Brevet FR3048174A1 — publié le 20170901

PROCEDE DE DETECTION D'ELEMENTS D'INTERET DANS DES SIGNAUX ELECTROPHYSIOLOGIQUES ET DETECTEUR DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne un procédé de détection d'éléments d'intérêt dans des signaux électrophysiologiques et, plus particulièrement, dans des signaux intracrâniens. Elle concerne en outre un détecteur pour la mise en oeuvre d'un tel procédé. ART ANTERIEUR L'électrophysiologie est l'étude des phénomènes électriques et électrochimiques qui se produisent dans les cellules ou les tissus des organismes vivants. Elle implique la mesure de différences de tensions ou de courants électriques à différentes échelles biologiques, d'un canal ionique isolé jusqu'à des organes entiers. En neurosciences, l'électrophysiologie étudie l'activité électrique des neurones ou, plus largement, de l'activité électrique et magnétique du système nerveux, au moyen de l'électro-encéphalographie et de la magnéto-encéphalographie. L'électroencéphalographie intracérébrale est une méthode invasive d'enregistrement de l'activité du cerveau. Cette méthode est utilisée en neurologie, par exemple dans le cadre d'un bilan pré-chirurgical préparatoire à une opération visant à retirer, par exérèse, des tissus épileptogènes. Analogue à l'électroencéphalographie de surface en ce qu'elle mesure les variations de potentiel électrique dues à l'activité électrophysiologique des 3048174 2 neurones, l'électroencéphalographie intracrânienne s'en distingue par le fait que les électrodes sont positionnées soit sur la surface de la pie-mère, sous la dure-mère, soit sous les méninges directement sur la 5 surface corticale (électrocorticographie, ECoG), soit, enfin, à l'intérieur même du tissu cérébral au moyen d'électrodes implantées en profondeur selon une méthode stéréotaxique (stéréo-électroencéphalographie, SEEG). 10 Les signaux électrophysiologiques sont formés par un mélange d'oscillations à de multiples fréquences et d'activités plus transitoires. Dans les rythmes physiologiques, l'oscillation la plus présente est le rythme alpha, observé en éveil calme. Les marqueurs des 15 différentes phases de sommeil sont des éléments de formes variées. En pathologie, l'électrophysiologie reste la méthode de référence pour observer les décharges épileptiques, pointes ou oscillations hautes fréquences (HFOs - High Frequency Oscillations), dont la fréquence 20 est comprise entre 80 et 500 Hz voire plus. Ces oscillations hautes fréquences peuvent être divisées en trois catégories. Il s'agit des oscillations dites Gamma Hautes (HG, High-Gamma), qui ont une fréquence comprise entre 80 et 150 Hz, des oscillations du type Ondulations 25 Rapide (R, Ripple), qui ont une fréquence comprise entre 150 et 250 Hz), et des oscillations dites Ondulations Très Rapides (FR, Fast Ripple), qui ont une fréquence comprise entre 250 et 500 Hz. 30 L'analyse visuelle de ces signaux est longue et difficile. En effet, les signaux d'intérêt peuvent être de très faible amplitude. De plus, l'analyse présente une grande variabilité d'un opérateur humain à un autre. 3048174 3 On a donc cherché à développer des procédés de représentation et de détection, ainsi que des détecteurs associés, capables de détecter automatiquement des 5 éléments d'intérêt, tels que des activités transitoires ou des activités oscillatoires, au travers de toute la gamme de fréquences des signaux électrophysiologiques. Une première difficulté pour un détecteur automatique est 10 que les activités transitoires et oscillatoires se chevauchent en fréquence. Un simple filtrage ne suffit donc pas. Une solution potentielle est de procéder à une analyse 15 temps-fréquence. Toutefois, cette analyse se heurte à une seconde difficulté, qui provient du fait que les signaux ont une énergie beaucoup plus grande à basse fréquence qu'à haute fréquence (spectre en 1/fa). 20 Une troisième difficulté vient du réglage d'un seuil pour la détection automatique, qui devrait être au maximum indépendant de l'utilisateur humain. Le document brevet publié sous le numéro US2012/0245481A1 25 divulgue un détecteur, qui identifie certaines oscillations hautes-fréquences dans un signal encéphalographique de type ECoG. Ce détecteur filtre un signal dont la fréquence est comprise entre 80 et 500 Hz et calcule l'énergie de ce signal dans une fenêtre 30 glissante. Dans une première étape proposée dans ce document, on applique l'algorithme de détection de Staba et al., 2002. Toutes les activités dépassant un certain seuil d'énergie sont alors sélectionnées. Toutefois, 3048174 4 cette première étape souffre d'un trop grand nombre de fausses détections. C'est la raison pour laquelle une étape subséquente est mise en oeuvre, qui consiste à quantifier la prépondérance du signal par rapport à une 5 ligne de base définie sur plusieurs centaines de millisecondes, avant et après chaque évènement détecté. Au terme de cette étape subséquente, les évènements ayant une similarité statistique trop proche du modèle de la ligne de base sont rejetés. Finalement, une dernière 10 étape consiste à extraire différents paramètres des évènements sélectionnés, effectuer une réduction de dimensionnalité, puis à regrouper ces évènements de manière non supervisée, en quatre groupes. 15 Les données sont filtrées dans une large bande de fréquence. L'impact du spectre en 1/f.' est toujours très important car la bande du filtre, comprise entre 80 et 500 Hz, est très large. Une oscillation haute fréquence, notamment supérieure à 250.Hz, devra être très puissante 20 pour pouvoir passer le premier seuil. De nombreuses oscillations peuvent être manquées. De plus, la première étape sélectionne tous les transitoires pointus, qui sont ensuite regroupés. Un inconvénient majeur est que cette méthode ne gère pas les évènements complexes, c'est-à- 25 dire des évènements de types différents ayant lieu en même temps. Or, les oscillations hautes fréquences surmontent presque toujours une pointe épileptique. Ainsi, la méthode décrite dans ce document apparaît manquer de nombreuses oscillations hautes fréquences. On 30 notera que la définition de la ligne de base de cette technique suppose que les évènements d'intérêts sont éloignés dans le temps, d'au moins 600 ms environ, ce qui n'est pas toujours le cas. Ces périodes avant et après 3048174 5 l'évènement ne correspondent pas nécessairement à une ligne de base. Le document intitulé "Human Intracranial High Frequency 5 Oscillations (HFOs) Detected by Automatic Time-Frequency Analysis", Burnos et al., Plos One, avril 2014, vol. 9, décrit un détecteur d'oscillations hautes fréquences qui met en oeuvre une première étape similaire à celle divulguée dans le document précité, publié sous le numéro 10 US2012/0245481A1, à savoir l'application de l'algorithme de détection de Staba et al., 2002. Selon ce document, les données sont tout d'abord filtrées entre 80 et 500Hz puis un seuil est appliqué. Par contre, le seuil n'est pas appliqué sur une mesure d'énergie sur une courte 15 période temporelle mais sur l'enveloppe du signal filtré. Il s'agit de la transformation d'Hilbert. Dans un souci de limiter les fausses détections, une seconde étape est mise en oeuvre. Un temps-fréquence est calculé en utilisant la transformée de Stockwell autour des 20 évènements d'intérêt. Puis, la densité spectrale de puissance instantanée est mesurée dans une plus petite fenêtre de temps. Finalement, trois points du spectre obtenu sont sélectionnés : le maximum local dans la bande 60-500 Hz (High Frequency Peak - HiFP), le minimum/creux 25 entre 40 Hz et la fréquence du HiFP et le maximum local le plus proche du creux dans les basses fréquences. Un évènement est alors qualifié d'oscillation haute fréquence si la puissance mesurée au HiFP est bien supérieure à celle mesurée dans le creux et à celle 30 mesurée à pic basse fréquence (Low Frequency Peak - LoFP). 3048174 6 Le signal est filtré entre 80 et 500 Hz. Le temps-fréquence n'est pas utilisé en tant que tel puisque qu'il y a un retour à l'analyse du spectre pour décider s'il y a un oscillation haute fréquence ou non. À noter qu'il ne 5 mentionne à aucun moment la possibilité de détecter des pointes surmontées d'oscillations hautes fréquences. RESUME DE L'INVENTION 10 Compte tenu de ce qui précède, un problème technique que se propose de résoudre l'invention est de fournir un procédé de détection d'éléments d'intérêt dans des signaux électrophysiologiques, ainsi qu'un détecteur pour la mise en oeuvre d'un tel procédé, qui pallie les 15 inconvénients précités de l'art antérieur, et qui, en particulier, transforme l'activité de fond en un bruit blanc pour équilibrer la puissance des activités à travers les fréquences, et qui permette une représentation et une détection adéquate des oscillations 20 basses et hautes fréquences et des pointes ou transitoires, tout en conservant les informations qui leur sont associées telles que leur fréquence, la détection étant effectuée même si les évènements ont lieu en même temps ou à des temps voisins, sans a priori sur 25 les bandes de fréquences concernées. La solution proposée de l'invention à ce problème technique a pour premier objet un procédé de détection automatique d'éléments d'intérêt dans des signaux 30 électrophysiologiques comprenant les étapes selon lesquelles : on fournit des signaux électrophysiologiques ; on réalise une représentation temps-fréquence blanchie desdits signaux 3048174 7 électrophysiologiques ; on établit un seuil ; on applique ce seuil à la représentation temps-fréquence blanchie ; et on détecte, dans la représentation temps-fréquence blanchie, des maxima locaux qui sont supérieurs ou égaux 5 au seuil appliqué. Elle a pour second objet un détecteur pour la détection automatique d'éléments d'intérêt dans des signaux électrophysiologiques, pour la mise en oeuvre de ce 10 procédé. De manière avantageuse, les signaux électrophysiologiques sont des signaux intracrâniens ; les signaux intracrâniens sont des signaux stéréo- 15 électroencéphalographiques ; - les éléments d'intérêt sont des oscillations basses et hautes fréquences et des pointes ; - pour la réalisation de la représentation temps-fréquence blanchie, on applique une transformée en ondelettes continue ; - la transformée en ondelettes 20 continue est calculée à partir de la formule suivante : Tf( = r_ )( f ( )?;, C b)Olt vo cz -ce dans laquelle f est le signal électrophysiologique, T est la transformée en ondelettes continue, J est l'ondelette, a le facteur de dilatation, b le facteur de translation et t est le 25 temps ; - l'ondelette choisie est une ondelette de dérivée gaussienne (DoG), analytique et son expression dans le domaine fréquentiel est la suivante : ex>( j2) pour et -0 pour f REVENDICATIONS1. Procédé de détection automatique d'éléments d'intérêt dans des signaux électrophysiologiques comprenant les étapes selon lesquelles : on fournit des signaux électrophysiologiques ; on réalise une représentation temps-fréquence blanchie desdits signaux électrophysiologiques ; on établit un seuil ; on applique ce seuil à la représentation temps-fréquence blanchie ; et on détecte, dans la représentation temps-fréquence blanchie, des maxima locaux qui sont supérieurs ou égaux au seuil appliqué. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en 15 ce que les signaux électrophysiologiques sont des signaux intracrâniens. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les signaux intracrâniens sont des signaux stéréo-20 électroencéphalographiques. 4. Procédé selon l'une des revendications 1, 2 ou 3, caractérisé en ce .que les éléments d'intérêt sont des oscillations basses et hautes fréquences et des pointes. 25 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour la réalisation de la représentation temps-fréquence blanchie, on applique une transformée en ondelettes continue. 30 3048174 21 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que la transformée en ondelettes continue est calculée à partir de la formule suivante : +DC Tf(b. a) = (t)L, (1- V a (1 -oc dans laquelle f est le signal électrophysiologique, T est la transformée en ondelettes continue, lir est l'ondelette, a le facteur de dilatation, b le facteur de translation et t est le temps. 7. Procédé selon l'une des revendications 5 ou 6, caractérisé en ce que l'ondelette choisie est une ondelette de dérivée gaussienne (DoG), analytique et son expression dans le domaine fréquentiel est la suivante : pour pour f dans laquelle f est la fréquence, n est l'ordre de la dérivée et i est la transformée de Fourier de 20 l'ondelette. 8. Procédé selon l'une des revendications 5 à 7, caractérisé en ce que, pour la réalisation de la représentation temps-fréquence blanchie, on calcule le 25 module au carré des coefficients d'ondelettes après avoir normalisé leurs parties réelle et imaginaire, le facteur de normalisation étant calculé pour chaque fréquence en ajustant un modèle de bruit gaussien sur la partie centrale de l'histogramme des coefficients réels. dt 5 10 30 3048174 22 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le seuil est défini par la formule suivante : 5 -x IFDR(x) H ( ) 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de détermination de l'étendue temporelle et fréquentielle des maxima locaux. 15 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de classification des éléments d'intérêt en tant que transitoire ou oscillation. 12. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de visualisation des éléments d'intérêts. 13. Détecteur pour la détection automatique d'éléments d'intérêt dans des signaux électrophysiologiques, caractérisé en ce qu'il est implémenté dans un logiciel sous la forme d'un module d'extension, pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes. 3048174 23 14. Détecteur selon la revendication 13, caractérisé en ce qu'il comporte un classifieur. 15. Utilisation d'un détecteur selon l'une des 5 revendications 13 ou 14, pour la détection automatique d'éléments d'intérêts dans des signaux électrophysiologiques de patients épileptiques.