Brevet FR3140532A1 — publié le 20240412

SYSTEME DE CARACTERISATION D’UN RYTHME CARDIAQUE ET PROCEDE ASSOCIE Système de caractérisation d’un rythme cardiaque configuré pour générer, par ordinateur, pour chaque arythmie d’un ensemble d’arythmies, à partir de descripteurs d’au moins une dérivation d’un électrocardiogramme acquis pendant une fenêtre temporelle, des indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie sur la fenêtre temporelle, comprenant : Générer des indicateurs (IMFAk 1 , IMFAk 2 ) de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un classifieur utilisant des valeurs de l’ensemble d’au moins une dérivation, générer des indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle, en utilisant un deuxième classifieur utilisant de premières portions incluant une partie précédant l’onde R, de combinaisons de deuxièmes portions de battements de l’ensemble d’au moins une dérivation, générer des indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un classifieur utilisant un ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution d’intervalles R-R. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 SYSTEME DE CARACTERISATION D’UN RYTHME CARDIAQUE ET PROCEDE ASSOCIE Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui de la caractérisation des rythmes cardiaques dans le cadre de leur détection sur des enregistrements d’un signal biologique. La détection d’anomalies du rythme cardiaque permet à un spécialiste de mettre en place un éventuel traitement soit pour soulager des symptômes soit pour prévenir des anomalies plus graves potentiellement léthales. La caractérisation du rythme cardiaque d’un patient est réalisée en utilisant classiquement un électrocardiogramme (ECG). Un ECG est l’enregistrement de l’activité électrique des cellules cardiaques à la surface du corps ou en sous-cutané. Un ECG comprend une ou plusieurs vues (ou « dérivations ») de cette activité électrique acquises simultanément par des électrodes cutanées ou sous-cutanées respectives. Les électrocardiogrammes comprennent classiquement 12 dérivations acquises sur une durée de 10 secondes. La série des ondes électriques d’un battement cardiaque sont appelées par convention internationale, dans leur ordre temporel, P, Q, R, S et T. Les ondes P correspondent à l’activité électrique des oreillettes, et les ondes QRS à l’activité électrique des ventricules. Par convention, on parle de l’intervalle R-R pour désigner le temps entre deux battements cardiaques consécutifs. Dans la présente demande de brevet, on entend par battement cardiaque, une partie d’un signal électrique comprenant l’onde R, par exemple, centrée sur l’onde R, dont la durée est l’intervalle R-R. L’utilisation de dispositifs miniatures et portables d’enregistrement en continu d’électrocardiogrammes, tels que les Holters cardiaques, est en forte augmentation, du fait notamment du vieillissement de la population. De plus, ces enregistrements portent sur des durées de plus en plus longues de 24 heures à 1 mois, car leur rendement est directement lié à la durée de l’enregistrement. L’analyse usuelle, par un logiciel dédié, ensuite supervisée par un spécialiste devient illusoire. À titre d’exemple, un enregistrement de 30 jours comprend 3,000 000 de battements cardiaques. 1% d’erreur sur 3,000 000 de battements oblige le spécialiste à revoir de très nombreux faux positifs et, encore plus critique, le spécialiste risque de passer à côté de faux négatifs. Il existe donc un besoin croissant de caractérisation optimale des rythmes cardiaques pour aider les rythmologues à détecter des arythmies. État de la technique On connaît des systèmes automatiques de caractérisation de rythmes cardiaques traitant des ECGs basés ou non sur l’intelligence artificielle. De l’article “ An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm : a retrospective analysis of outcome prediction.” De Zachi I Attia et Al, The Lancet, Volume 394, ISSUE 10201, P861-867, 2019, on connaît un procédé de détection d’une signature d’une fibrillation atriale à partir de 12 dérivations d’un ECG acquises simultanément sur une durée de 10 secondes. Ce procédé utilise un réseau de neurones convolutif entraîné à partir de dérivations d’ECGs sur lesquelles la présence ou l’absence d’une signature d’une fibrillation atriale a été vérifiée au préalable par des spécialistes. Un inconvénient de cette solution réside dans la nécessité d’entraîner le réseau de neurones artificiels sur un très grand nombre d’ECGs pour obtenir des résultats fiables et sensibles. Un but de l’invention est de limiter cet inconvénient. A cet effet, l’invention se rapporte à un système de caractérisation d’un rythme cardiaque comprenant une unité de traitement de données configurée pour générer, par ordinateur, pour chaque arythmie d’un ensemble d’arythmies, à partir de descripteurs d’un ensemble d’au moins une dérivation d’un électrocardiogramme d’un individu acquis pendant une fenêtre temporelle, un ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie sur la fenêtre temporelle, la génération comprenant : générer un premier ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un premier classifieur utilisant des valeurs électriques de l’ensemble d’au moins une dérivation, générer un deuxième ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle, en utilisant un deuxième classifieur utilisant de premières portions incluant une partie précédant l’onde R, de combinaisons de deuxièmes portions de battements de l’ensemble d’au moins une dérivation, générer un troisième ensemble d’indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un troisième classifieur utilisant un ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution d’intervalles R-R de l’électrocardiogramme Avantageusement, les premières portions sont dépourvues d’onde R. Selon une réalisation particulière, l’unité de traitement de données est configurée pour générer un ensemble d’indicateurs globaux comprenant des indicateurs globaux de probabilités de présence des arythmies dans la fenêtre temporelle, en utilisant un classifieur global utilisant un vecteur d’entrée généré à partir des ensembles d’indicateurs générés pour les arythmies. Selon une réalisation particulière, l’unité de traitement de données est configurée générer le vecteur d’entrée à partir des ensembles d’indicateurs générés pour les arythmies, le vecteur d’entrée comprenant, parmi les indicateurs des ensembles des indicateurs générés pour les arythmies, uniquement chaque indicateur d’une sélection d’indicateurs, le système comprenant un sélecteur permettant de sélectionner et/ou désélectionner au moins un des indicateurs de sorte que la sélection d’indicateurs est composée de chaque indicateur sélectionné. Avantageusement, l’unité de traitement de données est configurée pour définir une séquence d’états du rythme cardiaque de l’individu pris parmi les arythmies et le rythme sinusal, à partir d’ensembles d’indicateurs globaux générés pour des fenêtres temporelles successives. Avantageusement, la définition de la séquence d’états utilise un algorithme de Viterbi configuré pour déterminer la séquence d’états la plus probable susceptible d’être obtenue par un modèle de Markov caché à partir des ensembles d’indicateurs globaux. Avantageusement, le premier classifieur comprend un réseau de neurones convolutif et/ou le troisième classifieur comprend un réseau de neurones convolutif. Avantageusement, les arythmies sont la fibrillation auriculaire et le flutter auriculaire. Avantageusement, l’unité de traitement de données comprend une sous-unité de traitement de données configurée pour générer l’ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution temporelle des intervalles R-R de l’ensemble d’au moins une dérivation à partir d’une séquence d’intervalles R-R de l’électrocardiogramme, la génération comprenant : Paramétrer un modèle de mélange gaussien de sorte à obtenir des paramètres du mélange gaussien comprenant des moyennes de gaussiennes composant le modèle, Générer des premiers indicateurs statistiques de l’ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution des intervalles R-R de l’électrocardiogramme à partir des moyennes de gaussiennes, Et/ou le deuxième ensemble d’étapes suivant : Générer une séquence de rapports entre des intervalles R-R consécutifs, Générer des indicateurs d’entrée de probabilités de présence de l’arythmie à partir de la séquence de rapports en utilisant un classifieur de ratios R-R. Avantageusement, le système comprend un système d’acquisition comprenant des électrodes configurées pour acquérir l’ensemble d’au moins une dérivation de l’électrocardiogramme de l’individu. Avantageusement, le système d’acquisition est apte à former un dispositif d’acquisition comprenant la sous-unité de traitement de données. Avantageusement, l’ensemble d’au moins une dérivation comprend plusieurs dérivations. Autrement dit, le système selon l’invention est configuré pour mettre en œuvre à un procédé selon l’invention. Le procédé selon l’invention est un procédé de caractérisation d’un rythme cardiaque comprenant la génération, mise en œuvre par ordinateur, pour chaque arythmie d’un ensemble d’arythmies, à partir de descripteurs de l’ensemble d’au moins une dérivation d’un électrocardiogramme d’un individu acquis pendant la fenêtre temporelle, d’un ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie sur la fenêtre temporelle , la génération comprenant : générer un premier ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un premier classifieur utilisant des valeurs de l’ensemble d’au moins une dérivation, générer un deuxième ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle, en utilisant un deuxième classifieur à partir de premières portions, précédant l’onde R, de combinaisons de deuxièmes portions de battements de l’ensemble d’au moins une dérivation, générer un troisième ensemble d’indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un troisième classifieur utilisant un ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution d’intervalles R-R de l’électrocardiogramme. L’invention se rapporte également à un produit programme d’ordinateur comprenant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’ étapes ou des étapes du procédé selon l’invention, lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données. L’invention se rapporte également à un support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes ou des étapes du procédé selon l’invention lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : : une vue schématique d’un exemple de système selon l’invention, : une vue schématique d’une dérivation, : une vue de blocs fonctionnels d’un exemple de système selon l’invention, : une représentation d’un battement cardiaque, : un bloc-diagramme des étapes d’un exemple du procédé selon l’invention. Description de l’invention L’invention se rapporte à un procédé de caractérisation d’un rythme cardiaque et à un système SYS configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Le système SYS comprend par exemple, comme visible sur la , un système d’acquisition ACQ d’un électrocardiogramme, noté ECGk dans la suite du texte, d’un patient pendant une fenêtre temporelle d’acquisition notée Tk dans la suite du texte. Système d’acquisition Le système d’acquisition ACQ comprend un ensemble E d’électrodes cutanées ou sous-cutanées permettant d’acquérir simultanément pendant une même fenêtre temporelle Fk d’acquisition de durée T, un ensemble d’au moins un signal analogique élémentaire Sk i analogiques avec i = 1 à N et N est un entier supérieur ou égal à 1 représentant le nombre de dérivations de l’électrocardiogramme ECGk acquis sur la fenêtre temporelle. N est avantageusement compris entre 1 et 12, mais peut, en variante être supérieur à 12. Chaque signal élémentaire Sk i représente l’évolution de la valeur V i (t) de la différence de potentiel entre des électrodes de l’ensemble E en fonction du temps t pendant la durée T de la fenêtre d’acquisition Fk. Le système d’acquisition ACQ comprend également un convertisseur analogique numérique AN pour convertir les signaux élémentaires Sk i analogiques en signaux numériques appelés dérivations Dk i dans la suite du texte, les signaux étant échantillonnés à une fréquence d’échantillonnage prédéterminée. La fréquence d’échantillonnage est avantageusement comprise entre 100 Hz et 2000 Hz, de préférence entre 100 Hz et 1000 Hz. Elle est, par exemple, égale à 200 Hz. Le dispositif d’acquisition peut comprendre un combineur configuré pour combiner des signaux numériques de sorte qu’au moins une dérivation est une combinaison de signaux numériques. Chaque dérivation Dk i est un des signaux numériques composant l’électrocardiogramme ECGk du patient, acquis pendant la fenêtre temporelle d’acquisition de durée T. Il s’agit d’une séquence de valeurs de différences de potentiel Vi prises à intervalles de temps réguliers sur la durée T. Un exemple d’une dérivation Dk i est représenté schématiquement en . Le système d’acquisition peut comprendre des modules de traitement des dérivations, par exemple pour filtrer les dérivations issues du convertisseur analogique, avant de délivrer les dérivations Dk i . La durée T de la fenêtre d’acquisition est avantageusement supérieure ou égale à 10s. Elle est, par exemple, comprise entre 10s et 30 min. Elle est, par exemple, égale à 60 secondes. Elle est définie pour que chaque dérivation comprenne une pluralité de battements cardiaques. L’ensemble E d’électrodes peut comprendre au moins une électrode destinée à être installée à la surface de la peau et/ou au moins une électrode destinée à être installée en sous-cutané. En variante, le système SYS est dépourvu du système d’acquisition et est destiné à recevoir les dérivations d’un ECGk d’un patient acquis pendant la fenêtre temporelle d’acquisition Fk par un système d’acquisition externe, ou directement des descripteurs de telles dérivations comme nous le verrons dans la suite de la description. Système de traitement Le système SYS comprend un système de traitement S configuré pour traiter, par ordinateur, l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i ou les descripteurs de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i de façon à générer des indicateurs de probabilités de présence des arythmies d’un ensemble d’ arythmies prédéterminé, pendant la fenêtre d’acquisition Fk. Par probabilité de présence d’une arythmie pendant la fenêtre d’acquisition Fk générée à partir d’une dérivation, on entend la probabilité que l’arythmie soit présente sur la fenêtre temporelle Fk . Dans l’exemple de la , l’ensemble d’arythmies est constitué de la fibrillation auriculaire, notée FA, aussi appelée fibrillation atriale et du flutter auriculaire, notée FLA, aussi appelé flutter atrial. Cet exemple n’est pas limitatif. De façon générale l’ensemble d’arythmies comprend plusieurs arythmies prises parmi la fibrillation auriculaire, le flutter auriculaire, la tachycardie ventriculaire, tachycardie supraventriculaire, au moins une bradycardie, par exemple le bloc auriculo-ventriculaire. Le système S comprend une unité de traitement de données TR, par exemple un ensemble processeur PO comprenant un ou plusieurs processeurs, et un ensemble mémoire MEM comprenant une ou plusieurs mémoires dans lequel sont stockées les briques fonctionnelles du système réalisées sous forme de logiciels ou codes exécutables par l’ensemble processeur PO. L’unité de traitement de données est configurée pour mettre en œuvre le procédé de caractérisation des arythmies en exécutant les briques fonctionnelles stockées sur l’ensemble mémoire MEM, c’est-à-dire en utilisant les différentes fonctionnelles, et décrits ci-après. Les étapes du procédé de caractérisation des arythmies sont les étapes mises en œuvre par l’exécution des différentes briques fonctionnelles. Briques fonctionnelles Sur la , on a représenté un exemple de système de traitement S sur laquelle figurent des briques fonctionnelles du système de traitement S. Le système S comprend un classifieur C configuré pour générer un ensemble d’indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie sur la fenêtre temporelle Fk, pour chaque fenêtre temporelle Fk d’une succession de fenêtres temporelles (avec l = 1 à K o ù K est le nombre de fenêtres temporelles) et pour chaque arythmie d’un ensemble d’arythmies FA, FLA. L’ensemble d’indicateurs de probabilités de présence est généré à partir de descripteurs de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i d’un électrocardiogramme ECGk acquis pendant la fenêtre temporelle Fk. Le système de traitement S comprend avantageusement un générateur des descripteurs GD configuré pour générer les descripteurs à partir de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i . En variante, le générateur de descripteur GD est externe. Classifieurs élémentaires A cet effet, le classifieur C comprend un ensemble de classifieurs élémentaires pour chaque arythmie. Autrement dit, dans le cas de M arythmies, le classifieur C comprend M ensembles de classifieurs élémentaires. M est un nombre entier supérieur ou égal à 2. Ainsi, dans l’exemple de la , le classifieur C comprend un premier ensemble de classifieurs élémentaires MO_FA, RR_FA, PW_FA associé à la fibrillation auriculaire, c’est-à-dire configuré pour générer un premier ensemble d’indicateurs IMFAk 1 , IMFAk 2 , IRRFAk, IPFAk 1 et IPFAk 2 représentatifs de probabilités de présence de la fibrillation auriculaire, et un deuxième ensemble de classifieurs élémentaires MO_FLA, RR_FLA, PW_FLA associés au flutter auriculaire, c’est-à-dire configuré pour générer un deuxième ensemble d’indicateurs IMFAk 1 , IMFLAk 2 , IRRFLAk, IPFLAk 1 , IPFLAk 2 représentatifs de probabilités de présence de la fibrillation auriculaire FA. Les différentes classifieurs élémentaires associés à une même arythmie, c’est-à-dire d’un même ensemble de classifieurs élémentaires, appartiennent à des groupes distincts dans le sens où ils sont configurés pour générer les indicateurs respectifs à partir de descripteurs respectifs distincts des différentes des dérivations Dk i ou de la dérivation dans le cas de l’utilisation d’une seule dérivation. En revanche, les classifieurs élémentaires associés à des arythmies différentes et utilisant les mêmes descripteurs appartiennent à un même groupe. Avantageusement, chaque classifieur élémentaire est configuré pour discriminer une dérivation caractérisant la présence d’une arythmie d’une dérivation caractérisant la présence d’un rythme sinusal, à partir des descripteurs d’une dérivation. A cet effet, chaque classifieur a été préalablement entraîné à partir des descripteurs de dérivations d’entraînement, acquises sur une même durée T et présentant une même fréquence d’échantillonnage que les dérivations de l’ensemble d’au moins une dérivation. Les dérivations d’entraînement comprennent uniquement des premières dérivations d’entraînement caractérisant un rythme sinusal et d’autres dérivations d’entraînement, les autres dérivations d’entraînement caractérisant la présence de l’arythmie traitée par le classifieur de façon à discriminer une dérivation d’une fibrillation auriculaire FA d’une dérivation d’un rythme sinusal RS. Avantageusement, chaque ensemble de classifieurs élémentaires associé à une arythmie comprend un premier classifieur, dit morphologique, un deuxième classifieur, dit analyseur d’ondes P et un troisième classifieur dit analyseur de R-R. Ces classifieurs sont, chacun configurés pour distinguer une des arythmies du rythme sinusal sur la base d’une des analyses suivantes, et (i) de la morphologie de l’activité électrique auriculaire, (ii) de la présence ou de l’absence d’une onde P d’activité auriculaire, (iii) de la présence ou de l’absence d’une irrégularité du rythme cardiaque Dans la demande de brevet, les indicateurs délivrés par les différents classifieurs élémentaires sont notées XYk où X correspond au type de classifieur et Y est l’arythmie recherchée, c’est-à-dire dont le classifieur génère une probabilité de présence. k est le numéro d’ordre temporel de la fenêtre temporelle Fk dans la séquence des fenêtres temporelles. Dans l’exemple de la , on note X= MO pour le classifieur morphologique, X= R-R pour le classifieur analyseur de R-R et X= PW pour le classifieur analyseur d’ondes P et Y= FA pour la fibrillation auriculaire et Y= FLA pour le flutter. Certains indicateurs sont complétés d’un indice i. Les indicateurs d’indice i sont générés à partir de caractéristiques d’une première dérivation d’indice i, Dk i , de l’ensemble d’au moins une dérivation. À titre d’exemple, les indicateurs IMFAk 1 et IMFLAk 1 sont générés à partir de caractéristiques de la première dérivation Dk 1 . Les indicateurs IMFAk 2 et IMFLAk 2 sont générés à partir de caractéristiques de la deuxième dérivation Dk 2 . Classifieur morphologique Le classifieur dit morphologique MO_FA, respectivement MO_FLA, associé à une arythmie donnée FA, respectivement FLA, est configuré pour traiter des valeurs consécutives Vi de la ou des dérivations Dk 1 , Dk 2 pour générer un premier ensemble d’indicateurs IMFAk 1 , IMFAk 2 ; respectivement IMFLAk 1 , IMFLAk 2 , représentatifs de probabilités de présence de l’arythmie FA, respectivement FLA, pendant la fenêtre temporelle Fk. Chaque indicateur IMFAk 1 , IMFAk 2 , IMFLAk 1 , IMFLAk 2 est généré à partir de valeurs consécutives Vi d’une seule des dérivations Dk 1 , Dk 2 . Chaque classifieur morphologique MO_FA, respectivement MO_FLA, est configuré pour générer des indicateurs IMFAk 1 , IMFAk 2 , respectivement IMFLAk 1 , IMFLAk 2 à partir des valeurs de la ou des dérivations Dk 1 , Dk 2 . Avantageusement, dans le cas de plusieurs dérivations, chaque classifieur morphologique MO_FA, MO_FLA est configuré pour traiter les valeurs consécutives des deux dérivations Dk 1 , Dk 2 de sorte à générer successivement les indicateurs IMFAk 1 et IMFAk 2 . Avantageusement, chaque classifieur morphologique MO_FA, MO_FLA est un réseau de neurones artificiels, par exemple un réseau de neurones convolutifs ou CNN, acronyme de l’expression anglo-saxonne « convolutional neural network ». En variante, le classifieur est un transformer ou un réseau de neurones récurrent. Chaque classifieur morphologique MO_FA, respectivement MO_FLA est avantageusement un réseau de neurones artificiels entraîné à partir de valeurs consécutives de dérivations acquises sur une même durée et que celle de la fenêtre d’acquisition Fk avec une même fréquence d’échantillonnage dont certaines caractérisent un rythme sinusal et les autres caractérisent la présence de l’arythmie FA, respectivement FLA, traitée par le classifieur élémentaire de façon à discriminer une dérivation caractérisant une fibrillation auriculaire FA d’une dérivation caractérisant un rythme sinusal RS. Ce type de classifieur et discriminant pour les arythmies engendrant des distributions caractéristiques distinctes d’une arythmie à l’autre et de celles d’un patient présentant un rythme sinusal. C’est, par exemple, le cas de la fibrillation auriculaire et du flutter. En effet, la fibrillation auriculaire est caractérisée par une activité électrique irrégulière alors que l’activité électrique en présence d’un rythme sinusal est régulière et est comprise entre 60 et 100 battements par minute alors que l’activité électrique en présence d’une fibrillation auriculaire est comprise entre 300 et 600 cycles par minute. Le flutter est quant à lui caractérisé par une activité électrique régulière. La fréquence cardiaque en présence d’un flutter est comprise entre 100 et 300 cycles par min. Classifieur analyseur d’onde P Le classifieur C comprend en outre un classifieur dit analyseur d’onde P pour chaque arythmie. Chaque classifieur analyseur d’onde P PW_FA ; respectivement PW_FLA, associé à une arythmie donnée FA, respectivement FLA, est configuré pour traiter des combinaisons, par exemple des moyennes, de portions prédéterminées de battements présents sur la ou les dérivations respectives Dk 1 , Dk 2 , acquises pendant la fenêtre d’acquisition F pour générer des indicateurs IPFA 1 , IPFA 2 ; respectivement IPFLA 1 , IPFLA 2 , de probabilités de présence de l’arythmie. Ces portions sont avantageusement des portions précédant l’onde R et dépourvues de l’onde R. Ces portions sont, par exemple, situées uniquement avant l’onde R. Ces portions comprennent avantageusement l’onde de dépolarisation P précédant temporellement l’onde R dans le cas de rythme sinusal ou, plus généralement la partie de la combinaison susceptible de comprendre l’onde P en cas de rythme sinusal. Avantageusement, les portions combinées, par exemple moyennées, correspondent à des portions de même durée prédéterminée précédant l’onde R et dépourvues de l’onde R. Chaque portion est, par exemple ; une portion de durée prédéterminée précédant l’onde R. Cette durée est, par exemple, comprise entre 200 ms et 500 ms. Par exemple, la portion de durée prédéterminée s’étend d’un premier instant à un deuxième instant précédant l’onde R et séparé d’un écart temporel prédéterminé de l’onde R préalablement détectée ou du complexe QRS préalablement détecté. En variante, chaque portion correspond à un battement complet. Dans une autre réalisation, la portion suit l’onde R. Elle est, par exemple située uniquement après l’onde R. Le système S comprend avantageusement un combineur, par exemple un moyenneur MO, d’ondes P configuré pour générer, pour chaque dérivation Dk 1 , respectivement Dk 2 , une combinaison, par exemple une moyenne Mk 1 , Mk 2 d’au moins un sous-ensemble des battements présents sur la dérivation Dk 1 , respectivement Dk 2 , et détectés par le détecteur d’ondes R. Les battements combinés, par exemple moyennés, présentent avantageusement une même durée égale à la période du battement, sont, par exemple centrés sur l’onde R et présentent une durée prédéterminée, avantageusement définie de sorte que les battements utilisés pour la combinaison ou le moyennage comprennent les ondes successives P, Q, R, S et T. En variante, les ondes R sont soustraites des ondes combinées avant la combinaison ou les ondes R sont soustraites des combinaisons. Cela permet de faciliter la classification. Le fait de faire les combinaisons ou moyennes de portions des battements incluant uniquement l’onde P en cas de rythme sinusal, ou, plus généralement, la portion du battement susceptible de comprendre l’onde P permet de faciliter le classement de l’activité auriculaire. Le système de traitement S comprend avantageusement, mais non nécessairement un extracteur de portion EP configuré pour extraire une portion Pk 1 , Pk 2 d’une des moyennes ou combinaisons Mk 1 , Mk 2 du battement, obtenue à partir d’une des dérivations Dk 1 , Dk 2. Cette portion est, par exemple la combinaison ou moyenne considérée, elle peut comprendre une portion précédant l’onde R et l’onde R, par exemple tout le complexe PQRS combiné ou moyenné, ou bien une portion, par exemple de durée prédéterminée, du battement combiné ou moyenné, précédant l’onde R et dépourvu de l’onde R, c’est-à-dire incluant uniquement une partie de la combinaison précédant l’onde R. La suppression du complexe QRS d’intensité nettement plus élevée que celle de la partie précédent l’onde P, en particulier en cas de fibrillation auriculaire ou de flutter, permet d’améliorer les performances du classifieur. Cette portion est, par exemple ; une portion de durée prédéterminée précédant l’onde R. Cette durée est, par exemple, comprise entre 200 ms et 500 ms. Par exemple, la portion de durée prédéterminée s’étend d’un premier instant à un deuxième instant précédant l’onde R et séparé d’un écart temporel prédéterminé de l’onde R préalablement détectée ou du complexe QRS préalablement détecté. Chaque classifieur analyseur d’onde P PW_FA, PW_FLA est configuré pour générer des indicateurs IPFAk 1 , IPFAk 2 ; respectivement IPFLAk 1 , IPFLAk 2 de probabilités de présence de l’arythmie donnée à partir de portions Pk 1 , Pk 2 de combinaisons ou moyennes de battements des dérivations Dk 1 , Dk 2 . Chaque classifieur analyseur d’onde P PW_FA, PW_FLA est avantageusement configuré pour générer chaque indicateur de probabilité de présence de l’arythmie IPFAk 1 , IPFAk 2 ; IPFLAk 1 , IPFLAk 2 à partir d’une des portions Pk 1 , Pk 2 . Chaque classifieur analyseur d’onde P, PW_FA, respectivement PW_FLA est apte à générer des indicateurs IMFAk 1 , IMFAk 2 , respectivement IMFLAk 1 , IMFLAk 2 à partir des portions des combinaisons ou moyennes issues de la ou des différentes dérivations Dk 1 , Dk 2 . Avantageusement, dans le cas de plusieurs dérivations, chaque classifieur analyseur d’onde P PW_FA, PW_FLA est configuré pour traiter successivement les portions des combinaisons issues des différentes dérivations Dk 1, Dk 2 , c’est-à-dire pour traiter consécutivement les dérivations, de sorte à générer successivement les indicateurs IMFAk 1 et IMFAk 2 . Avantageusement, chaque classifieur analyseur d’onde P PW_FA, PW_FLA est un réseau de neurones artificiels, par exemple un réseau de neurones convolutifs. Chaque classifieur analyseur d’onde P PW_FA, PW_FLA est avantageusement préalablement entraîné à partir de portions de combinaisons, par exemple de moyennes, de battements de dérivations d’entraînement acquises sur une même durée que la fenêtre d’acquisition Fk et dont certaines caractérisent le rythme sinusal et les autres l’arythmie associée au classifieur de sorte que le classifieur soit apte à discriminer une portion caractéristique d’un rythme sinusal d’une portion caractéristique de l’arythmie. Les classifieurs analyseurs d’ondes P sont particulièrement intéressants et discriminants pour l’aide à la détection d’arythmies engendrant des formes caractéristiques de l’onde P distinctes d’une arythmie à l’autre et de la forme de l’onde P caractéristique d’un patient sain. C’est, par exemple, le cas de la fibrillation auriculaire et du flutter auriculaire. En effet, la fibrillation auriculaire est caractérisée par une absence d’onde P sinusale en dôme remplacée par des ondes f irrégulières alors que le flutter auriculaire est caractérisé par une onde P en « dents de scie », identiques et régulières, diphasiques (dont la phase négative prédomine : on parle alors d'onde F) alors qu’un rythme sinusal présente une onde P. Par ailleurs, un classifieur est plus précis et donc sensible et fiable que l’utilisation d’un seuil pour discriminer un rythme sinusal de la fibrillation auriculaire ou du flutter qui sont caractérisés par le remplacement d’une onde P par des ondes irrégulières ou régulières. En variante, la combinaison est, par exemple, une médiane de battements. En variante et/ou en sus, au moins un ensemble de classifieurs élémentaires dédié à une arythmie peut comprendre au moins un autre classifieur, par exemple, un classifieur recevant un combinaison ou moyenne de complexes QRS et une combinaison ou moyenne d’ondes P séparément pour discriminer par exemple d’un bloc auriculo-ventriculaire du rythme sinusal, avec un nombre d’onde P supérieur au nombre de QRS, ou une séquence d’ondes P non suivies de QRS. On peut en variante et/ou en sus prévoir un classifieur configuré pour discriminer des dérivations caractéristiques d’une arythmie de dérivations caractéristiques du rythme sinusal à partir d’une transformée de Fourier d’au moins un des descripteurs précités. Classifieur analyseur de R-R ou classifieur de régularité Le classifieur C comprend avantageusement un classifieur analyseur d’intervalles R-R pour chaque arythmie. Chaque classifieur analyseur d’intervalles R-R, RR_FA ; respectivement RR_FLA, associé à une arythmie donnée FA, respectivement FLA, est configuré pour traiter des indicateurs statistiques représentatifs de la distribution des intervalles R-R de l’ECGk acquis pendant la fenêtre d’acquisition Fk pour générer des indicateurs IRRFAk; respectivement IRRFLAk, représentatifs de probabilités de présence de l’arythmie FA, respectivement FLA pendant la fenêtre Fk. La partie d’une dérivation Dk i correspondant à un battement est constituée d'une succession dans le temps d’ondes électriques dont l'allure est représentée sur la . L'onde P est la première, dans le temps, et correspond à la dépolarisation des oreillettes, présente une faible amplitude, et une forme de dôme en cas de rythme sinusal. Ensuite, l’'intervalle PR traduit le temps de conduction auriculo-ventriculaire. Le complexe QRS reflète la contraction ventriculaire, et enfin l'onde T la repolarisation ventriculaire suivant le complexe QRS. Par convention, , on considère le pic R comme marqueur de la systole ventriculaire. L’onde R étant le plus souvent la partie la plus fine et la plus ample du complexe QRS, elle est généralement utilisée par convention pour localiser temporellement le battement cardiaque avec une très bonne précision, en pratique de l'ordre du millième de seconde. Ainsi, l'intervalle de temps entre deux ondes R successives, aussi appelé par convention intervalle R-R, caractérise de manière précise le temps séparant deux battements cardiaques successifs. L’intervalle R-R est la période instantanée du signal ECG. La fréquence cardiaque instantanée est l’inverse de l’intervalle R-R. L’intervalle R-R est commun à toutes les dérivations Dk i d’un électrocardiogramme. Le générateur de descripteurs GD comprend avantageusement un générateur d’indicateurs statistiques GIS caractérisant la distribution des intervalles R-R du patient pendant la fenêtre d’acquisition Fk à partir d’au moins dérivation de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i . Les indicateurs statistiques générés sont fournis aux générateurs analyseurs d’intervalles R-R_FA, RR_FLA comme nous le verrons dans la suite du texte. Le générateur de descripteurs GD comprend un détecteur de battement DB configuré pour détecter et horodater, c’est-à-dire pour déterminer les instants de survenue ou TOC, acronyme de l’expression anglo-saxonne, des ondes R consécutives d’au moins une des dérivations, la distribution des ondes R étant la même pour toutes les dérivations et éventuellement pour détecter et horodater d’autres ondes, par exemple, P et/ou Q et/ou S et/ou T à partir de la dérivation. Le générateur d’indicateurs statistiques GIS comprend un générateur GR-R de série RR, SRRk, configuré pour générer une série RR, SRRk pour la fenêtre temporelle Fk, à partir d’au moins une dérivation de l’ensemble de dérivations, par exemple la dérivation Dk i . Le générateur GR-R de série R-R comprend un constructeur de séries R-R configuré pour construire la série R-R en calculant les intervalles R-R entre les battements consécutifs, à partir des horodatages des ondes R consécutives. La série comprend H termes R-Rk(h) avec h= 1 à H-1, où H est le nombre de battements cardiaques présents dans la dérivation Dk i , h correspond au numéro d’ordre temporel du premier battement à partir duquel est calculé l’intervalle R-R, considéré dans la dérivation Dk i . La série RR, SRRk comprend des valeurs successives qui sont des valeurs consécutives R-Rk(h) des intervalles R-R instantanés de la dérivation choisie Dk i pendant la fenêtre temporelle Fk, ou qui sont déterminées à partir de plusieurs dérivations. En variante, le détecteur de battement DB est configuré pour détecter et horodater, une des autres ondes de dépolarisation (P,Q, S ou T) dans les battements consécutifs. Le constructeur de séries RR utilise alors ces horodatages pour construire la série RR. Toutefois, la précision de la caractérisation de l'intervalle temporel entre deux battements cardiaques successifs obtenue par cette méthode est moins bonne qu'en utilisant les ondes R. Le générateur d’indicateur statistique GIS comprend un générateur élémentaire d’indicateur statistique RR_GM configuré pour générer, à partir de la série RR, au moins un indicateur statistique Gk caractérisant la distribution statistique des intervalles R-Rk(h) de la série RR, SRRk. Ce générateur élémentaire RR_GM est avantageusement configuré pour générer, à partir de la série RR, des paramètres d’un modèle de mélange gaussien caractérisant la distribution des intervalles R-R de la série RR, SRRk. Autrement dit, le générateur élémentaire RR_GM est configuré pour paramétrer un modèle de mélange gaussien de sorte que le modèle de mélange gaussien modélise la distribution des R-R de la série R-R. Le modèle de mélange gaussien est désigné couramment par l'acronyme anglais GMM de l’expression anglo-saxonne « Gaussian Mixture Model ». Le modèle de mélange gaussien sert à estimer de façon paramétrique la distribution des R-R de la série R-R en la modélisant comme la somme de plusieurs gaussiennes. La paramétrisation du modèle consiste à déterminer la variance, la moyenne et l'amplitude de chacune des gaussiennes du modèle. Ces valeurs des paramètres sont optimisées selon le critère de maximum de vraisemblance afin d'approcher le plus possible la distribution recherchée. Cette optimisation est, par exemple, effectuée en utilisant une procédure itérative connue appelée espérance-maximisation EM. Le générateur élémentaire RR_GM est configuré pour calculer au moins un indicateur statistique élémentaire à partir d’au moins un paramètre du modèle de mélange gaussien paramètre. Il est, par exemple configuré pour calculer le ratio des moyennes des gaussiennes du modèle. Le modèle gaussien comprend par exemple 1 ou 2 gaussiennes. Les indicateurs statistiques issus des paramètres du modèle gaussien sont caractéristiques et discriminants. Dans le cas d’un modèle comprenant 3 gaussiennes, le rythme sinusal comprend trois gaussiennes de même centre du fait de la stabilité de l’intervalle R-R. Le ratio des moyennes des gaussiennes est égal à 1. On sait que le cycle cardiaque d’un flutter peut prendre uniquement des valeurs multiples d’une durée de base. Le ratio des moyennes des gaussiennes peut donc prendre uniquement un nombre prédéterminé de valeurs. Cet indicateur est donc particulièrement pertinent pour mettre en évidence la présence d’un flutter auriculaire. La distribution des R-R est donc modélisée par des gaussiennes respectives centrées sur ces trois valeurs respectives. La distribution des R-R en cas de fibrillation auriculaire est très irrégulière. Le ratio des moyennes des gaussiennes peut donc prendre un nombre illimité de valeurs. Dans l’exemple non limitatif de la , le générateur d’indicateur statistique GIS comprend un générateur d’une séquence de rapports entre des intervalles R-R consécutifs donnée par la formule suivante : RAk(h) = R-Rk(h+1)/ R-Rk(h) pour h = 1 à H-2. Cette série de rapports ou ratios est caractéristique de la fibrillation auriculaire et du flutter et permet de discriminer ces arythmies entre elles et d’un rythme sinusal. En effet, dans le cas du rythme sinusal, les ratios RA(h) présentent tous une valeur sensiblement égale à 1 dans la mesure où le rythme cardiaque est sensiblement stable et même s’il augmente, par exemple en cas d’effort, l’intervalle R-R entre un premier battement et le deuxième battement est sensiblement égal à l'intervalle R-R entre le deuxième et le troisième battement. En cas de flutter, le ratio des RAk(h) peut prendre uniquement un certain nombre de valeurs discrètes connues. En cas de fibrillation auriculaire, les ratios RA(h) peuvent prendre un grand nombre de valeurs. Avantageusement, le générateur d’indicateurs statistiques GIS comprend un générateur d’indicateurs de probabilités de présence des arythmies à partir de la séquence de rapports entre intervalles R-R. Avantageusement, le générateur comprend des classifieurs de ratios RR, RA_FA, RA_FLA. Chaque classifieur de ratio est configuré pour discriminer une des arythmies FA ou FLA du rythme sinusal. A cet effet, chacun des classifieurs de ratio est préalablement entraîné par des séries de ratios RAk(h) générés à partir de dérivations d’entraînement dont certaines sont caractéristiques de l’arythmie considérée et les autres du rythme sinusal, pour discriminer les séries de ratios issus du rythme sinusal de ceux issus de l’arythmie considérée. Chaque classifieur de ratio est configuré pour générer un indicateur statistique IFAk, respectivement IFLAk, qui est un indicateur de probabilité de présence d’une des arythmies FA ou FLA considérée à partir de la série de ratios RAk(h). On obtient ainsi des indicateurs statistiques Gk, IFAk, IFLAk de probabilité de présence des arythmies respectives dans la fenêtre considérée Fk. Les classifieurs de ratio sont, par exemple des réseaux de neurones artificiels. Ces classifieurs sont, par exemple des CNNs. En variante, au moins un classifieur de ratio est un transformer ou un réseau de neurones récurrent. Les indicateurs statistiques générés par le générateur d’indicateurs statistique GIS sont fournis aux classifieurs analyseurs de R-R, RR_FA et RR_FLA. Avantageusement, chaque classifieur analyseur de R-R, RR_FA, RR_FLA est un réseau de neurones artificiels, par exemple un perceptron multicouche ou MLP acronyme de l’expression anglo-saxonne « Multilayer Perceptron ». Ce classifieur RR_FA, RR_FLA reçoit en entrée un vecteur composé d’au moins un indicateur statistique généré par le générateur GIS, par exemple de l’indicateur Gk caractérisant la distribution des intervalles R-R et de l’indicateur de probabilité généré pour l’arythmie considérée IFAk, IFLAk. Chaque classifieur analyseur de R-R RR_FA, RR_FLA est avantageusement préalablement entraîné à partir du même vecteur généré par le générateur d’indicateurs statistiques GIS à partir de dérivations, par exemple, mesurées pendant une même durée que la fenêtre d’entraînement et dont des premières caractérisent l’arythmie considérée et dont les autres caractérisent le rythme sinusal, pour discriminer ces arythmies. Dans la réalisation de la , le système d’acquisition ACQ est un dispositif d’acquisition, c’est-à-dire un objet, relié au système S, par des moyens de communication du système SYS, par exemple sans-fil ou filaires permettant une communication unidirectionnelle ou bidirectionnelle entre le système S et le dispositif d’acquisition ACQ de sorte que le dispositif d’acquisition ACQ soit apte à transmettre les dérivations au système S. Il s’agit par exemple des moyens de communication décrits dans la suite du texte. Dans une réalisation particulière, l’unité de traitement comprend une première sous-unité de traitement configurée pour mettre en œuvre le générateur les descripteurs GD à partir de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i ou au moins le générateur d’indicateur statistique GIS et, de préférence le détecteur de battements, et une deuxième sous-unité de traitement configurée pour mettre en œuvre le classifieurs C. Avantageusement, le système d’acquisition ACQ est apte à former un dispositif d’acquisition comprenant l’ensemble d’électrodes E et la première sous-unité de traitement. Il comprend par exemple l’ensemble d’électrodes et un boîtier apte à être relié mécaniquement à l’ensemble d’électrodes ou relié mécaniquement à cet ensemble et renfermant la première unité de traitement. Avantageusement, le boîtier renferme en outre le convertisseur analogique numérique AN. Le dispositif d’acquisition ACQ est alors relié à la deuxième sous-unité de traitement, par des moyens de communication du système SYS, par exemple sans-fil ou filaire permettant une communication unidirectionnelle ou bidirectionnelle entre la deuxième sous-unité de traitement et le dispositif d’acquisition ACQ de sorte que le dispositif d’acquisition ACQ soit apte à transmettre les descripteurs qu’elle a générés à la deuxième sous-unité de traitement pour qu’elle puisse exécuter le classifieur C. De façon matérielle, chaque sous-unité de traitement peut être réalisée sous une des formes décrites ci-dessus pour l’unité de traitement. Le dispositif d’acquisition ACQ est avantageusement portable ou implantable sur un individu en sous-cutané. Segmentation de l’approche L’utilisation de classifieurs analysant en parallèle des descripteurs distincts d’une ou plusieurs dérivations pour générer des indicateurs de probabilités de présence des différentes arythmies nécessitent moins de données d’entraînement qu’un unique classifieur unique analysant les valeurs consécutives de la ou des dérivations pour obtenir des indicateurs de fiabilité ou de sensibilité équivalente. En effet, l’analyse segmentée des descripteurs des dérivations permet de limiter le nombre de degrés de liberté des réseaux de neurones. L’apprentissage des réseaux de neurones est facilité. Par ailleurs, l’approche segmentée est plus robuste aux artéfacts présents sur les dérivations. En outre, le fait de réaliser en parallèle, une analyse morphologique du signal, une analyse statistique de la distribution temporelle du signal ECG ainsi qu'une analyse de l’onde P pour générer des indicateurs et de générer des indicateurs de probabilités globaux à partir de ces probabilités est particulièrement performant pour discriminer un flutter auriculaire, une fibrillation auriculaire et un rythme sinusal. Comme vu précédemment, les descripteurs analysés par ces différents classifieurs (morphologie, onde P, indicateurs statistiques de la distribution des intervalles R-R) présentent des particularités (formes, valeurs) typiques des différentes arythmies et d’un rythme sinusal et discriminantes entre les différentes arythmies et le rythme sinusal et ces descripteurs sont compréhensibles pour l’utilisateur final car simulant les règles de base de l’électrocardiologie clinique. Par ailleurs, le fait de réaliser différentes analyses permet de conserver de bonnes performances lorsqu’un des classifieurs est moins performant pour une dérivation présentant un aspect particulier, par exemple en cas de rythme anormalement régulier en cas de fibrillation auriculaire. La génération de différents indicateurs de probabilité pour une même arythmie et une même dérivation, par les différents classifieurs permet à un rythmologue à qui ces indicateurs sont fournis, d’améliorer sa connaissance des descripteurs du rythme analysé par rapport à génération d’un seul indicateur ce qui lui permet d’identifier plus aisément une arythmie caractérisé par l’ECGk ou d’identifier un classifieur élémentaire non pertinent pour la détection d’une arythmie. Par ailleurs, le fait d’analyser les arythmies par des ensembles de classifieurs élémentaires différents permet d’améliorer la performance de la classification et de limiter le nombre de données d’entraînement. En outre, le fait d’analyser les dérivations de façon indépendante permet au rythmologue de sélectionner les indicateurs qu’il souhaite pour en déduire des informations sur le rythme, notamment lorsqu’une dérivation est manifestement dégradée, par exemple lorsqu’elle a été mal installée sur le patient, ce qui lui permet d’identifier plus aisément et de façon fiable une arythmie caractérisée par l’ECGk. Le fait de générer des indicateurs de probabilité fenêtre temporelle par fenêtre temporelle permet de fournir des informations au rythmologue de façon régulière tout au long de l’acquisition d’un ECG global comprenant une succession de fenêtres temporelles. Cela permet une détection plus rapide des arythmies et une identification plus précise du moment de survenue des arythmies. Générateur de vecteur d’entrée Le système comprend avantageusement un générateur de vecteur GV configuré pour générer un vecteur d’entrée V à partir des ensembles d’indicateurs de probabilité générés par le classifieur C. Le vecteur V est composé d’un nombre A de composantes, où A est supérieur ou égal au nombre L d’indicateurs de probabilité générés par le classifieur C. Le vecteur Vk est apte à être tel que chacune d’un nombre L de ses composantes est un des indicateurs de probabilité. Chaque indicateur de probabilité correspond à une composante prédéterminée, c’est-à-dire à un numéro d’ordre prédéterminé dans l’ordre des composantes du vecteur. Dans l’exemple non limitatif de la , le nombre L d’indicateurs globaux est égal à 10. 10 composantes du vecteur V sont réservées aux indicateurs de probabilité, au sens que leurs valeurs sont susceptibles d’être celles des L indicateurs de probabilités. Lorsque A est supérieur à L, les A-L autres composantes du vecteur peuvent comprendre des valeurs d’autres paramètres tels que l’âge, les antécédents du patient, et/ou des facteurs de risques. Classifieur global Le système de classification SC comprend un classifieur global GC configuré pour générer un ensemble d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk de probabilités de présence des arythmies FA, FLA, et du rythme sinusal noté RS, sur la fenêtre temporelle Fk, à partir d’un vecteur d’entrée noté Vk. Le classifieur global GC est préalablement entraîné à partir de vecteurs d’entraînement générés à partir des descripteurs de dérivations d’entraînement, par le classifieur C, pour discriminer des vecteurs V provenant des différentes arythmies entre elles et avec le rythme sinusal. Les dérivations tests comprennent des dérivations tests caractéristiques du rythme sinusal, et des ensembles de dérivations tests caractéristiques des arythmies respectives, chaque ensemble de dérivations tests étant caractéristique d’une des arythmies. Le classifieur global GC est, par exemple, un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones est par exemple un perceptron multicouche, un réseau de neurones à propagation avant, (en anglais feedforward neural network ). En variante, le classifieur global est une forêt d'arbres décisionnels. La génération d’indicateurs globaux fiables à partir d’indicateurs générés par les différents classifieurs nécessite moins de données d’entraînement qu’en utilisant un unique classifieur. Cette solution présente également une meilleure sensibilité et une plus grande robustesse. Séquence de dérivations Avantageusement, le système d’acquisition ACQ est configuré pour générer une séquence d’ensembles d’au moins une dérivation, c’est-à-dire d’ECGk avec k= 1 à K , acquis pendant K fenêtres temporelles F successives, par exemple consécutives, d’une fenêtre globale FG d’acquisition de durée globale TG. La durée globale TG de la fenêtre d’acquisition globale FG est avantageusement comprise entre 20s et 30 jours. Avantageusement, les fenêtres temporelles successives présentent une même durée. Le classifieur C est configuré pour générer des séquences de K ensembles d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk à partir des descripteurs des ensembles d’au moins une dérivation Dk 1 , Dk 2 successifs. Chaque ensemble d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk , IGRSk est généré à partir d’un seul ensemble d’au moins un dérivation Dk 1 , Dk 2 de la séquence de fenêtres temporelles Fk. L’ordre temporel des ensembles d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk est le même que celui des ensembles de dérivations Dk 1 , Dk 2 à partir desquels ils sont respectivement générés. Analyseur temporel Avantageusement, le système S comprend un analyseur temporel TC configuré pour définir une séquence d’états Ek du rythme cardiaque correspondant aux états Ek du rythme cardiaque sur les fenêtres temporelles Fk successives à partir de la séquence d’ensembles d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk générés pour les fenêtres temporelles Fk successives. Chaque état Ek est pris parmi les arythmies et le rythme sinusoïdal FA, FLA ou RS. L’idée est de déterminer, à partir d’une séquence de K ensembles d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk, une séquence des états Ek du rythme cardiaque dans les fenêtres temporelles successives Fk. L’analyseur temporel TC est configuré pour générer les état Ek des fenêtres temporelles Fk respectives à partir des indicateurs globaux générés pour d’autres fenêtres temporelles, par exemple de toutes les autres fenêtres temporelles. L’analyseur temporel TC permet d’obtenir une séquence d’états élémentaires cohérents entre eux et avec les probabilités connues, par exemple apprises, de passage d’un état à l’autre d’une fenêtre temporelle à l’autre. On sait, par exemple, que lorsqu’un rythme est en flutter sur une fenêtre temporelle, la probabilité de rester en flutter sur les fenêtres temporelles suivantes est très forte. En revanche, lorsque le rythme est une fibrillation auriculaire, le patient peut passer en flutter, mais avec une faible probabilité. L’analyseur temporel TC utilise, par exemple, un modèle tel qu’un modèle de Markov caché aussi appelé HMM, acronyme de l’expression anglo-saxonne « Hidden Markov model » en mettant en œuvre un algorithme de Viterbi pour générer la séquence d’état la plus probable à partir de la séquence d’indicateurs globaux pouvant être générée par le modèle de Markov caché. Le modèle de Markov caché utilisé est paramétré. Afin de paramétrer le modèle de Markov caché, ce dernier a été préalablement soumis à une première phase entraînement lors de laquelle on entraîne le modèle de Markov caché à partir de séquences d’ensembles d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk labellisées par une séquence d’états connus de sorte à générer une matrice de probabilités de transition entre les états possibles. Le modèle de Markov caché a également été entraîné, lors d’une deuxième phase d’entraînement, pour apprendre, pour chaque état possible (FA, FLA et RS), à quelle observation (c’est-à-dire quel ensemble d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk) il correspond. Cette phase d’apprentissage est réalisée à partir d’indicateurs globaux d’entraînement générés, par le classifieur global, à partir de descripteurs d’une ou plusieurs dérivations caractéristiques de l’état donné. Le deuxième d’entraînement permet d’obtenir une matrice d’observations. La séparation de ces deux entraînements apprentissages en fait un apprentissage simple. La probabilité de commencer dans chaque état est, par exemple prédéterminée. On peut par exemple décider que les états sont équiprobables ou que les probabilités de commencer dans les états respectifs sont les mêmes. En variante, ces probabilités sont calculées à partir d’un jeu de séquences de dérivations dont les séquences d’états et donc les premiers états, sont connus. En variante, l’analyseur temporel TC comprend, par exemple, un transformer ou modèle auto-attentif. En variante, l’analyseur temporel TC comprend un réseau de neurones récurrent aussi appelé RNN en référence à l’expression anglo-saxonne « Recurrent neural network », par exemple, un réseau récurrent à mémoire court et long terme ou LSTM acronyme de l’expression anglo-saxonne «Long short-term memory ». Sélecteur De façon générale, l’unité de traitement est configurée pour générer, pour chaque arythmie d’une pluralité d’arythmies FA, FLA, générer, en utilisant un ensemble de classifieurs élémentaires, un ensemble d’indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie FA, FLA sur une fenêtre temporelle Fk en utilisant des descripteurs d’un ensemble d’au moins une dérivation d’un électrocardiogramme ECGk d’un patient acquis sur la fenêtre temporelle Fk. L’ensemble de classifieurs élémentaires comprend, par exemple, au moins un des classifieurs élémentaires de la et, éventuellement au moins un autre classifieur élémentaire du système S. Il est important de noter que les indicateurs générés par les classifieurs élémentaires ne sont pas toujours pertinents, leur prise en compte par le classifieur global entraînant une dégradation de la fiabilité des indicateurs globaux. C’est, par exemple, le cas lorsqu’une fibrillation auriculaire est associée à un trouble de conduction de l’influx électrique qui module l’intervalle R-R. L’analyse de l’intervalle R-R n’est pas pertinente pour caractériser une fibrillation auriculaire dans ce cas, la prise en compte des indicateurs générés par le classifieur analyseur de R-R dégradant la fiabilité des indicateurs générés par le classifieur global. La fiabilité des indicateurs générés par le classifieur morphologique est également dégradée par la régularité des intervalles R-R. Dans ce cas, seul le classifieur analyseur d’onde P et le classifieur morphologique sont pertinents pour générer les indicateurs. Il en est de même lorsqu’une dérivation ne permet pas d’obtenir des indicateurs fiables, par exemple parce qu’elle est bruitée ou présente des artefacts, par exemple en raison d’un mouvement musculaire, les indicateurs générés à partir de cette dérivation, en particulier par le classifieur analyseur d’onde P à partir de combinaisons de parties de cette dérivation ne seront pas fiables. Afin d’améliorer la qualité des indicateurs globaux générés par le classifieur global, le système comprend avantageusement un sélecteur INT, SE permettant de sélectionner et/ou de désélectionner au moins un des indicateurs générés par les classifieurs élémentaires de sorte que seule une sélection de ces indicateurs est prise en compte par le classifieur global GC, pour générer les indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk relatifs à la fenêtre temporelle Fk considérée. A cet effet, au moins un des indicateurs, par exemple chaque indicateur, est apte à être alternativement dans un état sélectionné et dans un état désélectionné. La sélection d’indicateurs comprend chaque indicateur à l’état sélectionné. Elle peut ne comprendre aucun indicateur lorsque tous les indicateurs sont à l’état désélectionné ou comprendre un ou plusieurs indicateurs sélectionnés. Le générateur GV du vecteur d’entrée V est configuré pour générer un vecteur d’entrée V comprenant; parmi les indicateurs générés par les classifieurs élémentaires pour les arythmies, uniquement chaque indicateur de la sélection d’indicateurs. La valeur des autres composantes du vecteur d’entrée susceptibles de prendre les valeurs des autres indicateurs, c’est-à-dire réservées aux autres indicateurs, est avantageusement fixée à une même valeur prédéterminée. Cette valeur est, par exemple, égale à ½ ou est représentative d’une probabilité d’1/2. Par exemple dans le cas de 10 indicateurs globaux, si la sélection d’indicateurs comprend deux indicateurs, les valeurs des 8 autres composantes du vecteur réservées aux indicateurs globaux sont fixées à la même valeur prédéterminée, par exemple ½. Cela permet de limiter l’impact des indicateurs non sélectionnés sur la qualité des indicateurs globaux. L’état sélectionné est, par exemple, l’état par défaut de chaque indicateur. Le sélecteur INT, SE permet alors avantageusement, au moins de désélectionner au moins un des indicateurs. Avantageusement, mais non nécessairement, le sélecteur INT, SE permet en outre de sélectionner l’indicateur. Cela permet de sélectionner et désélectionner l’indicateur. En variante, l’état désélectionné est, par exemple, l’état par défaut de chaque indicateur. Le sélecteur permet alors avantageusement, au moins de sélectionner au moins un des indicateurs. Avantageusement, mais non nécessairement, le sélecteur INT, SE permet en outre de désélectionner l’indicateur. Dans une réalisation particulière, le sélecteur INT, SE permet de sélectionner et/ou de désélectionner individuellement chaque indicateur d’un sous-ensemble d’au moins un des indicateurs générés par les classifieurs élémentaires. Il permet, par exemple, de sélectionner individuellement les différents indicateurs générés par les classifieurs élémentaires. Dans une autre réalisation, le sélecteur permet de sélectionner et/ou de désélectionner conjointement plusieurs indicateurs. Le sélecteur INT, SE permet, par exemple, de sélectionner et/ou de désélectionner conjointement des indicateurs, par sélection et/ou désélection d’au moins classifieur élémentaire et/ou par sélection et/ou désélection d’au moins une dérivation et/ou par sélection et/ou désélection d’au moins une arythmie et/ou par sélection et/ou désélection d’au moins un groupe de classifieurs élémentaires. Par exemple, chaque classifieur élémentaire, chaque dérivation et chaque arythmie sont aptes à être dans un état sélectionné et dans un état désélectionné. L’état sélectionné est, par exemple, l’état par défaut. En variante, l’état désélectionné est l’état par défaut. Selon un exemple de réalisation, le sélecteur comprend un premier sélecteur permettant de désélectionner et/ou de sélectionner individuellement la ou les dérivations Dk i de la fenêtre temporelle Fk de sorte que chaque indicateur généré à partir de la dérivation désélectionnée, par un ensemble prédéterminé de classifieurs élémentaires, est à l’état désélectionné. Cela évite la prise en compte de la dérivation désélectionnée par le classifieur global GC pour générer les indicateurs globaux relatifs à la fenêtre temporelle Fk. L’ensemble prédéterminé de classifieurs élémentaire est, par exemple, constitué de tous les classifieurs élémentaires. Ainsi, la désélection d’une dérivation entraîne la désélection de chaque indicateur généré à partir de la dérivation. En variante, l’ensemble prédéterminé de classifieurs élémentaires comprend un sous-ensemble de classifieurs élémentaires. Dans l’exemple de la , le système comprend au moins un classifieur élémentaire, notamment MO_FA, MO_FLA, PW_FLA, PW_FA configuré pour générer plusieurs indicateurs à partir de dérivations respectives, chaque indicateur étant généré à partir d’une unique dérivation Dk 1 , Dk 2 . L’ensemble prédéterminé comprend, par exemple, uniquement ces classifieurs. Cela permet d’éviter la désactivation du classifieur analyseur de R-R lorsqu’il utilise cette dérivation. Avantageusement, comme dans l’exemple de la , les classifieurs des ensembles de classifieurs formés pour les différentes arythmies sont classés par groupes. Les classifieurs d’un même groupe utilisent les mêmes descripteurs de la ou des mêmes dérivations pour générer leurs indicateurs. Par exemple, les classifieurs morphologiques MO_FA et MO_FLA appartiennent à un même groupe, tout comme les classifieurs analyseurs de R-R appartiennent à un même deuxième groupe et les classifieurs analyseurs d’onde P appartiennent à un même troisième groupe. Selon un exemple de réalisation alternatif ou complémentaire, le sélecteur INT, SE comprend un deuxième sélecteur permettant de sélectionner et/ou de désélectionner individuellement des groupes de classifieurs des ensembles de classifieurs élémentaires de sorte que chaque indicateur généré à partir du groupe désélectionné est à l’état désélectionné. Selon un exemple de réalisation alternatif ou complémentaire, le sélecteur INT, SE comprend un troisième sélecteur permettant de sélectionner et/ou de désélectionner individuellement les classifieurs élémentaires des ensembles de classifieurs élémentaires dédiés aux arythmies respectives de sorte que chaque indicateur généré à partir de chaque classifieur désélectionné est à l’état désélectionné. Selon un autre exemple complémentaire ou alternatif, le sélecteur INT, SE comprend un quatrième sélecteur permettant de sélectionner et/ou de désélectionner individuellement les arythmies de sorte que chaque indicateur généré pour chaque arythmie désélectionnée est désélectionné. Les différents sélecteurs peuvent être identiques ou différents. Avantageusement, comme visible sur la , le système de traitement S comprend une interface utilisateur INT. L'interface utilisateur 120 permet à un utilisateur de saisir des données ou des commandes de façon à pouvoir interagir avec les programmes selon l’invention. L’interface utilisateur INT comprend, par exemple, une interface et sortie INTS et une interface d’entrée INTE. L’interface d’entrée comprend, par exemple, un clavier ou un une interface de pointage, tel qu’une souris, un crayon optique, un pavé tactile, une télécommande, un dispositif de reconnaissance vocale, un dispositif haptique. L’interface de sortie INTS est conçue pour restituer des informations à un utilisateur, de façon sensorielle ou électrique, comme, par exemple de façon visuelle ou sonore. L’interface de sortie comprend, par exemple, une interface graphique. L’interface de sortie INTS peut être le dispositif d’entrée INTE, par exemple, dans le cas d’une tablette tactile. Avantageusement, l’interface utilisateur INT permet à un utilisateur de sélectionner et/ou de désélectionner au moins un des indicateurs élémentaires. Autrement dit, la fonction de sélecteur est réalisée par l’interface utilisateur INT. L'interface utilisateur INT permet à l'utilisateur d'interagir avec le classifieur C via un module de commande CO, qui est une brique fonctionnelle du système S, pour la génération du vecteur V. L’interface de sortie INTS est, par exemple configurée pour présenter, à l’utilisateur, une liste d’indicateurs susceptibles d’être sélectionnés et/ou désélectionnés et/ou une liste d’une ou plusieurs dérivations susceptibles d’être sélectionnés et/ou désélectionnés et/ou une liste groupes de classifieurs individuels susceptibles d’être sélectionnés et/ou désélectionnés et/ou au moins une liste de classifieurs élémentaires susceptibles d’être sélectionnés et/ou désélectionnés. L’interface d’entrée INTE permet de recevoir au moins une commande de sélection ou de désélection de l’utilisateur, d’un indicateur et/ou d’un dérivation et/ou d’un groupe de classifieurs et/ou d’un classifieur individuels pris dans la ou les listes affichées. L’interface utilisateur INT interagit avec le générateur de vecteur GV, via le module de commande CO, pour générer le vecteur d’entrée V correspondant à la ou les commande(s) de l’utilisateur. Le module de commande CO est configuré pour générer, à partir des commandes de sélection et/ou de désélection de l’utilisateur, une commande, à destination du générateur de vecteur GV pour qu’il génère le vecteur d’entrée conforme aux commandes de l’utilisateur. Avantageusement, l’interface utilisateur INT est configurée pour permettre d’afficher sélectivement, sur un écran de l’interface de sortie INTS, au moins un indicateur et/ou au moins un indicateur global et/ou la séquence d’états et/ou au moins une des dérivations et/ou au moins un des descripteurs utilisés par au moins un classifieur élémentaire. Cela permet d’aider l’utilisateur à définir les indicateurs qu’il souhaite sélectionner et ceux qu’il souhaite désélectionner. En variante ou en sus, le sélecteur comprend un sélecteur automatique SE, qui est une brique fonctionnelle du système S, configuré pour : Vérifier si une condition de sélection ou de désélection d’au moins un indicateur est respectée, sélectionner ou respectivement désélectionner automatiquement ledit au moins un indicateur lorsque la condition de sélection ou respectivement de désélection est respectée. Par exemple, le sélecteur automatique SE comprend un analyseur de caractéristiques de la ou des dérivations de la fenêtre temporelle configuré pour vérifier si les caractéristiques vérifient une condition de sélection ou de désélection d’au moins un indicateur est respectée et un générateur de commande, pouvant être réalisé par le module de commande C, configuré pour générer une commande de sélection ou de désélection à destination du générateur de vecteur GV pour qu’il génère le vecteur d’entrée V. La condition de sélection ou de désélection est, par exemple, une condition composite. Par exemple, l’analyseur de caractéristique est configuré pour vérifier, pour chaque dérivation, si un ensemble d’au moins un critère de qualité est respecté, comprenant, par exemple un premier critère selon lequel un rapport signal sur bruit est supérieur à un seuil prédéterminé (permettant de vérifier la qualité de la dérivation), et/ou un deuxième critère selon lequel la valeur absolue de l’amplitude moyenne de la dérivation est supérieure à un seuil prédéterminé (permettant de vérifier que le signal est bien détecté). Le sélecteur automatique SE est configuré pour désélectionner chaque dérivation ne respectant par le critère de qualité. Le sélecteur automatique SE interagit avec le générateur de vecteur GV, via le module de commande CO, pour générer le vecteur d’entrée V correspondant à la ou les commande(s) de l’utilisateur. Le module de commande CO est configuré pour générer, à partir des commandes de sélection et/ou de désélection du sélecteur automatique SE, une commande, à destination du générateur de vecteur GV pour qu’il génère le vecteur d’entrée conforme à la commande du sélecteur automatique et éventuellement à celle de l’utilisateur. Les premiers, deuxièmes et troisièmes sélecteurs peuvent être mis en œuvre par les mêmes moyens, par exemple l’interface utilisateur INT ou le sélecteur automatique ou par des moyens distincts. A titre d’exemple un des sélecteurs est mis en œuvre par l’interface utilisateur INT et les autres par le sélecteur automatique. En variante, le système est dépourvu de sélecteur. Les différentes briques fonctionnelles citées précédemment et susceptibles d’être des réseaux de neurones artificiels, peuvent être de façon plus générale, des fonctions d’apprentissage dont certains paramètres sont susceptibles d’être fixés par apprentissage, lors d’une phase d’entraînement. Une fois la phase d’entraînement terminée, les paramètres sont fixés et les briques sont dites à l’état entraîné. Ces briques fonctionnelles sont, par exemple, à l’état entraîné, dans le système S. Procédé L’invention se rapporte également à un procédé de caractérisation d’un rythme cardiaque. Le système S et le système SYS sont configurés pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Les étapes du procédé selon l’invention sont représentées sur la . Avantageusement, mais non nécessairement, le procédé selon l’invention comprend une étape d’acquisition de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i sur la fenêtre temporelle Fk. Cette étape est mise en œuvre par le système d’acquisition ACQ. Le procédé comprend également une étape 15 de génération de descripteurs à partir de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i . Cette étape est avantageusement mise en œuvre en utilisant le générateur de descripteur GD. En variante, la génération des descripteurs est réalisée préalablement au procédé selon l’invention. Le procédé débute alors par une étape de réception de ces descripteurs par le système S. L’étape 15 comprend une étape 151 de détection et d’horodatage des battements , c’est-à-dire pour déterminer les instants de survenue ou TOC, acronyme de l’expression anglo-saxonne, des ondes R consécutives d’au moins une des dérivations. L’étape 15 de génération des descripteurs comprend également la génération 160 d’indicateurs statistiques caractérisant la distribution des intervalles R-R du patient pendant la fenêtre d’acquisition Fk à partir d’au moins dérivation de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i . Cette étape est avantageusement mise en œuvre en exécutant le générateur d’indicateurs statistiques GIS. L’étape 160 comprend avantageusement la génération 161 une série RR, SRRk pour la fenêtre temporelle Fk, à partir d’au moins une dérivation de l’ensemble de dérivations, par exemple la dérivation Dk i . Cette étape comprend, par exemple la construction d’une série RR en calculant les intervalles R-R entre les battements consécutifs, à partir des horodatages des ondes R consécutives. Elle est avantageusement mise en œuvre en exécutant le générateur de série RR GRR. L’étape 160 comprend avantageusement la génération 162, à partir de la série RR, d’au moins un indicateur statistique Gk caractérisant la distribution statistique des intervalles R-Rk(h) de la série RR, SRRk. Cette étape est avantageusement mise en œuvre en exécutant le générateur de série RR GRR. Cette étape comprend avantageusement le paramétrage d’un modèle de mélange gaussien et le calcul d’au moins un indicateur statistique élémentaire à partir d’au moins un paramètre du modèle de mélange gaussien paramètre. L’étape 161 comprend avantageusement, la génération, de la séquence de rapports entre des intervalles R-R consécutifs. Elle comprend ensuite avantageusement, pour chaque arythmie, une étape 164a, 164b de génération d’indicateurs IFAk, respectivement IFLAk, de probabilités de présence de l’arythmie à partir de la séquence de rapports entre intervalles R-R. Ces étapes sont avantageusement mises en œuvre en exécutant les classifieurs de ratios RR, RA_FA, RA_FLA. L’étape 15 comprend avantageusement une étape 152 de combinaison, par exemple de moyennage, lors de laquelle, pour chaque dérivation, on combine, par exemple on moyenne, au moins une portion d’un sous-ensemble des battements présents sur la dérivation Dk 1 , respectivement Dk 2, et détectés par le détecteur d’ondes R. Lors de cette combinaison on peut combiner des battements entiers ou des portions des battements comme expliqué précédemment. Cette étape est mise en œuvre en exécutant le combineur MO. L’étape 15 comprend avantageusement une étape d’extraction de portion 153, lors de laquelle on extrait une portion Pk 1 , Pk 2 d’une des combinaisons ou moyennes Mk 1 , Mk 2 , obtenue à partir d’une des dérivations Dk 1 , Dk 2. Cette partie comprend une portion précédant l’onde R de la combinaison obtenue. Elle peut correspondre à la totalité de la combinaison obtenue ou à une partie non complète de la combinaison obtenue. Par exemple, cette partie comprend uniquement une partie de la combinaison ou moyenne précédant l’onde R et dépourvue de l’onde R. Cette portion est avantageusement susceptible de comprendre l’onde P en cas de rythme sinusal. Cette portion, par exemple, une partie de durée prédéterminée précédant l’onde R comme expliqué précédemment. Le procédé comprend ensuite une étape 20 de génération d’indicateurs de probabilités de présence des arythmies d’un ensemble d’ arythmies prédéterminé, pendant la fenêtre d’acquisition Fk. à partir de descripteurs de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i . Cette étape est mise en œuvre en utilisant, c’est-à-dire en exécutant le classifieur C. Cette étape 20 comprend, la génération, lors d’une étape 21, pour chaque arythmie de la pluralité d’arythmies, d’un ensemble d’indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie sur la fenêtre temporelle, en utilisant un ensemble de classifieurs élémentaires utilisant les descripteurs. Les classifieurs élémentaires utilisent des descripteurs respectifs distincts. Dans un mode de réalisation particulier de réalisation, l’étape 21 comprend, les étapes suivantes, mises en œuvre pour chaque arythmie : générer, lors d’une étape 210_FA, respectivement 210_FLA, un premier ensemble d’indicateurs IMFAk 1 , IMFAk 2 , respectivement IMFLAk 1 , IMFLAk 2 de probabilité de présence de l’arythmie FA ; respectivement FLA, dans la fenêtre temporelle Fk en utilisant un premier classifieur, qui est un classifieur morphologique MO_FA, respectivement MO_FLA, utilisant des valeurs de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk 1 , Dk 2 , générer, lors d’une étape 211_FA, respectivement 211_FLA, un deuxième ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie IPFA 1 , IPFA 2 ; respectivement IPFLA 1 , IPFLA 2 , dans la fenêtre temporelle Fk, en utilisant un deuxième classifieur, dit classifieur analyseur d’ondes P PW_FA ; respectivement PW_FLA, utilisant les premières portions incluant une partie précédant l’onde R, de combinaisons de deuxièmes portions de battements de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk 1 , Dk 2 , générer, lors d’une étape 212_FA, respectivement 212_FLA, un troisième ensemble d’indicateurs IRRFAk; respectivement IRRFLAk, de probabilités de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle Fk, en utilisant un troisième classifieur dit classifieur analyseur d’intervalles R-R, RR_FA; respectivement RR_FLA, à partir de l’ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution d’intervalles R-R de l’électrocardiogramme ECGk. L’étape 212_FA, respectivement 212_FLA est avantageusement, mise en œuvre en exécutant le classifieur analyseur d’intervalles R-R, RR_FA ; respectivement RR_FLA à partir d’un vecteur composé d’au moins un indicateur statistique généré par le générateur GIS, par exemple de l’indicateur Gk caractérisant la distribution R-R et de l’indicateur de probabilité généré pour l’arythmie considérée IFAk, IFLAk. Dans le cas de plusieurs dérivations, au moins un classifieur utilise les deux dérivations comme décrit précédemment. Il génère alors, lors de son exécution, des indicateurs différents pour les deux dérivations. Avantageusement, il traite consécutivement les dérivations, de sorte à générer successivement les indicateurs IMFAk 1 et IMFAk 2 . C’est par exemple le cas des premier et deuxième classifieurs. Le procédé comprend ensuite avantageusement une étape 40 de génération d’un vecteur d’entrée Vk, en exécutant le générateur de vecteur d’entrée utilisant lui-même les ensembles d’indicateurs de probabilité générés lors de l’étape 21 pour la fenêtre temporelle Fk. Le procédé comprend ensuite avantageusement une étape 50 de génération d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, de probabilité de présence des arythmies dans la fenêtre temporelle Fk à partir du vecteur d’entrée Vk. Cette étape est mise en œuvre en exécutant le classifieur global GC. Avantageusement, les indicateurs globaux comprennent un indicateur IGRSk de probabilité de présence du rythme sinusal dans la fenêtre temporelle Fk. Avantageusement, les étapes précédentes sont répétées de sorte à générer des séquences de K ensembles d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk à partir de descripteurs d’ensembles d’au moins une dérivation Dk 1 , Dk 2 successifs. Autrement dit, le procédé comprend l’acquisition d’une séquence d’ensembles d’au moins une dérivation, c’est-à-dire d’ECGk avec k= 1 à K , acquis pendant K fenêtres temporelles F successives, par exemple consécutives, d’une fenêtre globale FG d’acquisition de durée globale TG, la génération des descripteurs à partir de l’ensemble d’au moins une dérivation acquis pour chacune de ces fenêtres. En variante, le procédé comprend seulement la réception d’ensemble descripteurs respectivement associés à des ensembles d’au moins une dérivation acquis successivement, c’est-à-dire acquis sur des fenêtres temporelles Fk successives, et la mise en œuvre des étapes 21, 40 et 50, pour chacun de ces ensembles de descripteurs. Chaque ensemble d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk , IGRSk est généré à partir d’un seul ensemble d’au moins une dérivation Dk 1 , Dk 2 de la séquence de fenêtres temporelles Fk. L’ordre temporel des ensembles d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk est le même que celui des ensembles de dérivations Dk 1 , Dk 2 à partir desquels ils sont respectivement générés. Avantageusement, le procédé comprend une étape 60 d’analyse temporelle, pour définir une séquence d’états Ek du rythme cardiaque correspondant aux états Ek du rythme cardiaque sur les fenêtres temporelles Fk successives à partir de la séquence d’ensembles d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk générés pour les fenêtres temporelles Fk successives. Avantageusement, cette étape est mise en œuvre en exécutant l’analyseur temporel TC à partir des ensembles d’indicateurs globaux IGFAk, IGFLAk, IGRSk générés pour les fenêtres temporelles successives. Avantageusement, le procédé comprend, pour au moins une fenêtre temporelle Fk, une étape 30 de sélection et/ou de désélection d’au moins un des indicateurs générés lors de l’étape 21 pour la fenêtre temporelle Fk correspondante, de sorte que la sélection d’indicateurs est composée de chaque indicateur sélectionné. Le vecteur Vk est généré, lors de l’étape 40, à partir de la sélection d’indicateurs. Cette étape 30 est mise en œuvre par le sélecteur. Elle est, par exemple mis en œuvre au moyen de l’interface homme-machine et/ou au moyen du sélecteur automatique. Dans le cas de la présence de l’étape de sélection et/ou de désélection 30, pour une fenêtre temporelle, le procédé peut comporter l’étape 40 de génération du vecteur d’entrée en utilisant le générateur de vecteur utilisant chaque indicateur à l’état sélection sélectionné préalablement à la sélection/désélection ainsi que l’étape 50 de génération des indicateurs globaux à partir du vecteur d’entrée et l’étape 60 d’analyse temporelle à partir des indicateurs globaux générés pour les fenêtres temporelles dont la fenêtre Fk. Le procédé comprend avantageusement, la mise à jour du vecteur d’entrée, des indicateurs globaux et de l’ensemble d’états en répétant les étapes 40, 50 et 60 à partir de la sélection d’états obtenue suite à l’étape de sélection 30. L’entraînement des fonctions d’entraînement utilisées dans le procédé selon l’invention est avantageusement mis en œuvre préalablement au procédé selon l’invention. Il est avantageusement supervisé, au moins pour les classifieurs. Avantageusement, les données d’entrée d’au moins un classifieur, par exemple de chacun des classifieurs sont calibrées préalablement leur utilisation par le classifieur de sorte qu’elles soient comprises dans des intervalles de valeurs prédéterminés. Le système comprend avantageusement des moyens de calibration configurés pour ces fonctions. Et le procédé comprend avantageusement mais non nécessairement ces étapes. A titre d’exemple, le système SYS comprend des moyens de calibration des dérivations de sorte que les valeurs des dérivations utilisées par le classifieur morphologique soient des valeurs calibrées de ces dérivations c’est-à-dire des valeurs comprises dans un intervalle prédéterminé. Le convertisseur analogique peut, par exemple, réaliser cette fonction. Avantageusement, les données d’entraînement sont calibrées de la même façon. Matériel D’un point de vue matériel, le système de traitement S peut être vu comme un calculateur interagissant avec un produit programme d’ordinateur. Le système S comprend au moins un ordinateur, par exemple, un micro-ordinateur, un réseau d’ordinateurs, un composant électronique une tablette, un Smartphone ou un assistant numérique personnel (PDA). L’ensemble mémoire MEM comprend, par exemple, un support lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est un dispositif tangible lisible par le lecteur de l’unité de calcul, apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à des moyens de communication du système S. Autrement dit, le support lisible par ordinateur est un support tangible. Autrement dit, ce n'est pas un signal transitoire en soi, tels que des ondes radio ou d'autres ondes électromagnétiques à propagation libre, telles que des impulsions lumineuses ou des signaux électroniques. Un tel support de stockage lisible par ordinateur est, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage à semi- conducteur ou toute combinaison de ceux-ci. A titre d'exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire morte (ROM, de l'anglais Read-Only Memory), une mémoire morte effaçable et programmable (EPROM, de l'anglais Erasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire morte programmable et effaçable électriquement (ÉEPROM, de l'anglais ElectricallyErasable Programmable Read-Only Memory), une mémoire vive (RAM, de l'anglais Random Access Memory), une carte magnétique ou une carte optique. L’ensemble mémoire peut comporter un système d’exploitation et charger les programmes selon l’invention. Il comporte des registres adaptés à enregistrer des variables de paramètres créés et modifiés eu cours de l’exécution des programmes précités. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles. L’unité de traitement de données P comprend au moins circuit électronique conçu pour manipuler et/ou pour transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du système d'évaluation et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. L’unité de traitement de données TR comprend, par exemple, des mémoires, pour stocker des données, couplées opérationnellement au circuit traitement de données et un lecteur adapté à lire le support lisible par ordinateur. Chaque fonction du système S est exécutée en amenant l’unité de traitement de données TR à lire un programme prédéterminé sur un matériel tel que l’ensemble mémoire MEM de telle sorte que le circuit de traitement de données exécute des calculs, commande des communications et à lire et/ou écrire des données dans l’ensemble mémoire MEM. Le procédé est exécuté sur un ordinateur unique ou sur un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage). L’unité de traitement de données comprend au moins un des éléments listés ci-après : un ensemble d’un ou plusieurs processeurs (par exemple une unité de traitement centrale (CPU), une unité de traitement graphique (GPU), un microcontrôleur et un processeur de signal numérique (DSP) aptes à interpréter des instructions sous forme de programme informatique un circuit logique programmable, comme un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) des réseaux logiques programmables (PLA), un système sur puce (SOC), et/ou une carte électronique dans laquelle des étapes du procédé selon l’invention sont implémentées dans des éléments matériels. Le produit-programme peut comprendre le support d’enregistrement lisible par ordinateur. En variante, les instructions du programme sont issues d’une source externe et téléchargées via un réseau. C’est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un support de données lisible par ordinateur sur lequel sont stockées les instructions de programme ou un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme. L’invention se rapporte à un produit programme d’ordinateur comprenant le support lisible par ordinateur contenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par le circuit de traitement, amènent le système S à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention, c’est-à-dire à exécuter les briques fonctionnelles du système selon l’invention. La forme des instructions de programme est, par exemple, une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet. Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages de programmation, par exemple un langage de programmation orienté objet (C++, JAVA, Python), un langage de programmation procédural (langage C par exemple). Les moyens de communication permettent une communication entre les éléments du système S et éventuellement entre au moins un élément du système et un dispositif extérieur au système S. Les moyens de communication peuvent établir un lien physique entre des éléments du système et/ou entre un élément du système et un dispositif extérieur au système et/ou un lien en communication à distance (sans fil) entre des éléments du système et/ou entre un élément du système et un dispositif extérieur au système. Les moyens de communication avantageusement la transmission de données entre le système d’acquisition ACQ et le système S. Il permet par exemple la communication entre le boîtier et le classifieur C dans le mode de réalisation associé. Système (SYS) de caractérisation d’un rythme cardiaque comprenant une unité de traitement de données configurée pour générer, par ordinateur, pour chaque arythmie d’un ensemble d’arythmies, à partir de descripteurs d’un ensemble d’au moins une dérivation d’un électrocardiogramme d’un individu acquis pendant une fenêtre temporelle, un ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie sur la fenêtre temporelle, la génération comprenant : générer un premier ensemble d’indicateurs (IMFAk 1 , IMFAk 2 ) de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un premier classifieur utilisant des valeurs de l’ensemble d’au moins une dérivation (Dk 1 , Dk 2 ), générer un deuxième ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un deuxième classifieur utilisant de premières portions incluant une partie précédant une onde R, de combinaisons de deuxièmes portions de battements de l’ensemble d’au moins une dérivation (Dk 1 , Dk 2 ), générer un troisième ensemble d’indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un troisième classifieur utilisant un ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution d’intervalles R-R de l’électrocardiogramme. Système (SYS) selon la revendication précédente, dans lequel l’unité de traitement de données est configurée pour générer un ensemble d’indicateurs globaux (IGFAk, IGFLAk, IGRSk) comprenant des indicateurs globaux de probabilités de présence des arythmies dans la fenêtre temporelle, en utilisant un classifieur global utilisant un vecteur d’entrée (Vk) généré à partir des ensembles d’indicateurs générés pour les arythmies. Système (SYS) selon la revendication précédente, dans lequel l’unité de traitement de données est configurée pour générer le vecteur d’entrée (Vk) à partir des ensembles d’indicateurs générés pour les arythmies, le vecteur d’entrée (Vk) comprenant, parmi les indicateurs des ensembles des indicateurs générés pour les arythmies, uniquement chaque indicateur d’une sélection d’indicateurs, le système (S) comprenant un sélecteur permettant de sélectionner et/ou désélectionner au moins un des indicateurs de sorte que la sélection d’indicateurs est composée de chaque indicateur sélectionné. Système selon l’une quelconque des revendications 2 à 3, dans lequel l’unité de traitement de données est configurée pour définir une séquence d’états (Ek) du rythme cardiaque de l’individu pris parmi les arythmies et le rythme sinusal à partir d’ensembles d’indicateurs globaux générés pour des fenêtres temporelles successives. Système selon la revendication précédente, dans lequel la définition de la séquence d’états utilise un algorithme de Viterbi configuré pour déterminer la séquence d’états la plus probable susceptible d’être obtenue par un modèle de Markov caché à partir des ensembles d’indicateurs globaux. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le premier classifieur comprend un réseau de neurones convolutif et/ou le deuxième classifieur comprend un réseau de neurones convolutif. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les arythmies sont la fibrillation auriculaire et le flutter auriculaire. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’unité de traitement de données comprend une sous-unité de traitement de données configurée pour générer l’ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution temporelle des intervalles R-R de l’ensemble d’au moins une dérivation à partir d’une séquence d’intervalles R-R de l’électrocardiogramme, la génération comprenant : Paramétrer un modèle de mélange gaussien de sorte à obtenir des paramètres du mélange gaussien comprenant des moyennes de gaussiennes composant le modèle, Générer des premiers indicateurs statistiques de l’ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution des intervalles R-R de l’électrocardiogramme à partir des moyennes de gaussiennes, Et/ou le deuxième ensemble d’étapes suivant : Générer une séquence de rapports entre des intervalles R-R consécutifs, Générer des indicateurs d’entrée de probabilités de présence de l’arythmie à partir de la séquence de rapports en utilisant un classifieur de ratios R-R. Système selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant un système d’acquisition (ACQ) comprenant des électrodes configurées pour acquérir l’ensemble d’au moins une dérivation de l’électrocardiogramme de l’individu. Système selon la revendication précédente en ce qu’elle dépend de la revendication 8, dans lequel le système d’acquisition est apte à former dispositif d’acquisition comprenant la sous-unité de traitement. Système selon l’une quelconque des revendications dans lequel l’ensemble d’au moins une dérivation comprend plusieurs dérivations. Procédé caractérisation d’un rythme cardiaque comprenant la génération, mise en œuvre par ordinateur, pour chaque arythmie d’un ensemble d’arythmies, à partir de descripteurs de l’ensemble d’au moins une dérivation d’un électrocardiogramme d’un individu acquis pendant la fenêtre temporelle, d’un ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie sur la fenêtre temporelle, la génération comprenant : générer un premier ensemble d’indicateurs (IMFA 1 , IMFA 2 ) de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un premier classifieur utilisant des valeurs de l’ensemble d’au moins une dérivation (Dk 1 , Dk 2 ), générer un deuxième ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle, en utilisant un deuxième classifieur à partir de premières portions, précédant l’onde R, de combinaisons de deuxièmes portions de battements de l’ensemble d’au moins une dérivation, générer un troisième ensemble d’indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un troisième classifieur utilisant un ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution d’intervalles R-R de l’électrocardiogramme. Produit programme d’ordinateur comprenant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes du procédé selon la revendication précédente, lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données. Support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes du procédé selon la revendication 12 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données.