Brevet FR2964849A1 — publié le 20120323

« Procédé de prédiction d'un risque cardiaque et/ou de récidive en fonction d'au moins une valeur d'un paramètre extrapolable d'une onde d'un électrocardiogramme » DOMAINE TECHNIQUE ET ETAT DE LA TECHNIQUE : La présente invention se rapporte au domaine de la prédiction d'un risque cardiaque et/ou de récidive en fonction d'au moins un paramètre extrapolable d'une onde d'un électrocardiogramme (ECG), représentative de la fonction du coeur. Plus particulièrement, la présente invention concerne un procédé permettant la prédiction d'un risque cardiaque d'un patient en comparant la valeur dite valeur patient d'au moins un de ses paramètres directement ou indirectement extrapolables d'une onde de son électrocardiogramme avec les valeurs correspondantes d'au moins ledit paramètre d'un premier groupe de personnes à non risque cardiaque et d'un second groupe de personnes à risque cardiaque, le ou les paramètres étant choisis car présentant des valeurs sensiblement différentes selon les deux groupes, ce qui permet de déterminer l'appartenance du patient à l'un des deux groupes. Par directement extrapolable, il est entendu respectivement un ou des paramètres directement obtenus de l'électrocardiogramme, par exemple la durée ou l'amplitude de l'onde sélectionnée ou d'autres paramètres similaires et par indirectement extrapolable, il est entendu un paramètre obtenu après traitement mathématique de l'onde sélectionnée. Dans ce qui va suivre, la présente invention va être décrite en relation avec un risque de fibrillation auriculaire. Il est cependant à garder à l'esprit que la présente invention n'est pas limitée uniquement à ce risque cardiaque mais comprend tous les risques cardiaques qui peuvent être reconnus lors d'une étude d'un électrocardiogramme, ceci avec ou sans traitement mathématique d'au moins un paramètre d'une onde sélectionnée de l'électrocardiogramme. Il est connu que la contraction du coeur est contrôlée par des impulsions électriques qui naissent dans le coeur lui-même. Certaines cellules musculaires cardiaques sont dites autorythmiques, c'est-à-dire qu'elles sont capables de s'auto-exciter spontanément et de produire des décharges électriques à une fréquence spécifique. Ces cellules autorythmiques sont situées dans la paroi de l'oreillette droite près de l'abouchement de la veine cave supérieure dans une région appelée "le Noeud Sino-Auriculaire ou noeud sinusal et en abrégé, N.S.A. L'excitation créée à l'origine par les cellules du N.S.A. est ensuite capable de se propager à l'ensemble des cellules. La transmission de l'excitation dans les fibres cardiaques s'effectue de proche en proche. Ainsi, à chaque instant, une impulsion électrique est générée au niveau de ce noeud sino-auriculaire et se propage aux deux oreillettes qui se contracteront sous l'effet de ce courant électrique. En même temps, le courant électrique se dirige jusqu'au noeud auriculo-ventriculaire. Au niveau de ce noeud, le courant est retardé pour permettre à la contraction des oreillettes de s'achever, puis il est retransmis aux deux ventricules par les deux branches du faisceau de Purkinje. C'est alors que le courant se propage aux deux ventricules qui se contracteront à leur tour. Finalement, après la contraction, les cellules retournent au repos et se repolarisent. Grâce à cette activité électrique, on peut contrôler le bon fonctionnement du coeur. Par exemple, un mauvais fonctionnement du N.S.A. peut entraîner certains problèmes au niveau de la fréquence et du rythme. Une fréquence trop lente (brachycardie) ou trop rapide (tachycardie) peut avoir des incidences sur le travail cardiaque. L'étude des variations de l'enregistrement de l'activité électrique des cellules cardiaques s'appelle l'électrocardiographie. Le signal graphique enregistrable est l'électrocardiogramme (ECG). L'électrocardiogramme est l'enregistrement en des points de référence (les dérivations cardiaques) par l'intermédiaire d'électrodes placées à la surface du corps, de différences de potentiels électriques provoquées par la propagation de l'influx électrique au sein du coeur. Lors d'une observation de l'électrocardiogramme, il peut être reconnu principalement une onde P, un complexe QRS et une onde T qui constituent un battement cardiaque. L'onde P correspond à la contraction des oreillettes, le complexe QRS correspond à la contraction des ventricules, l'onde T correspond au relâchement des ventricules. Ceci est montré à la figure 1. L'électrocardiogramme est devenu incontournable en cardiologie. Néanmoins, il ne donne qu'une information limitée sur les phénomènes de propagation, dans la mesure où il s'agit d'une moyenne pondérée de l'activation et qu'elle est perturbée de manière inhomogène par des organes du voisinage, aux propriétés de conduction différentes. Dans le cas d'une fibrillation auriculaire, cette fibrillation étant choisie pour illustrer la présente invention, celle-ci correspond à une désorganisation complète de l'activité électrique cardiaque qui induit une activité atriale anarchique, irrégulière et extrêmement rapide. La transmission aux ventricules est également anarchique. Cette fibrillation se traduit sur l'électrocardiogramme par la disparition des ondes P organisées au profit d'une activité continue ressemblant à une sorte de sinusoïde irrégulière. La fréquence de dépolarisation est variable d'un point à l'autre au sein des oreillettes, mais de toute façon le plus souvent très élevée. De multiples fronts de dépolarisation se présentent ainsi au niveau du noeud auriculo-ventriculaire qui remplit son rôle de « filtre » en ne laissant passer de façon aléatoire que quelques fronts, la fréquence des ventricules devenant de la sorte irrégulière, généralement entre 90 et 140 coups par mn en fonction de l'état de perméabilité du noeud. On parle d'arythmie complète par fibrillation auriculaire. Actuellement, les méthodes utilisées pour la détection d'une fibrillation auriculaire ne permettent sa détection que quand elle est établie, c'est-à-dire essentiellement par l'absence de l'onde P. Ceci nécessite que le patient porte sur lui un appareil ECG (holter) pendant une journée ou plus dans l'espoir qu'un épisode de fibrillation auriculaire se manifeste pendant cette période et que l'algorithme d'analyse arrive à le détecter. Le document WO/9841144 concerne un appareil et un procédé destinés à déterminer un pronostic en fibrillation auriculaire non vulnérante consistant en la détection de l'activité électrique du coeur avec des électrodes externes, telles que des fils d'ECG. Le système, l'appareil et le procédé de diagnostic constituent une technique non vulnérante de classification de l'intensité de la fibrillation auriculaire selon des valeurs de mesure d'au moins un paramètre prédéterminé de la fibrillation telle qu'elle est observée dans le domaine fréquentiel. L'appareil comprend un convertisseur A-N, un détecteur de fréquence de crête, un processeur de signal, un circuit de filtrage et une mémoire. Le procédé et l'appareil utilisent des corrélations observées entre le paramètre mesuré et le succès ou les échecs avec diverses modalités de traitement, afin d'obtenir des informations utiles de traitement de la fibrillation auriculaire, notamment la prédiction de la conversion avec des médicaments anti-arythmiques tels que l'ibutilide et l'estimation d'un temps de récurrence après cardioversion. Dans ce document, il n'est pas fait référence à la constitution de groupes de personnes respectivement saines et à risque avec un nombre de personnes assez nombreuses permettant de déterminer avec fiabilité si un patient est à risque ou non. Le classement du patient est plutôt effectué selon le critère d'être susceptible de réagir à un traitement donné ou non. De plus, le procédé de prise de décision n'est pas divulgué dans ce document. to Le problème à la base de la présente invention a pour but l'élaboration d'un procédé de traitement du signal et de classification appliqué à l'analyse de l'électrocardiogramme des patients pour une évaluation du risque de subir un épisode de maladie cardiaque. 15 EXPOSE DE L'INVENTION : La présente invention entend remédier aux inconvénients de l'art antérieur en proposant un procédé de prédiction d'un risque cardiaque et/ou de récidive comprenant les étapes suivantes : - sélection d'au moins une onde d'un électrocardiogramme, susceptible 20 d'être particulièrement représentative dudit risque cardiaque, - segmentation de ladite onde après élimination des fluctuations de la ligne de base, élimination du bruit de fond et détermination d'un élément de référence dans l'électrocardiogramme, - paramétrisation de ladite onde sélectionnée d'un électrocardiogramme 25 en plusieurs paramètres, - sélection des paramètres avec calcul de leurs valeurs pour deux groupes de personnes, les personnes d'un des groupes étant non disposées à un risque cardiaque tandis que les personnes de l'autre groupe étant à risque, avec l'application des trois premières étapes sur chaque électrocardiogramme 30 des personnes et détermination des valeurs d'un ou des paramètres respectivement représentatives d'un des groupes, - sélection d'au moins une desdites valeurs, - pour un patient donné, application des trois premières étapes sur au moins une onde de son électrocardiogramme et obtention d'au moins une valeur sélectionnée dite valeur patient, - comparaison de la valeur patient avec l'ensemble des valeurs obtenues pour chaque personne des deux groupes pour la détermination du groupe d'appartenance dudit patient. Selon des caractéristiques avantageuses de la présente invention : - la détermination du groupe d'appartenance dudit patient se fait par le traçage d'au moins une courbe de séparation non linéaire entre les valeurs obtenues, d'une part, par les personnes du groupe à non risque et, d'autre part, par les personnes du groupe à risque. - la détermination du groupe d'appartenance dudit patient est réalisée par un modèle SVM transductif, ce modèle permettant une réactualisation de la composition des groupes à risque et non disposés à un risque cardiaque et/ou une réactualisation d'au moins un paramètre sélectionné. - deux courbes de séparation sont tracées, l'une avec la valeur patient incluse dans le groupe à risque et l'autre avec la valeur patient incluse dans le groupe à non risque, le groupe d'appartenance du patient étant le groupe présentant la valeur patient qu'il contient la plus éloignée de la courbe de séparation respective. - la valeur patient est incluse dans son groupe d'appartenance pour les déterminations futures d'appartenance d'au moins un autre patient. - les paramètres de l'onde sélectionnée sont discrétisés avant d'être utilisés par le modèle SVM. - l'onde sélectionnée est l'onde P, le complexe QRS, l'onde T, l'onde U, un ou des segments QT, ST, RT, PT, PQ, PR, PS. - l'élimination des fluctuations de la ligne de base se fait à l'aide d'un algorithme basé sur une transformée en ondelettes discrètes (TOD). - la ligne de base est estimée à l'aide d'une décomposition multirésolution de l'électrocardiogramme sur une base d'ondelettes de Daubechies, de Haar ou de Meyer. - lors de la segmentation, il est procédé à la modélisation des ondes de l'électrocardiogramme est réalisée selon un arbre de Markov caché des ondelettes, l'arbre de Markov étant avantageusement combiné avec une base d'ondelettes de Haar. - lors de l'étape de segmentation, la détection de début et de fin d'une onde sélectionnée est faite selon le critère de maximum de vraisemblance des observations aux modèles des différentes ondes et segments de l'électrocardiogramme. - la distribution statistique des observations de l'onde P de l'électrocardiogramme est basée sur la distribution statistique des observations de l'onde T, l'onde P étant alors assimilée à une onde T de faible amplitude. - la distribution statistique des observations de la ligne isoélectrique de l'électrocardiogramme est basée sur la distribution statistique des observations du segment ST. L'invention concerne aussi un appareil de prédiction d'un risque cardiaque et/ou de récidive, comprenant un électrocardiogramme et des moyens électroniques de traitement d'au moins une onde de l'électrocardiogramme avec des moyens de mémorisation des paramètres de cette onde pour un groupe de personnes à risque et un groupe de personnes à non risque ainsi que pour au moins un patient afin d'obtenir un diagnostic concernant ledit patient concernant son appartenance à un des deux groupes, caractérisé en ce que les moyens électroniques de traitement sont sous forme de composants électroniques ou d'un logiciel compris ou reçu dans ledit appareil, lesdits moyens permettant la mise en oeuvre d'un tel procédé. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES : On comprendra mieux l'invention à l'aide de la description faite ci-après d'un mode de mise en oeuvre donné à titre d'exemple non limitatif, en référence aux figures annexées suivantes : La figure 1 est une courbe illustrant les diverses ondes d'un électrocardiogramme lors d'un battement cardiaque, La figure 2 est un schéma illustrant le principe de l'élimination des fluctuations de la ligne de base d'un électrocardiogramme, La figure 3 est un schéma illustrant le principe du système de filtrage d'un électrocardiogramme, La figure 4 est un schéma illustrant un modèle pour la segmentation de l'électrocardiogramme, La figure 5 illustre une répartition des valeurs mesurées d'un paramètre pour des patients à non risque et des patients à risque, - La figure 6 illustre une répartition des valeurs mesurées d'un paramètre pour des patients à non risque et des patients à risque avec l'introduction d'une valeur patient d'un paramètre d'un patient dont on a à déterminer l'appartenance dans la courbe selon la figure 5, cette intégration de la valeur patient se faisant dans le groupe à non risque, - La figure 7 illustre une répartition des valeurs mesurées d'un paramètre pour des patients à non risque et des patients à risque avec l'introduction d'une valeur patient d'un paramètre d'un patient dont on a à déterminer l'appartenance dans la courbe selon la figure 5, cette intégration de la valeur patient se faisant dans le groupe à risque, La figure 8 illustre une répartition des valeurs mesurées d'un paramètre pour des patients à non risque et des patients à risque avec l'introduction d'une autre valeur patient d'un paramètre d'un patient dont on a à déterminer l'appartenance dans la courbe selon la figure 5. MODE DE REALISATION PREFEREE DE L'INVENTION Le procédé de prédiction d'un risque cardiaque et/ou de récidive selon la présente invention peut se présenter sous la succession de plusieurs étapes : - sélection d'au moins une onde d'un électrocardiogramme (ECG), susceptible d'être particulièrement représentative dudit risque cardiaque, - segmentation de ladite onde après élimination des fluctuations de la ligne de base, élimination du bruit de fond et détermination d'un élément de référence dans l'électrocardiogramme, - paramétrisation de ladite onde sélectionnée d'un électrocardiogramme 30 en plusieurs paramètres, - sélection des paramètres avec calcul de leurs valeurs pour deux groupes de personnes, les personnes d'un des groupes étant non disposées à un risque cardiaque tandis que les personnes de l'autre groupe étant à risque, avec l'application des trois premières étapes sur chaque électrocardiogramme des personnes et détermination des valeurs d'un ou des paramètres respectivement représentatives d'un des groupes, - sélection d'au moins une desdites valeurs, - pour un patient donné, application des trois premières étapes sur au 5 moins une onde de son électrocardiogramme et obtention d'au moins une valeur sélectionnée dite valeur patient, - comparaison de la valeur patient avec l'ensemble des valeurs obtenues pour chaque personne des deux groupes pour la détermination du groupe d'appartenance dudit patient. 10 Avantageusement, la comparaison de la valeur patient se fait à l'aide d'un système transductif comme il sera expliqué ultérieurement. Ces diverses étapes vont maintenant être détaillées. La première étape consiste en la sélection d'au moins une onde de l'électrocardiogramme susceptible d'être particulièrement représentative dudit 15 risque cardiaque qu'on veut étudier. Par exemple pour une fibrillation auriculaire, il est connu que celle-ci se traduit par une onde P modifiée sur l'électrocardiogramme d'un patient. Cependant, d'autres ondes de l'électrocardiogramme peuvent être affectées par la présence d'une fibrillation auriculaire et donc peuvent être aussi prises en considération. Par exemple, 20 l'onde sélectionnée peut être l'onde P, le complexe QRS, l'onde T, l'onde U, un ou des segments QT, ST, RT, PT, PQ, PR, PS. Ainsi le mot onde doit être pris dans un sens large dans la présente demande et concerne toute partie de l'électrocardiogramme pouvant être exploitée et pas seulement les ondes P et T ou le complexe QRS. 25 La seconde étape consiste dans la segmentation de ladite onde après élimination des fluctuations de la ligne de base, élimination du bruit de fond et détermination d'un élément de référence dans l'électrocardiogramme, Un mode de réalisation de l'élimination des fluctuations de la ligne de base est donné par le schéma de la figure 2. Pour l'élimination des fluctuations 30 de la ligne de base il peut être utilisé un algorithme basé sur la transformée en ondelettes discrètes (TOD). Avantageusement, on applique une transformée en ondelette au signal ECG brut (d'origine), rondelette utilisée peut être sous une base d'ondelettes de Daubechie, notamment d'ordre 8. Ensuite, une estimation de la ligne de base LB est donnée par l'approximation de l'ECG à l'échelle 10. Enfin, on soustrait la ligne de base LB au signal ECG pour obtenir le nouveau signal d'électrocardiogramme NECG. Alternativement ou en association, il peut être utilisé une ondelette de 5 Haar ou de Meyer. Ce traitement permet d'améliorer la segmentation de l'ECG pour certains types d'ondes. Une fois les fluctuations de la ligne de base éliminées, le signal obtenu est ensuite filtré pour éliminer les autres types de bruit. Le système du filtrage 10 utilisé, donné par la figure 3, est avantageusement composé de deux étages : le premier étage sert à estimer le signal ECG utile et le bruit et le deuxième étage réalise un filtrage MAP (Maximum a posteriori) dans le domaine des ondelettes. Pour obtenir une estimation du signal ECG utile, on applique une transformée en ondelette discrète W1 au signal ECG, rondelette utilisée pouvant 15 être celle de Haar. Ensuite, un seuillage dur est appliqué aux coefficients d'ondelettes. Enfin, une transformée d'ondelette inverse W1-' permet d'obtenir le Signal pilote. Ainsi, on pourra aussi estimer le bruit ECG - Signal pilote. Le filtre MAP maximise la probabilité a posteriori d'obtenir les valeurs utiles, étant données les observations bruitées. Dans ce cas, le filtrage est 20 appliqué dans le domaine de la transformée en ondelettes discrète invariante à la translation W2. Comme élément de référence dans l'électrocardiogramme, il peut être pris par exemple le Pic R du complexe QRS. Consécutivement à ces trois sous-étapes d'élimination des fluctuations de 25 la ligne de base, d'élimination du bruit de fond et de détermination d'un élément de référence dans l'électrocardiogramme, il est procédé à la segmentation proprement dite de l'électrocardiogramme. Comme montré à la figure 4, pour la segmentation de l'ECG, il est possible de décomposer l'électrocardiogramme en 5 classes : une première 30 classe ISO-C1- avant l'onde P, une seconde classe P-C2- constituée de l'onde P, une troisième clase QRS-C3- constituée du complexe QRS, une quatrième classe ST-C4- entre complexe QRS et onde T et une cinquième classe T-05-constituée de l'onde T. Le principe de base est de caractériser chaque onde (classe) par ses coefficients d'ondelettes en utilisant le modèle d'arbre de Markov caché dans le domaine des ondelettes, autrement appelées Ondelettes-AMC tirant ainsi le maximum d'informations de ces coefficients. Ainsi, à chaque classe C; on associe un vecteur oc, comprenant les paramètres du modèle Ondelettes-AMC qui la caractérisent le mieux. Une fois ces vecteurs calculés, la segmentation de l'électrocardiogramme sera basée sur la vraisemblance des coefficients d'ondelettes de chacune des classes. Une des phases de la segmentation est l'apprentissage. A l'issue de cette phase, chaque onde et segment de l'électrocardiogramme ont été modélisés par un arbre de Markov caché avec différents modèles: Ligne isoélectrique : Modèle Ondelette-AMC 1 (Ml) Onde P : Modèle Ondelette-AMC 2 (M2) Complexe QRS : Modèle Ondelette-AMC 3 (M3) Segment ST : Modèle Ondelette-AMC 4 (M4) Onde T : Modèle Ondelette-AMC 5 (M5) Pour segmenter l'ECG d'un nouveau patient, la détection de l'onde P est réalisée non pas avec les modèles M1 et M2 mais avec les modèles M4 et M5. Ceci donne plus de robustesse pour la détection de début et fin de l'onde P. Ainsi, la distribution statistique des observations de l'onde P de l'électrocardiogramme (ECG) peut être basée sur la distribution statistique des observations de l'onde T, l'onde P étant alors assimilée à une onde T de faible amplitude. La détection du complexe QRS est réalisée non pas avec les modèles M3 et M4 mais avec les modèles M1 et M3. Ceci donne plus de robustesse pour la détection de début et fin du QRS. Ainsi, la distribution statistique des observations de la ligne isoélectrique de l'électrocardiogramme (ECG) peut être basée sur la distribution statistique des observations du segment ST. Les phases suivies pour segmenter l'ECG sont les suivantes : - une phase d'apprentissage qui consiste à calculer pour chaque classe C, les paramètres du modèle ondelettes-AMC qui la caractérisent le mieux. Ces paramètres seront stockés dans un vecteur oc. Cette phase est réalisée grâce à l'algorithme EM, - une phase de segmentation proprement dite. Pour un électrocardiogramme à segmenter, il est calculé sa transformée en ondelettes et la vraisemblance de chaque coefficient à chaque classe. Puis, en se basant sur le critère de maximum de vraisemblance, il est procédé à une classification des coefficients de chaque échelle. Ceci permet de déterminer le début et la fin de chaque onde de l'électrocardiogramme aux différentes échelles, - une phase de fusion entre échelles, dans laquelle il est exploité la dépendance des coefficients d'ondelettes entre les différentes échelles pour raffiner la classification peut aussi être utilisée. Pour ceci, il est défini pour chaque coefficient d'ondelettes un contexte qui tient compte de l'état des coefficients qui lui sont associés à l'échelle précédente en utilisant par la suite un algorithme de fusion entre échelles. Avantageusement, l'arbre de Markov peut être avantageusement combiné avec une base d'ondelettes de Haar. La troisième étape consiste en la paramétrisation de ladite onde sélectionnée en plusieurs paramètres. Par exemple, dans le cas d'une détection d'une fibrillation auriculaire pour laquelle l'onde P peut être l'onde de l'électrocardiogramme sélectionnée, il convient de définir des paramètres de cette onde. Plusieurs exemples de paramètres possibles vont maintenant être donnés dans le cadre d'une détection d'une fibrillation auriculaire. Ces exemples sont non limitatifs. Comme premier paramètre, par exemple, un allongement de la durée de l'onde P peut être révélateur de la présence de troubles de conduction électrique au niveau des oreillettes. En effet, la durée de l'onde P chez les patients normaux est inférieure à 130 ms. Ce paramètre est calculé directement à partir des données de la segmentation. Pour caractériser la forme de l'onde P deux méthodes peuvent être utilisées. Dans la première méthode, il est recherché la meilleure approximation polynomiale de l'onde P au sens des moindres carrés. Les coefficients du polynôme considéré représenteront les paramètres retenus. Dans la seconde méthode, chaque onde P est assimilée à une densité de probabilité à laquelle il est associé une fonction de répartition. Pour caractériser la forme de cette onde, on la compare à une forme de référence. La comparaison se fait en calculant une fonction qui lie les deux fonctions de répartition. Comme seconds paramètres, il peut être utilisé des paramètres dits spectraux, ces paramètres étant notamment relatifs à la fréquence. Il peut par exemple être possible de générer un spectre puissance relative par rapport à la fréquence, ceci par transformée de Fourier. Sur le plan fréquentiel, l'information utile dans l'électrocardiogramme se situe entre 0 et 40 Hz en particulier l'essentiel de l'information de l'onde P est localisée principalement entre 0 et 25 Hz. Afin d'explorer le contenu fréquentiel de l'onde P, on peut utiliser l'ondelette de Morlet. On découpe ainsi le plan temps-fréquences en plusieurs sous bandes où il est calculé trois types d'énergies relatifs à : - l'énergie de début, allant du début de l'onde P au début+60 ms, - l'énergie de fin, allant de la fin l'onde P-60 ms à la fin de l'onde P et - l'énergie de l'onde P, allant du début de l'onde P à sa fin. Comme troisièmes paramètres, il peut être utilisé des paramètres ondelettes-entropie. Pour ceux-ci, il est calculé l'entropie dans un plan d'ondelette par la formule suivante : Iws,k W T E = k Iws' I In Iws,k I , Iws'' I/ avec ws,k les coefficients d'ondelettes à l'échelle s à la position k calculés par un banc de filtres bi-orthogonal d'ondelettes. Comme quatrième paramètre, il peut être utilisé un paramètre de couplage forme-durée. Pour le calcul de ce paramètre, on commence par calculer un paramètre intermédiaire R représentant le rapport de la surface de l'onde P par sa durée au carré. Ensuite, le paramètre de couplage est obtenu par le rapport de la surface moyenne sur la moyenne du paramètre R. Ainsi lors de la paramétrisation d'une onde P, il a été déterminé 122 paramètres (durée, forme, énergie, entropie,...), ces paramètres étant directement extrapolables de l'électrocardiogramme ou indirectement extrapolables en pouvant être obtenus après transformation mathématique. Il est à garder à l'esprit que ces paramètres ne sont pas tous informatifs. En effet, certains d'entre eux peuvent être peu significatifs, corrélés ou non pertinents pour la détection d'un risque cardiaque, par exemple la fibrillation auriculaire. Ainsi, une étape de sélection des paramètres pertinents est nécessaire. Mais avant cette étape les paramètres peuvent être discrétisés, ce qui peut être fait notamment par l'algorithme de discrétisation CAIM. Il est ensuite procédé à une réduction du nombre de paramètres par des approches de filtrage, ce qui permet de passer de 122 paramètres à 43. Ensuite une approche de sélection enveloppante utilisant un algorithme génétique (AG) et l'algorithme de classification SVM a été utilisée. L'algorithme génétique permet d'explorer l'espace des solutions possibles et l'algorithme de classification sert à calculer les performances de classification. A titre indicatif et non limitatif, il a été ainsi obtenu un ensemble de paramètre formé de douze paramètres comprenant la durée, le coefficient du polynôme ax4, le coefficient du polynôme ax2, le coefficient du polynôme ax ,la forme par la méthode des fonctions de répartition, l'entropie par la transformée de Wigner Ville, l'énergie moyenne de la fin de l'onde P entre 0.9 à 1.9 Hz, l'énergie moyenne de la fin de l'onde P entre 1.9 à 7.8 Hz, l'énergie moyenne de la fin de l'onde P entre 7.8 à 15.9 Hz, la variance de l'énergie de début de l'onde P, la variance de l'énergie de la fin de l'onde P. Il est à noter que ces paramètres peuvent être combinés entre eux, avec par exemple différents coefficients, pour établir un paramètre sensé être plus représentatifs du fonctionnement du coeur. La quatrième étape du procédé selon la présente invention réside dans la sélection des paramètres et de leurs valeurs avec leur calcul pour deux groupes de personnes, les personnes d'un des groupes étant non disposées à un risque cardiaque tandis que les personnes de l'autre groupe étant à risque, avec l'application des trois premières étapes sur chaque électrocardiogramme des personnes et détermination de valeurs d'un ou des paramètres respectivement représentatives d'un des groupes En prenant le cas de la fibrillation auriculaire, afin de démarrer cette étape, il est possible de former une base de données comprenant des patients. Cette base de données peut être répartie en deux groupes. Le premier groupe est le groupe de contrôle composé des patients sans épisode de fibrillation ou tachycardie connue et présentant une échographie normale des oreillettes. Le second groupe est le groupe d'étude composé des patients ayant au moins un épisode de fibrillation auriculaire documenté. Ce choix est basé sur l'hypothèse suivante: les électrocardiogrammes de tels patients présentent les mêmes caractéristiques que celles qui précédaient la fibrillation. Disposant d'une telle base de données et des douze paramètres retenus caractérisant l'onde P de chaque patient, il est recherché un modèle mathématique qui permet de discriminer entre le groupe à risque et le groupe à non risque. Pour cela, on a utilisé les supports vecteurs machines (SVM). Le modèle SVM a été fixé par une étude expérimentale : fonction noyau gaussien, d'écart type 160 et borne C infinie. Ceci a permis d'atteindre une spécificité (SP) moyenne de 88% et une sensibilité (SE) moyenne de 82%. Il est avantageux d'utiliser un modèle SVM transductif afin d'avoir une mesure de confiance et de crédibilité de la prise de décision. Un tel modèle transductif permet la réactualisation des valeurs des paramètres en tenant compte des nouvelles mesures effectuées sur l'électrocardiogramme. En partant d'une base d'apprentissage formée par I observations de x1,...,x1 et leurs classes correspondantes y, E{-1,1}, pour classer une nouvelle observation ou éventuellement plusieurs observations, un nouveau modèle est construit afin de permettre la prise de décision. Ainsi, pour une méthode transductive il pourra y avoir autant de modèles qu'il y aura de points à estimer. Ce type de modèle permet aussi de calculer une mesure de confiance et de crédibilité de la décision prise. Un mode de réalisation particulièrement préféré de la présente invention pour la détermination du groupe d'appartenance du patient et avantageusement sa classification dans ce groupe pour une détermination ultérieure à effectuer pour un autre patient va être décrit au regard des figures 5 à 8. Comme précédemment mentionné, cette étape de détermination et de classification du patient s'effectue après l'élimination du bruit et de la fluctuation de la ligne de base, la segmentation de l'ECG en détectant par exemple les ondes P, QRS et T, la caractérisation d'une onde, par exemple l'onde P, par extraction d'un jeu de paramètres pertinents pour la détection du risque cardiaque, par exemple un risque de fibrillation auriculaire et la discrétisation de ce jeu de paramètres. Donc, on dispose maintenant d'une base de données formée par un groupe de patients sains ou à non risque et un groupe de patients à risque cardiaque, par exemple celui d'une fibrillation auriculaire. Par exemple, chaque patient est caractérisé par un jeu de paramètres de son onde P. Pour un nouveau patient, on commence par appliquer les étapes précédemment indiquées à son signal ECG. Puis, pour le classifier comme « sain » ou « à risque de fibrillation auriculaire », comme le montre la figure 5, où les valeurs du groupe sain sont symbolisées par des cercles et où les valeurs du groupe à risque sont symbolisées par des carrés, on utilise un modèle SVM transductif. La valeur patient du nouveau patient est symbolisée aux figures 5 à 8 par un triangle. Le principe de la classification est le suivant : On suppose que le nouveau patient introduit appartient au groupe de patients sains, comme il est montré à la figure 6. Puis on utilise l'algorithme SVM pour déterminer une courbe de séparation S1 entre les deux groupes à non risque ou à risque. Enfin on calcule une valeur P1 représentant le degré d'appartenance du patient au groupe sain. Cette valeur est fonction de la position du patient par rapport à la courbe de séparation SI, cette courbe étant le plus fréquemment non linéaire. On effectue la même opération mais cette fois on suppose que le nouveau patient introduit appartient au groupe de patients à risque. Ceci est montré à la figure 7. Donc, on utilise l'algorithme SVM pour déterminer une courbe de séparation S2 entre les deux groupes à non risque et à risque. Enfin on calcule une valeur P2 représentant le degré d'appartenance du nouveau patient au groupe à risque. Cette valeur est fonction de la position du nouveau patient par rapport à la courbe de séparation. Il est procédé alors à la prise de la décision : Si la valeur P1 de la figure 6 est supérieure à la valeur P2 de la figure 7 alors le patient est sain et donc inclus dans le groupe à non risque. Sinon le patient est à risque cardiaque. Il peut être défini aussi une valeur de confiance, dite Confiance, de la décision comme : Confiance = [1 - min (P1, P2)]. 100 %. min étant la valeur minimale de P1 ou P2 Par exemple, dans le cas des figures 6 et 7, le patient est sain avec une confiance de 70 %. On peut définir aussi une valeur de crédibilité (confiance de la confiance), dite Crédibilité, avec : Crédibilité = max(P1, P2). max étant la valeur maximale de P1 ou P2 Cette valeur sert pour faire la différence entre le cas des figures 6 et 7 et le cas des figures 7 et 8. Dans les deux cas, le patient est classé comme à non risque avec une Confiance de 70 %. Mais on remarque que le patient appartient plus au groupe sain dans la figure 6 que dans la figure 8. Donc si on calcule la Crédibilité, on trouve 75% dans le premier cas et 41% dans le second cas. Comme le modèle est transductif, la valeur patient est incluse dans son groupe d'appartenance pour les déterminations futures d'appartenance d'au moins un autre patient. Ainsi, le modèle SVM transductif permet une réactualisation de la composition des groupes à risque et non disposés à un risque cardiaque et/ou une réactualisation d'au moins une valeur sélectionnée. La présente invention concerne aussi un appareil de prédiction d'un risque cardiaque et/ou de récidive, comprenant un électrocardiogramme et des moyens électroniques de traitement d'au moins une onde de l'électrocardiogramme avec des moyens de mémorisation des paramètres de cette onde pour un groupe de personnes à risque et un groupe de personnes à non risque ainsi que pour un patient afin d'obtenir un diagnostic concernant ledit patient concernant son appartenance à un des deux groupes, caractérisé en ce que les moyens électroniques de traitement sont sous forme de composants électroniques ou d'un logiciel compris ou reçu dans ledit appareil, lesdits moyens permettant la mise en oeuvre d'un tel procédé. Comme précédemment mentionné, le logiciel peut être intégré dans l'appareil ou introduit dans celui-ci, par exemple en étant dans un support tel qu'un CD ou une clé USB. II peut aussi être sous la forme d'un circuit électronique embarqué dans ledit appareil. REVENDICATIONS1- Procédé de prédiction d'un risque cardiaque et/ou de récidive comprenant les étapes suivantes : - sélection d'au moins une onde (P, T, QRS) d'un électrocardiogramme (ECG), susceptible d'être particulièrement représentative dudit risque cardiaque, - segmentation de ladite onde (P, T, QRS) après élimination des fluctuations de la ligne de base, élimination du bruit de fond et détermination d'un élément de référence dans l'électrocardiogramme, - paramétrisation de ladite onde sélectionnée d'un électrocardiogramme en plusieurs paramètres, - sélection des paramètres avec calcul de leurs valeurs pour deux groupes de personnes, les personnes d'un des groupes étant non disposées à un risque cardiaque tandis que les personnes de l'autre groupe étant à risque, avec l'application des trois premières étapes sur chaque électrocardiogramme des personnes et détermination des valeurs d'un ou des paramètres respectivement représentatives d'un des groupes, - sélection d'au moins une desdites valeurs, - pour un patient donné, application des trois premières étapes sur au moins une onde de son électrocardiogramme et obtention d'au moins 25 une valeur sélectionnée dite valeur patient, - comparaison de la valeur patient avec l'ensemble des valeurs obtenues pour chaque personne des deux groupes pour la détermination du groupe d'appartenance dudit patient. 2- Procédé selon la revendication 1, pour lequel la 30 détermination du groupe d'appartenance dudit patient se fait par le traçage d'au moins une courbe de séparation non linéaire (Si, S2) entre les valeurs obtenues, d'une part, par les personnes du groupe à non risque et, d'autre part, par les personnes du groupe à risque. 3- Procédé selon la revendication précédente, pour lequel la détermination du groupe d'appartenance dudit patient est réalisée par un modèle SVM transductif, ce modèle permettant une réactualisation de la composition des groupes à risque et non disposés à un risque cardiaque et/ou une réactualisation d'au moins un paramètre sélectionné. 4- Procédé selon la revendication précédente, pour lequel deux courbes de séparation (S1, S2) sont tracées, l'une (S2) avec la valeur patient incluse dans le groupe à risque et l'autre (S1) avec la valeur patient incluse dans le groupe à non risque, le groupe d'appartenance du patient étant le groupe présentant la valeur patient qu'il contient la plus éloignée de la courbe de séparation (Si ou S2) respective. 5- Procédé selon la revendication précédente, pour lequel la valeur patient est incluse dans son groupe d'appartenance pour les 15 déterminations futures d'appartenance d'au moins un autre patient. 6- Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 à 5, pour lequel les paramètres de l'onde sélectionnée sont discrétisés avant d'être utilisés par le modèle SVM. 7- Procédé selon l'une quelconque des revendications 20 précédentes, pour lequel l'onde sélectionnée est l'onde P, le complexe QRS, l'onde T, l'onde U, un ou des segments QT, ST, RT, PT, PQ, PR, PS . 8- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, pour lequel l'élimination des fluctuations de la ligne de base 25 se fait à l'aide d'un algorithme basé sur une transformée en ondelettes discrètes (TOD). 9- Procédé selon la revendication précédente, pour lequel la ligne de base est estimée à l'aide d'une décomposition multirésolution de l'électrocardiogramme (ECG) sur une base d'ondelettes de Daubechies, 30 de Haar ou de Meyer. 10- Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, pour lequel, lors de l'étape de segmentation, il est procédé à la modélisation des ondes de l'électrocardiogramme (ECG) est réalisée selon un arbre de Markov caché des ondelettes, l'arbre de Markov étant avantageusement combiné avec une base d'ondelettes de Haar. 11- Procédé selon la revendication précédente, pour lequel, lors de l'étape de segmentation, la détection de début et de fin d'une onde sélectionnée est faite selon le critère de maximum de vraisemblance des observations aux modèles des différentes ondes et segments de l'électrocardiogramme (ECG). 12- Procédé selon la revendication 10 ou 11, pour lequel la distribution statistique des observations de l'onde P de l'électrocardiogramme (ECG) est basée sur la distribution statistique des observations de l'onde T, l'onde P étant alors assimilée à une onde T de faible amplitude. 13- Procédé selon la revendication 10 ou 11, pour lequel la distribution statistique des observations de la ligne isoélectrique de l'électrocardiogramme (ECG) est basée sur la distribution statistique des observations du segment ST. 14- Appareil de prédiction d'un risque cardiaque et/ou de récidive, comprenant un électrocardiogramme et des moyens électroniques de traitement d'au moins une onde (P, T, QRS) de l'électrocardiogramme avec des moyens de mémorisation des paramètres de cette onde (P, T, QRS) pour un groupe de personnes à risque et un groupe de personnes à non risque ainsi que pour au moins un patient afin d'obtenir un diagnostic concernant ledit patient concernant son appartenance à un des deux groupes, caractérisé en ce que les moyens électroniques de traitement sont sous forme de composants électroniques ou d'un logiciel compris ou reçu dans ledit appareil, lesdits moyens permettant la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13.