Brevet FR3111533A1 — publié le 20211224

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination de la pression artérielle à partir d’un signal photopléthysmographique (PPG) d’un patient utilisant des équations prédictives de la pression systolique et de la pression diastolique obtenues par une méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire, telle que le LASSO, à partir de marqueurs temporels ou des spectres médians d’un ensemble de mesures préalables de signaux PPG. Figure à publier : 1 Procédé de détermination de la pression artérielle à partir d’un signal PPG et dispositif correspondant Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui des techniques d’examen médical et en particulier des techniques de surveillance de la tension artérielle. Plus précisément, l’invention concerne un procédé et un dispositif de détermination de la pression artérielle à partir d’un signal photopléthysmographique (PPG) d’un patient. Art antérieur La surveillance continue de la pression artérielle afin de prédire les maladies cardiovasculaires graves est l’un des défis majeurs des prochaines années. On connait des techniques de prédiction de la pression artérielle uniquement à partir de signaux photopléthysmographiques. Les méthodes connues d’estimation de la pression artérielle à partir de signaux PPG reposent principalement sur une approche par domaine temporel. La plupart d’entre elles impliquent le pré-traitement du signal (lissage, filtrage, etc..), une extraction des caractéristiques temporelles et un modèle prédictif de la pression artérielle, tel que le modèle de Windkessel (voir par exemple Choudhury, A.D., Banerjee, R., Sinha, A., Kundu, S.: Estimating blood pressure using windkessel model on photoplethysmogram. In: 2014 36th Annual Interna- tional Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. pp. 4567–4570. IEEE (2014) ) ou des modèles d’apprentissage automatique par réseaux neuronaux (voir par exemple Lamonaca, F., Barbe, K., Kurylyak, Y., Grimaldi, D., Van Moer, W., Furfaro, A., Spagnuolo, V.: Application of the artificial neural network for blood pressure evaluation with smartphones. In: 2013 IEEE 7th International Conference on In- telligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS). vol. 1, pp. 408–412. IEEE (2013) ) ou des modèles d’apprentissage profond (« deep learning en anglais) mettant en oeuvre des réseaux neuronaux convolutifs. On connait également des techniques de prédiction de la pression artérielle basées sur des méthodes d’apprentissage automatique utilisant le spectre des signaux PPG. Ainsi par exemple la technique décrite dans l’article Xing, X., Sun, M.: Optical blood pressure estimation with photoplethysmography and fft-based neural networks. Biomedical optics express 7(8), 3007–3020 (2016) repose sur une prédiction à partir de réseaux neuronaux utilisant le spectre d’un signal PPG obtenu par transformée de Fourier rapide. Comme souligné récemment ( Mouney, F., Tiplica, T., Hallab, M., Dinomais, M., Fasquel, J.B.: Towards a smartwatch for cuff-less blood pressure measurement using ppg signal and physiological features. International Conference on IoT Technologies for HealthCare (2019)) , les techniques basées sur le domaine spectral sont plus pratiques que celles basées sur le domaine temporel car il n’est pas nécessaire de détecter le front des ondes. On a également proposé une technique d’apprentissage profond basée à la fois sur des informations temporelles et des informations fréquentielles ( Baek, S., Jang, J., Yoon, S.: End-to-end blood pressure prediction via fully convolutional networks. IEEE Access 7, 185458–185468 (2019) ). Un inconvénient de ces techniques connues mettant en oeuvre des réseaux neuronaux ou des réseaux de deep learning est qu’elles sont couteuses en capacité de calcul et moins rapide, et qu’elles ne permettent pas d’expliciter une relation entre la pression artérielle et le signal PPG d’un individu. Un autre inconvénient de ces techniques connues mettant en oeuvre des réseaux neuronaux ou des réseaux de deep learning est que les écarts entre les valeurs de pression artérielle prédites avec ces techniques et les valeurs mesurées sont difficilement interprétables, ce qui est pénalisant en termes de fiabilité et de traçabilité. Objectifs de l’invention L’invention a donc notamment pour objectif de pallier les inconvénients de l’état de la technique cités ci-dessus. Plus précisément, l’invention a pour objectif de fournir une technique de détermination de la pression artérielle à partir d’un signal PPG d’un patient qui soit fiable et précise. L’invention a également pour objectif de proposer une telle technique de détermination de la pression artérielle qui puisse fournir une estimation de la pression artérielle d’un patient en continu. Un autre objectif de l’invention est de fournir une telle technique de détermination de la pression artérielle qui soit simple, efficace et rapide à mettre en œuvre. Un objectif de l’invention est également de fournir une telle technique qui soit peu couteuse. Encore un objectif de l’invention est de proposer une technique de détermination de la pression artérielle à partir d’un signal PPG d’un patient qui soit robuste quelle que soit la qualité du signal PPG. Ces objectifs, ainsi que d’autres qui apparaîtront par la suite sont atteints à l’aide d’un procédé de détermination de la pression artérielle d’un patient, comprenant les étapes suivantes : mesure d’un signal PPG à l’aide d’un capteur de photopléthysmographie appliqué sur une partie du corps dudit patient ; détermination de la pression systolique et de la pression diastolique à partir dudit signal PPG comprenant les étapes suivantes : normalisation dudit signal PPG de sorte à obtenir un signal normalisé de moyenne nulle ; calcul de la pression systolique PAS, ladite pression systolique PAS étant calculée selon la formulation mathématique , où n, avec n , est le nombre d’un premier ensemble de variables explicatives d’une méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire, lesdites variables explicatives j (j∈[1;n]) étant des marqueurs temporels ou des fréquences caractéristiques, X j (j ∈ [1;n]) est l’amplitude de la variable explicative j (j ∈ [1;n]) obtenue pour ledit signal PPG normalisé et les coefficients de pondération α j(j ∈ [1;n]) sont des constantes, lesdites variables explicatives j (j ∈ [1;n]) et lesdits coefficients de pondération α j(j ∈ [1;n]) ayant été préalablement déterminées par construction d’un modèle prédictif à partir dudit modèle d’apprentissage statistique et d’un ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement sur ledit patient. calcul de la pression diastolique PAD, ladite pression diastolique PAD étant calculée selon la formulation mathématique , où p, avec p , est le nombre d’un deuxième ensemble de variables explicatives de ladite méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire, lesdites variables explicatives i (i∈[1;p]) étant des marqueurs temporels ou des fréquences caractéristiques, Y i (i ∈ [1;p]) est l’amplitude de la variable explicative i (i ∈ [1;p]) obtenue pour ledit signal PPG normalisé et les coefficients de pondération β i (i ∈ [1;p]) sont des constantes, lesdites variables explicatives i (i ∈[ 1;p]) et lesdits coefficients de pondération β i(i ∈ [1;p]) ayant été préalablement déterminées par construction d’un modèle prédictif à partir dudit modèle d’apprentissage statistique et d’un ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement sur ledit patient au préalable. Ainsi, de façon inédite, l’invention propose d’utiliser une équation prédictive de la pression systolique et de la pression diastolique obtenues par une méthode d’apprentissage statistique utilisant des marqueurs temporels ou des spectres de signaux PPG préalablement enregistrés pour estimer la valeur de la pression artérielle d’un patient à partir d’une simple mesure d’un signal PPG. On notera que le procédé selon l’invention permet d’estimer la pression artérielle d’un patient de façon fiable et robuste et avec précision et permet de fournir une estimation de la pression artérielle en continu. Il convient de noter que dans le cadre de l’invention, le terme « méthode apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire » recouvre tout algorithme d’apprentissage automatique connu permettant de fournir une équation linéaire prédictive de la pression artérielle en fonction de variables explicatives, ou en d’autres termes d’exprimer la pression systolique et la pression diastolique sous la forme de fonctions mathématiques linéaires des variables explicatives, et par exemple des méthodes de régression linéaire régularisées, telles que l’algorithme LASSO (acronyme de « Least Absolute Shrinkage and Selection Operator » en anglais), l’algorithme Ridge ou l’algorithme Elastic net, ou des méthodes telles que l’algorithme PLS ... Par ailleurs dans le cadre de l’invention, on entend le terme « variable explicative » (aussi appelée variable prédictive) dans son acception courante dans le domaine des méthodes d’apprentissage statistique, à savoir une des variables caractéristiques sélectionnées dans un grand ensemble de variable, permettant d’estimer la valeur d’une variable à prédire, aussi appelée variable expliquée. Dans un mode de réalisation particulier de l’invention, lesdits nombres n et p sont compris entre 10 et 30. Dans un mode de réalisation avantageux de l’invention, lesdits nombres n et p sont compris entre 20 et 30. On obtient ainsi une estimation plus précise de la pression artérielle. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, ladite étape de détermination de la pression systolique et de la pression diastolique comprend une étape de traitement dudit signal PPG normalisé afin d’obtenir un spectre dudit signal PPG, lesdites variables explicatives j (j ∈ [1;n]) et i (i ∈ [1;p]) sont des fréquences caractéristiques, avec n et p supérieurs ou égaux à 15, et de préférence supérieurs ou égaux à 20, et ledit modèle prédictif est obtenu à partir des spectres médians desdits signaux PPG réalisés au préalable, conjointement avec des mesures de la pression systolique et la pression diastolique. On déterminer ainsi la pression artérielle de façon précise à partir des informations spectrales des signaux PPG, ce qui est plus simple à mettre en œuvre. Dans un mode de réalisation particulier de l’invention, lesdites variables explicatives j (j ∈ [1;n]) et i (i ∈ [1;p]) sont des marqueurs temporels et au moins un desdits marqueurs temporels appartient au groupe comprenant au moins : Paramètre temporel ou d’amplitude du modèle gaussien ; variance de l’entropie spectrale du signal ; skewness de l’onde de pouls ; kurtosis de l’onde de pouls. La mise en œuvre de marqueurs temporels inédits permet ainsi une estimation plus fiable de la pression artérielle. Dans un mode de réalisation préféré de l’invention, ladite méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire est une méthode LASSO. Avantageusement, ledit ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement au préalable sur ledit patient sont réalisées sur au moins en partie sur ledit patient en position allongée et/ou au moins en partie sur ledit patient en position debout et/ou au moins en partie sur ledit patient après réalisation d’un test d’effort. On peut ainsi prédire plus précisément la pression artérielle quelle que soit la position (couché ou debout) ou l’état du patient (au repos ou après un effort). Selon un aspect particulier de l’invention, les mesures dudit ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement au préalable sur ledit patient ont une durée d’au moins 10 secondes. De préférence, le nombre de mesures dudit ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement au préalable sur ledit patient est supérieur ou égal à 45. Dans un mode de réalisation particulier de l’invention, le modèle prédiction est construit à partir d’au moins 15 mesures préalables en position couché, d’au moins 15 mesures lorsque le patient est débout et d’au moins 15 mesures réalisées après un test d’effort consistant, par exemple, en un test de Ruffier-Dickson ou en un test d’effort de 10 à 30 minutes pratiqué à l’hopital ou en clinique. L’invention concerne également un dispositif de détermination de la pression artérielle d’un patient, comprenant : des moyens de mesure d’un signal PPG comprenant un capteur photopléthysmographique destiné à être appliqué sur une partie du corps dudit patient ; des moyens de détermination de la pression systolique et de la pression diastolique à partir dudit signal PPG comprenant une unité de calcul dédiée à ou configurée pour : traiter numériquement ledit signal PPG afin d’obtenir un signal normalisé de moyenne nulle ; calculer la pression systolique PAS selon la formulation mathématique , où n, avec n , est le nombre d’un premier ensemble de variables explicatives d’une méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire, lesdites variables explicatives j (j∈[1;n]) étant des marqueurs temporels ou des fréquences caractéristiques, X j (j ∈ [1;n]) est l’amplitude de la variable explicative j (j ∈ [1;n]) obtenue pour ledit signal PPG normalisé et les coefficients de pondération α j(j ∈ [1;n]) sont des constantes, lesdites variables explicatives j (j ∈ [1;n]) et lesdits coefficients de pondération α j(j ∈ [1;n]) ayant été préalablement déterminées par construction d’un modèle prédictif à partir dudit modèle d’apprentissage statistique et d’un ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement sur ledit patient. calculer la pression diastolique PAD selon la formulation mathématique , où p, avec p , est le nombre d’un deuxième ensemble de variables explicatives de ladite méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire, lesdites variables explicatives i (i∈[1;p]) étant des marqueurs temporels ou des fréquences caractéristiques, Y i (i ∈ [1;p]) est l’amplitude de la variable explicative i (i ∈ [1;p]) obtenue pour ledit signal PPG normalisé et les coefficients de pondération β i (i ∈ [1;p]) sont des constantes, lesdites variables explicatives i (i ∈ [1;p]) et lesdits coefficients de pondération β i (i ∈ [1;p]) ayant été préalablement déterminées par construction d’un modèle prédictif à partir dudit modèle d’apprentissage statistique et d’un ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement sur ledit patient au préalable. Liste des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante de deux modes de réalisation de l’invention, donnés à titre de simples exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés parmi lesquels : est une représentation synoptique des étapes d’un premier exemple de mode de réalisation d’un procédé de détermination de la pression artérielle dans le domaine fréquentiel selon l’invention, sous forme de diagramme-bloc ; est une représentation schématique d’un dispositif de détermination de la pression artérielle selon l’invention mettant en œuvre le procédé présenté en référence à la ; illustre l’utilisation d’une fenêtre glissante pour calculer le spectre médian d’un signal PPG ; représente l’erreur de prédiction quadratique moyenne croisée par l'algorithme du LASSO en analyse spectrale du signal PPG pour la pression artérielle systolique (a) et la pression diastolique (b) ; est une comparaison de valeurs prédites et mesurées de la pression artérielle systolique (a) et de la pression diastolique (b) ; est une représentation synoptique des étapes d’un deuxième exemple de mode de réalisation d’un procédé de détermination de la pression artérielle dans le domaine temporel selon l’invention, sous forme de diagramme-bloc Procédé de détermination de la pression artérielle d’un patient, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : mesure d’un signal PPG à l’aide d’un capteur photopléthysmographique appliqué sur une partie du corps dudit patient ; détermination de la pression systolique et de la pression diastolique à partir dudit signal PPG comprenant les étapes suivantes : normalisation dudit signal PPG de sorte à obtenir un signal normalisé de moyenne nulle ; calcul de la pression systolique PAS, ladite pression systolique PAS étant calculée selon la formulation mathématique , où n, avec n , est le nombre d’un premier ensemble de variables explicatives d’une méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire, lesdites variables explicatives j (j∈[1;n]) étant des marqueurs temporels ou des fréquences caractéristiques, X j (j ∈ [1;n]) est l’amplitude de la variable explicative j (j ∈ [1;n]) obtenue pour ledit signal PPG normalisé et les coefficients de pondération α j(j ∈ [1;n]) sont des constantes, lesdites variables explicatives j (j ∈ [1;n]) et lesdits coefficients de pondération α j(j ∈ [1;n]) ayant été préalablement déterminées par construction d’un modèle prédictif à partir dudit modèle d’apprentissage statistique et d’un ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement sur ledit patient. calcul de la pression diastolique PAD, ladite pression diastolique PAD étant calculée selon la formulation mathématique , où p, avec p , est le nombre d’un deuxième ensemble de variables explicatives de ladite méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire, lesdites variables explicatives i (i∈[1;p]) étant des marqueurs temporels ou des fréquences caractéristiques, Y i (i ∈ [1;p]) est l’amplitude de la variable explicative i (i ∈ [1;p]) obtenue pour ledit signal PPG normalisé et les coefficients de pondération β i (i ∈ [1;p]) sont des constantes, lesdites variables explicatives i (i ∈ [1;p]) et lesdits coefficients de pondération β i (j ∈ [1;p]) ayant été préalablement déterminées par construction d’un modèle prédictif à partir dudit modèle d’apprentissage statistique et d’un ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement sur ledit patient au préalable. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits nombres n et p sont compris entre 10 et 30. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que lesdits nombres n et p sont compris entre 20 et 30. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de détermination de la pression systolique et de la pression diastolique comprend une étape de traitement dudit signal PPG normalisé afin d’obtenir un spectre dudit signal PPG, en ce que lesdites variables explicatives j (j ∈ [1;n]) et i (i ∈ [1;p]) sont des fréquences caractéristiques, avec n et p supérieurs ou égaux à 15, et de préférence supérieurs ou égaux à 20, et en ce que ledit modèle prédictif est obtenu à partir des spectres médians desdits signaux PPG réalisés au préalable, conjointement avec des mesures de la pression systolique et la pression diastolique. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que lesdites variables explicatives j (j ∈ [1;n]) et i (i ∈ [1;p]) sont des marqueurs temporels et en ce qu’au moins un desdits marqueurs temporels appartient au groupe comprenant au moins : Paramètre temporel ou d’amplitude du modèle gaussien ; variance de l’entropie spectrale du signal ; skewness de l’onde de pouls ; kurtosis de l’onde de pouls. Procédé selon la revendication selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ladite méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire est une méthode LASSO. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que ledit ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement au préalable sur ledit patient sont réalisées sur au moins en partie sur ledit patient en position allongée et/ou au moins en partie sur ledit patient en position debout et/ou au moins en partie sur ledit patient après réalisation d’un test d’effort. Procédé selon la revendication selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que les mesures dudit ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement au préalable sur ledit patient ont une durée d’au moins 10 secondes. Procédé selon la revendication selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que le nombre de mesures dudit ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement au préalable sur ledit patient est supérieur ou égal à 45. Dispositif de détermination de la pression artérielle d’un patient, caractérisé en ce qu’il comprend : des moyens de mesure d’un signal PPG comprenant un capteur photopléthysmographique destiné à être appliqué sur une partie du corps dudit patient ; des moyens de détermination de la pression systolique et de la pression diastolique à partir dudit signal PPG comprenant une unité de calcul dédiée à ou configurée pour : traiter numériquement ledit signal PPG afin d’obtenir un signal normalisé de moyenne nulle ; calculer la pression systolique PAS selon la formulation mathématique , où n, avec n , est le nombre d’un premier ensemble de variables explicatives d’une méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire, lesdites variables explicatives j (j∈[1;n]) étant des marqueurs temporels ou des fréquences caractéristiques, X j (j ∈ [1;n]) est l’amplitude de la variable explicative j (j ∈ [1;n]) obtenue pour ledit signal PPG normalisé et les coefficients de pondération α j(j ∈ [1;n]) sont des constantes, lesdites variables explicatives j (j ∈ [1;n]) et lesdits coefficients de pondération α j(j ∈ [1;n]) ayant été préalablement déterminées par construction d’un modèle prédictif à partir dudit modèle d’apprentissage statistique et d’un ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement sur ledit patient. calculer la pression diastolique PAD selon la formulation mathématique , où p, avec p , est le nombre d’un deuxième ensemble de variables explicatives de ladite méthode d’apprentissage statistique de type méthode de régression linéaire, lesdites variables explicatives i (i∈[1;p]) étant des marqueurs temporels ou des fréquences caractéristiques, Y i (i ∈ [1;p]) est l’amplitude de la variable explicative i (i ∈ [1;p]) obtenue pour ledit signal PPG normalisé et les coefficients de pondération β i (i ∈ [1;p]) sont des constantes, lesdites variables explicatives i (i ∈ [1;p]) et lesdits coefficients de pondération β i (i ∈ [1;p]) ayant été préalablement déterminées par construction d’un modèle prédictif à partir dudit modèle d’apprentissage statistique et d’un ensemble de mesures de signaux PPG et de mesures de la pression systolique et la pression diastolique réalisées conjointement sur ledit patient au préalable.