Brevet FR3063002A1 — publié le 20180824

INRIA 185 121938 GEOSTAT.FRD.docx 1 Dispositif analyseur de rythme cardiaque L'invention concerne un dispositif de cardiologie et un procédé d'aide à la cardiologie. L'activité cardiaque, qu'elle soit considérée électriquement ou mécaniquement, peut être représentée par un signal temporel dont l'amplitude correspond respectivement à une différence de potentiel électrique ou une pression sanguine ou analogue dans le coeur. L'activité électrique cardiaque d'un sujet est habituellement mesurée au moyen de capteurs qui prennent la forme d'électrodes. Ces électrodes sont placées sur le sujet, à distance du coeur, sur l'épiderme par exemple, ou sur le coeur lui-même, sur l'épicarde ou l'endocarde. L'activité mécanique peut être mesurée au moyen de capteurs de pression disposés sur le réseau sanguin, à proximité du coeur, ou par angiographie par exemple. Une mesure d'activité cardiaque résulte en une ou plusieurs séries temporelles correspondant chacune à un extrait d'un signal de mesure d'activité, le cas échéant échantillonné. Une série temporelle peut être mémorisée numériquement sous la forme d'une collection de données de couples date/amplitude, ou, de manière quasi équivalente, une collection indexée de valeurs d'amplitude. Une série temporelle, ou la collection correspondante de données, peut être restituée graphiquement, en particulier, pour l'activité électrique mesurée sur le coeur, sous la forme de ce que l'on appelle classiquement un électrogramme. L'électrogramme constitue un outil essentiel pour le praticien qui s'intéresse à l'activité cardiaque, en particulier lors d'une exploration invasive en bloc opératoire. Le praticien y recherche notamment des indicateurs susceptibles d'orienter son diagnostic et le traitement adéquat. En particulier, lorsque des pics d'amplitude sont identifiables, une mesure de rythme local peut être effectuée. Ces pics correspondent à des passages de ce que l'on appelle le front d'activation cardiaque à proximité du capteur. L'écart temporel 3063002 2 entre pics d'amplitude successifs correspond au rythme cardiaque, au moins lorsque le rythme est considéré localement. Certaines pathologies cardiaques, comme les arythmies, et plus particulièrement 5 l'arythmie du type connue sous le nom de "fibrillation auriculaire", se traduisent par des signaux de mesure d'activité cardiaque complexes. Cette complexité s'apparente à un bruit intrinsèque aux signaux. Il est alors très compliqué d'y détecter des caractéristiques temporelles locales, que ce soit de manière automatique, par traitement des données du signal de mesure enregistré, ou de manière manuelle ou visuelle, par interprétation de 10 l'électrogramme correspondant. Le praticien peut se trouver incapable de repérer les passages du front d'activation dans un électrogramme, en particulier dans le cas où le signal acquis est fragmenté. Cette difficulté se révèle particulièrement handicapante dans le contexte du traitement 15 interventionnel des arythmies, par ablation radiofréquence par exemple. Là, le praticien a besoin d'indicateurs sur l'activité cardiaque du patient, qui puissent le guider dans son intervention. En premier lieu, le praticien a besoin d'indicateurs suffisamment stables pour être utilisés dans la préparation de l'intervention. Il lui est aussi utile de connaître ces indicateurs pratiquement en temps réel lors de l'intervention. Ces indicateurs 20 comprennent d'abord le rythme cardiaque local, déterminé à partir des temps de passage du front d'activation. WO 2005/115232 décrit ainsi un procédé et un système pour faire apparaître des valeurs de longueur cycle de fibrillation auriculaire, ou période locale de fibrillation auriculaire, 25 sur un électrogramme. Le procédé et le système sont basés sur une annotation manuelle des pics d'activation sur l'électrogramme. Ils se révèlent donc inefficaces dans le cas où le praticien ne peut distinguer ces pics d'activation sur l'électrogramme. Ce document relève d'ailleurs la difficulté de mettre en oeuvre une méthode de détection automatique de ces fronts d'activation. 30 De fait, aujourd'hui, la totalité, ou presque, des procédés et dispositifs d'assistance à l'analyse du rythme cardiaque sont basés sur une méthode algorithmique par spectre de 3063002 3 Fourier, connue sous le nom de "Dominant Frequency", ou "fréquence dominante" en français. Cette méthode permet au mieux de distinguer des régions ou des périodes différentes dans un électrogramme, selon des rythmes arythmiques propres. Cette méthode traite un signal de mesure cardiaque de manière globale et se trouve, de ce fait, 5 impropre à la détermination des temps de passage du front d'activation. En outre, cette méthode nécessite de filtrer le signal de mesure cardiaque. Or, dans le cas d'arythmie, le signal de mesure cardiaque présente un spectre très large, ce qui rend le signal résultant du filtrage de fréquence trop basse. Le signal filtré est impropre à l'analyse de Fourier pour des raisons d'aliasing (repli de spectre en français), c'est-à-dire d'insuffisance de 10 contenu fréquentiel. Plus généralement, les signaux de mesure d'activité cardiaque sont anharmoniques. Selon l'arythmie, ils peuvent être quasi périodiques, chaotiques ou stochastiques. Les procédés et dispositifs basés sur l'analyse spectrale de tels signaux sont inadaptés à la 15 détection de caractéristiques locales dans ces signaux. L'invention vient améliorer la situation. Le dispositif de cardiologie proposé comprend de la mémoire capable de stocker des 20 données d'activité cardiaque. Ces données comprennent au moins une série chronologique de valeurs d'amplitude. Cette série chronologique correspond à une forme brute de mesure d'activité cardiaque. Le dispositif comprend en outre une unité de traitement. Les données d'activité cardiaque comprennent en outre une seconde série chronologique de valeurs d'amplitude. Cette seconde série chronologique correspond à 25 une forme réduite de la mesure d'activité cardiaque. L'unité de traitement est agencée pour construire une fonction linéaire par parties des valeurs d'amplitude de la seconde série chronologique. La fonction linéaire est ajustée sur les valeurs d'amplitude de la série chronologique, conformément à un critère d'optimisation. Chaque partie de la fonction linéaire correspond à un intervalle temporel respectif de la série chronologique. 30 L'unité de traitement est en outre agencée pour calculer une loi probabiliste, relative à des périodes d'activité cardiaque, conformément à un modèle stochastique, combiner certains au moins desdits intervalles temporels respectifs de manière à obtenir, pour des 3063002 4 intervalles temporels résultants, une répartition statistique de périodes temporelles approchant ladite loi probabiliste, et délivrer des données relatives aux intervalles temporels résultants en tant que données relatives à un rythme cardiaque. 5 Le dispositif proposé permet d'analyser l'activité cardiaque d'un patient à partir de signaux de mesure bruts, relatifs au fonctionnement du coeur du patient. Il fait apparaître, de manière claire, rapide et fiable, des caractéristiques temporelles fondamentales des signaux de mesure bruts, et permet de déterminer effectivement ces caractéristiques temporelles. Le dispositif proposé livre des résultats bien plus exacts 10 que les méthodes classiques, en particulier connues en électrophysiologie. Ceci est vrai même dans le cas de signaux de mesure bruts très complexes/bruités. Le dispositif proposé permet d'automatiser la détection de caractéristiques temporelles locales dans des signaux de mesure bruts d'acquisition, en particulier de pics d'activité 15 qui marquent le passage du front d'activation. Le dispositif proposé est particulièrement adapté aux cas d'arythmie cardiaque, où le signal de mesure brut présente un caractère bruité assez voire très marqué. Le dispositif tire profit des propriétés stochastiques du signal de mesure. Le dispositif proposé permet de mesurer à la fois un rythme cardiaque moyen et un rythme cardiaque local, correspondant aux passages du front d'activation 20 cardiaque. On propose également un procédé d'assistance à la cardiologie comprenant les étapes suivantes - stocker des données d'activité cardiaque comprenant au moins une série 25 chronologique de valeurs d'amplitude, cette série chronologique correspondant à une forme brute de mesure d'activité cardiaque, et une seconde série chronologique de valeurs d'amplitude, cette seconde série chronologique correspondant à une forme réduite de la mesure d'activité cardiaque ; - construire une fonction linéaire par parties des valeurs d'amplitude de la seconde 30 série chronologique, la fonction linéaire étant ajustée sur les valeurs d'amplitude de la première série chronologique, conformément à un critère d'optimisation, chaque partie 3063002 5 de la fonction linéaire correspondant à un intervalle temporel respectif de ladite série chronologique, - calculer une loi probabiliste, relative à des périodes d'activité cardiaque, conformément à un modèle stochastique, 5 - combiner certains au moins desdits intervalles temporels respectifs de manière à obtenir, pour des intervalles temporels résultants, une répartition de périodes temporelles approchant ladite loi probabiliste, - délivrer des données relatives aux intervalles temporels résultants en tant que données relatives à un rythme cardiaque. 10 D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 représente un schéma fonctionnel d'un dispositif d'assistance à l'analyse de 15 signaux cardiaques selon l'invention ; - les figures 2 et 3 représentent des électrogrammes ; - la figure 4 représente un ordinogramme illustrant le fonctionnement d'un module de 20 traitement de signaux de mesure cardiaque pour le dispositif de la figure 1 ; - la figure 5 représente un ordinogramme qui détaille une réalisation d'une étape de la figure 4 ; 25 - la figure 6 représente un ordinogramme qui détaille une réalisation d'une étape de la figure 5 ; - la figure 7 représente un ordinogramme qui détaille une réalisation d'une étape de la figure 6 ; 30 - la figure 8 représente un ordinogramme qui détaille une réalisation d'une étape de la figure 6 ; 3063002 6 - la figure 9 représente un ordinogramme qui détaille une réalisation d'une étape de la figure 7 ; 5 - la figure 10 représente un ordinogramme qui illustre le fonctionnement d'un module de calcul de signal proxy ; - la figure 11 la figure 5 représente un ordinogramme qui détaille une réalisation d'une étape de la figure 4 ; 10 - les figures 12 et 13 représentent des graphiques illustrant un signal reconstruit ; - la figure 14 représente un électrogramme ; 15 - les figures 15 et 16 sont analogues aux figures 12 et 13 ; - la figure 17 est analogue à la figure 14 ; - la figure 18 représente un électrogramme ; et 20 - les figures 19 à 21 représentent des graphiques illustrant un traitement de l'électrogramme de la figure 18. Les dessins annexés contiennent des éléments de caractère certain et pourront par 25 conséquent non seulement servir à compléter l'invention, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. On fait référence à la figure 1. 30 Elle montre un dispositif d'assistance à l'analyse de signaux cardiaques 1. 3063002 7 Le dispositif 1 comprend de la mémoire 3 organisée pour stocker des données relatives à l'activité cardiaque d'un patient au moins. Ces données comprennent en particulier des données correspondant à des mesures d'activité cardiaque. Le dispositif 1 comprend en outre une unité de traitement 5, avec par exemple un ou plusieurs microprocesseurs qui 5 exécutent un système d'exploitation 52 et un module de traitement, ou module ANLSR 54. Le module ANLSR 54 traite certaines au moins des données de la mémoire 3 pour en tirer des données utiles à l'analyse du rythme cardiaque du patient. Ces données utiles 10 peuvent être stockées dans la mémoire 3, au moins temporairement. Les données d'activité cardiaque correspondent à des séries temporelles, ou chronologiques, qui maintiennent une relation entre une pluralité de valeurs d'amplitude et des valeurs de date correspondantes, éventuellement relatives. Les valeurs 15 d'amplitude peuvent être mises en relation chacune avec une valeur d'index. Chaque valeur d'index peut être mise en relation avec une valeur de date. Par exemple, une série temporelle peut comprendre des valeurs d'amplitude indexées et les valeurs d'index correspondent à des intervalles de temps réguliers, en particulier déduit d'un taux d'échantillonnage. 20 Chaque série temporelle peut être mémorisée en tant que fichier informatique dont le format autorise la mise en relation des données temporelles et des données d'amplitude. Par exemple, chaque série peut être mémorisée dans un fichier du type connu sous le nom de "CSV", pour "Comma Separated Values", ou "valeurs séparées par virgule" en 25 français. En particulier, chaque ligne d'un tel fichier comprend une valeur de date et/ou d'index, séparée d'une valeur d'amplitude par un caractère séparateur, tel qu'une virgule par exemple. En variante, certaines des données peuvent être mémorisées dans un fichier informatique d'un format propre à être traité par un programme à fonction de tableur. 30 Les données de travail comprennent au moins une première série temporelle de valeurs d'amplitude relative à une mesure d'activité cardiaque, ou série CARD ACT 32. Il s'agit 3063002 8 par exemple d'un extrait de signal de mesure. Les données de la série CARD ACT 32 correspondent à une forme brute de mesure d'activité cardiaque. Ces données de la série CARD ACT 32 peuvent résulter d'une acquisition de signal directement par le dispositif 1 au moyen d'un module d'acquisition (non représenté) et d'un ou plusieurs 5 capteurs reliés au dispositif 1, par exemple par une interface d'entrée telle que l'interface INPT 7 représentée sur la figure 1. En remplacement ou en complément, la série CARD ACT 32 peut être chargée directement depuis un ou plusieurs fichiers de données. 10 Les données de travail comprennent encore au moins une seconde série temporelle de valeurs d'amplitude, ou série RDC CARD ACT 34, qui correspond à une forme réduite d'une partie au moins de la mesure d'activité cardiaque correspondant à la série CARD ACT 32. Cette forme réduite, que l'on qualifie aussi parfois de "proxy", peut être construite à partir de ce que l'on appelle la variété la plus singulière de la mesure 15 cardiaque. On peut obtenir plus de détails sur la définition de la forme réduite d'un signal, ou signal réduit, dans A. Turiel, H. Yahia and C. Pérez-Vicente, (2008), Microcanonical multifractal formalism-a geometrical approach to multifractal systems : Part I. Singularity analysis, Journal of Physics A: Mathematical and Theoretica1,41, pp.015501-015536, doi:10.1088/1751-8113/41/1/015501. 20 Les données de travail comprennent encore une troisième série temporelle de valeurs d'amplitude, ou série ACT_FRT 38, correspondant à des temps d'activation cardiaque dans la mesure d'activité cardiaque correspondant à la série CARD ACT 32. La série ACT_FRT 38 est calculée par la fonction de traitement 5, à partir des données des séries 25 CARD ACT 32 et RDC CARD ACT 34. Les données de travail comprennent encore des données statistiques concernant au moins une répartition de durées d'intervalles d'activation, ou données MOD STAT 39. 30 Le module ANLSR 54 comprend un premier sous-module, ou module NOD GEN 542, qui construit une série temporelle de valeurs d'amplitude correspondant à une forme approximée de la mesure d'activité cardiaque correspondant à la série CARD ACT 32. 3063002 9 Cette forme approximée est construite comme une fonction linéaire par morceaux des valeurs d'amplitude de la forme réduite de la mesure d'activité cardiaque, par exemple des données de la série temporelle RDC CARD ACT 34. Cette forme approximée peut 5 être mémorisée dans la mémoire 3, par exemple sous la forme d'une série temporelle de valeurs d'amplitude, ou série APX CARD ACT 37. La mémoire 3 stocke des données définissant la fonction linéaire par morceaux. Ici, ces données sont mémorisées sous la forme d'une série temporelle de valeurs de pente et 10 d'une série temporelle de valeurs de décalage. Ces séries définissent conjointement les paramètres de la fonction linéaire d'approximation pour chaque élément de la forme approximée. Sur la figure 1, les données de ces deux séries sont rassemblées dans le tableau OPT RDC CARD 36 15 Le module NOD GEN 542 construit la forme approximée de la mesure d'activité cardiaque par itération, en optimisant selon un critère minimisation d'erreur. On construit une forme réduite d'une partie au moins de la mesure d'activité cardiaque correspondant à la série CARD ACT 32 comme une fonction affine de cette série 20 CARD ACT 32, sur un jeu d'intervalles temporels inclus dans l'intervalle temporel du signal de mesure d'origine. Les coefficients de cette approximation affine et le jeu d'intervalles temporels où cette approximation est valide peuvent être déterminés en minimisant la somme des carrés 25 des différences entre les valeurs d'amplitude de la forme réduite du signal de mesure, par exemple de la série RDC CARD ACT 34, et de l'approximation affine. La fonction linéaire par morceaux peut être construite par itération, en optimisant un critère d'erreur écrit sous une forme quadratique. 30 Le module NOD GEN délivre une collection d'intervalles temporels qui correspondent chacun à une partie de fonction linéaire d'approximation et des données qui définissent, sur chacun de ces intervalles, la fonction linéaire d'approximation de la série 3063002 10 RDC CARD ACT 34. Les bornes de ces intervalles correspondent chacune à un noeud, c'est-à-dire un pointeur vers une valeur de date de la série CARD ACT 32. Le module ANLSR 54 comprend un second sous-module, ou module NOD SEL 544, 5 qui traite la sortie du module NOD GEN 542 sur la base d'une comparaison statistique entre les intervalles temporels de la forme approximée de la série CARD ACT 32 et une loi probabiliste tirée d'une modélisation cardiaque. Le traitement comporte une sélection par filtrage Bayésien de noeuds délivrés par le module NOD GEN 542 et une méthode de "clustering", ou "partitionnement des données" en français. Le module 10 NOD SEL 544 combine les intervalles temporels délivrés par le module NOD GEN 542 de manière à obtenir des intervalles temporels dont la répartition des périodes temporelles approche la loi probabiliste. Le module ANLSR 54 délivre des données relatives aux intervalles temporels fournis 15 en sortie du module NOD SEL 544, par exemple à travers une interface de sortie, ou interface OUTP 9. Cette interface de sortie peut être reliée à un moniteur de manière à resituer graphiquement certaines au moins de ces données. Les données en question comprennent par exemple des dates de passage du front d'activation cardiaque. 20 En option, le module de traitement comprend encore un troisième sous-module, ou module RDCR 546, capable de construire une série temporelle de valeurs d'amplitude correspondant à une forme réduite d'une mesure d'activité cardiaque. En particulier, le module RDCR 546 est agencé pour calculer les données de la série RDC CARD ACT 34 à partir de celles de la série CARD ACT 32. 25 On fait référence à la figure 2. Elle montre un premier graphique correspondant à ce que l'on appelle un électrogramme dans la technique, ou graphique ECG1 20. Le graphique ECG 1 20 représente une 30 évolution dans le temps, noté "t", de l'amplitude, notée "A", d'un signal d'activité cardiaque, typiquement électrique. Le graphique ECG 1 20 correspond à un enregistrement résultant d'une mesure d'activité cardiaque, par exemple l'enregistrement 3063002 11 CARD ACT de la figure 2. Le graphique peut être affiché sur un écran ou tracé sur un support papier par exemple. Le graphique ECG 1 montre une période de fibrillation. Il correspond à un signal 5 d'activité cardiaque qui est peu bruité et peu complexe. Les passages du front d'activation correspondent à des pics 20-1 à 20-9 dans l'amplitude A de l'activité cardiaque. Ces pics 20-1 à 20-9, et les dates auxquelles ils correspondent, sont aisément distinguables sur ECG 1. 10 On fait référence à la figure 3. Elle montre un second électrogramme, ou graphique ECG 2 30, dans des conditions analogues au graphique ECG 1 de la figure 2. Le graphique ECG 2 correspond à un extrait d'un signal très irrégulier, complexe et bruité. L'étalement des passages du front 15 d'activation couvre pratiquement tout l'intervalle temporel de la mesure signal. En pareil cas, le praticien juge incertain d'estimer des temps (dates) de passage du front d'activation. Les pics de plus grande amplitude 30-1 à 30-7 ne correspondent pas nécessairement aux passages du front d'activation cardiaque. 20 On fait référence à la figure 4. Elle illustre une fonction pour un module de traitement de signaux cardiaques, par exemple le module ANLSR 54 de la figure 1. 25 À une étape initiale 400, la fonction reçoit une première série temporelle de valeurs d'amplitude correspondant à un extrait de signal de mesure cardiaque, ici sous la forme d'un tableau S[..] de nombres flottants s 1, s N, ou tableau de mesure, et une seconde série temporelle de valeurs d'amplitude correspondant à une forme réduite du signal de mesure cardiaque, ici sous la forme d'un tableau SR[..] de nombres flottants sr 1, .., 30 sr N, ou tableau de réduction. Les données de la première et seconde série sont par exemple extraites respectivement des données CARD ACT 32 et RDC CARD ACT 34 de la figure 1. 3063002 12 À l'étape suivante 402, la fonction détermine une collection de noeuds temporels à partir de la première série et de la seconde série. Chaque noeud correspond à une date. 5 Les noeuds sont ici rassemblés dans un tableau, ou tableau de noeuds NOD[..]. Par exemple, chaque élément nod 1 nod M du tableau NOD[..] désigne une date indexée des tableaux de réduction S[..] et SR[..]. Les noeuds définissent des intervalles temporels. L'étape 402 correspond pour l'essentiel au fonctionnement du module NOD GEN 542. 10 La fonction détermine en outre deux collections de valeurs réelles a 1 .. a N et b 1 .. b N, qui définissent conjointement une fonction linéaire par morceaux de la seconde série qui approxime la première série. Ici les deux collections sont respectivement stockées dans des tableaux de flottants, un tableau de pente A[..] et un tableau de 15 décalage B[..]. Chaque valeur a_i et chaque valeur b i est maintenue en relation avec un noeud de la collection ou l'intervalle correspondant. Par exemple, les valeurs a_i et b i sont mémorisées en tant qu'éléments des tableaux de pente A[..] et de décalage B[..] dont l'index correspond à celui de leur noeud respectif dans le tableau de noeuds NOD[..]. 20 La fonction détermine la collection de noeuds et de valeurs a et b de manière à optimiser l'approximation par plateaux, ou morceaux, de la première série relative par la composition linéaire de la série relative au signal réduit du signal de mesure cardiaque définie par les valeurs de pente a et de décalage b. 25 À l'étape suivante 404, la fonction détermine des dates de passage du front d'activation dans les séries. La fonction sélectionne des noeuds dans la collection de noeuds sur la base d'une comparaison statistique avec une distribution calculée à partir d'un modèle probabiliste. L'étape 404 correspond pour l'essentiel au fonctionnement du module 30 NOD SEL 544. La fonction se termine à l'étape suivante 406. 3063002 13 On fait référence à la figure 5. Elle illustre une fonction capable de mettre en oeuvre l'étape 402 de la figure 4. 5 La fonction débute en une étape 500, dans laquelle elle reçoit une première série temporelle de valeurs d'amplitude correspondant à un signal de mesure d'activité cardiaque, par exemple sous la forme du tableau de mesures S[..], et une seconde série temporelle de valeurs d'amplitude correspondant un signal réduit du signal d'activité 10 cardiaque, par exemple sous la forme du tableau de réduction SR[..]. À l'étape suivante 501, la fonction initialise un premier tableau de valeurs flottantes a_1 .. a N, ou tableau de pente A[..], et un second tableau de valeurs flottantes b_1 b N, ou tableau de décalage B[..]. 15 À l'étape suivante 502, la fonction appelle une sous-fonction srcEvalAdapt avec les valeurs des tableaux de mesures S[..], de réduction SR[..], de pente A[..] et de décalage B [..]. La fonction srcEvalAdapt calcule par itération les valeurs des tableaux de pente A[..] et décalage B [..] comme optimisation de l'approximation linéaire par morceaux 20 des valeurs du tableau de mesures S[..] par les valeurs du tableau de réduction SR[..]. La fonction srcEvalAdapt établit en outre des statistiques sur cette approximation. Ces statistiques servent à l'optimisation. À l'étape suivante 504, la fonction initialise un tableau de valeurs flottantes rsrc 1 .. 25 rsrc N de même dimension que le tableau de mesures S[..], ou tableau de reconstruction RSRC[..]. Le tableau de reconstruction RSRC[..] est destiné à recevoir des valeurs résultant de l'approximation des valeurs du tableau de mesures S[..]. À l'étape suivante 506, la fonction met à jour les valeurs du tableau de reconstruction 30 RSRC[..] avec le résultat d'un appel d'une sous-fonction srcReconstr avec les valeurs des tableaux de réduction SR[..], de reconstruction RSRC[..], de pentes A[..] et de décalage B[..]. Cette fonction reconstruit une approximation du signal de mesure, ici des 3063002 14 valeurs du tableau de mesures S[..], par une fonction linéaire par morceaux du signal réduit, ici des valeurs du tableau de reconstruction SR[..]. À l'étape suivante 508, la fonction initialise un tableau de valeurs flottantes errx 1 .. 5 erra N, ou tableau d'erreur ERRX[..], de même dimension que le tableau de mesures S[..]. Ce tableau est destiné à mémoriser des valeurs représentatives de l'écart entre l'approximation linéaire du signal de mesure et le signal de mesure. À l'étape suivante 510, la fonction commence une structure de boucle en initialisant un 10 compteur de boucle ix à la valeur nulle. À l'étape suivante 512, la fonction attribue, en tant qu'élément d'index ix du tableau d'erreur ERRX[..], la valeur de la différence entre la valeur de l'élément d'index ix dans le tableau de reconstruction RSRC[..] et la valeur de l'élément d'index ix dans le tableau 15 de mesures S[..]. Le compteur ix est incrémenté et l'étape 512 est recommencée tant que le compteur ix est inférieur à la valeur N de la dimension du tableau de mesures S[..]. Le résultat de cette boucle est un tableau d'erreur ERRX[..] qui représente l'ensemble des écarts 20 géométrique entre les valeurs du tableau de mesures S[..] et son approximation par les valeurs du tableau de reconstruction RSRC[..]. Une fois la boucle des étapes 510 et 512 terminée, la fonction en vient à une étape 514 dans laquelle elle calcule des valeurs statistiques relatives à la qualité de 25 l'approximation, à savoir : - une valeur correspondant à l'écart type des valeurs comprises dans le tableau d'erreur ERRX[..], ou valeur sigma ; - une valeur de niveau ou d'amplitude maximale du tableau de mesures, ou valeur de dynamique, ou encore valeur lvl, correspondant à la différence entre la valeur 30 maximale du tableau S[..] et la valeur minimale de ce tableau ; - une valeur noerror qui correspond au rapport de l'ecart-type sigma sur la dynamique lvl du signal ; et 3063002 15 une valeur de rapport signal sur bruit, ou valeur psnr, comme valant à moins vingt fois le logarithme décimal de la valeur noerror. La fonction s'achève à l'étape suivante 516. 5 L'étape 500 et suivantes de la figure 5 montrent une construction d'une fonction linéaire d'approximation, par itérations, en augmentant un nombre d'intervalles temporels à chaque itération. 10 On fait référence à la figure 6. Elle illustre un exemple de réalisation d'une fonction capable de mettre en oeuvre l'étape 502 de la figure 5. 15 En une étape initiale 600, la fonction reçoit le tableau de mesures S[..], le tableau d réduction SR[..], le tableau de pentes A[..]et le tableau de décalage B[..]. À l'étape suivante 602, la fonction initialise un tableau de deux valeurs entières nod 1 et nod 2. 20 À l'étape suivante 604, la fonction attribue à nod 1 la plus petite valeur d'index du tableau de mesures S[..] et à nod_2 la plus grande valeur d'index du tableau de mesures S[..]. Par exemple ici, nod 1 prend la valeur nulle et nod_2 une valeur N correspondant à la dimension N du tableau de mesures S[..]. Le tableau NOD[..] comprend ainsi une 25 référence à l'index, dans le tableau de mesures S[..], de l'élément de début de période de mesure et de l'élément de fin de période de mesure. Autrement dit, à ce stade, les noeuds du tableau NOD[..] correspondent au bornes de l'intervalle de mesure du signal d'activité cardiaque. 30 À l'étape suivante 606, la fonction calcule une valeur d'écart type des valeurs du tableau de mesures S[..], ou valeur en°. 3063002 16 À l'étape suivante 608, la fonction initialise un tableau des valeurs flottantes errx 1 .. erra N, ou tableau d'erreurs ERRX[..] de même dimension que le tableau de mesures S[..]. 5 À l'étape suivante 610, la fonction calcule une valeur d'erreur ERR en appelant une sous-fonction nodErr avec les valeurs des tableaux de réduction SR[..], de mesures S[..], de pente A[..], de décalage B[..], d'erreur ERRX[..] et le tableau de noeuds NOD[..] et en rapportant le résultat à la valeur en°. Entre autres choses, la fonction nodErr retourne l'écart type des valeurs du tableau d'erreur ERRX[..]. 10 À l'étape suivante 612, la fonction commence une structure de boucle en initialisant un compteur de boucle in à la valeur nulle. À l'étape suivante 614, la fonction met à jour le tableau de noeuds NOD[..] en tant que 15 résultat de l'appel d'une fonction insrtSrceNod avec les valeurs des tableaux de réduction SR[..], de mesure S[..], de pente A[..], de décalage B[..], d'erreur ERRX[..] et du tableau de noeuds NOD[..] actuel. La fonction insrtSrceNod insert un noeud supplémentaire dans le tableau de noeuds NOD[..] et recalcule les valeurs du tableau de noeuds NOD[..], de pente A[..] et de décalage B[..]. Le calcul se fait par minimisation de 20 l'erreur. À l'étape suivante 616, la fonction recalcule la valeur d'erreur err en appelant la fonction nodErr avec les valeurs du tableau de noeuds NOD[..] résultant de l'étape 614. 25 Le compteur in est incrémenté et les étapes 614 à 616 sont recommencées tant que l'erreur err est supérieure à une valeur minimale d'erreur prédéterminée et que le compteur in est inférieur à une valeur plafond, ou valeur valNdomint. La valeur minimale d'erreur est une donnée a priori. On peut par exemple paramétrer 30 cette valeur à 10^-5. La valeur valNdomint est une donnée a priori, c'est-à-dire un paramètre de la fonction. La valeur valNdomint peut être par exemple établie en tant 3063002 17 que rapport de la dimension N du tableau de mesures S[..] sur une valeur de durée minimale d'intervalle, en général comprise entre 40 ms et 60ms. La fonction s'arrête à l'étape suivante 618. On fait référence à la figure 7. Elle illustre un mode de réalisation de la fonction nodErr, telle qu'elle peut être appelée aux étapes 610 et 616 de la figure 6. La fonction débute en une étape 700 dans laquelle elle reçoit le tableau de mesures S[..], le tableau de réduction SR[..], le tableau des valeurs de pente A[..] et de décalage B[..]. La fonction reçoit également le tableau d'erreur ERRX[..] et le tableau de noeuds NOD[..]. Le tableau NOD[..] est, à ce stade, de dimension M. À l'étape suivante 702, on initialise une variable aclvl. À l'étape suivante 704, la fonction commence une première structure de boucle en initialisant un premier compteur de boucles inod, par exemple à la valeur nulle. À l'étape suivante 706, la fonction détermine une valeur de pente moyenne sur l'intervalle défini par les valeurs d'index inod et inod+1 dans le tableau de noeuds NOD[..] entre le signal réduit SR[..] et le signal d'origine S[..], ou valeur alpha. 25 À l'étape suivante 708, la fonction commence une seconde structure de boucle, imbriquée dans la première, en initialisant un second compteur de boucle ix à la valeur de l'élément d'index inod dans le tableau de noeuds NOD[..]. À l'étape suivante 710, la fonction stocke la valeur de pente alpha en tant qu'élément 30 d'index ix du tableau de pente A[..]. Elle stocke l'écart entre la valeur de l'élément du tableau de mesures S[..] dont l'index correspond à la valeur de l'élément d'index inod 5 10 15 20 3063002 18 dans le tableau de noeuds NOD[..] et la valeur aclvl en tant qu'élément d'index ix du tableau de décalage B[..]. Le compteur de boucle ix est incrémenté. L'étape 710 est recommencée tant que le 5 compteur ix est inférieur à la valeur désignée par l'élément d'index inod+1 dans le tableau de noeuds NOD[..]. La boucle des étapes 708 à 710 remplit les éléments du tableau de pente A[..] dont l'index est compris entre les valeurs désignées par les valeur inod et inod+1 avec une 10 valeur de pente valable sur cet intervalle et les mêmes éléments du tableau de décalage B[..] avec la valeur de décalage valable sur cet intervalle. Une fois la boucle des étapes 708 à 710 terminée, la fonction calcule une nouvelle valeur de la variable aclvl comme la somme : 15 - de la valeur de l'élément du tableau de mesures S[..] dont l'index correspond à la valeur de l'élément d'index inod dans le tableau de noeuds NOD[..] ; et - du produit de la valeur alpha par la différence de : - la valeur de l'élément dans le tableau de réduction SR[..] dont l'index correspond à la valeur de l'élément d'index inod+1 dans le tableau de noeuds NOD[..] et 20 la valeur de l'élément dans le tableau de réduction SR[..] dont l'index correspond à la valeur de l'élément d'index inod dans le tableau de noeuds NOD[..]. Le premier compteur de boucle inod est incrémenté. Les étapes 706 à 712 sont recommencées tant que le compteur de boucle inod est inférieur à la dimension M du 25 tableau de noeud NOD[..]. Ceci revient à recommencer les étapes en question sur chaque intervalle défini par les noeuds du tableau NOD[..]. Une fois la boucle des étapes 704 à 712 achevée, la fonction débute une étape 714 dans laquelle elle fait appel à la fonction srcRcstr avec les valeurs des tableaux de réduction 30 SR[..], de pente A[..], de décalage B[..] et d'erreur ERRX[..]. 3063002 19 À l'étape suivante 716, la fonction détermine une valeur de dimension dim comme étant la plus petite valeur de la dimension du tableau de mesures S[..] et de celle du sous-ensemble non vide du tableau d'erreur ERRX[..]. 5 À l'étape suivante 718, la fonction débute une structure de boucle en initialisant un troisième compteur de boucles i à la valeur nulle. À l'étape suivante 720, la fonction attribue à l'élément d'index i du tableau d'erreur sa valeur courante à laquelle est soustraite la valeur du signal : ERRX[i]=ERRX[i]-S[i]. 10 Le compteur de boucle i est incrémenté. L'étape 720 est recommencée tant que le compteur i est inférieur à la dimension dim. À l'étape suivante 722, la fonction détermine une valeur d'écart-type sur les valeurs des 15 éléments du tableau ERRX[..]. Cette valeur est retournée. La sous-fonction s'achève à l'étape suivante 724. On fait référence à la figure 8. 20 Elle illustre le fonctionnement d'une fonction qui insère un noeud supplémentaire dans un tableau de noeuds NOD[..] existant. Il peut s'agir en particulier de la fonction insrtSrcNod de l'étape 614 par exemple. 25 La fonction débute par une étape 800 dans laquelle elle reçoit les tableaux de mesures S[..], de réduction SR[..], de pente A[..], de décalage B[..], d'erreur ERRX[..], de noeuds NOD[..]. Le tableau de noeuds NOD[..] est, à ce stade, de dimension P. À l'étape 802, la fonction ajoute un élément d'index P+1 dans le tableau de noeud 30 NOD[..]. 3063002 20 À l'étape 804, la fonction détermine les nouveaux noeuds, c'est-à-dire les valeurs des éléments du tableau de noeuds NOD[..] et recalcule les valeurs des tableaux de pente A[..] et de décalage B[..] par minimisation du carré de l'écart entre, sur chaque intervalle : 5 les valeurs du tableau de mesure S[..] sur cet intervalle ; les valeurs résultats de la fonction linéaire des valeurs du tableau de réduction SR[..] sur cet intervalle, la fonction linéaire étant définie, sur l'intervalle, par les valeurs des tableaux de pente A[..] et de décalage B[..] correspondantes. 10 La fonction s'achève à l'étape suivante 806. On fait référence à la figure 9. Elle illustre un exemple de réalisation d'une fonction de reconstruction telle que la 15 fonction srcRcstr de l'étape 714 par exemple. La fonction débute en une étape 900 dans laquelle elle reçoit les tableaux de mesures S[..], de réduction SR[..], de pente A[..], de décalage B[..] et le tableau de reconstruction RSCR[..] courant. À l'étape suivante 902, la fonction initialise une variable de type flottant ix0. À l'étape suivante 904, la fonction attribue la valeur nulle à l'élément d'index 0 du tableau RSCR[..]. À l'étape suivante 906, la fonction débute une structure de boucle en initialisant un compteur ix à la valeur nulle. À l'étape suivante 908, la fonction vérifie que l'élément d'index ix dans le tableau de 30 décalage B[..] est différent de l'élément d'index ix0 dans le tableau de décalage B[..]. Si oui, alors la valeur ix0 prend la valeur ix à l'étape suivante 910 et la fonction se poursuit 20 25 3063002 21 en 912. Sinon, la boucle est réitérée en 906 en incrémentant la valeur de ix. La boucle est réitérée en actualisant la valeur d'index ix+1 du tableau de reconstruction RSCR[..]. Cette boucle porte sur la variable ix. Elle commence à la valeur nulle et se termine à la 5 longueur du signal réduit. Si le test d'étape 908 de la figure 9 est vérifié, alors on se contente de mettre à jour l'élément d'index ix0 comme valant ix. Sinon, on passe directement à l'étape 912. Cette dernière est toujours exécutée, que le test de l'étape 908 soit vérifié ou pas. 10 À l'étape suivante 912, la fonction calcule la somme de : la valeur de l'élément d'index ix0 du tableau de reconstruction RSCR[..] ; la valeur de l'élément d'index ix du tableau de décalage B[..] ; et le produit de : la valeur de l'élément d'index ix du tableau de pente A[..] ; et 15 la différence entre la valeur de l'élément d'index ix+1 dans le tableau de reconstruction RSCR[..] et la valeur de l'élément d'index ix0 dans ce tableau RSCR[..]. Le compteur de boucle ix est incrémenté et les étapes 908 à 912 recommencées tant que le compteur de boucle ix est inférieur à la valeur N qui correspond à la dimension du 20 tableau de mesures reçu en entrée. Une fois la boucle des étapes 906 à 912 terminée, la fonction s'achève à l'étape suivante 914. 25 La fonction de la figure 9 détermine la valeur actualisée, après l'ajout d'un noeud au tableau NOD[..], comme décrit par exemple en relation avec la figure 8, du signal reconstruit en ce noeud. On fait référence à la figure 10. 30 Elle décrit le fonctionnement d'un module de sélection de noeud par comparaison aux résultats d'une loi de probabilité, tel que le module NOD SEL 544 de la figure 1. 3063002 22 À l'étape 1000, la fonction reçoit une collection de noeuds, par exemple sous la forme du tableau de noeuds NOD[..]. 5 À l'étape suivante 1002, la fonction va attribuer à chaque noeud du tableau NOD[..] un poids discret de valeur 0 ou 1. Par exemple, les valeurs du poids attribué aux noeuds du tableau NOD[..] sont rassemblées dans un tableau de pondération, ou tableau W[..] de même dimension que le tableau NOD[..]. La fonction réalise un calcul d'optimisation Bayésienne conditionnelle qui porte sur les poids du tableau W[..]. Le calcul est 10 effectué sous une double contrainte : - d'une part que la distribution empirique du sous-ensemble des poids de valeur 1, notée NOD 0[..], du produit W[..]*NOD[..] suive une loi de probabilité théorique ; et - d'autre part que la somme de ces nouveaux intervalles à valeur d'index dans NOD 0[..] soit de dimension N. 15 Autrement dit, la fonction sélectionne parmi les noeuds du tableau NOD[..] ceux qui correspondent à des intervalles temporels dont la probabilité est conforme à la loi de probabilité en question. 20 À l'étape 1002, la fonction combine les M noeuds du tableau NOD[..] de manière telle que la répartition P des périodes temporelles delta t(NOD[i]-NOD[j]) résultantes corresponde à la répartition d'une loi théorique G de ces périodes. Ici, la fonction teste combinaisons possibles des M noeuds. Elle sélectionne la meilleure combinaison, au sens d'une optimisation sur un arbre dirigé (temps polynomial). Par exemple, des 25 données statistiques issues de la loi théorique G sont lues des données MOS STAT de la figure 1. L'étape 1002 correspond à une mise en adéquation d'une série temporelle avec à une loi de probabilité. On réalise une optimisation Bayésienne conditionnelle qui porte sur le 30 tableau des poids W. On utilise par exemple un algorithme de filtrage non linéaire par inférence Bayésienne utilisant des chaînes de Markov cachées. 3063002 23 À l'étape suivante 1004, la fonction retourne un ensemble de dates tme 1 tme W qui correspondent aux noeuds sélectionnés, par exemple dans un tableau TME[..]. La fonction se termine à l'étape suivante 1006. On fait référence à la figure 11. Elle illustre une fonction de réduction d'un signal, à usage par exemple dans le module RDCR de la figure 1. La fonction débute par une étape 1100 dans laquelle elle reçoit une série temporelle relative à un signal, par exemple tirée de l'enregistrement CARD ACT 32 de la figure 1. Ici ces données sont reçues sous la forme d'un tableau analogue au tableau de mesures S[..]. 15 À l'étape suivante 1102, la fonction calcule un ensemble de valeur d'amplitudes sexp 1 sexe N qu'elle rassemble dans un tableau SEXP[..], ou tableau d'exposants de singularité. Le calcul des valeurs des exposants de singularité est décrit dans l'article de A. M. Turiel, H. Yahia and C. Pérez-Vicente, (2008), Microcanonical multifractal 20 formalism-a geometrical approach to multifractal systems : Part I. Singularity analysis, Journal of Physics A :Mathematical and Theoretical,41, pp.015501-015536, doi :10.1088/1751-8113/41/1/015501. À l'étape suivante 1104, la fonction détermine les points les plus singuliers du signal de 25 mesure. La fonction applique par exemple la méthode décrite dans l'article ci-dessus, en particulier au paragraphe 4.3 et à la formule trente-quatre (34). L'ensemble des valeurs résultantes msm 1 msm P peut être mémorisé dans un tableau MSC[..] de flottants. La variété la plus singulière identifie les points correspondant à de brusques et soudaines variations dans l'amplitude du signal. Elle correspond à des transitions dans le 30 signal d'entrée. Un paramètre facultatif de cette méthode est la densité de la variété la plus singulière MSM calculée. Si ce paramètre est absent, un seuil standard peut-être 5 10 3063002 24 mis en oeuvre, correspondant par exemple à la densité du sous-ensemble ayant des exposants inférieurs ou égaux à zéro. À l'étape suivante 1106, la fonction reconstruit un signal réduit échantillonné à partir 5 des exposants de singularité, ici les valeurs des tableaux de SEXP[..], de la variété la plus singulière, ici les valeurs du tableau MSC[..], orientée, du gradient et du champ orienté orthogonal à la variété la plus singulière. La fonction se termine à l'étape suivante 1108. 10 On s'intéresse maintenant au fonctionnement d'un module statistique tel que le module MOD STAT de la figure 1. Le module MOD STAT reçoit en entrée une série temporelle de valeurs d'amplitude 15 correspondant à une forme brute d'un signal de mesure d'une activité cardiaque, par exemple sous la forme d'un tableau analogue au tableau de mesures S[..]. Le module MOD STAT calcule une distribution, ou répartition statistique, de valeurs d'amplitude à partir des valeurs d'amplitude mesurées, telles que rassemblées par 20 exemple dans le tableau de mesures S[..]. La distribution peut être stockée sous la forme d'un tableau de répartition G[..], rassemblant les valeurs de probabilité empirique. Les valeurs du tableau G[..] sont calculée par exemple à partir du modèle théorique ci-dessous. 25 Le module calcule en outre une distribution de périodes d'activation, c'est-à-dire les valeurs de probabilité en correspondante de durées d'intervalles. La distribution des périodes d'activation peut être stockée dans un tableau de distribution DELTA[..] dont chaque élément stocke une valeur de probabilité d'intervalle. 30 Pour calculer les valeurs de probabilité théorique Delta[..], le module utilise de préférence un modèle de propagation stochastique du front d'activation cardiaque. Il s'agit par exemple du modèle qui se trouve dans l'article Sudden cardiac death and 3063002 25 Turbulence, de Guillaume Attuel, Oriol Pont, Binbin Xu, et Hussein Yahia, notamment à l'équation 7 reproduite ci-dessous. ato = DAO - Hsin(0 + (p(x)) + F Dans cette équation, la fonction 0(x,t) représente la phase, qui est une distribution des temps de passage et des formes des impulsions cardiaques. La variable t représente le temps tandis que la variable x représente la position du front d'activation, dans un système de coordonnées relatif au coeur. Les constantes numériques H et F correspondent à des caractéristiques d'échelles. La valeur de ces constantes H et F peut varier avec la fréquence d'échantillonnage. Cette valeur peut être déterminée de manière empirique et/ou en consultant l'un des articles ci-dessous. Typiquement, la valeur des constantes H et F est de l'ordre de 0,1. La constante D représente une constante de diffusion. La valeur de cette constante donne plus ou moins d'importance à la valeur AO. Sa valeur correspond typiquement aux valeurs standard des grandeurs physiques considérées. La valeur de cette constante D peut varier avec la fréquence d'échantillonnage. Par exemple, on peut utiliser la valeur 1 pour chacune des constantes H, F et D. La fonction (p(x) représente un décalage par rapport à l'origine temporelle, ou retard. On peut utiliser toute fonction centrée en l'origine temporelle. Par exemple, la fonction (p(x) 25 est une gaussienne centrée sur l'origine temporelle. La loi théorique G correspond formellement à la résolution de cette équation. L'optimisation est réalisée par rapport à la loi théorique G. 30 Le module MOD STAT utilise de préférence une loi qui découle d'une équation de Langevin généralisée, ou équation de propagation. Les références suivantes décrivent 5 10 15 20 3063002 26 trois méthodes permettant de déterminer une loi de probabilité à partir d'un modèle de propagation du front d'activation cardiaque : Generalized Fokker-Planck equation: Derivation and exact solutions S.I. Denisov, W. Horsthemke, and P. Hânggi, Eur. Phys. J. B 68, 567-575 (2009) ; 5 Probability distributions for one component equations with multiplicative noise, J.M. Deutsch, Physica A 208 (1994) 433-444 Stable Infinite Variance Fluctuations in Randomly Amplified Langevin Systems, Hideki Takayasu, Aki-Hiro Sato, Misako Takayasu, PHYSICAL REVIEW LETTERS. 10 Les références ci-dessus indiquent des lois de probabilité qui dérivent d'une équation de Langevin généralisée qui représente une équation de propagation. Le cas échéant, les paramètres de l'équation de Langevin généralisée sont adaptés de manière à correspondre aux valeurs mesurées du signal d'activité cardiaque, telles que 15 rassemblées en particulier dans le tableau de mesures S[..]. Dans un mode de réalisation particulier, on pose : (1) s = Acs Où Ac, représente un bruit multiplicatif sur le corps des nombres complexes C. Un 20 échantillonnage par inférence Bayésienne est appliqué en deux étapes. Le module MOD STAT détermine par exemple l'espérance conditionnelle E(,is) et la variance E(X'2) à partir du tableau de mesures S[..] par échantillonnage standard. 25 Le module utilise ensuite l'équation de Fokker-Planck dérivée de l'équation (1) et la connaissance de l'espérance conditionnelle E(,is) et de la variance E(X'2) pour déterminer une loi de probabilité empirique suivie par les écarts d'amplitude du signal de mesure d'activité cardiaque. Le résultat est stocké dans le tableau G[..]. 30 Dans une première étape, en utilisant l'hypothèse Bayésienne selon laquelle la loi de probabilité G est vraie, on réalise un échantillonnage par inférence Bayésienne sur l'amplitude du signal, par exemple sur les valeurs d'amplitudes du tableau S[..]. 3063002 27 L'hypothèse nulle considère une distribution d'erreur gaussienne évaluée par débruitage. Ce premier échantillonnage élimine les noeuds appartenant à l'hypothèse nulle. Dans une seconde étape, à partir du résultat de la première étape par exemple sous la 5 forme d'un tableau d'amplitudes A[i], on réalise un échantillonnage par inférence Bayésienne sur les variations d'amplitude du champ de source. L'hypothèse nulle correspond à la variation Gaussienne de A[i+1] - A[i]. Cet échantillonnage permet de discerner deux fronts d'activation temporellement très rapprochés. 10 On fait référence aux figures 12 et 13. Elles montrent respectivement l'évolution temporelle des valeurs de pente et de décalage, pour un signal de mesure correspondant à l'électrogramme de la figure 3. Le graphique fait apparaître des plateaux de large étendue temporelle séparés les uns de 15 autres par de brèves périodes de transition référencées 120-1 à 120-9 et 130-1 à 130-9 respectivement. On fait référence à la figure 14. 20 Elle montre sur un électrogramme analogue à celui de la figure 3 les dates 140-1 à 140- 9 de passage du front d'activation. Alors que sur les périodes de transition des figures 12 et 13 correspondent à plusieurs noeuds temporels, une seule date d'activation est retenue par période. 25 On fait référence aux figures 15 et 16, analogues aux figures 12 et 13, et à la figure 17 pour l'électrogramme de la figure 4. Les variations des valeurs de a et de b montrent l'existence de plusieurs noeuds 150-1 à 150-4 et 160-1 à 160-4 respectivement. Finalement, un seul 150-2, 160-3 de ces noeuds 30 correspond au passage d'un front d'activation, référencé 170-1 sur la figure 17. 3063002 28 Les temps de passage 170-1 à 170-9 du front d'action ne correspondent pas aux pics de forte amplitude dans le signal d'activité. On fait référence aux figures 18 à 21. 5 La figure 18 montre un électrogramme relatif à une forme brute d'activité cardiaque. Les figures 19, 20 et 21 montrent le résultat d'étapes intermédiaires de traitement. Elles représentent le traitement local du signal brut, par extraction d'un signal nouveau sur la 10 figure 19, ou par inférence Bayésienne sur la nature du bruit local sur la figure 20. La figure 21 représente un signal résultat de l'intersection du signal obtenu par extraction et du signal obtenu par inférence Bayésienne. L'intersection de ces signaux est un signal défini de la manière suivante : 15 si la valeur du signal de la figure 20 est nul, alors la valeur du signal d'intersection est nul ; si la valeur du signal de la figure 20 n'est pas nul (égal à 1), la valeur du signal d'intersection est non nulle entre deux maxima de la dérivée du signal de la figure 19. 20 Cette une façon de représenter le minimum de l'entropie croisée. La figure 21 montre qu'il est possible de distinguer les zones d'activité des zones de bruit de mesure. Les zones d'activité ainsi distinguées peuvent être comparées à l'onde F 25 d'un électrocardiogramme si celle-ci est assez voltée, voire à une image à résonnance magnétique. On a décrit un dispositif de traitement de signaux d'activité cardiaque sous une forme brute qui permet d'y distinguer des zones d'activité. L'invention peut également être vue comme un procédé d'assistance à la cardiologie comprenant les étapes suivantes : 30 - stocker des données d'activité cardiaque comprenant au moins une série chronologique de valeurs d'amplitude, cette série chronologique correspondant à une forme brute de mesure d'activité cardiaque, et une seconde série chronologique de 3063002 29 valeurs d'amplitude, cette seconde série chronologique correspondant à une forme réduite de la mesure d'activité cardiaque ; - construire une fonction linéaire par parties des valeurs d'amplitude de la seconde série chronologique, la fonction linéaire étant ajustée sur les valeurs d'amplitude de la 5 première série chronologique, conformément à un critère d'optimisation, chaque partie de la fonction linéaire correspondant à un intervalle temporel respectif de ladite série chronologique, - calculer une loi probabiliste, relative à des périodes d'activité cardiaque, conformément à un modèle stochastique, 10 - combiner certains au moins desdits intervalles temporels respectifs de manière à obtenir, pour des intervalles temporels résultants, une répartition de périodes temporelles approchant ladite loi probabiliste, - délivrer des données relatives aux intervalles temporels résultants en tant que données relatives à un rythme cardiaque. 15 REVENDICATIONS1. Dispositif de cardiologie du type comprenant : - de la mémoire (3) capable de stocker des données d'activité cardiaque, lesdites données comprenant au moins une série chronologique de valeurs d'amplitude (32), cette série chronologique (32) correspondant à une forme brute de mesure d'activité cardiaque ; - au moins une unité de traitement (54) ; caractérisé en ce que : - les données d'activité cardiaque comprennent en outre une seconde série chronologique de valeurs d'amplitude (34), cette seconde série chronologique (34) correspondant à une forme réduite de la mesure d'activité cardiaque ; et en ce que : - l'unité de traitement (54) est agencée pour : - construire une fonction linéaire par parties des valeurs d'amplitude de la seconde série chronologique (34), la fonction linéaire étant ajustée sur les valeurs d'amplitude de ladite série chronologique (32), conformément à un critère d'optimisation, chaque partie de la fonction linéaire correspondant à un intervalle temporel respectif de ladite série chronologique (32), - calculer une loi probabiliste, relative à des périodes d'activité cardiaque, conformément à un modèle stochastique, - combiner certains au moins desdits intervalles temporels respectifs de manière à obtenir, pour des intervalles temporels résultants, une répartition statistique de périodes temporelles approchant ladite loi probabiliste, - délivrer des données relatives aux intervalles temporels résultants en tant que données relatives à un rythme cardiaque. 2. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel ledit critère d'optimisation comprend une minimisation d'un écart quadratique avec les valeurs d'amplitude de ladite série chronologique. 3063002 31 3. Dispositif selon l'une des revendications 1 et 2, dans lequel l'unité de traitement (54) est agencée pour construire la fonction linéaire de manière itérative, en augmentant un nombre d'intervalles temporels à chaque itération. 5 4. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le modèle stochastique comprend un modèle de propagation du front d'activation cardiaque sous la forme d'une équation de Langevin généralisée. 5. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'unité de 10 traitement (54) est agencée pour déterminer lesdits intervalles temporels résultants au moyen d'un calcul d'optimisation Bayésienne. 6. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel l'unité de traitement (54) est agencée pour calculer les valeurs d'amplitude de la seconde série 15 chronologique (34) à partir des valeurs d'amplitude de ladite série chronologique (32). 7. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les données relatives aux intervalles temporels résultants comprennent des temps de passage d'un front d'activation. 20 8. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel la loi probabiliste correspond à une résolution formelle de l'équation suivante : ato = DAO - Hsin(0 + (p(x)) + F où 0(x,t) représente la phase qui est une distribution des temps de passage et des 25 formes des impulsions cardiaques ; H et F sont des constantes qui correspondent à des caractéristiques d'échelles ; gi est une fonction représentative d'une valeur de retard ; et D est une constante de diffusion. 30 9. Procédé d'assistance à la cardiologie comprenant les étapes suivantes : - stocker des données d'activité cardiaque comprenant au moins une série chronologique de valeurs d'amplitude, cette série chronologique correspondant à une 3063002 32 forme brute de mesure d'activité cardiaque, et une seconde série chronologique de valeurs d'amplitude, cette seconde série chronologique correspondant à une forme réduite de la mesure d'activité cardiaque ; - construire une fonction linéaire par parties des valeurs d'amplitude de la seconde 5 série chronologique, la fonction linéaire étant ajustée sur les valeurs d'amplitude de la première série chronologique, conformément à un critère d'optimisation, chaque partie de la fonction linéaire correspondant à un intervalle temporel respectif de ladite série chronologique, - calculer une loi probabiliste, relative à des périodes d'activité cardiaque, 10 conformément à un modèle stochastique, - combiner certains au moins desdits intervalles temporels respectifs de manière à obtenir, pour des intervalles temporels résultants, une répartition de périodes temporelles approchant ladite loi probabiliste, - délivrer des données relatives aux intervalles temporels résultants en tant que 15 données relatives à un rythme cardiaque.