Brevet FR3139994A1 — publié le 20240329

Procédé de détection d’une anomalie dans le port d’un masque respiratoire appliqué contre le visage d’un utilisateur, comportant : a) détection, par un microphone, d’un son produit, en différents instants, par une expiration ou une inspiration de l’utilisateur à travers le masque ; b) traitement du son détecté par une unité de traitement, à chaque instant de façon à en extraire au moins une caractéristique du son; c) en fonction de chaque caractéristique extraite lors de l’étape b), détection, par l’unité de traitement, d’une survenue d’une anomalie dans le port du masque. Procédé de détection d’une anomalie dans le port d’un masque respiratoire Le domaine technique de l’invention est la surveillance d’utilisateurs portant un masque respiratoire. ART ANTERIEUR Le recours à un masque respiratoire est usuel dans le traitement de pathologies respiratoires, par exemple la bronchopneumopathie chronique obstructive, le syndrome obésité-hypoventilation, les affections pulmonaires dites "restrictives", ou les apnées du sommeil. Une fonction possible de tels masques est de connecter le patient qui le porte à une machine d'assistance respiratoire délivrant une surpression au niveau de l'appareil respiratoire en couvrant le nez, voire le nez et la bouche. Cela permet par exemple d’effectuer un traitement par ventilation non invasive, qui consiste à apporter une aide mécanique à la respiration en alimentant le masque avec de l’air pressurisé de façon cyclique. Cela contribue à diminuer le travail des muscles respiratoires et à améliorer les échanges gazeux. Dans un autre type de traitement, l'air est pressurisé de façon non cyclique, cette modalité, dite "pression positive continue", pouvant être utilisée pour traiter les apnées du sommeil. L’efficacité du traitement est soumise à une application correcte du masque sur le visage, notamment pendant des phases durant lesquelles la vigilance de l’utilisateur est insuffisante, par exemple durant le sommeil. En fonction du traitement, le masque utilisé peut être un masque facial, couvrant la bouche et le nez, ou un masque nasal, couvrant uniquement le nez. On comprend qu’il est souhaitable de disposer d’un dispositif efficace, discret et simple d’utilisation, permettant de surveiller qu’un masque respiratoire est correctement utilisé. L’invention répond à ce besoin. Un premier objet de l’invention est un procédé de détection d’une anomalie dans le port d’un masque respiratoire appliqué contre le visage d’un utilisateur, comportant : a) détection, par un microphone, d’un son produit, en différents instants, par une expiration ou une inspiration de l’utilisateur à travers le masque ; b) traitement du son détecté par une unité de traitement, à chaque instant de façon à en extraire au moins une caractéristique; c) en fonction de chaque caractéristique extraite lors de l’étape b), détection, par l’unité de traitement, d’une survenue d’une anomalie dans le port du masque. L’étape c) peut comporter : c1) prise en compte d’au moins un critère préalablement mémorisé ; c2) confrontation de chaque caractéristique extraite lors de l’étape b) au critère ou à un des critères pris en compte lors de la sous-étape c1). Le traitement peut comporter : sélection d’au moins une bande de fréquence du son ; détermination d’une caractéristique dans la bande de fréquence sélectionnée. Selon une possibilité : la caractéristique est une puissance spectrale ; le critère est un seuil de puissance spectrale, de façon que le défaut est détecté lorsque la puissance spectrale, dans la bande de fréquence sélectionnée, dépasse le seuil de puissance spectrale. Selon une possibilité : la caractéristique est une variation de puissance spectrale ; le critère est un seuil de variation puissance spectrale, de façon que le défaut est détecté lorsque la variation de puissance spectrale, dans la bande de fréquence sélectionnée, dépasse le seuil de variation puissance spectrale. Selon une possibilité : le critère est un seuil ; la sous-étape c1) comporte : prise en compte d’instants auxquels la caractéristique franchit le seuil ; estimation d’une période temporelle de franchissement du seuil, selon laquelle la caractéristique franchit le seuil ; lors de la sous-étape c2), l’anomalie est détectée lorsque la période temporelle de franchissement du seuil est comprise dans une plage prédéterminée. Selon une possibilité : le masque est un masque facial, configuré pour recouvrir la bouche et le nez de l’utilisateur ; la bande de fréquence est supérieure à 100 Hz. Selon une possibilité le masque est un masque nasal, configuré pour recouvrir le nez de l’utilisateur sans recouvrir la bouche ; la bande de fréquence est comprise entre 300 Hz et 13000 Hz. Selon une possibilité : l’unité de traitement met en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé ; l’algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé est paramétré par une phase d’apprentissage prenant en compte des sons détectés en l’absence et en présence d’une anomalie ; Un deuxième objet est un dispositif de surveillance du port d’un masque respiratoire par un utilisateur, le dispositif comportant : un microphone, configuré pour enregistrer des sons de la respiration de l’utilisateur à travers le masque ; une unité de traitement, programmée pour recevoir les sons enregistrés par le microphone, et pour mettre en œuvre les étapes b) et c) d’un procédé selon le premier objet de l’invention. L'invention sera mieux comprise à la lecture de l'exposé des exemples de réalisation présentés, dans la suite de la description, en lien avec les figures listées ci-dessous. L'invention sera mieux comprise à la lecture de l'exposé des exemples de réalisation présentés, dans la suite de la description, en lien avec les figures listées ci-dessous. FIGURES La représente une exemple de dispositif selon l’invention. La schématise le port d’un masque facial, et d’éventuelles sorties d’air. La représente une décomposition fréquentielle de sons produits par un masque facial porté par un utilisateur. La représente un masque nasal. La schématise le port d’un masque nasal. La représente une décomposition fréquentielle de sons produits par un masque nasal porté par un utilisateur. La schématise des étapes de mises en œuvre d’un dispositif selon l’invention. EXPOSE DE MODES DE REALISATION PARTICULIERS La représente un exemple de dispositif selon l’invention. Le dispositif comporte un microphone 10, relié à une unité de traitement 11. Le microphone est configuré pour enregistrer des sons produits par un utilisateur portant un masque facial 20. La montre le masque facial 20 porté par un utilisateur. L’unité de traitement 11 est programmée pour effectuer un traitement des sons collectés par le microphone 10. Plus précisément, il s’agit de sons produits par la respiration de l’utilisateur à travers le masque 20, durant son inspiration et/ou son expiration. Les inventeurs ont observé que lorsque le masque n’est pas correctement appliqué contre le visage, le son résultant de la respiration de l’utilisateur, à travers le masque, varie. Ainsi, une analyse du son enregistré par le microphone permet de détecter un éventuel défaut dans le port du masque. Le masque respiratoire comporte une bulle 21, généralement souple et transparente, délimitée par un joint 22, par exemple un joint de type silicone ou une mousse. Le joint est destiné à être appliqué contre la peau de l’utilisateur. Lorsque le masque est porté correctement, le joint forme une barrière étanche, ou considérée comme telle, empêchant ou limitant une circulation d’air entre l’espace interne, délimité par la bulle et le visage de l’utilisateur, et l’air ambiant, à l’extérieur de la bulle. Précisons qu’il existe également une sortie d’air calibrée intentionnelle à travers le masque permettant l’expiration libre de l’utilisateur. Cependant, le masque peut être déplacé par rapport à sa position correcte d’utilisation, ce qui entraîne un passage d’air de part et d’autre du joint. Une telle fuite n’est pas souhaitable, car elle compromet la possibilité d'établir le régime de pression souhaité à l'intérieur de la bulle, ce qui se traduit par une diminution d'efficacité du traitement. L’unité de traitement 11 est configurée pour : traiter les sons enregistrés par le microphone 10, de façon à en extraire des caractéristiques ; comparer les caractéristiques extraites avec un critère, le critère étant représentatif d’un défaut dans le port du masque ; en fonction de la comparaison, déterminer la survenue d’une anomalie dans le port du masque. Le critère représentatif du défaut dans le port du masque est préalablement déterminé au cours d’une phase d’apprentissage. Il peut s’agir : d’un seuil de puissance spectrale, dans une bande de fréquence prédéterminée ; d’un seuil de variation de la puissance spectrale dans une bande de fréquence prédéterminée ; d’un seuil d’intensité ou d’un seuil de variation de l’intensité. Le critère peut être un passage d’un seuil périodique, traduisant le fait que la caractéristique étudiée dépasse le seuil périodiquement, selon une période compatible avec une période respiratoire, typiquement de l’ordre de quelques secondes ou quelques dizaines de secondes. Selon une possibilité, le traitement du son est effectué par un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé, comme décrit par la suite en lien avec la . Le critère est donc « implicite », au sens où il est pris en compte dans le paramétrage de l’algorithme. La sortie de l’algorithme peut être une détection ou une non détection d’une anomalie. La représente un spectrogramme de sons enregistrés au cours d’un essai durant duquel un utilisateur a utilisé un masque facial de façon correcte durant une premier intervalle temporel Δt 1 . Une anomalie a ensuite été volontairement introduite, induisant une fuite d’air, en particulier lors des expirations. L’anomalie a été maintenue durant un deuxième intervalle temporel Δt 2 . L’axe des abscisses correspond au temps. L’axe des ordonnées correspond à la fréquence (Hz). Le niveau de gris correspond à la puissance spectrale. Sur la , la périodicité de la respiration est observée par une alternance entre des bandes claires (puissance spectrale élevée), qui correspondent à des expirations et des bandes sombres (puissance spectrale faible), qui correspondent à des inspirations. La survenue d’une anomalie se traduit par une augmentation périodique de la puissance spectrale, en particulier lors des expirations. La puissance spectrale est augmentée dans les fréquences supérieures à 100 Hz. Selon ce mode de réalisation, un critère formant un seuil de puissance spectrale peut être établi, pour une ou plusieurs fréquences supérieures à 100 Hz. Lorsqu’à au moins une desdites fréquences, la puissance spectrale mesurée dépasse le seuil, un défaut est détecté. Le procédé est plus robuste en considérant simultanément différentes bandes spectrales. Selon une possibilité, l’unité de traitement est configurée pour détecter les instants durant lesquels au moins une caractéristique extraite du son mesuré satisfait au critère représentatif de l’anomalie. L’unité de traitement peut estimer une période temporelle durant laquelle la caractéristique satisfait au critère. Lorsque la période temporelle se situe dans une plage prédéterminée, susceptible de correspondre à un rythme respiratoire, l’unité de traitement détecte une anomalie. La prise en compte de la période temporelle permet de limiter l’occurrence de fausses détections. La plage prédéterminée peut être comprise entre 2s (fréquence respiratoire de 30 cycles par minute) à 10 s (fréquence respiratoire de 6 cycles par minute). La montre un exemple de masque nasal 20 relié à un dispositif selon l’invention. Le masque nasal comporte une bulle 21 ne couvrant que le nez et laissant la bouche de l’utilisateur libre. La schématise un masque nasal porté par un utilisateur. Lorsqu’on utilise ce type de masque, il convient de maintenir la bouche fermée, à défaut de quoi une fuite se produit par la bouche. Une anomalie dans le port du masque peut correspondre à une ouverture de la bouche. La représente un spectrogramme de sons enregistrés au cours d’un essai durant duquel un utilisateur a utilisé un masque nasal de façon correcte durant un premier intervalle temporel Δt 1 . Une première anomalie a ensuite été volontairement introduite, durant un deuxième intervalle temporel Δt 2, correspondant à une légère ouverture de la bouche. Une deuxième anomalie a ensuite été volontairement introduite, durant un troisième intervalle temporel Δt 3, correspondant à une plus grande ouverture de la bouche. La est similaire à la : l’axe des abscisses correspond au temps, l’axe des ordonnées correspond à la fréquence et le niveau de gris correspond à la puissance spectrale. De même que sur la , l’intensité du son est modulée selon le rythme respiratoire, la puissance spectrale durant les phases d’expiration étant supérieure à la puissance spectrale durant les phases d’inspiration. On observe que les anomalies se traduisent par une variation du spectrogramme, et plus précisément une augmentation de la puissance spectrale dans une plage de fréquences comprise entre 300 Hz et 10000 Hz. Lorsque l’anomalie devient plus importante, on observe une augmentation marquée de la puissance spectrale entre 1000 Hz et 8000 Hz. On observe que l’augmentation de la puissance spectrale concerne à la fois les phases d’expiration et d’inspiration. La montre les principales étapes du traitement des sons mis en œuvre par l’unité de traitement. au cours d’une étape 100, l’unité de traitement 11 reçoit le son détecté par le microphone ; au cours d’une étape 110, l’unité de traitement 11 effectue une extraction d’une ou plusieurs caractéristiques du son détecté; au cours d’une étape 120, l’unité de traitement 11 prend en compte un critère, préalablement déterminé au cours d’une phase d’apprentissage 90. La phase d’apprentissage consiste à effectuer des essais pour un type de masque, avec et sans anomalie, de façon à déterminer le ou les critères correspondant à une anomalie. au cours d’une étape 130, l’unité de traitement 11 détecte la survenue d’une anomalie lorsque au moins une caractéristique extraite, ou lorsque chaque caractéristique extraite, correspond à un critère de survenue d’anomalie. En cas de détection d’une anomalie, un signal d’alarme peut être généré, de façon à alerter l’utilisateur ou une équipe de surveillance de l’utilisateur. Selon une possibilité, le critère de survenue d’une anomalie est déterminé en mettant en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé, par exemple un réseau de neurones. L’algorithme est alimenté par soit par le son, soit par des caractéristiques du son préalablement extraites. La sortie de l’algorithme est la survenue, ou non, d’une anomalie. Le paramétrage de l’algorithme est effectué durant la phase d’apprentissage, en prenant en compte des sons enregistrés respectivement en présence et en l’absence de défauts. Selon un tel mode de réalisation, le critère est implicitement pris en compte dans l’algorithme. Les étapes 110 et 120 sont fusionnées en une même étape 110/120, qui correspond à la mise en œuvre de l’algorithme. L’invention pourra être mise en œuvre pour la surveillance d’utilisateurs, aussi bien dans un environnement médical qu’au domicile. Elle ne nécessite pas d’équipements encombrants ou coûteux, ce qui la rend particulièrement adaptée à une utilisation à domicile. Dispositif de surveillance du port d’un masque respiratoire par un utilisateur, le dispositif comportant : un microphone (10), configuré pour enregistrer des sons de l’expiration ou de l’inspiration de l’utilisateur à travers le masque ; une unité de traitement (11), programmée pour a) recevoir les sons enregistrés par le microphone, en différents instants ; b) traiter le son détecté, à chaque instant de façon à en extraire au moins une caractéristique; c) en fonction de chaque caractéristique extraite lors de l’étape b), détecter une survenue d’une anomalie dans le port du masque. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel l’unité de traitement est programmée pour que l’étape c) comporte : c1) prise en compte d’au moins un critère préalablement mémorisé ; c2) confrontation de chaque caractéristique extraite lors de l’étape b) au critère à un des critères pris en compte lors de la sous-étape c1). Dispositif selon la revendication 2, dans lequel l’unité de traitement est programmée pour : sélectionner d’au moins une bande de fréquence du son ; déterminer une caractéristique dans la bande de fréquence sélectionnée. Dispositif selon la revendication 3, dans lequel : la caractéristique est une puissance spectrale ; le critère est un seuil de puissance spectrale, de façon que le défaut est détecté lorsque la puissance spectrale, dans la bande de fréquence sélectionnée, dépasse le seuil de puissance spectrale. Dispositif selon la revendication 3, dans lequel : la caractéristique est une variation de puissance spectrale ; le critère est un seuil de variation puissance spectrale, de façon que le défaut est détecté lorsque la variation de puissance spectrale, dans la bande de fréquence sélectionnée, dépasse le seuil de variation puissance spectrale. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 2 à 5, dans lequel : le critère est un seuil ; la sous-étape c1) comporte : prise en compte d’instants auxquels la caractéristique franchit le seuil ; estimation d’une période temporelle de franchissement du seuil, selon laquelle la caractéristique franchit le seuil ; lors de la sous-étape c2), l’anomalie est détectée lorsque la période temporelle de franchissement du seuil est comprise dans une plage prédéterminée. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 3 à 6, dans lequel : le masque est un masque facial, configuré pour recouvrir la bouche et le nez de l’utilisateur ; la bande de fréquence est supérieure à 100 Hz. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 3 à 6, dans lequel : le masque est un masque nasal, configuré pour recouvrir le nez de l’utilisateur sans recouvrir la bouche ; la bande de fréquence est comprise entre 300 Hz et 13000 Hz. Dispositif selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel : l’unité de traitement met en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé ; l’algorithme d’intelligence artificielle à apprentissage supervisé est paramétré par une phase d’apprentissage prenant en compte des sons détectés en l’absence et en présence d’une anomalie.