Brevet FR3157092A1 — publié le 20250627

PROCEDE DE RECONSTRUCTION D’UN ECG EN TEMPS REEL A PARTIR D’UN SIGNAL PPG Procédé pour générer un signal ECG à partir d’un signal PPG et d’un modèle d’apprentissage machine entrainé comportant : Une première acquisition (ACQ 1 ) d’un premier signal (S 1 ), dit signal PPG, au moyen d’un capteur agencé sur un dispositif d’acquisition du signal au contact de la peau d’un individu pour mesurer les variations du volume pulsatile du sang ; Segmentation (SEG 1 ) du premier signal (S 1 ) ; Utilisation d’un modèle d’apprentissage entrainé pour produire un second signal segmenté d’un ECG à partir d’un vecteur d’entrée comportant les données d’un cycle d’un premier signal PPG ; Recombinaison des segments produits pour reconstruire un signal ECG continu à partir de : détection de deux marqueurs ECG consécutifs du second signal présent dans chaque cycle dudit second signal; Reconstruction du signal ECG par concaténation des segments à partir des marqueurs temporels. Figure pour l’abrégé : Fig.1 PROCEDE DE RECONSTRUCTION D’UN ECG EN TEMPS REEL A PARTIR D’UN SIGNAL PPG Domaine de l’invention Le domaine de l’invention se rapporte au domaine des procédés et des dispositifs de transformation, d’analyse et de traitement de signaux cardiaques. En particulier, le domaine de l’invention se rapporte au domaine des procédés pour transformer un signal de photopléthysmographie, dit signal PPG, en un signal électrocardiographique, dit signal ECG, afin de produire un signal ECG en continu à partir d’un simple équipement d’acquisition. État de la technique Actuellement, il existe des solutions permettant d’obtenir un électrocardiographe à partir d’un photopléthysmogramme. L’ECG a des désavantages techniques de mise en œuvre contrairement au PPG. Pour réaliser l’ECG, il est nécessaire d’utiliser plusieurs électrodes, contre un capteur pour le PPG permettant de réaliser un enregistrement continu. Par ailleurs, le matériau utilisé pour fournir un signal ECG de bonne qualité avec l'électrode peut provoquer une irritation de la peau, un inconfort, voir des réactions allergiques lors de l'utilisation à long terme de ces dispositifs. Certains facteurs tels que le positionnement des électrodes, leur décollement ou leur maintien sur la peau peuvent influencer les résultats de l’ECG et entraîner des résultats faussement positifs ou négatifs. Il existe, dans l’art antérieur, des procédés permettant la reconstruction d’un signal ECG à partir d’un signal PPG grâce à un algorithme d’apprentissage machine. Dans ce type de procédé, une segmentation du signal PPG d’une longueur fixe avec plusieurs époques est utilisée. Un problème est qu’un signal ECG comporte de nombreux descripteurs du signal à savoir les données caractérisant le complexe QRS et les données de fréquence cardiaque ainsi que les variations de cette fréquence au cours du temps. L’apprentissage ne permet pas d’obtenir une fiabilité de restitution à la fois du complexe QRS mais également de la variabilité de la fréquence cardiaque. En conséquence, la précision des prédictions des modèles actuels reste insatisfaisante pour exploiter le signal ECG reconstruit à partir d’un signal PPG, notamment pour fournir une aide au diagnostic de pathologies cardiaques. Il existe un besoin d’améliorer la précision de la reconstruction d’un signal ECG à partir d’un signal PPG pour obtenir un signal en continu et générer des indicateurs caractérisant des singularités du signal ECG ainsi reconstruit. Un objectif de l’invention est de pallier aux inconvénients précités. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé pour générer un signal ECG à partir d’un signal PPG et d’un modèle d’apprentissage machine entrainé comportant : Une première acquisition d’un premier signal, dit signal PPG, au moyen d’un capteur agencé sur un dispositif d’acquisition du signal au contact de la peau d’un individu pour mesurer les variations du volume pulsatile du sang ; Un échantillonnage du premier signal à une fréquence prédéfinie ; Un enregistrement du rythme cardiaque ; Segmentation du premier signal comportant : Définition d’une première fenêtre temporelle d’une première durée prédéfinie ; Extraction d’un premier ensemble de points échantillonnés du premier signal PPG, dits points PPG, comportant un premier sous ensemble de points entre deux marqueurs PPG consécutifs et un second sous ensemble de points consécutifs du second marqueur PPG, le nombre de points du second sous-ensemble étant inférieur au nombre de ponts du premier sous ensemble ; Positionnement dudit premier signal segmenté dans la première fenêtre temporelle à partir du second marqueur PPG ; Utilisation d’un modèle d’apprentissage entrainé pour produire un vecteur de sortie définissant un second signal segmenté d’un ECG à partir d’un vecteur d’entrée comportant les données du premier ensemble ; Recombinaison des segments produits pour reconstruire un signal ECG continu à partir de : Détection d’au moins deux marqueurs ECG consécutifs du second signal présent dans chaque cycle dudit second signal ; Reconstruction du signal ECG par concaténation des segments à partir des marqueurs temporels. Un avantage d’utiliser une fenêtre temporelle comportant moins deux de cycles est d’obtenir une méthode de reconstruction fiable et précise des complexe QRS. L’apprentissage est a une très bonne performance et la reconstruction est de meilleure qualité que lors de l’utilisation d’une pluralité de cycles considérée en entrée du réseau. Selon un mode de réalisation, la fréquence cardiaque est utilisée pour identifier le maximum local correspondant au marqueur ECG recherché. Selon un mode de réalisation, les marqueurs ECG utilisés lors de la recombinaison des segments sont des pics R. Un avantage est de minimiser l’erreur lors de la segmentation des cycles. Selon un mode de réalisation, deux marqueurs consécutifs du premier signal sont utilisés pour interpoler les longueurs entre deux marqueurs ECG consécutifs du second signal. Selon un mode de réalisation, le modèle d’apprentissage machine est entrainé selon le procédé pour entrainer un réseau de neurones pour générer un ECG à partir d’un signal PPG selon l’invention. Selon un autre aspect, l’invention concerne un procédé pour entrainer un réseau de neurones pour générer un ECG à partir d’un signal PPG, ledit procédé comportant : Une première acquisition d’un premier signal, dit signal PPG, au moyen d’un capteur agencé sur un dispositif d’acquisition du signal au contact de la peau d’un individu pour mesurer les variations du volume pulsatile du sang ; Une seconde acquisition d’un second signal, dit signal ECG, au moyen d’au moins une paire d’électrodes apposées sur la peau d’un individu ; Un échantillonnage du premier signal et du second signal chacun à une fréquence prédéfinie ; Un enregistrement de la fréquence cardiaque ; Une synchronisation du premier signal avec le second signal, ladite synchronisation comprenant : Détection d’au moins un premier marqueur PPG du premier signal présent dans chaque cycle dudit premier signal ; Détection d’au moins un premier marqueur ECG du second signal présent dans chaque cycle dudit second signal ; Estimation d’un temps de transit du premier signal PPG ; Alignement des deux signaux à partir d’un décalage d’un des deux signaux de la valeur du temps de transit ; Segmentation du premier signal et du second signal comportant : Définition d’une première fenêtre temporelle d’une première durée prédéfinie ; Extraction d’un premier ensemble de points échantillonnés du premier signal PPG, dits points PPG, comportant un premier sous ensemble de points entre deux marqueurs PPG consécutifs et un second sous ensemble de points consécutifs du second marqueur PPG ; Positionnement dudit premier signal segmenté dans la première fenêtre temporelle, ladite fenêtre comportant les deux marqueurs PPG consécutifs ; Définition d’une seconde fenêtre temporelle d’une seconde durée prédéfinie ; Extraction d’un second ensemble de points échantillonnés du second signal ECG, dits points ECG, comportant un premier sous-ensemble de points entre deux marqueurs ECG consécutifs et un second sous-ensemble de points consécutifs d’un second marqueur ; Positionnement dudit second signal segmenté dans la première fenêtre temporelle, ladite fenêtre comportant les deux marqueurs ECG consécutifs ; Apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine comportant : Génération de vecteurs d’entrée comprenant le premier ensemble de points ; Mise en œuvre d’une fonction de perte à partir du second ensemble de points ; Génération d’un modèle d’apprentissage machine entrainé. Selon un mode de réalisation, le premier marqueur est un pic R d’un complexe QRS et en ce que le second marqueur est un minimum local du second signal. Selon un mode de réalisation, le temps de transit est estimé au moyen du calcul de l’écart minimal mesuré entre deux marqueurs de chacun des deux signaux considérés dans un même cycle. Un intérêt est de permettre de synchroniser de manière homogène pour chaque cycle les signaux PPG et ECG entre eux. Selon un mode de réalisation, le second sous-ensemble de points du second signal ECG segmenté consécutifs d’un second marqueur comprend un nombre de points inférieur au nombre de points du premier sous-ensemble. Un avantage est de permettre un recalage précis en sortie du réseau à la fréquence cardiaque. Notamment, en sélectionnant un marqueur qui définit un minimum local ou un maximum local, le second ensemble de points permet de mieux détecter ces minimums ou maximums en sortie du réseau et donc de rassembler les segments entre eux en fonction de la fréquence cardiaque. Selon un mode de réalisation, un troisième sous-ensemble de points du second ensemble de points comprend un ensemble de points ECG de même valeur succédant le second sous-ensemble de points de manière à compléter la seconde fenêtre temporelle. Un avantage est de permettre d’obtenir des fenêtres de taille fixe pour l’entrainement en considérant un signal pouvant aller jusqu’à une durée prédéfinie. Un intérêt du remplissage est de ne pas perturber l’apprentissage avec des données du complexe QRS d’un autre cycle que le cycle définissant l’entrée du réseau. Selon un mode de réalisation, l’acquisition de la fréquence cardiaque est réalisée au moyen de l’analyse du second signal ECG comportant l’estimation des intervalles entre deux pics consécutifs du signal ECG acquis, dénommés intervalles R-R. Un avantage est d’obtenir une fréquence cardiaque précise. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend un indicateur d’écart de la fréquence cardiaque calculée à partir du signal PPG et celle calculée à partir du signal ECG. Un intérêt est de prendre en compte de déviation entre les deux mesures lors de l’apprentissage. Les caractéristiques suivantes s’appliquent aussi bien au procédé pour générer un signal ECG à partir d’un signal PPG et d’un modèle d’apprentissage machine entrainé qu’au procédé pour entrainer le modèle d’apprentissage machine. Selon un mode de réalisation de l’un et/ou l’autre de ces procédés, le second sous-ensemble de points du premier signal PPG segmenté consécutifs d’un second marqueur comprend un nombre de points inférieur au nombre de points du premier sous-ensemble. Un avantage est de permettre un recalage précis en sortie du réseau à la fréquence cardiaque. Notamment, en sélectionnant un marqueur qui définit un minimum local ou un maximum local, le second ensemble de points permet de mieux détecter ces minimums ou maximums en sortie du réseau et donc de rassembler les segments entre eux en fonction de la fréquence cardiaque. Selon un mode de réalisation de l’un et/ou l’autre de ces procédés, un troisième sous-ensemble de points du premier ensemble de points comprend un ensemble de points PPG de même valeur succédant le second sous-ensemble de points de manière à compléter la première fenêtre temporelle. Un avantage est de permettre d’obtenir des fenêtres de taille fixe pour l’entrainement en considérant un signal pouvant aller jusqu’à une durée prédéfinie. Un intérêt du remplissage est de ne pas perturber l’apprentissage avec des données du complexe QRS d’un autre cycle que le cycle définissant l’entrée du réseau. Selon un mode de réalisation de l’un et/ou l’autre de ces procédés, le modèle d’apprentissage machine est un réseau neuronal convolutif dit CNN. Selon un mode de réalisation de l’un et/ou l’autre de ces procédés, le réseau neuronal CNN est un réseau de type U-NET composé d’un encodeur, d’un décodeur et d’un outil permettant de concentrer le réseau neuronal sur les parties les plus importantes ou pertinentes des données, outil dénommé Attention Gate. Selon un mode de réalisation de l’un et/ou l’autre de ces procédés, l’entrainement des coefficients du modèle d’apprentissage machine est réalisé à partir d’un optimiseur et d’une mise en œuvre d’une fonction de coût. Selon un mode de réalisation de l’un et/ou l’autre de ces procédés, l’acquisition de la fréquence cardiaque est réalisée au moyen de l’analyse du premier signal PPG comportant l’estimation des intervalles entre deux marqueurs consécutifs du signal PPG acquis. Un avantage est d’obtenir la fréquence cardiaque directement à partir du capteur PPG et d’un calculateur. Selon un autre aspect l’invention concerne un dispositif pour générer un signal ECG en continu comprenant un capteur de signal PPG et un calculateur et une mémoire pour mettre en œuvre le procédé de l’invention. Un avantage est de permettre de disposer un tel dispositif sur un bracelet avec un unique point de contact au poignet. 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 : FIG. 1 : Un organigramme d’un système de prétraitement et d’entrainement d’un modèle d’apprentissage machine à partir deux de signaux acquis dont un signal ECG et un signal PPG ; FIG. 2 : Un organigramme d’un entrainement d’un réseau de neurones ; FIG. 3 :Un organigramme de l’exploitation du réseau de neurones entrainé détaillé de la FIG. 2 ; FIG. 4 : Un organigramme de l’exploitation du réseau de neurones entrainé; FIG. 5 : Un organigramme du système de prétraitement, d’entrainement du réseau de neurones ; FIG. 6 : Un exemple d’un signal PPG acquis par un dispositif de mesure ; FIG. 7 : L’exemple du signal PPG échantillonné à 100Hz après filtrage ; FIG. 8 : Un exemple de signal ECG brut acquis par des électrodes ; FIG. 9 : L’exemple de signal ECG échantillonné à 100Hz après filtrage ; FIG. 10 : Un exemple de signaux PPG et ECG filtré et alignés avec les pics R du signal ECG et les minima correspondants du signal PPG ; FIG. 11 : Un exemple de segmentation du signal PPG sur une fenêtre comportant une portion d’un cycle suivant et un remplissage ; FIG. 12 : Un exemple de segmentation du signal ECG sur une fenêtre comportant une portion d’un cycle suivant et un remplissage ; FIG. 13 : Un exemple de segmentation avec une fenêtre fixe de deux secondes du signal ECG ; FIG. 14 : Un exemple de segmentation avec une fenêtre fixe de deux secondes du signal PPG filtré ; FIG. 15 : Un exemple d’architecture neuronale d’un modèle d’algorithme d’apprentissage machine pour la reconstruction automatique d’un ECG ; FIG. 16 : un exemple de représentation des signaux en sortie du réseau entrainé avec un premier type de segmentation ; FIG. 17 : un exemple de représentation des signaux en sortie du réseau entrainé avec un second type de segmentation ; FIG. 18 : un exemple de représentation des signaux recombinés par le procédé de l’invention. Description détaillée Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé pour générer un signal ECG à partir d’un signal PPG et d’un modèle d’apprentissage machine ML 1 . Ce procédé est par exemple décrit aux figures 3 et 4. Selon un second aspect, l’invention concerne un procédé pour entrainer un modèle d’apprentissage machine ML 1 à partir de l’acquisition d’un signal ECG et de l’acquisition d’un signal PPG. Ce procédé met en œuvre une fonction de coût pour apprendre le modèle. Ce procédé est par exemple décrit aux figures 1 et 2. Acquisition du signal PPG Le procédé pour générer un signal ECG comporte une première étape d’acquisition ACQ 1 d’un signal PPG noté signal S 1 . L’acquisition peut être réalisée à partir de différents dispositifs. Selon un exemple, le dispositif peut être un bracelet ou une montre comportant à minima un capteur PPG. Selon un mode de réalisation, le capteur PPG comprend un émetteur d’une source de lumière, telle qu’une diode et un récepteur tel qu’un photodétecteur. La mesure optique permettant de générer un signal PPG et d’en déduire la fréquence cardiaque à partir de cette technique peut être connue sous le nom de « surveillance optique de la fréquence cardiaque » ou « OHR/OHRM ». L’acronyme PPG peut être utilisé parfois pour désigner la technologie, le signal ou l’équipement. Dans la suite de la description, on nommera un signal issu de cette technologie : un signal PPG et on nommera un équipement tel qu’un capteur, un capteur PPG. Une photopléthysmographie ou PPG est une méthode optique, non invasive, d’analyse des variations du volume sanguin dans les tissus superficiels. Cette méthode s’appuie sur l’analyse de la variation de l’absorption de lumière dans les tissus. Cette méthode est utilisée, par exemple, pour les oxymètres pour mesurer la saturation en oxygène dans le sang, dans les montres et bracelets connectées pour calculer la fréquence cardiaque. Selon un mode de réalisation, le capteur PPG est un capteur optoélectronique. Il est composé d’un émetteur d’une source de lumière, telle qu’une diode et d’un récepteur tel qu’un photodétecteur. La diode émet de la lumière qui traverse différentes couches successives de la peau : la surface, la couche cornée, l’épiderme et le derme. Une partie de la lumière est absorbé par le sang, une partie de la lumière est réfléchie. Le photodétecteur reçoit la lumière réfléchie. Selon un mode de réalisation l’émetteur et le récepteur sont placés l’un à côté de l’autre, dit mode de réflexion. Selon un mode de réalisation, le photorécepteur détecte les variations de lumière réfléchie et les converties en un signal électrique. Un cycle cardiaque peut être divisé en deux phases en fonction du flux sanguin. Lorsque le cœur se contracte, il expulse le sang dans le système vasculaire, c’est la phase dite de systole. Cela entraîne une augmentation du volume sanguin dans les vaisseaux. La phase dite de diastole est la phase de dilatation du cœur. Cette phase entraîne une diminution du volume sanguin dans les vaisseaux. En phase de systole, l’augmentation du volume sanguin entraîne l’augmentation de la lumière absorbée par le sang et la diminution de l’intensité de la lumière transmise. En phase de diastole, la diminution du volume sanguin entraine une augmentation de l’intensité de la lumière transmise. Ainsi, le signal acquis par le capteur comprend une variation d’un paramètre physique mesuré lors de ce phénomène cyclique. Selon un mode de réalisation, le signal PPG noté S 1 est un signal dont l’amplitude est exprimée en volt ou en unité arbitraire en fonction du temps. Selon un mode de réalisation, la fréquence cardiaque peut être déduite du signal S 1 . Selon un mode de réalisation, un calculateur configuré pour détecter des marqueurs caractéristiques du signal PPG permet de déduire la fréquence cardiaque. Dans un exemple illustratif, en référence à la FIG. 6 , on obtient la représentation graphique d’un signal PPG noté S 1 brut échantillonné à 100Hz après son acquisition par un dispositif. Acquisition de l’ECG Lors de la phase d’apprentissage et de la mise en œuvre du procédé d’entrainement, le procédé acquiert un signal ECG et un signal PPG de manière à entrainer le modèle d’apprentissage machine ML 1 . Le signal ECG est noté S 2 et le signal PPG est noté S 1 . Dans ce dernier cas, selon un mode de réalisation, un signal ECG est acquis d’un individu dont le signal PPG est également acquis. Afin de réaliser un entrainement performant, les signaux ECG et PPG utilisés pour entrainer le modèle ML 1 sont synchronisés et acquis depuis le même individu. Un intérêt est d’entrainer le modèle avec des signaux PPG et ECG corrélés. Selon un mode de réalisation, lors de l’acquisition ECG, l’individu est au repos. Selon un autre mode de réalisation, l’acquisition du signal ECG est réalisée pendant un effort. Selon un mode de réalisation, des signaux ECG sont acquis dans différentes configurations correspondant à différents états d’un individu. Un intérêt est d’obtenir un entrainement le plus exhaustif possible de l’ensemble des états d’activités cardiaques de l’individu. Selon un exemple, l’acquisition est réalisée pendant un test d’effort pour la génération d’un électrocardiogramme d’effort. Dans ce contexte, l’individu pratique un effort physique de plus en plus intense. Selon un mode de réalisation, l’acquisition du signal ECG comprend la mise en œuvre d’un agencement de dix électrodes adhésives reliées à un électrocardiographe grâce à des câbles. Pour une mesure plus précise, douze ou dix-huit électrodes peuvent être utilisées. Les quatre électrodes dites électrodes périphériques sont réparties au niveau de chaque poignée et chevilles. Au moins six électrodes, dites électrodes précordiales, sont réparties dans la région du thorax situé en avant du cœur, dite zone précordiale. Selon un mode plus léger, deux électrodes sont utilisées pour obtenir à minima une différence de potentielle. Selon un mode de réalisation, les électrodes sont collées sur la peau nue. Un électrocardiogramme ou ECG est une méthode permettant de visualiser les variations de courant électrique parcourant le cœur au cours du temps. Cette méthode s’appuie sur l’enregistrement et la transcription des courants électriques traversant le cœur au cours de chaque contraction cardiaque. L’ECG fournit des informations sur le rythme, la fréquence et la conduction cardiaque. Il permet l’analyse des signaux électriques générés et conduits par le muscle cardiaque ou l’analyse de la circulation sanguine. Un courant électrique du cœur apparait en un point précis situé au sommet de l’oreillette droite, point dénommé nœud sinusal. Le courant généré se propage dans le cœur. Lorsque le courant traverse les oreillettes cardiaques, cela provoque une contraction du muscle cardiaque. Le système de conduction maintient le rythme cardiaque dans une plage spécifique de valeurs. La propagation électrique peut être perturbée en raison d’une pathologie cardiaque. Selon un mode de réalisation, le courant électrique généré au nœud sinusal est mesuré entre deux points, à la surface du corps, grâce aux électrodes et est capté par l’électrocardiographe. Selon un mode de réalisation, le signal obtenu est le signal ECG S 2 est un signal dont l’amplitude est exprimée en Volt en fonction du temps. Dans un exemple illustratif, en référence à la FIG. 8 , on obtient la représentation graphique d’un signal ECG brut échantillonné à 100Hz après l’acquisition par un électrocardiographe. Le procédé pour générer un signal ECG comporte une étape d’enregistrement de la fréquence cardiaque. Cette fréquence cardiaque peut être déduite du signal ECG S 2 . Selon un autre mode de réalisation, un calculateur configuré pour détecter des marqueurs caractéristiques du signal ECG permet de déduire la fréquence cardiaque. Selon un mode de réalisation, les fréquences cardiaques sont déduites des deux signaux S 1 et S 2 . Dans ce dernier cas, la mesure des deux fréquences cardiaques provenant des deux signaux permet de réaliser des corrections d’erreur de mesure sur l’un ou l’autre des signaux. Préférentiellement, la fréquence cardiaque est déduite du signal PPG. Un avantage est d’entrainer le modèle ML 1 dans les conditions d’exploitation du procédé de l’invention dans lequel l’ECG n’est pas acquis puisqu’on cherche à le regénérer depuis le signal PPG. Filtrage Le procédé pour entrainer le modèle ML 1 comporte une étape de filtrage et d’échantillonnage du signal PPG S 1 et du signal ECG S 2 chacun à une fréquence prédéfinie. Selon un mode de réalisation, l’étape de filtrage et d’échantillonnage réalisées lors de l’exécution du procédé d’entrainement sont identiques à celles qui seront réalisées lors de l’exécution du procédé pour générer un signal ECG. Dans ce cas, les étapes de filtrage et d’échantillonnage sont uniquement réalisées sur le signal PPG S 1 acquis. Selon un mode de réalisation, le signal PPG est filtré. L’utilisation d’un filtre passe-bande entre 40 et 400Hz pour filtrer les hautes et basses fréquences élimine les artefacts liés au mouvement de l’individu. L’étape de filtrage du signal PPG est notée FILT 1 sur la FIG. 1 . L’étape d’échantillonnage du signal PPG est notée ECH 1 sur la FIG. 1 . Dans un exemple illustratif, en référence à la FIG. 7 , le signal PPG brut échantillonné à 100Hz de la FIG. 6 est filtré et rééchantillonné à 125 Hz. Le signal S 1 filtré également noté S 1F de la FIG. 7 représente un signal dans lequel la ligne de base est rendu stable au cours du temps. Selon un mode de réalisation, le signal ECG est filtré à l’aide d’une méthode dite méthode de « Tarvainen » pour réduire l’effet de forme. En effet, lors de l’enregistrement de l’ECG, certains phénomènes tels que le mouvement de l’individu, le décollement des électrodes, les effets induits de la respiration, les variations d’impédances cutanée, etc. peuvent entraîner une tendance globale ondulatoire affectant le signal électrique produit par le cœur. Ce phénomène est également connu sous le nom de dérive de la ligne de base. La ligne de base ou ligne isoélectrique du cœur correspond au tracé de l’amplitude moyenne du signal lissée sur une période de temps donné. Ce filtrage se base sur l’utilisation d’un filtre passe-haut. Dans le cas de la méthode dite de « Tarvainen », on utilise des filtres à réponse impulsionnelle finie. Cela signifie que la sortie du filtre réagit uniquement pendant un temps fini après l'application d'une impulsion en entrée. C’est une méthode dite de « détrendage ». Le détrendage d’un signal consiste à éliminer ou réduire une tendance sous-jacente dans les données collectées, la tendance correspondant aux variations du signal moyen autres que celles générées par l’activité électrique cardiaque mesurée au cours du temps. Dans un exemple illustratif, en référence à la FIG. 9 , le signal ECG échantillonné à 100Hz de la FIG. 8 est filtré de manière à éliminer le phénomène de « trend ». On vérifie que ce filtrage permet de normaliser la valeur moyenne du signal au cours du temps, réduisant, voire éliminant ses variations au cours du temps. L’étape de filtrage du signal ECG est notée FILT 2 sur la FIG. 1 . L’étape d’échantillonnage du signal ECG est notée ECH 2 sur la FIG. 1 . Préférentiellement, l’échantillonnage sur signal S 1 sera choisi identique à l’échantillonnage du signal S 2 . Selon d’autres modes de réalisation, d’autres types de filtrage peuvent être mis en œuvre tel qu’un filtrage de l’électromyogramme, un filtrage du bruit d’interférence à une certaine fréquence prédéfinie. Les signaux S 1 F et S 2 F sont ensuite enregistrés dans une mémoire pour être traitées pour entrainer le modèle ML 1 . Le traitement peut correspondre à la mise en forme de vecteur d’entrée du modèle, de l’enrichissement de données, ou du contrôle de données. En effet, certains signaux peuvent être éliminés lorsque la qualité de ces derniers n’est pas suffisante et qu’elle ne permet pas d’entrainer correctement le modèle ML 1 . L’étape d’enregistrement des signaux est notée ENR 1 sur la FIG. 1 . Synchronisation - Alignement Lors de l’entrainement du modèle ML 1 , les acquisitions des signaux PPG et ECG sont réalisés simultanément, par conséquence le contexte d’acquisition d’un signal ECG est le même que pour l’acquisition d’un signal PPG. Par contexte, on entend les données de jours, heures, dates, individu, état physique de l’individu, etc. Lorsque le modèle ML 1 est entrainé et qu’une première acquisition ACQ 1 d’un signal PPG est réalisée conjointement à une seconde acquisition ACQ 2 d’un signal ECG, selon un mode de réalisation, le procédé pour générer un signal ECG comporte une étape de synchronisation du signal ECG filtré et du signal PPG filtré. Cette étape est notée SYNC 1 sur la FIG. 1 . Cette étape est également appelée alignement des signaux. Cette étape a l’avantage d’améliorer l’apprentissage du modèle d’apprentissage machine ML 1 du fait que les décalages et les variations de ces décalages au cours du temps n’altèrent pas l’entrainement du réseau de neurones. Cette synchronisation permet en effet d’effacer les temps de transit plus longs du signal PPG vis-à-vis du signal ECG compte tenu de la nature des signaux et du corps conduisant ces derniers. Cette phase de synchronisation n’est plus réalisée lors de la phase d’exploitation du réseau de neurones entrainé compte tenu du fait que seul le signal PPG sera acquis. La représentation graphique d’un signal ECG regroupe un ensemble d’ondes se décomposant de la manière suivante : L’onde P représentant la contraction des oreillettes cardiaques Le complexe dit complexe « QRS » correspond à la systole mécanique, autrement dit à la contraction ventriculaire. Il contient trois ondes : l’onde Q est première déflexion négative, l’onde R est la première déflexion positive et l’onde S est la seconde déflexion négative suivant l’onde R. L’onde T représente la phase dite de repolarisation des ventricules, autrement dit le retour à la phase de repos des ventricules. On dénomme les pics Q, R et S, les pics de chaque onde correspondante. La FIG. 14 représente un exemple d’un signal S 2 présentant un complexe QRS au sein duquel les ondes P, R et T sont représentées. La représentation graphique d’un signal PPG regroupe un ensemble d’ondes se décomposant de la manière suivante : L’onde systolique qui atteint son maximum SY pendant la systole cardiaque en un point dit « le pic » ou « sommet systolique » ; L’onde diastolique observée entre le moment auquel le cœur termine le cycle systolique et le sommet diastolique DI. Une représentation de ces deux ondes est illustrée à la FIG. 11 . On comprend que les signaux ECG et PPG sont des signaux cycliques du fait de la fréquence cardiaque et du fait de la reproduction d’un motif à chaque période au rythme de la fréquence cardiaque. Ces motifs permettent de discriminer des zones d’intérêts permettant de définir des marqueurs temporels dans le cycle pour synchroniser les signaux. Afin de réaliser une synchronisation de ces signaux, différentes étapes peuvent être mises en œuvre. Selon un mode de réalisation, la première étape pour la synchronisation du signal ECG et du signal PPG comprend la détermination d’un premier marqueur du signal PPG et d’un second marqueur du signal ECG correspondant. Ces marqueurs sont par exemple des minimums ou maximums locaux tels que des sommets caractéristiques. Selon un exemple, les marqueurs utilisés sont les pics R du signal ECG et le creux correspondant au pic R du signal PPG pris dans un même cycle. La FIG. 10 illustre les marqueurs M ECG1 et M ECG2 qui sont des pics R consécutifs sur le signal S 1 . La FIG. 10 illustre les marqueurs M PPG1 et M PPG2 qui sont des creux consécutifs sur le signal S 2 . Selon un mode de réalisation, la seconde étape comprend l’estimation du temps de transit du signal PPG par rapport au temps de transit du signal ECG. Un temps de transit de l'impulsion est une mesure du délai de transmission entre le signal ECG et le signal PPG en un certain point du corps. Selon un mode de réalisation, une mesure de l’écart en temps entre un marqueur de l’ECG et un marqueur correspondant pour le PPG est effectuée pour chaque cycle. Selon un mode de réalisation, le temps de transit est considéré comme l’écart minimal mesuré entre deux marqueurs de chacun des deux signaux considérés du même cycle. On comprend que le temps de transit est globalement constant au cours du temps puisque ce délai ne dépend que de la physique des signaux se propageant dans un corps. En considérant l’écart minimal, le procédé de l’invention permet de dissocier le temps de transit de tous les autres phénomènes altérant les mesures des signaux. Dans un exemple illustratif, en référence à la FIG. 10 , les signaux ECG et PPG filtrés des figures 7 et 9 sont synchronisés en utilisant comme marqueurs, les pics R, pour le signal ECG, et les creux correspondants pour le signal PPG. Segmentation des signaux Signal ECG Le procédé pour entrainer le modèle de l’invention comporte une étape de segmentation SEG 1 du signal ECG S 2 et du signal PPG S 1 . Selon un mode de réalisation, le procédé d’entrainement et le procédé pour reconstruire un ECG mettent en œuvre une segmentation de chaque cycle cardiaque du signal PPG. Le procédé pour entrainer le modèle ML 1 met en œuvre une étape de segmentation du signal ECG S 2 nécessaire à l’entrainement du modèle. Les signaux segmentés sont notés respectivement S 1 ’ et S 2 ’ relativement aux signaux PPG segmentés et aux signaux ECG segmentés. La FIG. 12 illustre une segmentation d’un signal ECG dans une fenêtre FT1. La durée de la fenêtre de segmentation est avantageusement inférieure strictement à deux cycles cardiaques. Un avantage est d’apprendre le modèle avec des données caractérisant essentiellement la forme d’onde sur un cycle et non avec des données caractérisant le rythme ou la fréquence du signal. Cette fenêtre de segmentation a l’avantage d’améliorer l’apprentissage du modèle d’apprentissage machine du fait qu’elle atténue l'erreur de reconstruction du signal ECG obtenu par apprentissage machine pour le complexe « QRS ». Cet avantage résulte du fait que les données d’apprentissage ne représentent que les données du signal sur un seul cycle. En d’autres termes, dans le cas d’une segmentation de plusieurs cycles, l’apprentissage impliquera l’apprentissage de la reconstruction du rythme. Or dans la présente invention, le rythme cardiaque est obtenu par une analyse du signal ECG et/ou PPG n’utilisant pas nécessairement un modèle d’apprentissage machine. Ce rythme cardiaque est ensuite utilisé pour reconstituer ou consolider la reconstitution du signal segmenté en un signal continu de l’ensemble des cycles. Selon différents modes de réalisation, la fenêtre de segmentation comprend au moins un cycle complet et possiblement une fraction d’un cycle suivant et/ou précédent. Cette fenêtre est identique lors de l’apprentissage du modèle et lors de l’utilisation du modèle appris. Selon un mode de réalisation, le procédé pour entraîner le modèle et le procédé pour générer un signal ECG comporte une étape de segmentation SEG 1 des signaux. Concernant le procédé pour entrainer le modèle, ce dernier comprend une extraction d’un second ensemble de points échantillonnés E 2 du second signal ECG S 2 . Selon un mode de réalisation, une fenêtre temporelle F T 2 d’une durée prédéfinie est fixée. Pour le signal ECG, cette fenêtre F T2 est appelée seconde fenêtre temporelle. On notera pour le signal PPG, la fenêtre équivalente de segmentation la première fenêtre temporelle, elle est notée F T1 . On note E 2 l’ensemble des points extraits du signal ECG définissant un signal segmenté S 2 ’ issus de la segmentation du signal ECG dans une fenêtre temporelle F T2 . Les points de l’ensemble E 2 permettent de définir un vecteur d’entrée d’un modèle d’apprentissage machine ML 1 tel qu’un réseau de neurones. On note E 1 l’ensemble des points extraits du signal PPG définissant un signal segmenté S 1 ’ issus de la segmentation du signal PPG dans une fenêtre temporelle F T1 de manière à définir un vecteur d’entrée d’un modèle d’apprentissage machine ML 1 tel qu’un réseau de neurones. Selon un mode de réalisation, on définit deux marqueurs ECG consécutifs notés M ECG 1, M EC G2 . Ces marqueurs sont définis de sorte à obtenir un cycle complet. Ces marqueurs permettent de recueillir un premier ensemble de points échantillonnés noté ENS 2 1 compris entre lesdits deux marqueurs M ECG1 et M ECG2 . Ces points ENS 21 sont extraits du signal reçu ou acquis. Un second sous ensemble de points échantillonnés noté ENS 2 2 est extrait à partir du second marqueur ECG M EC G2 pendant une durée prédéfinie succédant le second marqueurs M ECG2 prédéfini. Les ensembles de points ENS 21 et ENS 22 composent en partie l’ensemble de points E 2 . Selon un exemple, les marqueurs consécutifs utilisés sont deux pics R consécutifs du signal ECG S 2 ’. Ils sont notés M ECG1, M ECG2 sur la FIG. 10 . Selon un mode de réalisation, la taille de l’ensemble de points ENS 2 2 est inférieur à la taille de l’ensemble de point ENS 2 1 . Cela assure d’obtenir un cycle complet tout en limitant strictement les points à deux cycles. Selon un mode de réalisation, un troisième sous-ensemble de points ENS 23 du second ensemble de points E 2 comprend un ensemble de points de même valeur succédant le second sous-ensemble de points ENS 2 2 de manière à compléter la seconde fenêtre temporelle F T2 . L’ensemble de points ENS 23 complète l’ensemble de points E 2 . En effet, la fenêtre FT 2 ayant une durée fixe et le rythme cardiaque pouvant évoluer, le nombre de points prélevés des ensembles ENS 21 et ENS 22 peuvent varier et en conséquence, la taille de l’ensemble ENS 23 peut varier. Ce troisième ensemble de points permet d’effectuer un remplissage de manière à conserver une fenêtre de segmentation fixe. Dans un exemple illustratif, en référence à la FIG. 12 , cette segmentation est utilisée pour le signal ECG de la FIG. 10 . L’ensemble des points du troisième sous-ensemble de points ENS 23 a une valeur nulle. Signal PPG Le procédé pour générer un signal ECG comporte une étape de segmentation SEG 1 du signal PPG S 1 . Ce procédé comprend une extraction d’un premier ensemble de points échantillonnés E 1 du premier signal PPG S 1 . La segmentation du signal est préférentiellement identique lors du procédé pour entrainer le modèle ML 1 . La FIG. 11 illustre une segmentation d’un signal PPG dans une fenêtre F T1 . Selon un mode de réalisation, une première fenêtre temporelle F T1 d’une durée prédéfinie est fixée. Selon un mode de réalisation, la fenêtre temporelle F T1 est de même taille que la seconde fenêtre temporelle F T2 . Selon un mode de réalisation, le procédé de l’invention permet de définir deux marqueurs PPG consécutifs notés M PPG1, M PPG2 . Un premier ensemble de points échantillonnés noté ENS 11 est extrait entre les deux marqueurs M PP G1 et M PP G2 . Un second sous ensemble de points échantillonnés noté ENS 12 est extrait à partir du second marqueur PPG M PPG2 jusqu’à un point prédéfini. L’ensemble de points E 1 comprend les sous-ensembles de points ENS 1 1 et ENS 1 2 . Selon un exemple, les deux marqueurs PPG consécutifs M PPG1, M PPG2 sont deux minimums consécutifs correspondants sensiblement aux deux marqueurs M ECG1, M ECG2 du signal ECG dans du procédé d’apprentissage du modèle ML 1 . Un intérêt est de retenir des points fortement corrélés et correspondant aux mêmes phénomènes physiologiques. Selon un mode de réalisation, la longueur de l’ensemble de points ENS 12 est inférieur à la longueur de l’ensemble de point ENS 11 . Cela assure que la fenêtre soit inférieure strictement à deux époques, autrement dit deux cycles cardiaques. Selon un mode de réalisation, un troisième sous-ensemble de points ENS 13 du second ensemble de points E 1 comprend un ensemble de points PPG de même valeur succédant le second sous-ensemble de points ENS 1 2 de manière à compléter la première fenêtre temporelle F T 1 . L’ensemble de points ENS 23 complète l’ensemble de points ENS 1 1 et ENS 12 . Dans un exemple illustratif, en référence à la FIG. 11 , cette segmentation est utilisée pour le signal PPG de la FIG. 10 . L’ensemble des points du troisième sous-ensemble de points ENS 1 3 a une valeur nulle. Autre segmentation Selon un second mode de réalisation, une autre segmentation est possible pour les signaux ECG et PPG. La segmentation prend l’ensemble des points compris sur un intervalle de temps prédéfini. La fenêtre de segmentation comprend au moins un cycle cardiaque et peut aller au-delà de deux cycles. Dans un exemple illustratif, en référence aux figures 13 et 14, une segmentation avec une fenêtre de deux secondes est utilisée pour les signaux PPG S 1 ’ et ECG S 2 ’. La segmentation est d’une longueur de 250 points avec un échantillonnage à 125Hz. Afin d’estimer les performances des modèles, l’erreur quadratique moyenne relative rRMSE et la valeur de coefficient de corrélation de Pearson p peuvent être estimées afin d’évaluer les méthodes. La première segmentation permet d’obtenir de très bons résultats avec p = 0,94 +/-0,05 et RSME = 0,05 +/-0,02. La seconde méthode permet également d’obtenir de bons résultats mais inférieurs à la première méthode de segmentation avec p = 0,68 +/-0,24 et RSME = 0,11 +/-0,04 La corrélation de Pearson est une mesure statistique qui évalue la relation linéaire entre deux variables continues. Elle décrit dans quelle mesure la variation d'une variable est associée à la variation d'une autre variable. La corrélation de Pearson prend ses valeurs dans l’intervalle compris entre -1 et 1. Plus le coefficient de corrélation de Pearson est proche de -1 ou 1, plus la corrélation est forte entre les deux variables. Ici, le signal ECG obtenu par l’apprentissage machine suit une tendance similaire au signal ECG attendu. C’est-à-dire que les deux signaux augmentent ou diminuent ensemble de manière linéaire. Apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) La FIG. 2 représente les différents signaux traités lors de l’apprentissage du modèle ML 1 . Le signal PPG acquis par un dispositif de mesure est noté S 1 . Le signal ECG acquis par un autre dispositif de mesure est noté S 2 . Les signaux segmentés et traités par le réseau de neurones à entrainer sont notés respectivement S 1 ’ et S 2 ’. Le signal sortant du réseau de neurones à entrainer est noté S 2 a ’. Le modèle d’apprentissage machine ML 1 une fois entrainé permet de prédire le signal ECG en continu à partir de la seule mesure d’un signal PPG. L’entrainement du modèle permet de transformer le vecteur d’entrée issu du PPG en un vecteur de sortie qui se rapproche le plus possible du signal ECG qui aurait été mesuré par un appareil de mesure d’un ECG si ce dernier était utilisé. Selon un mode de réalisation, lors de la phase d’apprentissage machine, le modèle d’apprentissage machine reçoit en vecteurs d’entrée l’ensemble de points échantillonnés E 2 issu de l’ECG et l’ensemble de points échantillonnés E 1 issu du PPG. Selon un mode de réalisation, le modèle d’apprentissage machine CNN 1 est un réseau neuronal convolutif dit CNN. Selon un exemple de réalisation, le modèle d’apprentissage machine comprend une architecture de type U-NET. Une telle architecture U-NET est elle-même basée sur une architecture CNN. Dans ce cas, le modèle comprend un encodeur ENC, un décodeur DEC, un composant logiciel permettant de concentrer le réseau neuronal sur les parties les plus importantes ou pertinentes des données, un composant logiciel dénommé « Attention Gate » et une couche mémoire représenté par le « Biderectional Gated Reccurent Unit » dit BiGRU. Le BiGRU est un type de réseau neuronal récurrent. Il comprend deux blocs GRU, l’un dans le sens de la propagation directe des données et l’autre dans le sens inverse. Selon un autre mode de réalisation, une couche de LSTM peut être utilisée à la place du bloc GRU. Néanmoins, ce mode de réalisation peut nécessiter un apprentissage plus long. Selon un mode de réalisation, trois blocs permettent de réaliser l’encodeur ENC. Chaque bloc comprend au moins une couche de convolution. La couche de convolution notée CONV sur la FIG. 15 utilise des filtres qui scannent les données en entrée en effectuant des opérations de convolution. Selon un exemple, les dimensions du noyau de chaque couche augmentent avec l'avancée des couches. Chaque bloc comprend en outre une couche de normalisation telle qu’une couche appelée « Layer normalization » dans la terminologie anglosaxonne. Cette couche est notée LN sur la FIG. 15 . Elle permet de normaliser les sorties de chaque couche du réseau de neurones. Cette couche permet la stabilisation du réseau de neurones, d'accélérer l'apprentissage du modèle en lui permettant une convergence plus rapide. Cette dernière permet un apprentissage plus rapide et plus stable grâce à la normalisation des entrées couches. Chaque bloc comprend également une fonction d’activation, telle qu’une activation rectifiée linéaire dite ReLU, notée LR. Cette fonction permet d’activer ou désactiver des neurones en ajoutant des biais. La couche dite « ReLU », est également appelée unité de rectification linéaire. Les caractéristiques activées sont transmises à la couche suivante, ce qui favorise un apprentissage plus rapide et plus efficace. La FIG. 15 représente un exemple d’architecture d’un réseau de type U-NET comportant 3 blocs dans l’encodeur ENC et 3 blocs dans le décodeur DEC. Les couches de convolutions sont notées CONV, les couches de normalisation en entrée des couches sont notées LN pour « Layer normalisation » dans la terminologie anglo-saxonne et les couches d’activation sont notées LR. Le deuxième bloc et le troisième bloc sont notés RB et correspondent à des blocs résiduels. Un avantage d’un bloc résiduel est d'améliorer l'apprentissage dans les réseaux de neurones profonds en permettant un flux plus direct du gradient pendant la rétropropagation. La mise en œuvre d’un bloc résiduel RB assure une connexion de saut, qui contourne une ou plusieurs couches. Cette connexion transmet l'entrée du bloc directement à sa sortie, en l'additionnant à la sortie de la couche ou des couches intermédiaires. Ceci est représenté à la FIG. 15 dans le bloc RB par une flèche partant de l’entrée du bloc et permettant d’additionner les variables ou coefficients avec les variables ou les coefficients en sortie du bloc RB avant la dernière couche d’activation LR. Un intérêt est de permettre au signal de l'erreur de se propager plus efficacement à travers le réseau pendant la rétropropagation. Cela aide à atténuer le problème de disparition du gradient, particulièrement dans les réseaux très profonds. Un bloc résiduel RB comprend au moins une couche de convolution CONV, une couche de normalisation LN et une couche d’activation rectifiée LR. La FIG. 15 représente un exemple d’une telle architecture. Selon un mode de réalisation, deux « Attention Gate » dans la terminologie anglosaxonne et notée AG sur la FIG. 15 relient l’encodeur ENC et le décodeur DEC. Selon un mode de réalisation, le décodeur comprend également trois blocs. Les deux premiers blocs comprennent chacun respectivement une couche de convolution transposée CONV_T, une couche de normalisation notée LN et une couche d’activation rectifiée ReLU, notée LR. Le bloc final du décodeur comprend deux couches de convolution transposée CONV_T séparés par une couche mémoire composée d’un BiGRU noté BG sur la FIG. 15 . Le décodeur DEC permet la reconstruction du signal segmenté à partir des caractéristiques apprises par l'encodeur. Fonction de coût Selon un mode de réalisation, le procédé d’entrainement comprend la mise en œuvre d’une fonction de coût permettant de calculer l’erreur entre la sortie produite S 2 a ’ représentant le signal ECG reconstruit et le signal ECG initial mesuré S 2 ’. Le modèle d’apprentissage machine génère un signal ECG S 2 a ’ qui est donc comparé au signal S 2 ’ correspondant à l’entrée E 2 pour calculer cette erreur et la minimiser en modifiant les coefficients des couches de convolutions. O N mesure l’écart Δ = |S 2 ’-S 2b ’| à partir d’une fonction de distance comme une erreur quadratique par exemple. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une boucle de rétroaction par exemple réalisée au moyen d’un descente de gradient permet l’apprentissage du réseau en modifiant les coefficients des matrices des couches de convolution. Les signaux ECG mesurés par les électrodes S 2 peuvent scindés en deux groupes. Un premier ensemble de signaux est utilisé au sein de la fonction de coût pour l’apprentissage du réseau et le second ensemble de signaux est utilisé pour valider qu’un apprentissage suffisant permet d’obtenir des performances données. Les signaux en sortie du réseau de neurones pour l’entrainement sont notés S 2a ’ et pour l’utilisation du réseau entrainé les signaux en sortie du réseau sont notés S 2b ’. Recombinaison des signaux pour former l’ECG continu La FIG. 3 représente les étapes de recombinaison des signaux segmentés reconstruits. L’étape de recombinaison est notée RECOMB 1 . Dans cette figure l’étape de segmentation est notée SEG 1 et l’étape de traitement par le réseau de neurones entrainés est notée ML 1 . Le signal PPG acquis par un dispositif de mesure est noté S 1 . Le signal traité par le réseau de neurones entrainé est noté S 1 ’. Le signal sortant du réseau de neurones entrainé est noté S 2b ’ et le signal recombiné est noté S 2b . La FIG. 16 représente des signaux ECG S 2 b ’ produits pour différentes époques se succédant avec la première segmentation. Les signaux S 2 b (t i )’, S 2 b (t i+1 )’ et S 2 b (t i+2 )’ sont représentés. La FIG. 17 représente des signaux ECG S 2 b ’ produits pour différentes époques se succédant avec la seconde segmentation. Les signaux S 2 b (t i )’, S 2 b (t i+1 )’ et S 2 b (t i+2 )’ sont représentés avec cette seconde segmentation. Avec la première ou la seconde segmentation, l’invention permet de recombiner ces signaux entre eux afin de produire un signal continu. On note S 2 b ’ les signaux non recombinés en sortie du réseau de neurones et on note S 2 b les signaux recombinés formant un signal continu comportant une pluralité d’époques. A cet effet, le procédé pour générer un ECG comprend une étape de combinaison des signaux formés par les vecteurs de sortie du réseau de neurones. La reconstruction est réalisée en continue de sorte à former un signal ECG en continu. La séquence des signaux ECG reconstruits est enregistrée dans une mémoire de sorte à permettre une exploitation par un calculateur embarqué par le dispositif de mesure PPG ou par un calculateur distant par exemple celui d’un ordinateur, d’une tablette numérique ou d’un serveur. Le procédé d’entrainement a permis de générer des signaux segmentés d’ECG fidèles à ceux qui auraient pu être mesurée par des électrodes d’une ECG. Un intérêt du procédé de l’invention est qu’un simple dispositif de mesure PPG permet de générer un signal ECG en continu qui peut être exploité pour détecter des singularités du signal ECG telle que des arythmies, des taux de fragmentation du complexe QRS, des variations du rythme cardiaque. Afin de reconstruire les signaux produits par le modèle d’apprentissage machine le procédé pour générer l’ECG comprend une détection de marqueurs ECG consécutifs. La FIG. 16 représente uniquement les marqueurs M ECG1 et M ECG2 sur le premier signal S 2 b (t i ). Les marqueurs utilisés peuvent être des minimums locaux ou des maximum locaux tels que le marqueur M ECG1 et le marqueur M ECG2 . Les seconds signaux S 2 b générés par le modèle d’apprentissage machine ML 1 vont être « recollés » pour former un signal continu en utilisant les marqueurs présents dans chaque cycle dudit second signal S 2 ’. Autrement dit, la recombinaison peut être réalisée par la concaténation des segments produits par le réseau de neurones à partir des marqueurs temporels. La détection de marqueurs peut être réalisée à partir d’un algorithme permettant de prendre en compte deux éléments : la recherche de minimum locaux ou de maximums locaux et la fréquence cardiaque. En effet, en corrélant ces deux informations, le procédé de l’invention assure le fait que le bon minimum local est considéré en combinaison de la fréquence cardiaque analysée en amont du réseau de neurones, lors de l’acquisition des signaux. En ce qui concerne le procédé d’entrainement, la fréquence cardiaque peut être déduite du signal PPG ou du signal ECG acquis. En ce qui concerne le procédé de génération du signal ECG, la fréquence cardiaque est avantageusement déduite du signal PPG acquis par le dispositif. Un intérêt est de rechercher un minimum ou un maximum local autour de la fréquence cardiaque pour éviter de considérer un marqueur correspondant au marqueur du cycle précédent. A cette fin une marge d’erreur prédéfinie peut être utilisée pour rechercher un maximum ou un minimum local autour d’un point dans le cycle. Les segments sont alors combinés de sorte à joindre une extrémité d’un segment avec une autre extrémité du prochain segment au lieu de la valeur maximale du maximum local ou minimum local , c’est-à-dire du marqueur généré à chaque cycle. Par exemple, les segments peuvent être recollés entre eux au sommet des pics R. Parfois, du fait que les données segmentées de l'ECG et du PPG ne sont pas parfaitement conformes à la relation qui existe entre le PPG et le signal ECG notamment du fait que le temps d'arrivée de l'impulsion a été considéré comme constant, le procédé de l’invention comprend une étape d’interpolation des segments R-R à la longueur des maximums locaux ou minimums locaux du signal PPG correspondants. Un intérêt est de réinjecter la connaissance connue du signal acquis PPG afin d’obtenir le signal ECG reconstruit le plus fiable et le plus fidèle possible. La FIG. 18 représente un premier diagramme comportant le signal PPG S 1 acquis, un second diagramme comportant le signal ECG reconstruit S 2 b , et un troisième diagramme représentant les deux signaux S 1 et S 2 b permettant de visualiser les maximums locaux et minimums locaux de chaque cycle. Un avantage de l’invention est de permettre de reconstruire un ECG en temps réel et de manière continue à partir de la mesure d’un signal PPG. Un intérêt est qu’un dispositif PPG ne nécessite qu’un point de mesure et peut être embarqué dans un dispositif tel qu’un bracelet ou une montre. Un avantage de l’invention est de tirer parti d’un réseau de neurones entrainé pour reconstruire un signal ECG à partir d’un cycle d’un signal PPG et de reconstruire le signal en continu grâce à l’analyse du rythme cardiaque. Ainsi, l’apprentissage du réseau n’est pas affecté par la fréquence des cycles, la variation du rythme et les possibles erreurs liées à la reconstruction du rythme cardiaque par le réseau de neurones. Procédé pour générer un signal ECG à partir d’un signal PPG et d’un modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) entrainé comportant : Une première acquisition (ACQ 1 ) d’un premier signal (S 1 ), dit signal PPG, au moyen d’un capteur agencé sur un dispositif d’acquisition du signal au contact de la peau d’un individu pour mesurer les variations du volume pulsatile du sang ; Un échantillonnage (ECH 1 ) du premier signal (S 1 ) à une fréquence prédéfinie ; Un enregistrement (ENR 1 ) du rythme cardiaque (F C ) ; Segmentation (SEG 1 ) du premier signal (S 1 ) comportant : Définition d’une première fenêtre temporelle (F T1 ) d’une première durée prédéfinie (T 1 ) ; Extraction d’un premier ensemble de points échantillonnés (E 1 ) du premier signal PPG (S 1 ), dits points PPG, comportant un premier sous ensemble de points (ENS 11 ) entre deux marqueurs PPG consécutifs (M PPG1, M PPG2 ) et un second sous ensemble (ENS 12 ) de points consécutifs du second marqueur PPG (M PPG2 ), le nombre de points du second sous-ensemble (ENS 12 ) étant inférieur au nombre de ponts du premier sous ensemble (ENS 11 ) ; Positionnement dudit premier signal segmenté (S 1 ’) dans la première fenêtre temporelle (F T1 ) à partir du second marqueur PPG (M PPG2 ) ; Utilisation d’un modèle d’apprentissage entrainé pour produire un vecteur de sortie (V ECG ) définissant un second signal segmenté (S 2 ’) d’un ECG à partir d’un vecteur d’entrée (V PPG ) comportant les données du premier ensemble (E 1 ) ; Recombinaison des segments (V ECG ) produits pour reconstruire un signal ECG continu à partir de : Détection d’au moins deux marqueurs ECG (M ECG1 ) consécutifs du second signal (S 2 ’) présent dans chaque cycle dudit second signal (S 2 ’) ; Reconstruction du signal ECG (S 2b ) par concaténation des segments à partir des marqueurs temporels. Procédé pour générer un signal ECG à partir d’un signal PPG et d’un modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) entrainé selon la revendication précédente caractérisé en ce que la fréquence cardiaque (F c ) est utilisée pour identifier le maximum local correspondant au marqueur ECG recherché. Procédé pour générer un signal ECG à partir d’un signal PPG et d’un modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) entrainé selon la revendication précédente caractérisé en ce que les marqueurs ECG utilisés lors de la recombinaison des segments sont des pics R. Procédé selon la revendication précédente caractérisé en ce que deux marqueurs consécutifs (M PPG1, M PPG2 ) du premier signal (S 1 ) sont utilisés pour interpoler les longueurs entre deux marqueurs ECG consécutifs du second signal (S 2b ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que le modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) est entrainé selon la revendication 6. Procédé pour entrainer un réseau de neurones pour générer un ECG à partir d’un signal PPG, ledit procédé comportant : Une première acquisition (ACQ 1 ) d’un premier signal (S 1 ), dit signal PPG, au moyen d’un capteur agencé sur un dispositif d’acquisition du signal au contact de la peau d’un individu pour mesurer les variations du volume pulsatile du sang ; Une seconde acquisition (ACQ 2 ) d’un second signal (S 2 ), dit signal ECG, au moyen d’au moins une paire d’électrodes apposées sur la peau d’un individu ; Un échantillonnage (ECH 1 , ECH 2 ) du premier signal (S 1 ) et du second signal (S 2 ) chacun à une fréquence prédéfinie ; Un enregistrement (ENR 1 ) de la fréquence cardiaque (F C ) ; Une synchronisation (SYNC 1 ) du premier signal (S 1 ) avec le second signal (S 2 ), ladite synchronisation (SYNC 1 ) comprenant : Détection d’au moins un premier marqueur PPG (M PPG1 ) du premier signal (S 1 ) présent dans chaque cycle dudit premier signal (S 1 ) ; Détection d’au moins un premier marqueur ECG (M ECG1 ) du second signal (S 2 ) présent dans chaque cycle dudit second signal (S 2 ) ; Estimation d’un temps de transit (T tr ) du premier signal PPG (S 2 ) ; Alignement des deux signaux (S 1 , S 2 ) à partir d’un décalage d’un des deux signaux (S 1 , S 2 ) de la valeur du temps de transit (T tr ) ; Segmentation (SEG 1 ) du premier signal (S 1 ) et du second signal (S 2 ) comportant : Définition d’une première fenêtre temporelle (F T1 ) d’une première durée prédéfinie (T 1 ) ; Extraction d’un premier ensemble de points échantillonnés (E 1 ) du premier signal PPG (S 1 ), dits points PPG, comportant un premier sous ensemble de points (ENS 11 ) entre deux marqueurs PPG consécutifs (M PPG1, M PPG2 ) et un second sous ensemble (ENS 12 ) de points consécutifs du second marqueur PPG (M PPG2 ) ; Positionnement dudit premier signal segmenté (S 1 ’) dans la première fenêtre temporelle (F T1 ), ladite fenêtre comportant les deux marqueurs PPG (M PPG1, M PPG2 ) consécutifs ; Définition d’une seconde fenêtre temporelle (F T2 ) d’une seconde durée prédéfinie (T 2 ) ; Extraction d’un second ensemble de points échantillonnés (E 2 ) du second signal ECG (S 2 ), dits points ECG, comportant un premier sous-ensemble de points (ENS 21 ) entre deux marqueurs ECG consécutifs (M ECG1, M ECG2 ) et un second sous-ensemble (ENS 22 ) de points consécutifs d’un second marqueur (M ECG2 ) ; Positionnement dudit second signal segmenté (S 2 ’) dans la première fenêtre temporelle (F T1 ), ladite fenêtre comportant les deux marqueurs ECG (M ECG1, M ECG2 ) consécutifs ; Apprentissage d’un modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) comportant : Génération de vecteurs d’entrée comprenant le premier ensemble de points (E 1 ) ; Mise en œuvre d’une fonction de perte à partir du second ensemble de points (E 2 ) ; Génération d’un modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) entrainé. Procédé selon la revendication 6 caractérisé en ce que le premier marqueur (M 1 ) est un pic R d’un complexe QRS et en ce que le second marqueur (M 2 ) est un minimum local du second signal. Procédé selon la revendication 6 caractérisé en ce que le temps de transit est estimé au moyen du calcul de l’écart minimal mesuré entre deux marqueurs (M 1 , M 2 ) de chacun des deux signaux (S 1 , S 2 ) considérés dans un même cycle. Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 8 caractérisé en ce que le second sous-ensemble (ENS 22 ) de points du second signal ECG segmenté (S 2 ’) consécutifs d’un second marqueur (M ECG2 ) comprend un nombre de points inférieur au nombre de points du premier sous-ensemble (ENS 21 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 9 caractérisé en ce qu’un troisième sous-ensemble de points (ENS 23 ) du second ensemble de points (E 2 ) comprend un ensemble de points ECG de même valeur succédant le second sous-ensemble de points (ENS 22 ) de manière à compléter la seconde fenêtre temporelle (F T2 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 10 caractérisé en ce que l’acquisition de la fréquence cardiaque (F C ) est réalisée au moyen de l’analyse du second signal ECG (S 2 ) comportant l’estimation des intervalles entre deux pics (R 1 ) consécutifs du signal ECG acquis, dénommés intervalles R-R. Procédé selon la revendication 11 caractérisé en ce qu’il comprend un indicateur d’écart de la fréquence cardiaque (F C ) calculée à partir du signal PPG (S 1 ) et celle calculée à partir du signal ECG (S 2 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12 caractérisé en ce que le second sous-ensemble (ENS 12 ) de points du premier signal PPG segmenté (S 1 ’) consécutifs d’un second marqueur (M PPG 2 ) comprend un nombre de points inférieur au nombre de points du premier sous-ensemble (ENS 21 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13 caractérisé en ce qu’un troisième sous-ensemble de points (ENS 13 ) du premier ensemble de points (E 1 ) comprend un ensemble de points PPG de même valeur succédant le second sous-ensemble de points (ENS 12 ) de manière à compléter la première fenêtre temporelle (F T1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 14 caractérisé en ce que le modèle d’apprentissage machine (CNN 1 ) est un réseau neuronal convolutif dit CNN. Procédé selon la revendication 15 caractérisé en ce que le réseau neuronal CNN est un réseau de type U-NET composé d’un encodeur, d’un décodeur et d’un outil permettant de concentrer le réseau neuronal sur les parties les plus importantes ou pertinentes des données, outil dénommé Attention Gate. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 16 caractérisé en ce que l’entrainement des coefficients du modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) est réalisé à partir d’un optimiseur et d’une mise en œuvre d’une fonction de coût. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 17 caractérisé en ce que l’acquisition de la fréquence cardiaque (F C ) est réalisée au moyen de l’analyse du premier signal PPG (S 1 ) comportant l’estimation des intervalles entre deux marqueurs consécutifs du signal PPG acquis. Dispositif pour générer un signal ECG en continu comprenant un capteur de signal PPG et un calculateur et une mémoire pour mettre en œuvre le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 5.