu hospitalier mais ne peut être utilisé au quotidien par la population.
Le cœur est un muscle qui se contracte selon un rythme relativement régulier. Chaque battement normal est initié par un signal électrique généré par le tissu électrogénique cardiaque et véhiculé par le système de conduction du cœur. Le signal ECG est constitué d'une succession de dépolarisations électriques se traduisant par l'apparition d'ondes P, Q, R, S, T, U dont l'allure est représentée sur la figure 3. L'onde P, qui correspond à la dépolarisation des oreillettes, présente une faible amplitude. L'intervalle PQ 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 le pic R comme marqueur de la systole ventriculaire, c'est-à-dire du battement cardiaque. L'onde R constitue le pic le plus fin et de plus grande amplitude du signal ECG, et est généralement utilisée pour marquer l'instant du battement cardiaque avec une très bonne précision.
Pour automatiser la détection et l'identification d'un trouble du rythme et ainsi remplacer l'œil exercé du médecin, diverses méthodes ont été proposées telles que celles consistant à analyser la morphologie du signal ECG, notamment de l'onde P et du complexe QRS. Par exemple, la fibrillation auriculaire observée sur un électrocardiogramme est caractérisée par le remplacement des ondes P par des oscillations rapides (appelées ondes de fibrillation) de taille, forme et fréquence de survenue variables, associées à un rythme ventriculaire irrégulier souvent rapide lorsque la conduction atrioventriculaire est intacte.
D'autres méthodes proposent une caractérisation de l'ECG par classification de l'intervalle RR au moyen de méthodes d'intelligence artificielle (Réf. 1). La détection des pics R permet en effet de former des séries temporelles dont l'élément constitutif est l'intervalle RR, soit le temps entre deux pics R successifs. Pour construire une série temporelle d'intervalles RR, le signal ECG est échantillonné, numérisé puis analysé pour détecter les ondes R. Une série temporelle d'intervalles RR est ainsi constituée d'une pluralité d'intervalles RR successifs (...RRi-1, RRi, RRi+1...) comme illustré sur la figure 3, chaque intervalle RR correspondant à l'intervalle de temps séparant deux ondes R successives du signal ECG.
L'article Automatic Détection of Atrial Fibrillation Using R-R Interval Signal (Réf. 2) propose d'utiliser les opérateurs mathématiques VAI et VLI, SD1 et SD2 pour distinguer des séries temporelles en rythme sinusal de séries temporelles présentant une fibrillation auriculaire. Un graphique de dispersion (scatter plot), dit graphique de Lorenz ou de Poincaré, dont l'abscisse est l'intervalle RR (RRi) et l'ordonnée l'intervalle RR suivant (RRi+1) de la série temporelle, permet de représenter des intervalles RR successifs comme des nuages de points dans lesquels on cherche à distinguer ceux rattachés à des sujets en rythme sinusal et ceux rattachés à des sujets présentant une fibrillation auriculaire.
Mais il est également admis que l'analyse seule des séries temporelles ne permet pas d'identifier de manière fiable un trouble du rythme. Ainsi, le document US 7,941,207 propose d'ajouter, à la détection des intervalles RR, une étape de détection des contractions ventriculaires. Le document US 8,155,735 propose de prédire la survenue d'une fibrillation auriculaire par classification d'intervalles RR issus d'un signal ECG ainsi qu'à partir de caractéristiques additionnelles comme la transformée en ondelettes du signal ECG et la morphologie de l'onde P (largeur et hauteur).
Toujours dans le cadre d'une détection de la fibrillation auriculaire par classification des intervalles RR, le document US 8,019,407 propose de comparer les intervalles RR et les variations dRR des intervalles RR au moyen d'un graphique de dispersion dans lequel ceux-ci sont placés en abscisse et en ordonnée. Un tel graphique permet de faire apparaître des nuages de points (clusters) de géométries différentes selon que les intervalles RR successifs sont en rythme sinusal ou présentent un trouble du rythme. Plus particulièrement, ce document suggère une analyse multivariée de la topographie de ces nuages de points, en vue de leur classification au moyen d'un réseau de neurones artificiels ou d'un procédé à logique floue. Les critères de classification proposés (metrics) sont purement graphiques et comprennent le nombre NZCEL de cellules RdR du graphique comportant au moins un point, le nombre NZCOL de colonnes de cellules RdR comportant au moins un point, le nombre NZROW de lignes de cellules RdR comportant au moins un point, le nombre NPEAK de cellules comportant un nombre de points supérieur à un seuil, la distance de trajectoire XDIST du nuage de points le long de l'axe RR, soit la différence maximale entre deux intervalles RR, la distance de trajectoire YDIST du nuage de points le long de l'axe dRR, soit la différence maximale entre deux variations dRR, la distance maximale DGMAX par rapport à un centre global du nuage de points, la distance maximale DPMAX par rapport à un centre positif déterminé à partir de tous les dRR de valeur positive, et la distance maximale DNMAX par rapport à un centre négatif déterminé à partir de tous les dRR de valeur négative.
Il pourrait toutefois être souhaité de prévoir un dispositif portatif de détection d'un trouble du rythme cardiaque qui soit d'une utilisation aisée et peu contraignante, et qui puisse détecter un trouble du rythme avec une bonne exactitude tout en offrant la possibilité de permettre ensuite une surveillance plus approfondie du sujet sur lequel le trouble du rythme a été détecté, d'une manière qui soit exploitable par le corps médical.
Il pourrait également être souhaité de prévoir un procédé de détection d'un trouble du rythme cardiaque par classification de séries temporelles qui soit simple à mettre en œuvre et offre une meilleure exactitude que les procédés connus.
Des modes de réalisation de la présente invention concernent un dispositif de détection d'au moins un trouble du rythme cardiaque d'un sujet, comprenant un canal d'acquisition d'un signal photopléthysmographique, au moins un canal d'acquisition d'un signal électrocardiographique, et un processeur configuré pour détecter le trouble du rythme cardiaque dans le signal photopléthysmographique et dans le signal électroc ardiographique.
Selon un mode de réalisation, le dispositif est configuré pour, dans un premier mode de fonctionnement, surveiller uniquement le signal photopléthysmographique pour y détecter le trouble du rythme cardiaque, et après détection du trouble du rythme cardiaque dans le signal photopléthysmographique, basculer dans un deuxième mode de fonctionnement comprenant la surveillance du signal électrocardiographique pour y détecter le trouble du rythme cardiaque.
Selon un mode de réalisation, le dispositif est configuré pour, dans le deuxième mode de fonctionnement, surveiller à la fois le signal photopléthysmographique et le signal électroc ardiographique.
Selon un mode de réalisation, le dispositif comprend un boîtier ou des moyens de fixation recevant une électrode d'acquisition du signal électrocardiographique que le sujet doit toucher avec une partie de son corps pour que le signal électrocardiographique soit capturé par le canal d'acquisition du signal électrocardiographique.
Selon un mode de réalisation, le dispositif comprend un circuit de multiplexage comprenant une première entrée recevant le signal photopléthysmographique, une deuxième entrée recevant le signal électrocardiographique, et une sortie reliée au processeur, le dispositif étant configuré pour, dans un mode de fonctionnement, sélectionner en alternance chacune des deux entrées du circuit de multiplexage avec une fréquence de commutation élevée devant la fréquence cardiaque du sujet.
Selon un mode de réalisation, le dispositif comprend des moyens de fixation autour du poignet.
Selon un mode de réalisation, le processeur est configuré pour générer à partir du signal photopléthysmographique ou électrocardiographique, des séries temporelles d'intervalles RR, et déterminer si les séries temporelles d'intervalles RR appartiennent à une première classe de séries temporelles d'intervalles RR associée à des sujets en rythme sinusal ou à au moins une deuxième classe de séries temporelles d'intervalles RR associée à des sujets présentant le trouble du rythme cardiaque à détecter.
Selon un mode de réalisation, le processeur est configuré pour, après détection d'un trouble du rythme cardiaque dans le signal photopléthysmographique ou électrocardiographique, mémoriser les séries temporelles ainsi que le signal ayant conduit à la détection du trouble du rythme cardiaque.
Selon un mode de réalisation, le processeur est configuré pour, à partir d'une série temporelle d'intervalles RR, calculer la valeur d'au moins une variable descriptive caractérisant la série temporelle d'intervalles RR en relation avec le trouble du rythme cardiaque à détecter, et utiliser la valeur de la variable descriptive comme information discriminante pour classifier la série temporelle d'intervalles RR dans la première ou la deuxième classe de séries temporelles.
Selon un mode de réalisation, le processeur est configuré pour calculer la valeur de la variable descriptive à partir d'une série dérivée dont l'élément constitutif est une dérivée d'ordre 1 ou supérieur à 1 de l'intervalle RR de la série temporelle.
Selon un mode de réalisation, le processeur est configuré pour calculer la valeur de la variable descriptive à partir d'une série dérivée dont l'élément constitutif est choisi dans le groupe comprenant le taux de variation de l'intervalle RR, soit la dérivée temporelle discrète de l’intervalle RR, reflétant l’accélération du rythme cardiaque, la valeur absolue du taux de variation de l’intervalle RR, le taux de variation du taux de variation de l'intervalle RR, soit la dérivée temporelle discrète du taux de variation de l’intervalle RR, soit encore la dérivée seconde de l’intervalle RR, reflétant les à-coups du rythme cardiaque, la valeur absolue du taux de variation du taux de variation de l'intervalle RR, le taux de variation de la valeur absolue du taux de variation de l’intervalle RR, ou la valeur absolue du taux de variation de la valeur absolue du taux de variation de l’intervalle RR.
Selon un mode de réalisation, le processeur est configuré pour calculer la valeur de la variable descriptive à partir d'une série temporelle dont l'élément constitutif est choisi dans le groupe comprenant l’intervalle RR, la variation de l’intervalle RR, et la valeur absolue de la variation de l'intervalle RR.
Selon un mode de réalisation, le dispositif comprend un outil classifieur configuré pour déterminer si la série temporelle d'intervalles RR appartient à la première ou la deuxième classes de séries temporelles.
Selon un mode de réalisation, le dispositif est configuré pour produire les séries temporelles selon une fenêtre temporelle glissante, de sorte que deux séries temporelles successives peuvent comprendre des intervalles RR communs.
Selon un mode de réalisation, le dispositif est configuré pour détecter une fibrillation auriculaire.
Selon un mode de réalisation, la valeur de la variable descriptive est calculée au moyen d'un opérateur mathématique choisi dans le groupe comprenant : la valeur moyenne, la médiane, l'écart-type, la variance, le coefficient de dissymétrie ou Skewness, le coefficient d'aplatissement ou Kurtosis, la puissance à ultra basse fréquence ULF, la puissance à très basse fréquence VLF, la puissance à basse fréquence LF, la puissance à haute fréquence HF , le ratio LF/HF, la puissance totale, la puissance LF normalisée, la puissance HF normalisée, SD1 ou dispersion des points selon le petit axe de l'ellipse du diagramme de Poincaré, SD2 ou dispersion des points selon le grand axe de l'ellipse du diagramme de Poincaré, le ratio SD1/SD2, VAI ou l'index d'angle de vecteur, VLI ou l'index de longueur de vecteur, RMSSD ou moyenne quadratique des différences successives des éléments constitutifs de la série, SDSDD ou écart-type de la valeur absolue de la différentiation d’ordre 2 des éléments constitutifs de la série, le taux de récurrence du diagramme de récurrence, Lmax ou longueur maximale des lignes diagonales du diagramme de récurrence, Lmean ou longueur moyenne des lignes diagonales du diagramme de récurrence, le déterminisme, l'entropie de Shannon de la distribution des longueurs des lignes diagonales de la matrice du diagramme de récurrence, l'entropie de Shannon, l'entropie ApEn, l'entropie SampEn, la dimension de corrélation.
Ces objets et caractéristiques seront mieux compris à la lecture de la description suivante de modes de réalisation de la présente invention, faite à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles :
- la figure 1 représente sous forme de blocs un mode de réalisation d'un dispositif de détection d'un trouble du rythme cardiaque selon l'invention,
- la figure 2 représente sous forme de blocs un autre mode de réalisation d'un dispositif de détection d'un trouble du rythme cardiaque selon l'invention,
- la figure 3 montre un signal électrocardiographique pouvant être utilisé dans un mode de réalisation du dispositif de la figure 1 ou celui de la figure 2,
- la figure 4 montre un signal photopléthysmographique pouvant être utilisé dans un mode de réalisation du dispositif de la figure 1 ou celui de la figure 2,
- la figure 5 est un organigramme montrant un mode de réalisation d'un procédé de détection d'un trouble du rythme cardiaque mis en œuvre par le dispositif de la figure 1 ou celui de la figure 2,
- la figure 6 est un organigramme décrivant un premier mode de réalisation d'une étape de caractérisation de séries temporelles figurant dans le procédé de la figure 5,
- les figures 7, 8 et 9 illustrent des résultats d'études concernant la caractérisation de séries temporelles,
- la figure 10 est un organigramme décrivant un deuxième mode de réalisation de l'étape de caractérisation de séries temporelles figurant dans le procédé de la figure 5,
- la figure 11 est un organigramme décrivant un mode de réalisation d'une étape de classification de séries temporelles figurant dans le procédé de la figure 5,
- la figure 12 est un organigramme décrivant une étape d'apprentissage d'un outil classifieur utilisé pour la classification de séries temporelles,
- la figure 13 représente sous forme de blocs un mode de réalisation d'un dispositif portatif de détection d'un trouble du rythme cardiaque selon l'invention,
- les figures 14A et 14B sont respectivement des vues de dessus et de dessous du dispositif de la figure 13,
- la figure 15 est un organigramme décrivant des fonctionnalités d'un mode de réalisation du dispositif de la figure 13,
- la figure 16 est un organigramme décrivant un mode de réalisation d'un procédé de détection d'un trouble du rythme cardiaque mis en œuvre par le dispositif de la figure 13,
- la figure 17 est un organigramme décrivant un autre mode de réalisation d'un procédé de détection d'un trouble du rythme cardiaque mis en œuvre par le dispositif de la figure 13,
- la figure 18 est un organigramme décrivant un mode de réalisation d'une étape de production d'intervalles RR figurant dans le procédé de la figure 16 ou celui de la figure 17,
- la figure 19 est un organigramme décrivant un mode de réalisation d'une étape de production de séries temporelles figurant dans le procédé de la figure 16 ou celui de la figure 17,
- la figure 20 est un organigramme décrivant un mode de réalisation d'une étape de décision figurant dans le procédé de la figure 16 ou celui de la figure 17, et
- la figure 21 est un organigramme décrivant d'autres fonctionnalités d'un mode de réalisation du dispositif de la figure 13.
La figure 1 représente un mode de réalisation d'un dispositif DV1 selon l'invention. Le dispositif comprend un processeur PI, un canal CH d'acquisition d'un signal physiologique S, une mémoire programme Mil, une mémoire de données M12, et une interface de communication sans fil Cil. Le canal d'acquisition CH est relié à un terminal AT couplé au corps d'un sujet qui peut être de tout type connu, notamment une sonde cardiaque, des électrodes cutanées ou un module de photopléthysmographie comprenant des diodes émettrices et réceptrices. Le canal d'acquisition CH fournit le signal S sous forme numérisée au processeur PI. Le processeur analyse ce signal pour y détecter un trouble du rythme cardiaque, au moyen de programmes-algorithmes PG1, PG2, PG3, PG4 prévus dans la mémoire Mil. Un circuit d'horloge CCT peut être prévu pour fournir un signal d'horloge CK utilisable comme base de temps de référence pour la mesure d'intervalles RR.
Le dispositif DV 1 peut être de type implantable, par exemple sous-cutané, de type portatif, ou encore de type fixe que le sujet utilise temporairement pendant une phase d'observation de son rythme cardiaque. Divers autres organes pouvant être prévus dans le dispositif DV1 ne sont pas représentés, tels une source d'alimentation électrique, des régulateurs de tension, un afficheur, des capteurs de données physiologiques ou de posture, par exemple un capteur de température, un accéléromètre, un magnétomètre...
La figure 2 représente un autre mode de réalisation d'un dispositif DV2 selon l'invention. Le dispositif comprend un processeur P2, une mémoire programme M21, un moyen de stockage de données HD, par exemple un disque dur, une interface de communication sans fil CI2 et un circuit CCT fournissant un signal d'horloge CK. La mémoire programme M21 comprend les programmes-algorithmes précités PG1, PG2, PG3, PG4 pour l'analyse du signal physiologique S et la détection d'un trouble du rythme cardiaque. Le signal S peut être préenregistré dans le moyen de stockage de données HD, ou être reçu du dispositif DV 1 via l'interface de communication CI2 pour être analysé en temps réel ou après avoir été enregistré dans le moyen de stockage HD. Le dispositif DV2 peut être un ordinateur personnel ou l'ordinateur d'un médecin, une station de travail dans un laboratoire médical, un serveur médical, et de façon générale tout dispositif équipé de moyens de calcul permettant de mettre en œuvre les programmes PG1 à PG4.
Les figures 3 et 4 montrent deux exemples de signaux physiologiques S susceptibles d'être analysés par le dispositif DV1 ou DV2. Le signal montré sur la figure 3 est un signal ECG, tandis que le signal montré sur la figure 4 est un signal photopléthysmographique, ou signal PPG. Le signal ECG présente le complexe QRS correspondant à la dépolarisation des ventricules, d’où on peut extraire le pic R pour la mesure d'intervalles RR (RRi-1, RRi, RRi+1...). Le signal PPG a une allure grossièrement sinusoïdale et présente des pics notés R par analogie avec le signal électrocardiographique, dont l'occurrence est représentative de l'activité cardiaque du sujet. A chaque battement cardiaque, le moment de survenue d'un pic R du signal PPG est corrélé, avec un léger décalage de phase, au moment de survenue du pic R du signal ECG, car le signal PPG rend compte de la nature pulsatile du pouls qui résulte de l’activité mécanique contractile cardiaque, des propriétés rhéologiques du sang et des propriétés mécaniques des vaisseaux. Ainsi la pseudo-période définie par la durée de l'intervalle picà-pic du signal PPG est corrélée à la durée de l'intervalle RR. La détection des pics R du signal photopléthysmographique et la mesure des intervalles de temps entre ces pics permet donc de produire des intervalles de temps qui seront considérés dans ce qui suit comme des intervalles RR. Les ondes P et les ondes de fibrillation du signal ECG sont par contre des événements électriques sans contrepartie mécanique macroscopique, et ne sont pas observables dans le signal PPG.
La figure 5 montre des étapes du procédé de détection d'un trouble du rythme cardiaque mis en œuvre par le dispositif DV1, DV2 au moyen des programmes PG1 à PG4. Le procédé comprend :
- une étape S03 de détection de pics R (ou assimilés) dans le signal physiologique S, et de calcul d'intervalles RR, exécutée par le programme PG1,
- une étape S05 de formation de séries temporelles Sj d'intervalles RR à partir des intervalles RR fournis par le programme PG1, exécutée par le programme PG2;
- une étape S07 de caractérisation des séries temporelles Sj fournies par le programme PG2, exécutée par le programme PG3, et
- une étape S09 de classification des séries temporelles Sj par le programme PG4, à partir de leur caractérisation par le programme PG3.
A l'étape S03, la mesure des intervalles RR par le programme PG1 peut inclure un filtrage visant à identifier des intervalles RR aberrants dus par exemple à des fausses détections et/ou à des non-détections d'intervalles RR. A l'étape S05, le programme PG2 découpe le flux continu d'intervalles RR en séries temporelles Sj d'une durée minimale Te, comprenant chacune un nombre d'intervalles RR successifs qui est fonction du rythme cardiaque du sujet. A l'étape S07, le programme PG3 analyse les intervalles RR constituant les séries temporelles Sj pour en extraire une information discriminante nécessaire à leur classification. A l'étape S09, le programme PG4 utilise l'information discriminante pour classifier les séries temporelles Sj dans une première classe Cl de séries temporelles issues de sujets en rythme sinusal ou dans une deuxième classe C2 de séries temporelles issues de sujets présentant le trouble du rythme à détecter, par exemple une fibrillation auriculaire.
Lorsqu'un trouble du rythme est détecté en temps réel par le dispositif DV1 par classification d'une ou de plusieurs séries temporelles dans la classe C2, l'étape de classification S09 est suivie d'une action réalisée par le dispositif DV1. Cette action peut par exemple comprendre le fait de stocker dans la mémoire de données M12 le signal brut S et/ou les séries temporelles Sj dans lesquels le trouble du rythme a été détecté, et/ou transférer ces données via l'interface de communication Cil. Le dispositif DV1 peut par exemple établir une communication avec le dispositif DV2 et lui transférer le signal S, les séries temporelles Sj et leur classification. Le dispositif DV2 est alors en mesure de réaliser, en temps différé, une vérification de la classification assurée par le dispositif DV1, voire de soumettre le signal S à d'autres types d'analyses visant à confirmer le bien-fondé de la classification retenue par le dispositif DV1.
L'action suivant la classification d'une ou de plusieurs séries temporelles dans la classe C2 peut aussi inclure une étape de décision précédant une action proprement dite, visant à valider la classification retenue par le programme PG4.
Il est connu qu'une série temporelle d'intervalles RR peut être caractérisée, à des fins de classification, au moyen de variables descriptives dont les valeurs sont calculées par application d'opérateurs mathématiques aux intervalles RR de la série. L'article précité Automatic Détection of Atrial Fibrillation Using R-R Interval Signal (Réf. 2) suggère notamment d'utiliser les opérateurs VAI et VLI ou SD1 et SD2 d'analyse de l'espace des phases ou diagramme de Poincaré. Ces opérateurs mathématiques, ainsi que d'autres décrits plus loin, par exemple la valeur moyenne, la médiane, l'écart-type, la variance des intervalles RR, etc., permettent d'obtenir une information discriminante utilisable pour la classification des séries temporelles.
La figure 6 montre un premier mode de réalisation S07(l) de l'étape de caractérisation S07 mise en œuvre au moyen du programme PG3. L'étape S07(l) comprend une étape préliminaire S070 de choix d'un groupe de variables descriptives Val, Va2...Vak, correspondant ici au choix d'un groupe d'opérateurs mathématiques destinés à être appliqués à des séries temporelles d'intervalles RR. L'étape S070 est de préférence exécutée avant la mise en service du dispositif DV1, DV2 et l'écriture du programme PG3, par le biais d'études et d'essais visant à déterminer la meilleure combinaison de variables descriptives en relation avec le trouble du rythme à détecter. Dans un mode de réalisation, le dispositif DV1, DV2 est configuré pour détecter plusieurs types de troubles du rythme et utilise des différents groupes de variables descriptives, chacun dédié à la détection d'une pathologie. Dans ce cas, l'étape S070 peut inclure une étape de sélection, dans la mémoire programme Mil, M12, du groupe de variables descriptives approprié, ou une étape de sélection d'une branche du programme PG3 utilisant le groupe de variables descriptives dédié à la détection du trouble du rythme visé.
L'étape S07 comprend ensuite une boucle de calcul des valeurs de chaque variable descriptive, qui est initiée après réception, au cours d'une étape S071, d'une nouvelle série temporelle Sj fournie par le programme PG2. La boucle de calcul comprend une étape S072 de calcul de la valeur Valj de la variable descriptive Val, une étape S073 de calcul de la valeur Va2j de la variable descriptive Va2, et ainsi de suite jusqu'à une étape S07k de calcul de la valeur Vakj de la variable descriptive Vak, la valeur de chaque variable étant calculée à partir des intervalles RR de la série Sj. Le programme PG3 fournit ensuite au programme PG4 les valeurs Valj, Va2j... Vakj des variables descriptives.
L'efficacité de ce procédé de caractérisation a été évaluée à partir d’intervalles RR fournis par le site Physionet (http://www.physionet.org/) du Massachussetts Institute of Technology (MIT), lequel met à la disposition du public des banques de signaux ECG et de séries temporelles d'intervalles RR, notamment les banques Sinus Rhythm RR Interval Database, MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database, MIT-BIH Atrial Fibrillation Database, AF Termination Challenge Database, et MIT-BIH Arrythmia Database. A partir de ces banques de données, une bibliothèque de séries temporelles d'intervalles RR a été constituée, comprenant :
- 56964 séries temporelles de référence de 60 s chacune dont 56711 en rythme sinusal et 253 en fibrillation auriculaire (Atrial Fibrillation), et
- 322779 séries temporelles de référence de 10 s chacune dont 297269 en rythme sinusal et 25510 en fibrillation auriculaire.
L'étude a mis en évidence un pourcentage non négligeable de faux négatifs lors d'une classification des séries temporelles de référence par régression logistique ou au moyen d'un outil classifieur à apprentissage supervisé. En d'autres termes, un nombre non négligeable de séries temporelles en fibrillation auriculaire ont été classifiées comme des séries temporelles en rythme sinusal.
Il a donc été souhaité d'améliorer le procédé de caractérisation des séries temporelles mis en œuvre à l'étape S07, pour obtenir une classification plus exacte sans faire intervenir des descripteurs basés sur l'analyse de la morphologie du signal ECG, qui ne seraient pas utilisables avec un autre type de signal, notamment le signal PPG. Un perfectionnement a été trouvé, qui sera maintenant décrit en relation avec les figures 7 à 11.
Selon ce perfectionnement, l'étape S07 de caractérisation des séries temporelles inclut des étapes de calcul de séries dérivées dont les éléments constitutifs sont des dérivées discrètes, notées dNRR/dtN, des intervalles RR des séries temporelles initiales, N étant un entier au moins égal à 1. On a en effet mis en évidence le fait que de telles séries dérivées contiennent une information discriminante pouvant s'ajouter à celle pouvant être extraite des séries temporelles initiales, voire la remplacer, en vue de leur classification.
Pour fixer les idées, le tableau de la figure 7 illustre avec des nuances de gris un degré de corrélation entre des dérivées d'intervalles RR d'ordre N croissant. Ce degré de corrélation est mesuré sur une échelle allant de 0 à 1 au moyen du coefficient de Pearson. Le tableau de la figure 7 est reproduit en Annexe 1, tableau 1, les nuances de gris étant remplacées par des valeurs numériques. La diagonale centrale allant de l'angle supérieur gauche à l'angle inférieur droit du tableau montre que, de façon triviale, les intervalles RR et leurs dérivées présentent à l'égard d'eux-mêmes un coefficient de corrélation égal à 1. Les diagonales voisines de la diagonale centrale montrent que les dérivées d'intervalles RR d'ordres adjacents (par exemple une dérivée d'ordre 2 et une dérivée d'ordre 3) présentent entre elles un degré de corrélation inférieur à 1, par exemple de l'ordre de 0,8. Ce degré de corrélation diminue pour tendre vers 0 au fur et à mesure que l'écart de rang entre les dérivées augmente. De même, il existe un faible degré de corrélation entre les intervalles RR et leurs dérivées, et ce dès la dérivée d'ordre 1. Ces résultats témoignent de l'existence, dans les séries dérivées, d'une information discriminante ne se trouvant pas dans les séries temporelles initiales.
Ainsi, à partir d'une série temporelle initiale devant être caractérisée en vue de sa classification, le procédé comprend les étapes suivantes :
- une étape de calcul d'au moins une série dérivée d'ordre N dont l'élément constitutif est la dérivée temporelle discrète dNRR/dtN de l'intervalle RR de la série temporelle initiale, et
- une étape de caractérisation de la série dérivée au moyen d'une ou plusieurs variables descriptives dont les valeurs sont calculées par application d'un opérateur mathématique aux éléments constitutifs de la série dérivée, et sont considérées comme formant une information discriminante pour la classification de la série temporelle initiale.
Dans un souci de clarté de l'exposé, on appellera, dans ce qui suit :
- variable descriptive dérivée Vb : une variable descriptive obtenue par application d'un opérateur mathématique à une série dérivée,
- série primitive : une série temporelle d'intervalles RR ou une série temporelle dont l'élément constitutif est la variation de l'intervalle RR ou la valeur absolue de cette variation, et
- variable descriptive primitive Vc : une variable descriptive obtenue par application d'un opérateur mathématique à une série primitive.
Ainsi, la notion de variable descriptive primitive englobe la notion de variable descriptive précédemment mentionnée, qui ne se rapporte qu'à l'application d'un opérateur mathématique à une série temporelle d'intervalles RR.
Par ailleurs, dans un mode de réalisation, la notion de série dérivée inclut des séries dont l'élément constitutif est calculé à partir de la valeur absolue des éléments d'une série dérivée d'ordre inférieur, par exemple, comme cela sera vu plus loin, le taux de variation de la valeur absolue du taux de variation de l'intervalle RR, ou la valeur absolue de ce taux de variation.
Ainsi, si Nmax désigne le degré maximal de dérivation mis en œuvre pour caractériser une série temporelle, soit le nombre de séries dérivées disponibles, et NVa le nombre d'opérateurs mathématiques pouvant être appliqués aux séries dérivées, le nombre de variables descriptives dérivées pouvant être utilisées est égal à NVa*Nmax. En ajoutant aux séries dérivées celles dont l'élément constitutif est calculé à partir de la valeur absolue des éléments d'une série dérivée d'ordre inférieur, le nombre de variables descriptives dérivées pouvant être utilisées est encore plus important.
Des exemples d'opérateurs mathématiques et leurs formules correspondantes, utilisables pour définir des variables descriptives primitives ou dérivées, sont décrits en Annexe 2. On distingue :
- des opérateurs statistiques, tels que :
- la valeur moyenne,
- la médiane,
- l'écart-type,
- la variance,
- le coefficient de dissymétrie ou Skewness,
- le coefficient d'aplatissement ou Kurtosis,
- des opérateurs d'analyse spectrale (Cf. Réf. 3), tels que :
- la Puissance ULF (Ultra Low Frequency Power) ou puissance à ultra basse fréquence [0-3 mHz],
- la Puissance VLF (Very Low Frequency Power) ou puissance à très basse fréquence [3 mHz - 40 mHz],
- la Puissance LF (Low Frequency Power) ou puissance à basse fréquence [40 mHz
- 150 mHz],
- la Puissance HF (High Frequency Power) ou puissance à haute fréquence [150 mHz -400 mHz],
- le Ratio LF/HF,
- la Puissance totale,
- la Puissance LF normalisée [40 mHz - 150 mHz],
- la Puissance HF normalisée [150 mHz - 400 mHz],
- des opérateurs d'analyse de l’espace des phases (diagramme de Poincaré, Cf. Réf. 2) tels que :
- SD1, ou dispersion des points selon le petit axe de l'ellipse,
- SD2, ou dispersion des points selon le grand axe de l'ellipse,
- le ratio SD1/SD2,
- VAI, ou Index d'Angle de Vecteur (Vector Angular Index),
- VLI, ou Index de Longueur de Vecteur (Vector Length Index),
- RMSSD, ou Moyenne quadratique des différences successives des éléments constitutifs de la série à caractériser,
- SDSDD, ou Ecart-type de la valeur absolue de la différentiation d’ordre 2 des éléments constitutifs de la série à caractériser,
- des opérateurs d'analyse du diagramme de récurrence RP (Récurrence Plot) tels que :
- le Taux de récurrence (Récurrence Rate),
- Lmax, ou Longueur maximale des lignes diagonales du diagramme de récurrence RP,
- Lmean, ou Longueur moyenne des lignes diagonales du diagramme de récurrence RP,
- le Déterminisme,
- l'Entropie de Shannon de la distribution des longueurs des lignes diagonales de la matrice du diagramme RP,
- des opérateurs d'analyse de la régularité de la série à caractériser, tels que :
- l'Entropie de Shannon,
- l'Entropie ApEn (Approximate Entropy),
- l'Entropie SampEn (Sample Entropy), et
- des opérateurs d'analyse des propriétés chaotiques et fractales de la série à caractériser, tel que la Dimension de corrélation.
La caractérisation d'une série temporelle selon le procédé présentement décrit peut être mise en œuvre selon plusieurs variantes :
- en faisant appel exclusivement à une ou plusieurs variables descriptives dérivées Vb, ou
- en faisant appel à une plusieurs variables descriptives dérivées Vb et à une ou plusieurs variables descriptives primitives Vc.
Des études ont été conduites pour évaluer les meilleures combinaisons de variables descriptives dérivées Vb et de variables descriptives primitives Vc permettant d'obtenir une bonne exactitude de classification (accuracy) sans complexifier de façon rédhibitoire l'étape de caractérisation, et ce dans la perspective d'une mise en œuvre du procédé dans un dispositif d'un prix de revient réduit, offrant une puissance de calcul moyenne. Ces études montrent qu'il peut être préféré, dans certains modes de réalisation, de n'utiliser que des variables descriptives primitives ou dérivées formées à partir d'opérateurs mathématiques différents, en d'autres termes de ne pas appliquer le même opérateur mathématique à des séries primitives ou dérivées différentes. Il apparaît également que le recours aux variables descriptives primitives peut ne pas être nécessaire avec certaines variables descriptives dérivées, tandis qu'avec d'autres variables descriptives dérivées l'ajout d'une ou plusieurs variables descriptives primitives peut améliorer l'exactitude de la classification. H apparaît enfin que ce choix dépend également du trouble du rythme devant être détecté.
A titre d'exemple, le tableau de la figure 8 illustre le résultat d'une étude visant à identifier la meilleure combinaison de variables descriptives primitives et dérivées en utilisant comme opérateurs mathématiques la valeur moyenne (mean) et l'écart-type (σ). Le tableau de la figure 8 est également reproduit en Annexe 1, tableau 2, les zones grisées étant remplacées par des croix. L'étude a été conduite dans les conditions suivantes :
- en fixant le degré maximal de dérivation à 4 (Nmax=4), soit en utilisant des séries dérivées d'ordre 1, 2, 3 et 4,
- en utilisant la valeur moyenne et l'écart-type pour former des combinaisons de variables descriptives primitives ou dérivées comprenant de 1 à 10 variables,
- dans le cadre d'une classification des séries temporelles dans une classe de séries temporelles associées à des sujets en rythme sinusal (classe NSR) ou dans une classe de séries temporelles associées à des sujets présentant une fibrillation auriculaire (classe AL),
- en utilisant une fonction de régression logistique pour distinguer les classes NSR et AL, et
- en utilisant les séries temporelles de référence précitées, générées à partir des données Physionet, dont la classe d'appartenance est connue.
Chaque colonne du tableau correspond à une combinaison de variables comprenant de 1 à 10 variables. Les cellules grisées (ou, en Annexe 1, celles présentant des croix) indiquent le meilleur choix de variables. Lorsque deux variables sont utilisées (colonne 2), le couple de variables offrant la meilleure exactitude de classification est σ ’mean so’1 l'écart-type des éléments constitutifs de la dérivée seconde et la valeur moyenne des éléments constitutifs de la dérivée première. Avec ces deux variables descriptives dérivées, une exactitude de classification de 99.9% a été obtenue, sans faire appel à des variables descriptives primitives. A partir de la colonne 5 (i.e. 5 variables utilisées) l'écart-type des intervalles RR des séries temporelles fait partie de la combinaison optimale de variables. A partir de la colonne 9 (i.e. 9 variables utilisées) la valeur moyenne des intervalles RR fait également partie de la combinaison optimale de variables. Ces deux variables descriptives primitives ont donc été préférées à certaines variables descriptives dérivées, par exemple σ
L'étude de toutes les combinaisons possibles de variables descriptives primitives et dérivées a montré que l'exactitude de la classification pouvait varier entre 69,6% et 99,9% selon la combinaison retenue, d'où l'importance du choix des variables. Avec un résultat aussi satisfaisant que 99,9 % obtenu avec seulement deux variables descriptives dérivées judicieusement choisies, il apparaît que le choix d'un nombre élevé de variables descriptives primitives et/ou dérivées peut ne pas être nécessaire. Ainsi, les cellules grisées des colonnes 3 à 10 du tableau incluent les deux variables descriptives dérivées retenues dans la colonne 2 du tableau, qui à elles seules offrent une exactitude de classification de 99,9 %, de sorte que l'ajout des autres variables désignées dans ces colonnes n'améliore pas l'exactitude de la classification.
D'autres études ont été conduites pour évaluer l'influence de la durée de la fenêtre d'observation, c'est-à-dire la durée minimale Te de chaque série temporelle (étape S05, Fig. 5) sur la pertinence de la classification. La figure 9 illustre l'un des résultats de ces études et montre une courbe Cl correspondant à la variation de l'exactitude de la classification, exprimée en pourcentage, en fonction de la durée de la fenêtre d'observation, exprimée en secondes, en utilisant le couple de variables descriptives dérivées {σ ’mean }· D'autres courbes C2, C3....Cn apparaissant sur la figure 9 correspondent à la variation de l'exactitude de la classification pour d'autres combinaisons de variables. La courbe Cl montre que la durée de la fenêtre d'observation peut être réduite jusqu'à 5 secondes, ce qui ne représente que 5 battements cardiaques avec un sujet dont la fréquence cardiaque est de 60 battements par minute, tout en conservant une exactitude de classification supérieure à 95%. Or, la réduction de la durée de la fenêtre d'observation permet de réduire le temps de classification de chaque série temporelle et ainsi d'augmenter la réactivité du dispositif DV1, DV2 lors de l'apparition d'un trouble du rythme, dans le cadre d'une surveillance en temps réel de l'activité cardiaque du sujet.
Il sera noté que les analyses, conclusions et résultats d'études qui viennent d'être décrits sont purement indicatifs et ne sauraient être considérés comme réduisant le champ de mise en œuvre du procédé présentement décrit.
La figure 10 montre un mode de réalisation S07(2) de l'étape de caractérisation S07 selon ce procédé. L'étape S07(2) comprend une étape préliminaire S0700 de choix d'au moins une variable descriptive dérivée Vb. Comme précédemment, ce choix est de préférence fait avant la mise en service du dispositif DV1 ou DV2, par le biais d'études préalables, et en fonction du trouble du rythme à détecter. Il s'agit par exemple de la valeur moyenne de la dérivée première et de l'écart-type de la dérivée seconde, dont les performances discriminantes ont été mises en lumière plus haut en relation avec la figure 8. Optionnellement, au moins une variable descriptive primitive Vc peut également être retenue. Enfin, dans le cadre d'une détection de différents troubles du rythme, ce choix peut être fait dynamiquement par le dispositif DV1, DV2 en fonction du trouble du rythme devant être détecté, par sélection d'un groupe de variables parmi plusieurs groupes prédéterminés ou de branches du programme PG3 configurées pour utiliser ces variables.
Après réception d'une série temporelle Sj au cours d'une étape S0701, le programme PG3 exécute tout ou partie des étapes suivantes :
- étape S0702 : calcul d'une série Sjo dont l'élément constitutif est la variation Vi de l'intervalle RR de la série Sj,
- étape S0703 : calcul d'une série Sji dont l'élément constitutif est la valeur absolue IVil de la variation de l'intervalle RR,
- étape S0704 : calcul d'une série dérivée Sj2 dont l'élément constitutif est le taux de variation Ai de l'intervalle RR (accélération du rythme cardiaque),
- étape S0705 : calcul d'une série dérivée Sj3 dont l'élément constitutif est la valeur absolue IAil du taux de variation Ai de l'intervalle RR (accélération en valeur absolue du rythme cardiaque),
- étape S0706 : calcul d'une série dérivée Sj4 dont l'élément constitutif est le taux de variation ACi du taux de variation Ai de l'intervalle RR (à-coup du rythme cardiaque),
- étape S0707 : calcul d'une série dérivée Sjs dont l'élément constitutif est la valeur absolue lACil du taux de variation ACi du taux de variation Ai de l'intervalle RR (à-coup en valeur absolue du rythme cardiaque),
- étape S0708 : calcul d'une série dérivée Sjô dont l'élément constitutif est le taux de variation Gi de la valeur absolue IAil du taux de variation Ai de l'intervalle RR,
- étape S0709 : calcul d'une série dérivée Sj7 dont l'élément constitutif est la valeur absolue IGil du taux de variation Gi de la valeur absolue lAil du taux de variation Ai de l'intervalle RR.
On trouvera en Annexe 3 des exemples de formules de calcul des diverses séries dérivées qui viennent d'être mentionnées. Une fois ces étapes de calcul exécutées, ou au fur et à mesure qu'elles sont exécutées, le programme PG3 exécute les étapes suivantes :
- étape S0720 : détermination de la valeur Vclj d'au moins une variable descriptive primitive Vcl calculée à partir de la série Sj,
- étape S0730 : détermination de la valeur Vc2j d'au moins une variable descriptive primitive Vc2 calculée à partir de la série Sjo,
- étape S0740 : détermination de la valeur Vc3j d'au moins une variable descriptive primitive Vc3 calculée à partir de la série Sj i,
- étape S0750 : détermination de la valeur Vbj d'au moins une variable descriptive dérivée Vb à partir d'une série dérivée Sj2 à Sj7.
Les étapes S0720, S0730 et S0740 sont optionnelles et ne sont pas exécutées si le choix fait à l'étape S0700 n'inclut pas de variable descriptive primitive. Ainsi, le procédé peut ne comprendre que deux de ces étapes, qu'une seule de ces étapes, ou aucune de ces étapes. De même, le nombre de variables descriptives dérivées dont les valeurs sont calculées à l'étape S0750 dépend du choix fait à l'étape S0700. Enfin, certaines des étapes S0704 à S0709 peuvent ne pas être exécutées si les variables descriptives dérivées choisies ne nécessitent pas le calcul des dérivées correspondantes.
Le programme PG3 fournit ensuite au programme PG4 la ou les valeurs Vbj d'une ou de plusieurs variables descriptives dérivées Vb, ainsi qu'optionnellement la ou les valeurs Vcj d'une ou de plusieurs variables descriptives primitives Vc, et retourne à l'étape S0701 pour attendre de recevoir une nouvelle série temporelle Sj.
Dans un mode de réalisation du procédé de détection, le programme PG4 est un outil classifieur comprenant un réseau de neurones artificiels (RNA) à quantification vectorielle et apprentissage supervisé, dite LVQ (Leaming Vector Quantization). Il comporte une couche cachée dite couche compétitive, suivie d’une couche de classification. La couche compétitive contient des neurones cachés, la couche de classification contient des neurones de sortie, chacun étant représentatif d’une classe d’appartenance à des vecteurs d'une base d’apprentissage. Les résultats fournis par cette architecture d'outil classifieur sont de l’ordre de 100% en apprentissage et de 99,9% en validation croisée. La robustesse du modèle a également été éprouvée en présence de différents cas particuliers tels la présence de battements ectopiques, un rythme sinusal présentant une forte arythmie sinusale respiratoire, etc.
La figure 11 montre un mode de réalisation de l'étape de classification S09. Avant d'être mis en service, l'outil classifieur PG4 fait l'objet d'une étape S0900 de configuration par apprentissage supervisé au moyen de deux ensembles NI, N2 de séries temporelles de référence. Une fois l'apprentissage terminé, le programme est en mesure de classifier des séries temporelles dans deux classes Cl, C2 de séries temporelles correspondant respectivement aux ensembles NI et N2. Dans un mode de réalisation, l'outil classifieur PG4 est configuré pour distinguer une classe Cl de séries temporelles associées à des sujets en rythme sinusal et une classe C2 de séries temporelles associées à des sujets en fibrillation auriculaire. A une étape S091, l'outil classifieur PG4 reçoit une ou plusieurs valeurs Vbj de variables descriptives dérivées Vb calculées par le programme PG3 à l'étape S07(2) pour une série temporelle Sj, et optionnellement une ou plusieurs valeurs Vcj de variables descriptives primitives Vc. A une étape S092, l'outil classifieur PG4 évalue, à partir de ces variables, la classe d'appartenance de la série Sj. L'outil classifieur PG4 fournit cette classification et retourne à l'étape S091 pour recevoir de nouvelles valeurs de ces variables associées à une série temporelle suivante.
La figure 12 montre un mode de réalisation de l'étape de configuration de l'outil classifieur PG4. Celle-ci peut être exécutée au moyen d'une version de l'outil classifieur installée sur une station de travail et vise l'obtention d'un ensemble de matrices de configuration MC4. Elle comprend les étapes préparatoires suivantes :
- une étape S0901 de préparation d'un ensemble NI de séries temporelles issues de sujets en rythme sinusal, par exemple des séries temporelles de référence précitées d’une minute chacune issues de sujets en rythme sinusal et produites à partir de la base de donnée du Massachussetts Institute of Technology,
- une étape S0902 de caractérisation des séries temporelles de l'ensemble NI. On utilise ici les mêmes variables que celles qui seront utilisées au cours de l'étape de caractérisation S07(2). Cette étape comprend donc, pour chaque série Sj, le calcul de valeurs Vbj de variables descriptives dérivées Vb, et le cas échéant le calcul de valeurs Vcj de variables descriptives primitives Vc,
- une étape S0904 de préparation d'un ensemble N2 de séries temporelles issues de sujets présentant le trouble du rythme à détecter, par exemple des séries temporelles de référence précitées d’une minute chacune issues de sujets en fibrillation auriculaire et produites à partir de la base de donnée du Massachussetts Institute of Technology,
- une étape S0905 de caractérisation des séries temporelles de l'ensemble N2. On utilise également les mêmes variables que celles qui seront utilisées au cours de l'étape de caractérisation S07(2). Cette étape comprend donc, pour chaque série Sj, le calcul de valeurs Vbj de variables descriptives dérivées Vb, et le cas échéant le calcul de valeurs Vcj de variables descriptives primitives Vc.
Les valeurs Vbj, Vcj des variables Vb, Vc calculées pour les séries temporelles de l'ensemble NI sont ensuite fournies à l'outil classifieur PG4 avec le statut classe Cl au cours d'une étape S0903. De même, les valeurs Vbj, Vcj des variables Vb, Vc calculées pour les séries temporelles de l'ensemble N2 sont fournies à l'outil classifieur PG4 avec le statut classe C2 au cours d'une étape S0906. A partir de toutes les valeurs de variables fournies pour la classe Cl et celles fournies pour la classe C2, l'outil classificateur apprend, au cours d'une étape S0907, à distinguer les classes Cl et C2. H s'agit ici d'un apprentissage supervisé puisque les classes sont imposées à l'outil classifieur lors de la fourniture des valeurs des variables aux étapes S0903 et S0906.
La configuration de l'outil classifieur résultant de la phase d'apprentissage, prenant la forme d'un ensemble de matrices de configuration MC4, est ensuite sauvegardée au cours d'une étape S0908. Au cours d'une étape S0909, les matrices de configuration MC4 sont chargées dans la mémoire Mil, M21 du dispositif DV1, DV2 (figures 1 et 2).
Il apparaîtra clairement à l'homme de l'art que le procédé de caractérisation et de classification de séries temporelles qui vient d'être décrit est susceptible de diverses variantes, modes de réalisation et applications. Bien que le procédé ait été initialement conçu pour surveiller l'activité cardiaque d'un sujet humain, il est également applicable à la détection de troubles cardiaques chez l'animal.
Par ailleurs, l'outil classifieur PG4 peut être configuré pour fournir une classification des troubles du rythme dans plusieurs classes C2(l), C2(2), C2(3)... correspondant chacune à un trouble du rythme déterminé (fibrillation auriculaire, flutter auriculaire, tachyarythmie, tachycardie supraventriculaire, tachycardie sinusale, extrasystole auriculaire ou ventriculaire, tachycardie ventriculaire, fibrillation ventriculaire...). En variante, plusieurs outils classifieurs, chacun configuré pour distinguer deux classes, à savoir la classe Cl et l'une des classes C2(l), C2(2), C2(3)..., peuvent être prévus et intervenir les uns après les autres au cours de l'étape de classification S09. Un algorithme d'arbitrage des conflits de classification peut être prévu dans le cas où plusieurs outils classifieurs fournissent des classifications différentes.
Egalement, la classification peut être mise en œuvre avec d'autres types d'outils classifieurs que celui précédemment décrit, notamment un outil classifieur à régression logistique ou d'autres types de réseaux de neurones à supervision tels que ceux désignés LVQ2, LVQ3, OLVQ3 dans la littérature. Un apprentissage spécifique à un individu ayant un risque de trouble du rythme peut également être prévu. Dans ce cas, la configuration de l'outil classifieur comprend un premier apprentissage supervisé à partir d'une base de données existante relative à une population, telle que celle décrite plus haut, puis un apprentissage personnalisé en relation avec le sujet, sous supervision médicale.
Il apparaîtra également à l'homme de l'art que les formules de séries dérivées fournies en Annexe 3 ne sont pas limitatives et résultent d'un choix consistant dans une direction d'observation, ici à droite, correspondant au sens d'écoulement du temps. Ainsi, à partir d'un instant Ti, on observe ce qu'il se passe à un instant Ti+n, n allant de 1 au degré maximal de dérivation choisi. Inversement, on pourrait, dans un autre mode de réalisation, étudier ce qui s'est passé avant l'instant Ti soit à l'instant Ti-n, les dérivées à droite (en i+n) n'étant pas égales aux dérivées à gauche (en i-n). Ceci résulte du fait que les séries temporelles observées ne sont pas des fonctions continues et que les dérivées considérées ici sont des dérivées temporelles discrètes. D'autres modes de réalisation peuvent inclure à la fois les dérivées tournées vers le futur (dérivées à droite) et des dérivées tournées vers le passé (dérivées à gauche), pour obtenir encore plus d'information.
Il apparaîtra également à l'homme de l'art que les étapes de calcul qui viennent d'être décrites peuvent être mises en œuvre à partir de la fréquence cardiaque instantanée qui se calcule au moyen de la formule 1/RRi (nombre de battements par seconde) ou de la formule 60/RRi (nombre de battements par minute), l'intervalle RRi devant alors être exprimé en secondes. Dans ce cas, les séries d'intervalles RR sont remplacées par des séries de fréquences cardiaques instantanées, et les dérivées des séries d'intervalles RR sont remplacées par des dérivées de séries de fréquences cardiaques instantanées, qui se calculent de la même manière que celle indiquée en Annexe 3 en remplaçant l'intervalle RR par la fréquence instantanée. Ainsi, dans la présente description et dans les revendications, le terme intervalle RR doit être compris comme désignant également la fréquence cardiaque instantanée, le terme séries temporelles d'intervalles RR doit être compris comme désignant également des séries de fréquences cardiaques instantanées, et le terme série dérivée doit être compris comme désignant également une série dérivée d'une série de fréquences cardiaques instantanées.
La figure 13 représente un mode de réalisation d'un dispositif DV3 selon l'invention, destiné à être porté par un utilisateur. Le dispositif comprend un canal CH1 d'acquisition d'un signal photopléthysmographique SI, un canal CH2 d'acquisition d'un signal électrocardiographique S2 (ECG) et optionnellement d'autres canaux CHn d'acquisition de signaux Sn, par exemple un deuxième canal d'acquisition d'un signal électrocardiographique, un canal d'acquisition de température, un canal d'acquisition d'un signal fourni par un accéléromètre, et un canal d'acquisition d'un signal fourni par un magnétomètre.
Le canal CH1 est couplé à au moins une diode électroluminescente ED et au moins une photodiode PD. Le canal CH2 est couplé à deux électrodes sèches El, E2. Les signaux SI, S2... Sn fournis par les différents canaux d'acquisition sont appliqués sur des entrées d'un multiplexeur MUX dont la sortie est reliée à un processeur P3 par l'intermédiaire d'un convertisseur analogique-numérique ADC. Un filtre passe-bas LPL contournable peut être prévu entre la sortie du multiplexeur et le convertisseur ADC, afin de supprimer des composantes parasites pouvant être présentes dans les signaux S1 et S2 ou dans l'un de ces signaux.
Le dispositif DV3 comprend également une mémoire programme M31, une mémoire de données M32, une interface de communication sans fil CI3, un afficheur DS et un circuit d'horloge CCT fournissant un signal d'horloge CK formant une base de temps pour la mesure d'intervalles RR. Le multiplexeur MUX reçoit un signal de sélection SEL fourni par le processeur P3 et transfère à celui-ci le signal correspondant SI, S2,... Sn sélectionné sur l'une de ses entrées. D'autres moyens périphériques du processeur P3, schématisés par un bloc PD, peuvent inclure une batterie ou toute autre source d'énergie, un circuit de gestion d'alimentation, des régulateurs fournissant différentes tensions de polarisation, un port USB, un bipeur piézoélectrique (buzzer), un vibreur, une microcentrale inertielle, etc.
Les figures 14A et 14B montrent le dispositif DV3 respectivement par une vue de dessus et une vue de dessous. Le dispositif est monté dans un boîtier de protection 10 équipé d'un bracelet 11. Le dessus du boîtier 10 reçoit l'afficheur DS. Le dessous du boîtier 10 reçoit l'électrode El, une électrode auxiliaire 12 (électrode de potentiel de référence), ainsi qu'un micromodule 13 de photopléthysmographie. Le module de photopléthysmographie 13 comprend par exemple trois électrodes électroluminescentes ED et une photodiode PD. L'électrode E2 est agencée ici sur une face externe du bracelet 11, figure 14A, mais pourrait aussi être agencée sur une face du boîtier 10.
Pour l'acquisition du signal ECG S2, l'électrode El étant en contact permanent avec la peau, l'utilisateur doit toucher l'électrode E2 avec un doigt de la main opposée à celle qui reçoit le dispositif DV1, ou avec une partie quelconque de cette main, par exemple le dessus de la main. La différence de potentiel bioélectrique pour l'acquisition du signal électrocardiographique est ainsi optimale puisque mesurée entre deux extrémités du corps.
Dans d'autres modes de réalisation du dispositif DV3, les moyens électroniques montrés sur la figure 13 peuvent être intégrés dans un bracelet, l'ensemble étant alors dépourvu de boîtier. Ces moyens électroniques peuvent également être intégrés dans le boîtier d'une montre, ou dans le bracelet d'une montre. Dans une variante, les électrodes El, E2 sont des électrodes cutanées reliées au dispositif DV3 par des fils et des microconnecteurs. Ce mode de réalisation peut être prévu pour des sujets dont on sait déjà qu'ils présentent un trouble du rythme, devant être étroitement surveillés. Dans un autre mode de réalisation, les électrodes El, E2, au lieu d'être reliées au dispositif DV3, sont reliées à un module électronique configuré pour transférer le signal ECG S2 au dispositif DV3 via un canal de communication sans fil.
Une caractéristique générale avantageuse du dispositif DV3 est qu'il combine la facilité d'acquisition du signal photopléthysmographique SI (pas d'électrodes cutanées à placer sur le corps de l'utilisateur) tout en permettant d'acquérir le signal électrocardiographique S2 lorsque cela s'avère nécessaire, ici par un simple appui sur l'électrode E2, sinon au moyen d'électrodes cutanées filaires ou reliées à un transmetteur sans fil.
La figure 15 montre une configuration de fonctionnement du dispositif DV3 basée sur cette caractéristique. Le dispositif DV3 présente un mode de fonctionnement veille continue et un mode de fonctionnement alerte. Dans le mode de veille continue, le processeur P3 active le canal CH1 et analyse en permanence le signal photopléthysmographique SI. Le processeur bascule dans le mode alerte lorsqu'un trouble du rythme est détecté dans le signal photopléthysmographique. Le processeur active alors le canal CH2, sélectionne le signal électrocardiographique S2 au moyen du multiplexeur MUX et demande à l'utilisateur, par tout moyen prévu à cet effet (afficheur DS, sonnerie, vibreur, message vocal...) de toucher l'électrode E2 pendant un temps déterminé, par exemple pendant une minute. Le signal électrocardiographique est alors dûment analysé et si le trouble du rythme est confirmé, le dispositif peut solliciter de l'utilisateur une mesure urgente et/ou conduire lui-même une ou plusieurs actions visant à le protéger.
Dans un mode de réalisation du mode de fonctionnement alerte, le processeur P3 sélectionne alternativement les signaux photopléthysmographique SI et électrocardiographique S2 en commutant rapidement les entrées du multiplexeur MUX au moyen du signal SEL, par exemple avec une fréquence de l'ordre de 1000 Hz ou plus, soit environ 1000 fois la fréquence cardiaque moyenne d'une personne au repos. Dans ce cas, le multiplexeur MUX fournit au convertisseur ADC des signaux SI, S2 sous une forme pseudo-échantillonnée qui est numérisée par le convertisseur ADC avant d'être analysée par le processeur P3. D'autres signaux Sn peuvent aussi être simultanément fournis au processeur dans le mode alerte. Notamment un deuxième canal d'acquisition du signal ECG, utilisant une autre circuiterie d'acquisition à choisir parmi diverses circuiteries connues, relié aux électrodes El, E2 ou utilisant d'autres électrodes, peut permettre de renforcer la fiabilité de l'acquisition et de l'analyse du signal ECG par analyse des deux signaux ECG et arbitrage des résultats obtenus.
L'analyse du signal SI ou S2 par le processeur P3 est assurée par divers programmes-algorithmes chargés dans la mémoire M31, notamment :
- un programme PG01 de filtrage numérique et de suppression de bruit dans le signal SI,
- un programme PG02 de filtrage numérique et de suppression de bruit dans le signal S2,
- un programme PG11 de détection des pics R dans le signal SI (pics PPG) et de mesure des intervalles RR, équivalent au programme PG1 précédemment décrit,
- un programme PG12 de détection des pics R dans le signal S2 (complexe QRS) et de mesure des intervalles RR, équivalent au programme PG1 précédemment décrit,
- le programme PG2 de formation de séries temporelles Sj déjà décrit,
- le programme PG3 de caractérisation des séries temporelles Sj, de préférence dans sa version perfectionnée utilisant les variables descriptives dérivées Vb et primitives Vc,
- le programme PG4 de classification des séries temporelles, par exemple l'outil classifieur précédemment décrit et ses matrices MC4 de configuration.
Un programme de décision PG5 est également prévu. Le programme PG5 reçoit les classifications de séries temporelles fournies par l'outil classifieur PG4 et décide, au vu de celles-ci, s'il peut être considéré qu'un trouble du rythme a été détecté. Enfin, un programme application PAP est prévu pour gérer les fonctionnalités générales du dispositif et ses modes de fonctionnement.
La figure 16 montre des étapes d'un procédé de détection d'un trouble du rythme cardiaque exécuté par le dispositif DV3 au moyen des programmes susmentionnés. Le procédé comprend une étape SOI de sélection du canal CH1 et/ou CH2 et des étapes spécifiques à chacun des signaux S1 et S2, à savoir :
- une étape S02(l) de filtrage du signal SI par le programme PG01 suivie d'une étape S03(l) de détection des pics R (pics PPG) et de mesure des intervalles RR par le programme PG11, et
- une étape S02(2) de filtrage du signal S2 par le programme PG02 suivie d'une étape S03(2) de détection des pics R (complexe QRS) et de mesure des intervalles RR par le programme PG 12.
Le procédé comprend ensuite des étapes de traitement du signal communes à chacun des signaux SI, S2, mais appliquées séparément à ceux-ci, notamment :
- l'étape S05 précédemment décrite de formation de séries temporelles Sj à partir des intervalles RR fournis par le programme PG11 ou PG 12, exécutée par le programme PG2,
- l'étape S07(2) précédemment décrite (figure 10) de caractérisation des séries temporelles Sj, exécutée par le programme PG3, et
- l'étape S09 précédemment décrite (figures 5, 11) de classification des séries temporelles Sj par l'outil classifieur PG4, dans la classe Cl (sujet normal) ou la classe C2 (sujet présentant un trouble du rythme cardiaque).
L'étape S09 est suivie d'une étape de décision SU exécutée par le programme PG5, basée sur les informations de classification fournies par l'outil classifieur PG4. Dans un mode de réalisation, le programme PG5 confirme la détection d'un trouble du rythme lorsqu'un nombre déterminé D de séries temporelles successives ont été rattachées à la classe C2. Ainsi, une classification isolée d'une série temporelle dans la classe C2 n'est pas considérée comme suffisante pour considérer que le sujet présente un trouble du rythme, ainsi que plusieurs classifications dans la classe C2 de séries temporelles qui ne sont pas successives.
Dans un mode de réalisation, le programme PG5 peut, de façon équivalente, être configuré pour confirmer la détection d'un trouble du rythme lorsque D séries temporelles successives n'ont pas été classifiées dans la classe Cl. Ce mode de réalisation s'applique notamment lorsque l'outil classifieur est configuré pour fournir une classification des troubles du rythme dans plusieurs classes C2(l), C2(2), C2(3)... correspondant chacune à un trouble du rythme cardiaque, la décision étant alors prise sans rechercher si les troubles détectés ont été rattachés à la même classe parmi toutes les classes C2 disponibles.
Enfin, lorsque l'étape de décision S11 indique qu'un trouble du rythme a été détecté, le procédé comprend une étape S12 consistant à initier une action spécifique, conduite par le programme application PAP, visant la protection du sujet et/ou la collecte d'informations permettant au corps médical de diagnostiquer l'événement.
La figure 17 montre un autre mode de réalisation d'un procédé de détection d'un trouble du rythme exécuté par le dispositif DV3. Ce mode de réalisation se distingue du précédent par le fait que, lorsque le signal électrocardiographique S2 est analysé, l'étape de caractérisation S07(2) des séries temporelles est remplacée par une étape de caractérisation S07(3) conduite par un programme PG32 qui se substitue au programme PG3. Cette étape S07(3) inclut, en sus de la caractérisation des séries temporelles de la manière précédemment décrite, une étape de caractérisation de la morphologie du signal ECG, qui comprend par exemple l'analyse de la forme de l'onde P et du complexe QRS, par exemple leur amplitude et leur durée. Dans ce cas, l'étape de classification S09 est remplacée par une étape de classification S09(2) conduite par un deuxième outil classifieur PG42 qui se substitue au programme PG4. Le programme PG42 a des matrices de configuration MC42 obtenues au terme d'une phase d'apprentissage basée à la fois sur la caractérisation des séries temporelles et la caractérisation de la morphologie du signal S2.
Ainsi, lorsqu'un trouble du rythme a été détecté par analyse du signal photopléthysmographique SI, le basculement dans le mode alerte permet au dispositif DV3 d'acquérir le signal électrocardiographique S2 et de conduire une analyse précise de celui-ci, permettant du programme PG5 de fournir une confirmation très fiable de la présence d'un trouble du rythme. Il sera toutefois noté que le perfectionnement proposé plus haut concernant la caractérisation des séries temporelles au moyen des variables descriptives dérivées Vb, permet déjà d'obtenir une détection fiable basée sur la seule observation du signal photopléthysmographique SI.
L'algorithme exécuté par le processeur P3 sous le contrôle du programme PG 11 ou PG12 à l'étape S03(l) ou S03(2) est de préférence conçu pour détecter et éliminer les intervalles RR aberrants et ainsi améliorer encore plus la fiabilité du procédé de détection d'un trouble du rythme. La figure 18 montre un mode de réalisation de cet algorithme, qui peut également être utilisé pour mettre en œuvre l'étape S03 de la figure 5. L'algorithme comprend deux étapes S030 et S031 exécutées en tâches de fond et une boucle de calcul des intervalles RRi. L'étape S030 consiste dans la réception des valeurs discrètes du signal numérisé S1 ou S2 et l'étape S031 consiste dans l'analyse de ce signal pour la détection des pics R ou assimilés (pics PPG).
La boucle de calcul est initiée après détection, à une étape S0302, d'un pic Ri(Ti), Ti désignant l'instant où le pic Ri est détecté. Elle comprend des étapes S0300 d'initialisation d'une variable de boucle i (i = 0) et S0301 d'initialisation à l'état bas d'un drapeau d'interruption 1ER. Après détection du pic Ri(Ti), le processeur P3 vérifie au cours d'une étape SO3O3 si un pic précédent Ri-l(Ti-l) d'instant Ti-1 a été mémorisé. Dans l'affirmative, le processeur détermine, au cours d'une étape S0304, la valeur de l'intervalle RRi, tel que RRi = Ti-(Ti-l), puis vérifie au cours d'une étape S0305 si l'intervalle RRi est inférieur à un seuil Tmin. Dans la négative, le processeur mémorise le pic Ri(Ti) au cours d'une étape S0306, puis détermine au cours d'une étape S0307 si l'intervalle RR est supérieur à un seuil Tmax. Dans la négative, le processeur fournit au programme PG2 l'intervalle RRi au cours d'une étape SO3O8. L'intervalle RRi est accompagné du drapeau d'interruption IFR, qui peut se trouver dans l'état bas ou haut en fonction des étapes précédemment exécutées. A une étape suivante S0309, le processeur force le drapeau d'interruption IFR dans l'état bas, puis conduit une étape optionnelle S0310 d'ajustement ou recalage des seuils Tmin, Tmax d'admissibilité des intervalles RRi. Cette étape consiste à redéfinir les seuils Tmin, Tmax en fonction de l'augmentation ou de la diminution du rythme cardiaque du sujet liée à son activité, et implique une détection des variations lentes de l'intervalle RRi. Le processeur incrémente ensuite la variable de boucle i (i = i+1) au cours d'une étape S0311 et retourne à l'étape S0302 pour attendre la survenance du pic suivant Ri.
Lorsqu'il apparaît à l'étape SO3O3 qu'aucun pic Ri n'a été mémorisé, le processeur mémorise le pic actuel Ri(Ti) au cours d'une étape S0312 puis va à l'étape S0311 pour incrémenter l'indice de boucle avant de revenir à l'étape S0302. Lorsqu'il apparaît à l'étape S0305 que l'intervalle RRi est inférieur à Tmin, le pic actuel Ri est considéré comme aberrant et le processeur retourne directement à l'étape S0301 pour attendre un nouveau pic, sans mémoriser le pic actuel. Lorsqu'il apparaît à l'étape S0307 que l'intervalle RRi est supérieur à Tmax, le processeur considère qu'un ou plusieurs pics précédents n'ont pas été détectés en raison d'une interruption dans la réception du signal SI, S2 ou d'une nondétection de pic. Le pic actuel Ri est considéré comme le premier pic reçu après l'interruption présumée et le processeur va à une étape S0314 où il met le drapeau d'interruption IFR à l'état haut, puis efface le pic précédent Ri-l(Ti-l) au cours d'une étape S0315. Le processeur va ensuite à l'étape S0311 pour incrémenter la variable de boucle et revient à l'étape S0302 pour attendre la survenance d'un nouveau pic.
Ainsi, les programmes PG1, PG11, ou PG12 fournissent des intervalles RRi dépourvus de valeurs aberrantes et accompagnés du drapeau d'interruption IFR permettant au programme PG2 de savoir, lorsque ce drapeau est dans l'état haut, que l'intervalle RRi correspondant est le premier intervalle RR détecté après une interruption présumée dans la réception des pics R.
La figure 19 montre un exemple d'algorithme exécuté par le processeur P3 au cours de l'étape S05, sous le contrôle du programme PG2. L'algorithme comprend une boucle de formation d'une série temporelle Sj qui est initiée après chaque réception, à une étape S0502, d'un intervalle RRi, et est précédée d'une étape S0500 d'initialisation d'une variable de boucle j (j = 0) et d'une étape S0501 d'initialisation à l'état bas d'un drapeau d'interruption IFS distinct du drapeau d'interruption IFR.
La boucle de formation d'une série temporelle Sj comprend une étape S0503 au cours de laquelle le processeur vérifie si le drapeau interruption IFR associé à l'intervalle
RRi reçu est dans l'état haut. Dans la négative, le processeur ajoute l'intervalle RRi à la série Sj au cours d'une étape S0504, puis va à une étape S0505 où il détermine si la durée cumulée des intervalles RRi de la série est supérieure ou égale à un seuil Te correspondant à la durée minimale des séries temporelles précédemment mentionnées. Dans la négative, le processeur retourne à l'étape S0502 pour attendre un nouvel intervalle RRi. Si la durée cumulée des intervalles RRi est supérieure ou égale au seuil Te, le processeur va à une étape S0506 où il fournit la série Sj au programme de caractérisation PG3 avec le drapeau d'interruption IFS dans l'état bas ou haut en fonction des étapes précédemment exécutées. Le processeur inclémente ensuite la variable de boucle j au cours d'une étape S0507 (j = j+1) puis va à une étape S0508 où il initialise une nouvelle série Sj en supprimant les Np premiers intervalles RRi de la série précédente pour former la nouvelle série Sj. Une fenêtre glissante de formation des séries temporelles est ainsi définie, chaque série temporelle comprenant des intervalles RRi présents dans la série temporelle précédente. Le processeur force ensuite à l'état bas le drapeau d'interruption IFS au cours d'une étape S0509, puis retourne à l'étape S0502 pour attendre un nouvel intervalle RRi.
Lorsque le drapeau interruption IFR est trouvé dans l'état haut à l'étape S0503, le processeur va à une étape S0510 où il incrémente la variable de boucle j (j= j+1) puis va à une étape S0511 où il initialise une nouvelle série Sj vide marquée avec le drapeau d'interruption IFS dans l'état haut, puis ajoute l'intervalle RRi actuel à la nouvelle série Sj au cours d'une étape S0512 et retourne à l'étape S0502 pour attendre un nouvel intervalle RRi. Ainsi, la nouvelle série temporelle formée à partir de l'étape S0511 est accompagnée du drapeau IFS dans l'état haut indiquant que la série temporelle Sj est formée après une interruption présumée dans la réception du signal SI, S2 ou d'une non-détection de pic. Cette série sera fournie au programme PG3 à l'étape S0506 après avoir reçu un nombre d'intervalles RRi suffisant pour que le temps Te soit atteint, si aucune autre interruption n'intervient entre-temps.
Le drapeau IFS est utilisé au cours de l'étape de décision SU exécutée par le processeur P3 sous le contrôle du programme PG5, et permet de savoir si des séries temporelles fournies par le programme PG2 sont successives ou non. Dans un mode de réalisation montré sur la figure 20, l'étape de décision S11 comprend une étape S111 au cours de laquelle le processeur attend de recevoir une classification d'une série Sj fournie par l'outil classifieur PG4 (ou PG42, Fig. 17), cette étape étant précédée d'une étape S110 d'initialisation d'une variable de comptage d (d=0). Après avoir reçu le résultat de la classification, le processeur détermine au cours d'une étape S112 si la série Sj est rattachée à la classe C2, à savoir si elle présente un trouble du rythme cardiaque. Dans la négative, le processeur retourne à l'étape S110 pour remettre à 0 la variable de comptage d, puis va à l'étape SI 11 pour attendre la classification de la série temporelle Sj suivante. Lorsqu'il apparaît à l'étape S112 que la série Sj est rattachée à la classe C2, le processeur va à une étape S113 où il vérifie si le drapeau interruption IFS est dans l'état haut. Dans l'affirmative, le processeur met à 1 la variable de comptage d au cours d'une étape S117 puis retourne à l'étape SI 11 pour attendre la classification de la série temporelle Sj suivante. Dans la négative, le processeur va à une étape S114 où il incrémente de 1 la variable de comptage (d=d+l), puis va à une étape S115 où il vérifie si la variable de comptage d est égale à un seuil D supérieur à 1. Si le seuil D n'est pas atteint, le processeur retourne à l'étape SI 11 pour attendre la classification de la série temporelle Sj suivante. Si le seuil D est atteint, le processeur va à une étape S116 où il indique au programme application PAP qu'un trouble du rythme a été détecté. Le seuil D est déterminé de manière que la durée d'une fenêtre d'observation globale englobant D séries temporelles successives, laquelle est inférieure à la somme des durées respectives des séries temporelles du fait que celles-ci sont générées selon une fenêtre temporelle glissante, soit suffisamment courte selon le degré d'urgence éventuelle de la prise en charge du trouble du rythme détecté, et suffisamment longue pour que le trouble du rythme soit médicalement pertinent. Dans un mode de réalisation, D est égal à 20, la durée des séries temporelles est de l'ordre de 10 secondes et la fenêtre glissante est régénérée à chaque battement cardiaque. Dans un autre mode de réalisation, un comptage d'un temps correspondant à la durée souhaitée de la fenêtre d'observation est prévu au lieu d'un comptage du nombre de séries successives.
Dans une variante du procédé, le processeur, à l'étape S112, détermine si la classification reçue consiste dans un rattachement de la série temporelle Sj à la classe Cl des sujets normaux. Si la réponse est positive, le processeur retourne à l'étape S110, sinon va à l'étape S113.
Comme indiqué plus haut, le dispositif DV3 est initialement placé dans le mode de fonctionnement veille continue dans lequel le processeur a activé le canal CH1 et l'a sélectionné au moyen du multiplexeur MUX, et le programme application PAP le fait basculer dans le mode de fonctionnement alerte lorsque le programme de décision PG5 indique qu'un trouble du rythme a été détecté dans le signal Sl. La figure 21 montre, à titre purement exemplatif et non limitatif, un exemple de configuration du dispositif DV3 dans le mode alerte. Cette configuration comprend une étape initiale S120 au cours de laquelle le processeur P3 :
- archive dans la mémoire de données M32 le signal SI antérieur ayant causé le basculement dans le mode alerte, ainsi que les séries temporelles Sj(Sl) correspondantes et leur classification par l'outil classifieur PG4,
- demande à l'utilisateur de poser le doigt sur l'électrode E2,
- active le canal CH2 et le sélectionne via le multiplexeur MUX, ou active les deux canaux CH1, CH2 et les sélectionne en alternance via le multiplexeur MUX,
- analyse le signal S2 et optionnellement le signal SI,
- si le canal CH1 est actif, archive dans la mémoire M32 le signal SI reçu, les séries temporelles correspondantes Sj(Sl) et leur classification par l'outil classifieur PG4,
- archive dans la mémoire M32 le signal S2, les séries temporelles correspondantes Sj(S2) et leur classification par l'outil classifieur PG4.
Au cours d'une étape S121, le processeur attend une confirmation d'une détection, dans le signal S2, du trouble du rythme ayant causé le basculement dans le mode alerte. Il vérifie au cours d'une étape S122 qu'un temps Ta écoulé depuis le basculement dans le mode alerte n'a pas atteint un seuil Tmax. Si le seuil Tmax est atteint sans qu'un le trouble du rythme n'ait été trouvé dans le signal S2, ou sans que le signal S2 n'ait été reçu (si l'utilisateur n'a pas répondu à la demande qui lui a été adressée de toucher l'électrode E2), le processeur revient dans le mode de fonctionnement veille continue, pour éventuellement rebasculer quelques instants plus tard dans le mode alerte si le trouble du rythme est de nouveau détecté dans le signal S1.
Si, au contraire, le trouble du rythme est confirmé par l'analyse du signal S2 avant que le temps Tmax ne soit atteint, le processeur va à une étape S122 au cours de laquelle il tente de se connecter à un serveur SRV et/ou à une station de travail WS montrés sur la figure 13, par l'intermédiaire de l'interface de communication sans fil CI3 et d'un réseau informatique ou téléphonique NTW. Si la connexion est établie, le processeur transmet une alerte au dispositif distant puis lui transfère des données archivées. L'utilisateur peut être informé du succès du transfert de données, par exemple par l'intermédiaire d'un affichage d'information.
Dans une variante, l'étape de connexion à un serveur SRV et/ou à une station de travail WS est initiée dès le basculement dans le mode alerte, et les données précitées sont transférées au dispositif distant sans attendre la confirmation prévue à l'étape S121. Le dispositif DV3 peut ensuite revenir au mode de fonctionnement veille continue ou continuer à gérer le mode de fonctionnement alerte de toute manière envisageable par l'homme de l'art, par exemple en tenant compte du nombre de fois où le trouble du rythme a été détecté, du comportement de l'utilisateur face aux demandes d'acquisition du signal électrocardiographique, etc.
Egalement, l'utilisateur peut se voir offrir la possibilité de demander au dispositif DV3 de quitter le mode alerte jusqu'à nouvel ordre, si un contact a déjà été pris avec le corps médical, ou de basculer dans un mode de fonctionnement alerte silencieuse où le dispositif DV3, tout en restant connecté au dispositif distant et/ou tout en continuant à enregistrer des données issues du signal SI, ne sollicite plus l'utilisateur pour la capture du signal électrocardiographique. Dans la variante du dispositif DV3 équipée d'électrodes cutanées, le signal S2 peut être capturé et mémorisé ou transféré pendant toute la durée du mode alerte silencieuse. L'utilisateur peut aussi se voir offrir la possibilité de déclencher lui-même un enregistrement cardiographique même si le dispositif n'a pas détecté de trouble du rythme par l'analyse du signal PPG.
Il apparaîtra clairement à l'homme de l'art que les dispositifs DV1, DV2 et DV3 qui viennent d'être décrits sont susceptibles de diverses variantes, modes de réalisation et applications. Notamment, bien que l'on ait indiqué en relation avec les figures 16 et 17 que le dispositif DV3 détecte un trouble du rythme dans le signal photopléthysmographique par caractérisation et classification de séries temporelles, les fonctionnalités générales du dispositif, notamment la prévision d'un mode de fonctionnement veille continue où le signal photopléthysmographique est utilisé pour la surveillance du rythme cardiaque, et d'un mode de fonctionnement alerte où le signal électrocardiographique est capturé avec ou sans la contribution de l'utilisateur, sont indépendantes du procédé mis en œuvre pour détecter un trouble du rythme dans chacun de ces signaux.
Références citées :
Réf. 1 : M.G. Tsipouras, D.I. Fotiadis, and D. Sideris, “An arrhythmia classification System based on the RR-interval signal,” Artificial Intelligence in Medicine, vol. 33, pp.
237-250,2005.
Réf. 2 : Automatic Détection of Atrial Fibrillation Using R-R Interval Signal Xiuhua Ruan, Changchun Liu, Chengyu Liu, Xinpei Wang, Peng Li, School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, Shandong Province, P.R. China,
250061, 2011, 4th International Conférence on Biomédical Engineering and Informatics (BMEI).
Réf. 3 : Heart rate variability, Standards of measurement, physiological interprétation, and clinical use. Task Force of The European Society of Cardiology and
The North American
Society of Pacing and Electrophysiology. European Heart Journal (1996) 17, 354-381.
Annexe 1 (faisant partie intégrante de la description)
Tableau 1 (corrélation entre séries et séries dérivées)
| RR | dRR/dt | d2RR/d t2 | d3RR/d t3 | d4RR/d t4 | d3RR/d t5 | dbRR/d t6 | d7RR/d t7 | dsRR/d t8 | d9RR/d t9 | dluRR/ dt10 | |
| RR | 1 | 0,3333 1129 | 0,1594 1908 | 0,0683 035 | 0,0282 7863 | 0,0132 6783 | 0,0087 0103 | 0,0080 3672 | 0,0086 1886 | 0,0093 5475 | 0,0097 4555 |
| dRR/d t | 0,3333 1129 | 1 | 0,8527 1786 | 0,5948 8729 | 0,3715 9902 | 0,2183 708 | 0,1251 0525 | 0,0725 3127 | 0,0449 9524 | 0,0318 8493 | 0,0263 8423 |
| d2RR/ dt2 | 0,1594 1908 | 0,8527 1786 | 1 | 0,8982 4406 | 0,6885 514 | 0,4756 8752 | 0,3056 8512 | 0,1866 5303 | 0,1110 1735 | 0,0669 6255 | 0,0434 1496 |
| d3RR/ dt3 | 0,0683 035 | 0,5948 8729 | 0,8982 4406 | 1 | 0,9216 0191 | 0,7462 7833 | 0,5495 709 | 0,3760 1513 | 0,2436 5287 | 0,1530 9965 | 0,0962 4648 |
| d4RR/ dt4 | 0,0282 7863 | 0,3715 9902 | 0,6885 514 | 0,9216 0191 | 1 | 0,9363 0232 | 0,7854 2371 | 0,6046 3801 | 0,4358 6099 | 0,3003 5827 | 0,2020 6407 |
| dsRR/ dt5 | 0,0132 6783 | 0,2183 708 | 0,4756 8752 | 0,7462 7833 | 0,9363 0232 | 1 | 0,9460 3016 | 0,8137 7784 | 0,6503 4949 | 0,4927 9573 | 0,3603 9693 |
| d6RR/ dt6 | 0,0087 0103 | 0,1251 0525 | 0,3056 8512 | 0,5495 709 | 0,7854 2371 | 0,9460 3016 | 1 | 0,9534 7374 | 0,8385 4757 | 0,6942 5413 | 0,5502 2555 |
| d7RR/ dt7 | 0,0080 3672 | 0,0725 3127 | 0,1866 5303 | 0,3760 1513 | 0,6046 3801 | 0,8137 7784 | 0,9534 7374 | 1 | 0,9604 2702 | 0,8623 0748 | 0,7358 8922 |
| dsRR/ dt8 | 0,0086 1886 | 0,0449 9524 | 0,1110 1735 | 0,2436 5287 | 0,4358 6099 | 0,6503 4949 | 0,8385 4757 | 0,9604 2702 | 1 | 0,9667 526 | 0,8827 5198 |
| d9RR/ dt9 | 0,0093 5475 | 0,0318 8493 | 0,0669 6255 | 0,1530 9965 | 0,3003 5827 | 0,4927 9573 | 0,6942 5413 | 0,8623 0748 | 0,9667 526 | 1 | 0,9716 3667 |
| dluRR /dt10 | 0,0097 4555 | 0,0263 8423 | 0,0434 1496 | 0,0962 4648 | 0,2020 6407 | 0,3603 9693 | 0,5502 2555 | 0,7358 8922 | 0,8827 5198 | 0,9716 3667 | 1 |
Tableau 2
| Nombre de variables descriptives primitives et /ou dérivées | ||||||||||
| Variables 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| mean(RR') | X | X | ||||||||
| a(RR) | X | X | X | X | X | X | ||||
| /dRR\ mean —;— \ dt ) | X | X | X | X | X | X | X | X | X | |
| fdRR\ σ\άΓ) | X | X | X | X | X | X | X | X | ||
| fd2RR\ mean —7-7- \ dt2 J | X | X | X | X | X | X | X | |||
| fd2RR\ | X | X | X | X | X | X | X | X | X | X |
| fd3RR\ mean —7^- V dt3 / | X | X | X | X | ||||||
| fd3RR\ ff[dt3) | X | X | X | X | X | |||||
| id^RRX mean[ dt< ; | X | X | X | |||||||
| (d^RRX Adt) | X |
ANNEXE 2 (faisant partie intégrante de la description) Opérateurs mathématiques
| Opérateurs statistiques | Formules | ||
| Moyenne | II | ||
| Médiane | m | cardÇE-β) = cardO© Où : E± = [X G u | X < m} et E2 = {X e u |X > m} | ||
| Écart-type | £ II | ry© Ν-ιΣ^-*)2 7=1 | |
| Variance | N j=l | ||
| Coefficient de dissymétrie ou Skewness | γ = E | |(M| | |
| Coefficient d'aplatissement ou Kurtosis | β = E | IM |
| Opérateurs d'analyse spectrale (Cf. Réf. 3) | Formules |
| ULF (Ultra Low Frequency Power) ou puissance à ultra basse fréquence [0-3 mHz] | r3.10~3 ULF = 1 psdx(f).df Où : psdx est la densité spectrale de puissance de la série des éléments X ré-échantillonnée |
| 35 | |
| Puissance VLF (Very Low Lrequency Power) ou puissance à très basse fréquence [3 mHz - 40 mHz] | /40.10-3 VLF = I psdx(f).df J3.10-3 Où : psdRR est la densité spectrale de puissance de la série des éléments X ré-échantillonnée |
| Puissance LF (Low Frequency Power) ou puissance à basse fréquence [40 mHz - 150 mHz] | /150.10-3 LF = psdx(f).df Ao.io-3 Où : psdx est la densité spectrale de puissance de la série des éléments X ré-échantillonnée |
| Puissance HF (High Frequency Power) ou puissance à haute fréquence [150 mHz - 400 mHz] | /400.10-3 HF = psdx(f).df Λ50.10-3 Où : psdx est la densité spectrale de puissance de la série des éléments X ré-échantillonnée |
| Ratio LF/HF | LF R ~~HF |
| Puissance totale | Ptot = ULF + VLF + LF + HF |
| Puissance LF normalisée [40 mHz - 150 mHz] | LF LFnorm- 100 ptot_ULF_VLF |
| Puissance HF normalisée [150 mHz - 400 mHz] | HF HF = 100 Ptot - ULF - VLF |
| Opérateurs d'analyse de l’espace des phases (Diagramme de Poincaré) (Cf. Réf. 2) | Formules |
| SD1 ou dispersion des points selon le petit axe de l'ellipse | 1 SDl = —std(kX) v2 Où : std est l’écart-type |
| SD2 ou dispersion des points selon le grand axe de l'ellipse | SD2 = J 2σ%—SD l2 | ||
| Ratio SD1/SD2 | SD1 Ratio = —— SD2 | ||
| VAI ou Index d'Angle de | T7 Λ J — | W-l 1 Vin | |
| Vecteur (Vector Angular Index) | i=i | ||
| VLI = A | N-l i=i | ||
| VLI ou Index de Longueur de Vecteur (Vector Length Index) | Où : | N-l 1 <—, | |
| L | i=i | ||
| RMSSD ou Moyenne | N-l 1 x-1 | ||
| quadratique des différences | RMSSD = | ||
| W-l/Λ1 | |||
| successives des éléments X | y | 7=1 | |
| SDSDD ou Ecart-type de la valeur absolue de la | 1 SDSDD = —std(]AJ\) V2 | ||
| différentiation d’ordre 2 des | Où : | ||
| éléments X | ; = ιδχι |
| Opérateurs d'analyse du diagramme de récurrence RP (Récurrence Plot) | Formules |
| Taux de récurrence (Récurrence Rate) | W-m+1 /?EC= —-777 7 RP(j,k) (N - m + l)2 2_i 7 7 j,k=l Où : |
| 37 | |
| Lmax ou Longueur maximale des lignes diagonales du diagramme de récurrence RP | RP(j d(.uj’uk)<r 10, Autrement 1 Div = -- Lmax |
| Lmean ou Longueur moyenne des lignes diagonales du diagramme de récurrence RP | ^lmaX lN j _ L—hnin mean - ïir. n. |
| Déterminisme | ^lmaX lN |
| Entropie de Shannon de la distribution des longueurs des lignes diagonales de la matrice du diagramme RP | lmax ShanEn = — nL In nL l~lmin Où: M nl = ; AT Li,-i _V-hnin_ |
| Opérateurs d'analyse de la régularité des séries | Formules |
| Entropie de Shannon | W = -/P(x)ln(p(x))dx Où : p(x) est la densité de probabilité des éléments X |
| 38 | |
| Entropie ApEn (Approximate Entropy) | ApEn(m,r, N) = <pm(r) — 0m+1(r) Où: N-m+l 7=1 nbr iuk\d(uj,uk) < r] cm(r) = 1 kl v 7’ fcy J vk dÇupU,/) = max{\Xj+n -Xk+n||n = - l} |
| Entropie SampEn (Sample Entropy) | SampEn(m,r, N) = Zn(Cm(r)/Cm+1(r)) Où : N-m+l Cm(r) = --- V C.m(r) N — m + 1 2_i 7 7=1 nbr iuk\d(uj,uk) < r] cm(r) = t kl V 7' /A 7 Vk Ψ j J N - m |
| Opérateur d'analyse des propriétés chaotiques et fractales des séries | Formules |
| Dimension de corrélation | log Cm(r) D2 (m) = lim lim —;- r^o n—>œ log r Où : N-m+l Cm(r) = --- V C^Cr) N— m + 1 2_i 7 7=1 nbr iuk\d(uj,uk) < r] C™(r) = 7 7 Vk 7 N — m + 1 m cZ(u;-,ufc) = ^(u;-(Z) - uk(Z))2 |
Avec :
X : élément constitutif de la série considérée,
U = ·</ν)>
N = nbre(Xi) : longueur du vecteur u, hist10(u) : histogramme de 10 tronçons du vecteur u, uj = (Xj,XJ+1,...,XJ+m_1) , j = 1,2 -m + 1, m: dimension de subdivision du vecteur u, fixée à 2, r : distance euclidienne tolérée entre 2 points (X, X+i) et (Xj, Xj+i), i et j G [1,1V], IE : espérance.
Annexe 3 (faisant partie intégrante de la description)
Séries primitives :
Sj : intervalle RR
RRi= T(R0 - T(Rm)
Sjo : variation Vi de l’intervalle RR :
Vi = dRRj = RRi+1 - RR;
Sji : valeur absolue IVil de la variation Vi de l'intervalle RR :
IVil= IdRRjl
Séries dérivées :
Sj2 : taux de variation (Ai) de l'intervalle RR (accélération du rythme cardiaque):
/dRR\ RRj+i - RRj RRj Ai \ dt /j RRi+i 1 RRi+i
Sj3 : valeur absolue (lAil) du taux de variation (Ai) de l'intervalle RR (accélération en 20 valeur absolue du rythme cardiaque) :
lAil =
RRj | RRi+i I
Sj4 : taux de variation (ACi) du taux de variation (Ai) de l'intervalle RR (à-coup du rythme cardiaque) :
/dRR^ /9RR^
ACi - P2RRA = y—Ji+1 (—A = RRjRRi+2-RRf+1 V dt2 7j RRi+i RRf+1RRi+2 d2RR> . dt2 t |ACi| =
Sjs : valeur absolue (lACil) du taux de variation (ACi) du taux de variation (Ai) de l'intervalle RR (à-coup en valeur absolue du rythme cardiaque) :
|RRjRRj+2 — RRf+i|
RR?+iRRj+2
Sjô : taux de variation (Gi) de la valeur absolue (lAil) du taux de variation (Ai) de l'intervalle RR :
| fdRR> | I | fdRR>i | 1, RRi+i| 1, J1 RRi+2l I1 | RRi 1 |
| \ dt > | i+il | V dt Jj | RRj+J | |
| RRj+i | RRj+i |
Sj7 : valeur absolue (IGil) du taux de variation (Gi) de la valeur absolue (IAil) du taux de variation (Ai) de l'intervalle RR :
IGil =
I -i _ RRj+il _ | -i _ RRi | I RR1+2I I RRj+il
RRj+i
Claims (15)
- Revendications1. Dispositif (DV3) de détection d'au moins un trouble du rythme cardiaque d'un sujet, comprenant :- un canal (CH1) d'acquisition d'un signal photopléthysmographique (SI),- au moins un canal (CH2) d'acquisition d'un signal électrocardiographique (S2), et- un processeur (P3) configuré (S02, S03, S05, S07, S09, S11) pour détecter le trouble du rythme cardiaque dans le signal photopléthysmographique (SI) et dans le signal électroc ardiographique (S 2).
- 2. Dispositif selon la revendication 1, configuré pour :- dans un premier mode de fonctionnement, surveiller uniquement le signal photopléthysmographique (SI) pour y détecter le trouble du rythme cardiaque, et- après détection du trouble du rythme cardiaque dans le signal photopléthysmographique, basculer dans un deuxième mode de fonctionnement comprenant la surveillance du signal électrocardiographique (S2) pour y détecter le trouble du rythme cardiaque.
- 3. Dispositif selon la revendication 2, configuré pour, dans le deuxième mode de fonctionnement, surveiller à la fois le signal photopléthysmographique et le signal électroc ardiographique.
- 4. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 3, comprenant un boîtier (10) ou des moyens de fixation (11) recevant une électrode (E2) d'acquisition du signal électrocardiographique que le sujet doit toucher avec une partie de son corps pour que le signal électrocardiographique soit capturé par le canal (CH2) d'acquisition du signal électroc ardiographique.
- 5. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 4, comprenant un circuit de multiplexage (MUX) comprenant une première entrée recevant le signal photopléthysmographique (SI), une deuxième entrée recevant le signal électrocardiographique (S2), et une sortie reliée au processeur (P3), le dispositif étant configuré pour, dans un mode de fonctionnement, sélectionner en alternance chacune des deux entrées du circuit de multiplexage avec une fréquence de commutation élevée devant la fréquence cardiaque du sujet.
- 6. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 5, comprenant des moyens (11) de fixation autour du poignet.
- 7. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 6, dans lequel le processeur (P3) est configuré pour :- générer (S03(l), S03(2), S05), à partir du signal photopléthysmographique ou électrocardiographique, des séries temporelles d'intervalles RR, et- déterminer si les séries temporelles d'intervalles RR appartiennent à une première classe (Cl) de séries temporelles d'intervalles RR associée à des sujets en rythme sinusal ou à au moins une deuxième classe (C2) de séries temporelles d'intervalles RR associée à des sujets présentant le trouble du rythme cardiaque à détecter.
- 8. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 7, dans lequel le processeur est configuré pour, après détection d'un trouble du rythme cardiaque dans le signal photopléthysmographique ou électrocardiographique, mémoriser (S 120) les séries temporelles ainsi que le signal (SI, S2) ayant conduit à la détection du trouble du rythme cardiaque.
- 9. Dispositif selon l'une des revendications 7 et 8, dans lequel le processeur est configuré pour :- à partir d'une série temporelle d'intervalles RR, calculer (S07(2)) la valeur d'au moins une variable descriptive (Vb, Vc) caractérisant la série temporelle d'intervalles RR en relation avec le trouble du rythme cardiaque à détecter, et- utiliser (S09, S09(2)) la valeur de la variable descriptive comme information discriminante pour classifier la série temporelle d'intervalles RR dans la première ou la deuxième classe de séries temporelles.
- 10. Dispositif selon la revendication 9, dans lequel le processeur est configuré pour calculer la valeur de la variable descriptive (Vb) à partir d'une série dérivée (Sj2, Sj3, Sj4, Sjs, Sjô, Sjv) dont l'élément constitutif est une dérivée d'ordre 1 ou supérieur à 1 de l'intervalle RR de la série temporelle.
- 11. Dispositif selon la revendication 10, dans lequel le processeur est configuré pour calculer la valeur de la variable descriptive (Vb) à partir d'une série dérivée dont l'élément constitutif est choisi dans le groupe comprenant :- le taux de variation (Ai) de l'intervalle RR, soit la dérivée temporelle discrète de l’intervalle RR, reflétant l’accélération du rythme cardiaque,- la valeur absolue (|Ai|) du taux de variation de l’intervalle RR,- le taux de variation (ACi) du taux de variation (Ai) de l'intervalle RR, soit la dérivée temporelle discrète du taux de variation de l’intervalle RR, soit encore la dérivée seconde de l’intervalle RR, reflétant les à-coups du rythme cardiaque,- la valeur absolue (lACil) du taux de variation (ACi) du taux de variation (Ai) de l'intervalle RR,- le taux de variation (Gi) de la valeur absolue (|Ai|) du taux de variation de l’intervalle RR, ou- la valeur absolue (IGil) du taux de variation (Gi) de la valeur absolue (IAil) du taux de variation de l’intervalle RR.
- 12. Dispositif selon l'une des revendications 9 à 11, dans lequel le processeur est configuré pour calculer la valeur de la variable descriptive (Vc) à partir d'une série temporelle dont l'élément constitutif est choisi dans le groupe comprenant :- l’intervalle RR,5 - la variation (Vi) de l’intervalle RR, et- la valeur absolue (IVil) de la variation de l'intervalle RR.
- 13. Dispositif selon l'une des revendications 10 à 12, comprenant un outil classifieur (PG4) configuré pour déterminer si la série temporelle d'intervalles RR appartient à la première10 ou la deuxième classes de séries temporelles.
- 14. Dispositif selon l'une des revendications 7 à 13, configuré pour produire (S05, S0508) les séries temporelles selon une fenêtre temporelle glissante, de sorte que deux séries temporelles successives peuvent comprendre des intervalles RR communs.
- 15. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 14, configuré pour détecter une fibrillation auriculaire.1/9
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