FR 2823660 A1 20021025 FR 0105256 A 20010418 courbées vers l'extérieur du bord des bagues de fixation. PNEUMOPA2. NIR1 Dispositif d' aide à l'analyse de bruits adventices L' invention concerne un dispositif de traitement de bruits respiratoires, tels que des bruits adventices de type sibilances, gros crépitants, crépitants fins, etc. La demande internationale publiée WOOO/00736, à considérer comme citée par référence dans la présente demande, décrit un dispositif de traitement de bruits respiratoires de ce type, dans le but d'obtenir une représentation en temps et en fréquences d'un signal représentant ce bruit. Comme souligné dans la demande internationale précitée, cette transformation permet de ''visualiser'' un bruit respiratoire. Cependant, l'interprétation des spectres temps-fréquences obtenus ne peut étre destinée qu'à un personnel techniquement qualifié. L'un des buts de l' invention est d'améliorer le dispositif décrit dans la demande WOOO/00736, en particulier son interface avec les utilisateurs in fine, notamment le personnel médical, seul compétent pour le diagnostic. Cette adaptation nécessite notamment une automatisation du dispositif, pour fournir une aide au diagnostic simple et rapide, appropriée aux cas d'urgence. L' invention propose à cet effet un dispositif d' aide à l'analyse de bruits respiratoires, du type comprenant une mémoire de travail capable de stocker des échantillons d'un signal représentant un bruit respiratoire, ainsi qu'un module de calcul capable de coopérer avec la mémoire de travail pour effectuer une transformation du signal, en temps et en fréquences. Selon une caractéristique générale de l' invention, le dispositif comporte en outre des moyens pour repérer, dans un signal transformé, au moins une composante relative à un signal transformé, au moins une composante relative à un bruit adventice, et le module de calcul est agencé pour extraire du signal transformé un jeu de paramètres caractéri- sant ce bruit adventice. Avantageusement, les moyens précités sont agencés pour repérer la composante représentant le bruit adventice dans une représentation en temps et en fréquences du signal transformé. Dans une forme de réalisation, le dispositif comporte un organe de saisie, tandis que les moyens pour repérer la composantesont manuels. En complément ou en variante, le module de calcul est apte en outre à comparer des valeurs d'intensités successives du signal transformé, pour repérer ladite composante. Dans cette forme de réalisation, le module de calcul est agencé pour comparer les valeurs dintensités en effectuant: - un balayage, en fréquences, des intensités, pour différents instants successifs, tandis que le bruit adventice à repérer est un ensemble de sibilances, et/ou - un balayage, en temps, des intensités, pour différentes fréquences, tandis que le bruit adventice à repérer est un ensemble de crépitants. Préférentiellement, les paramètres caractérisant un ensemble de crépitants comprennent le nombre de crépitants repérés, ainsi qu'un segment temporel et une intensité moyenne dans ce segment temporel, pour chaque crépitant. I1 est prévu en outre que ces paramètres comprennent aussi une gamme de fréquences sur laquelle s'étend chaque crépitant repéré. Par ailleurs, les paramètres caractérisant un ensemble de sibilances comprennent préférentiellement, pour chaque sibilance, une fréquence moyenne pendant une phase stable de la sibilance, et au moins un coefficient de variation linéaire en fréquences, de debut et/ou de fin, de la sibilan- ce. Avantageusement, les paramètres caractérisant un ensemble de sibilances comprennent le nombre de sibilances fondamentales, de plus basses fréquences. Pour caractériser notamment des sibilances polyphoniques, les paramètres caractérisant un ensemble de sibilances compren- nent, pour chaque sibilance fondamentale et ses sibilances harmoniques, le nombre de sibilances harmoniques, ainsi qu'un rapport moyen entre lesintensités de l'harmonique et les intensités de la fondamentale. Dans une réalisation préférée, le module de calcul est agencé en outre pour comparer ces paramètres avec des valeurs préenregistrées dans une mémoire rangée comprenant des données de jeux de paramètres, chaque jeu caractérisant au moins un bruit adventice, le dispositif comportant en outre un module d'alerte propre à être activé ou non en fonction de la comparaison. Dans une variante de cette réalisation, les paramètres caractérisant un bruit adventice sont successivement stockés dans une mémoire rangée, cette mémoire rangée étant préfé- rentiellement structurée comme une base de données. Dans une réalisation avantageuse, le dispositif comporte en outre un module de télécommunication pour consulter à distance la base de données. Le module de calcul, par exemple stocké dans une mémoire morte du dispositif, est destiné à étre mis en oeuvre par un processeur que comporte, le cas échéant, le dispositif selon l' invention. Il peut se présenter aussi comme un programme informatique qui peut être chargé en mémoire du dispositif à partir d'un lecteur amovible. A ce titre, la présente invention vise aussi un support amovible destiné à coopérer avec un lecteur d'un dispositif du type décrit ci-avant, et comprenant des données de programmes pour mettre en oeuvre le module de calcul. Dans une réalisation avantageuse, le support amovible comprend en outre des données préenregistrées de paramètres caractérisant des bruits adventices. D,autres avantages et caractéristiques de la présente invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après et des dessins annexés, sur lesquels: - la figure 1 représente schématiquement un dispositif danalyse selon linvention, de bruits issus dune ausculta- tion médiate, - la figure 2 est une représentation temps-fréquence dun bruit de respiration normale (ou "murmure vésiculaire"), - la figure 3 est une représentation temps-fréquence dun bruit de respiration comportant un bruit adventice de type "sibilances", - la figure 4 est une représentation temps-fréquence dun bruit de respiration comportant un bruit adventice de type "crépitants finsi', - la figure 5 est une représentation temps-fréquence dun bruit de respiration comportant un bruit adventice de type "gros crépitant", Les dessins contiennent pour l'essentiel des éléments de caractère certain. Ils pourront non seulement servir à mieux faire comprendre la présente invention, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. On se réfère tout d'abord à la figure 1 pour décrire, à titre dexemple, un dispositif d'analyse de bruits respiratoires selon l' invention. Globalement, ce dispositif comporte une unité de traitement (unité centrale 10), munie déléments périphériques 90 à 97, connectés à l'unité centrale. Dans l'exemple représenté sur la figure 1, le dispositif danalyse comporte un ordinateur équipé dun moniteur (écran 90), une imprimante 91, un clavier de saisie 93 et un organe de sélection à l'écran (ou souris 92). Par ailleurs, un harnais 95 que porte le patient PA comporte unstêthoscope élect-ronique-muni d'une pluralité de capteurs 94 (six dans l'exemple décrit). Ces capteurs sont agencés pour travailler dans une bande de fréquences choisie de manière à éviter de recueillir des bruits issus du battement du coeur du patient PA, ainsi que des bruits de frottement du harnais 95, ou autres. Typiquement, cette bande de fréquences s'étend de 100 Hz à environ 2 kHz. Le filtre passe-bande 96 symbolise cette fonction. Il est à noter qu'en variante, les capteurs 94 peuvent travailler sur une bande de fréquences plus large, tandis que la liaison entre les capteurs 94 et l'unité centrale 10, ou encore l'unité centrale elle-méme, comportent des moyens de filtrage sur une bande de fréquences limitée, environ entre 100 Hz et 2 kHz. Les capteurs sonores 94 sont alors agencés pour convertir un bruit acoustique (bruit respiratoire) en un signal électrique temporel (flèche S). I1 peut étre prévu en outre une sonde de débit respiratoire 97 (pneumotachographe dans l'exemple décrit), implantée par exemple dans un masque que porte le visage du patient PA. La sonde 97 est alors apte à repérer un instant de départ de respiration, par exemple entre une inspiration et une expiration du patient PA, à partir d'un changement de signe du débit respiratoire Q. L'unité centrale 10 comporte une interface 1 munie d'un échantillonneur Ech (présent par exemple sur une carte son), reliée au capteurs 94, en vue d'échantillonner le signal temporel S. En particulier, selon le théorème de Shannon, il est préférable d'utiliser une fréquence d'échantillonnage supérieure à deux fois la fréquence maximale du signal utile, de manière à éviter des phénomènes de repliement. Les échantillons du signal S (multiplicité d'intensités précitée) sont ensuite stockés en mémoire vive 2 (RAM), en vue de les traiter par un module de traitement du type précité, enregis- tré en mémoire morte 4 ( ROM) que comporte l'unité centrale 10. Pour effectuer les traitements des échantillons par calcul, l'unité centrale10 est munie-dun microprocesseur 3 (pP). Ce microprocesseur est avantageusement capable de travailler à des cadences d'exécution de calcul supérieures ou de l'ordre de 150 MHz. Les spectres issus du traitement peuvent être enregistrés dans un disque dur de l'unité centrale 10 comportant la mémoire morte 4, ou encore sur un support amovible 5, tel qu'une disquette, un CD-ROM inscriptible, un disque magnéto-optique ou autre. I1 peut être prévu en outre une interface de communication 7, munie dune liaison MODEM pour transmettre le contenu de la mémoire vive 2 (spectre traité) vers une station distante, telle qu'une station dinterprétation de données (non représentée). L' interface de communication 7 peut en outre recevoir des échantillons de signaux temporels S. issus de la numérisation de bruits respiratoires dun patient à distance (non représenté), ou encore des spectres déjà traités, pour interprétation. La liaison 72 entre le modem 7 et la mémoire vive 2 de l'unité centrale 10, ou encore la liaison 12 entre la carte son 1 et la mémoire vive 2 forment alors, dans cet exemple, l'entrée du dispositif d'analyse précitée. Le moniteur 90, ainsi que l'imprimante 91, que comporte en outre le dispositif danalyse, permettent de visualiser les spectres issus du traitement précité. Le clavier de saisie 93 et la souris 92 permettent de modifier les échelles de temps et fréquences des spectres représentés, ou encore pour d'affiner le choix des coefficients de pondération précités. Généralement, la plupart des liaisons entre les différents éléments de l'unité centrale 10, ainsi que les liaisons avec les périphériques, sont pilotées par une carte-mère 8 (CM). En vue de préserver la clarté de la figure 1, les liaisons entre la cartemère 8 et les éléments de l'unité centrale 10 n'ont pas été représentées. Il est à noter cependant que le moniteur 90 est relié à l'unité centrale 10 par une carte graphique 6 (liaison 26), de façon habituelle. La carte son 1 est pilotée pour recevoir un signal temporel qu'elle échantillonne. La mémoire morte comprend un module de calcul de sorte que le processeur, en coopération avec la mémoire morte, est agencé pour évaluer une transformée temps- fréquence du signal échantillonné, cette transformée étant du type décrit dans la demande wooo/00736. A ce titre, cette demande WO00/00736 est. ici, citée par référence, à toutes fins utiles. On se réfère alors à la figure 2 pour décrire le spectre issu d'une telle transformation en 'étemps-fréquence.', dun murmure vésiculaire normal (bruit respiratoire sans pathologie). Les différents types de hachures (obliques, horizontales, croisées) sont représentatifs de gammes dintensités transfor mées (respectivement croissantes) en fonction d'une échelle de temps réel pour laquelle les valeurs temporelles sont conservées, suivant léaxe des abscisses et d'une échelle de fréquences, suivant l'axe des ordonnées. On ne remarque alors aucun événement spectral particulier. En revanche, le spectre ''temps-fréquencesté représenté sur la figure 3 met en évidence sensiblement quatre sibilances qui sont des bruits continus d'une durée généralement supérieure ou égale à 125ms: - une première courbe S1 de 0 à 0,7s environ, avec une fréquence stabilisée autour de 1,15 kHz, - une seconde courbe S2 entre 1,4s et 2,7s, de fréquence moyenne voisine de 0,75 kHz, - une troisième courbe S3 qui s'étend d' environ 1,6s à 2,5s et de fréquence moyenne voisine de 0,55 kHz, et - une quatrième courbe S4 entre 2s et 2,5s, de fréquence moyenne voisine de 0,20 kHz. Ce type de râle est divisé en deux classes suivant quelles sont formées de une (monophoniques) ou plusieurs (polyphoni ques)-fréquences. Ainsi, entre 0 et 0,7s -(partie gauche du spectre de la figure 7), la représentation spectrale du bruit respiratoire met en évidence une sibilance monophonique, tandis qu'entre 1,3s et 2,5s, cette représentation spectrale met en évidence une sibilance polyphonique (à trois fréquen- ces dans le spectre représenté). Un autre type de bruit adventice (ou râle) concerne les craquements qui sont des bruits adventices discontinus. La durée de ces bruits ne dépasse guère 20ms, de façon générale. On se réfère aux figures 4 et 5 pour décrire des crépitants fins (figure 4) et des gros crépitants (figure 5). Sur la figure 4, apparaissent des impulsions C1 à C6, à tendances sensiblement verticales, de fréquence maximale avoisinant 1 kHz. Ces événements temporellement brefs correspondent à des crépitants fins. Sur la figure 5, apparaissent des impulsions GC1 à GC8, de fréquence limitées à environ 600 Hz et de durée temporelle sensiblement plus grandes (avoisinant ms). A l'écoute, ces impu]sions correspondent typiquement à des crépitements. En se référant à la figure 9, le traitement dans le cadre de la présente invention commence par la réception des données échantillonnées, brutes, stockées à l'étape 100 (DATA l). Avantageusement, aux étapes 102 et 104, il est prévu de filtrer les bruits du battement de coeur. Dans ce but, un filtre passe-bas 102 laisse passer les très basses fréquences (de l'ordre de quelques Hz) tandis qu'un analyseur 104 repère la fréquence des battements de coeur et en reconstitue le signal. Ce signal est retranché à l'étape 124 du signal de donnses brutes DATA I. A l'étape 106, le signal représentatif du bruit respiratoire, contenant le cas échéant des bruits adventices (et sans bruits de battements de coeur) est filtré par un filtre passe-bande, préférentiellement entre 50 et 2000 Hz. A l'étape 108, un détecteur de signal ajuste le cycle respiratoire sur un cycle standard dont la durée est prédé- terminée, notamment en fonction des caractéristiques du patient (age, sexe, etc). Un tel ajustement permet avantageu sement de s'affranchir des changements de fréquences qui sont dues au durées d' inspirations et d' expirations qui sont généralement variables. On détecte ainsi un début d' inspira- tion DI, ainsi qu'une fin d' expiration FE, sur lesquels on reviendra plus loin. A l'étape 110, un compresseur/expandeur de dynamique ajuste le gain G en fonction du niveau local, avec une constante de temps choisie (préférentiellement de 0,1 à 0,5 secondes). Avantageusement, cette constante de temps est relativement courte, de manière à enrichir les spectres qui seront obtenus dans un traitement ultérieur. Cette fonction permet daccroî- tre ainsi la dynamique des petits signaux afin de faciliter l'analyse qualitative du signal. Elle permet en outre d'obtenir un effet de "zoom" sur les passages de faible amplitude, dans les signaux mesurés. D'un autre côté, si la constante de temps est choisie plus élevée, on obtiendra un signal spectral dont le contraste est plus élevé. C'est ainsi que dans une première analyse, il peut être choisi une constante de temps relativement courte, de manière à obtenir un spectre riche, tandis que dans une seconde étape de traitement (notamment lorsque les types de bruits adventices ont été repérés) une constante de temps plus longue peut être choisie de manière à nobtenir que des signaux prépondérants, représentatifs d'un bruit adventice particulier, dans les spectres obtenus. Après l'étape de modification du gain G. on récupère des données DATA II à l'étape 112, ces donnéss étant ainsi pré- traitées. En se référant à la figure 10, ces donnees pré-traitées sont stockées en mémoire du dispositif, en vue deffectuer une transformée temps-fréquence du type décrit dans la demande WOOO/00736 de la Demanderesse. Après cette étape de trans- formation 114,_le dispositif comporte, dans-une réalisation avantageuse, un module 120 de reconnaissance automatique des bruits adventices qui sont susceptibles d'être repérés dans les spectres obtenus après l'étape 114. Préférentiellement, le module 120 se présente sous la forme dun programme informatique stocké dans la mémoire morte du dispositif et qui peut être mise en oeuvre par le processeur, en vue de repérer les maxima dintensité: - en fonction du temps, et à fréquence constante pour repérer des craquements (gros crépitants ou crépitants fins); et - en fonction des fréquences, et à un temps constant, en vue de repérer des sibilances. Ainsi, le module 120 opère en balayant successivement les fréquences pour repérer les sibilances et en balayant le temps pour repérer les craquements. Dans une variante moins élaboree, les spectres obtenus à l'étape 114 peuvent être affichés sur l'écran du dispositif, tandis qu'un manipulateur, en visualisant les spectres à l'écran, détermine s'il s'agit de bruits adventices relatifs à une sibilance ou à des craquements. Le traitement se poursuit à l'étape 116, lorsque le spectre obtenu révèle la présence de sibilances. Préférentiellement, à l'étape 116, les étapes de pré-traitement de la figure 9 sont réitérées (flèche 122) sur des nouvelles données de bruits respiratoires, le cas échéant en utilisant une constante de temps plus grande à l'étape 110, et ce, afin de moyenner les spectres révélant la présence de sibilances, par exemple sur une moyenne de cinq spectres. Cette moyenne effectuée à l'étape 116 permet ainsi de lisser les spectres obtenus et repérer des plages de fréquences dans lesquelles évoluent les sibilances mesurées. Bien entendu, dans une variante moins élaborée, les sibilan- ces peuvent être repéréss sur un seul spectre obtenu à l-'-étape 114. Néanmoins, la moyenne des spectrogrammes permet d'atténuer les phénomènes non stationnaires, tandis que les phénomènes stationnaires (tels que les sibilances) sont affirmés. Par ailleurs, à l'étape 118 et lorsque des craquements (gros crépitants ou crépitants fins) sont repérés, les opérations de pré-traitement de la figure 9 peuvent être réitérés, par exemple, une seule fois, avec une constante de temps plus élevée, de manière à contraster le spectre obtenu à l'étape 114, le cas échéant. Dans ce cas, on recherchera à quantifier le nombre de phénomènes non stationnaires observés, par exemple le nombre de crépitants, leur hauteur en fréquence, leur largeur dans le temps, leur intensité, etc. La figure 6 représente la modélisation des sibilances qui apparaissent sur le spectre de la figure 3. Lorsque plusieurs spectres sont moyennés à l'étape 116, les phénomènes non stationnaires sont filtrés, tandis que seules les sibilances sont conservées. Ces sibilances sont "linéarisées" manuelle ment à partir d'un traitement graphique conventionnel. Dans une variante plus élaborée, un traitement statistique établit, en fonction du temps, des régressions linéaires des variations fréquentielles de ces sibilances, préférentielle ment selon six plages temporelles, comme on le verra ci- après. Avantageusement, à l'étape 108, en déterminant un instant de début d' inspiration DI et un instant de fin d' expiration FE, il est possible aussi de déterminer un instant de fin d' inspiration FI, ainsi qu'un instant de début d' expiration DE, puisqu'en se référant à la figure 3, lintensité des signaux détectés entre FI et DE présentent une diminution abrupte. Dans chaque plage temporelle DI-FI et DE-FE, le traitement statistique précité (par exemple un programme informatique capable de gérer statistiquement les données temps/fréquence calculées à l'étape114) établit une première régression linéaire Sll, S21, S31, S41, ainsi qu'une valeur seuil qui est fonction de l'écart type dans cette régression (par exemple un multiple de l'écart-type). Lorsque le traitement statist ique détecte une pluralité de points succes s if s qui sortent de la régression de façon significative (en fonction de la valeur seuil précitée), une seconde régression linéaire est calculée S12, S22, S32, S42. A cette régression linéaire est associée à nouveau une valeur seuil qui est fonction de l'écart-type dans cette régression linéaire. Le traitement se poursuit par le calcul dune troisième régression linéaire S13, S23, S33 et S43, lorsque des points successifs sortent significativement de la régression linéaire précédente. Bien entendu, les valeurs seuil précitées peuvent être différentes selon les première, seconde ou troisième régres sions linéaires. Typiquement, le praticien sait qu'au début dune inspiration ou dune expiration (Sll, S21, S31, S41), la fréquence dune sibilance varie brutalement dans le temps. Ensuite, cette fréquence se stabilise relativement dans le temps (plateaux S12, S22, S32 et S42). A la fin dune inspiration ou dune expiration (S13, S23, S33, S43), cette fréquence varie à nouveau brutalement en fonction du temps (décroît rapidement en général). Le traitement statistique permet avantageusement de repérer ces trois phases pour les différentes sibilances détectées. Dans l'exemple représenté sur la figure 6, la phase dinspi- ration présente une unique sibilance, avec trois phases nettes de début d' inspiration, de stabilisation en fréquences et de fin d' inspiration (avec décroissance de la fréquence de la sibilance). La phase d' expiration présente, quant à elle, trois sibilances, avec des décroissances de fréquences dans un premier temps, une stabilisation en fréquences ensuite et des décroissances en fréquences en fin dexpiration. Plus précisément, la phase d' expiration présente une unique sibilance polyphonique avec une sibilance dans la fréquence fondamentale -S-4- et deux sibilances-à des fréquences harmoni ques S2 et S3. - - - Une sibilance peut classiquement se décomposer selon une série de Fourier du type: S(t) = sin(mO.t) + EAi.sin(i.O.t) Dans cette expression, _0 est une fonction du temps. Dans l'exemple représenté sur la figure 6, cette fonction est linéaire puisque la modélisation de la variation fréquen- tielle des sibilances est préférentiellement linéaire dans l'exemple, avec des phases de croissance ou de décroissance de fréquences, sensiblement linéaires, et des phases o ces fréquences sont sensiblement constantes. Le traitement du dispositif selon l' invention évalue avanta geusement les coefficients de la variation linéaire de la fréquence dans chaque phase dinspiration ou dexpiration des sibilances. Ces paramètres de variation linéaire sont des données importantes pour le diagnostic du praticien en fonction de la pathologie du patient, comme on le verra plus loin. Pendant les phases relativement stables en fréquence Si2, il est préférentiellement prévu de moyenner les fréquences respectives des sibilances, en vue de stocker ces fréquences moyennes, tandis que les fréquences des autres phases Sil et Si2 sont paramétrées selon un modèle de variation linéaire. Le nombre de sibilances de fréquences fondamentales les plus basses (S1 et s4 dans l'exemple représenté) est stocké en tant que paramètre représentant le bruit adventice. Un autre paramètre important est le nombre d'harmoniques que comporte une sibilance polyphonique, ainsi que le rapport de leurs intensités (valeur moyenne de chaque paramètre Ai de la série de Fourier). Le traitement du dispositif selon l'inven- tion indique les-valeurs numériques de ces paramètres,-par exemple en les affichant sur un écran de visualisation du dispositif. Par ailleurs, il est prévu de mémoriser ces paramètres dans une mémoire morte du dispositif, en vue de constituer une base de données. A partir de ces paramètres, la carte son 1 peut coopérer avec le processeur et cette mémoire morte, en vue de reconstituer un signal acoustique qui comporte les paramètres calculés et stockés dans la base de donnses de la manière décrite ci-avant. Par exemple, il peut être prévu de stocker des données échantillonnées dun murmure vésiculaire normal, auxquelles se superpose un son dont les paramètres sont issus de la base de données précitée. Lors du stockage des paramètres dans la mémoire morte ROM du dispositif, cette mémoire étant rangée et structurée selon la base de données précitée, un jeu de paramètres stockés est représentatif d'une pathologie associée, et plus particuliè- rement d'un stade connu du praticien dans l'évolution de cette pathologie. On se réfère maintenant aux figures 7 et 8 pour décrire la modélisation des craquements (crépitants fins à la figure 7 et gros crépitants à la figure 8). A la fin de l'étape 118, il est prévu dans le dispositif un module de traitement capable de repérer les maxima en fréquences dans les intensités mesurées, pour chaque crépi- tant, ainsi qu'une largeur moyenne L du crépitant, qui correspond à une plage temporelle sur laquelle s'étend ce crépitant. Ainsi, chaque crépitant est modélisé selon sa hauteur H en fréquence, par rapport au murmure vésiculaire (bruit de fond à environ 300 Hz), et par la plage temporelle L sur laquelle s'étend ce crépitant et qui permet de le caractériser en termes de "gros crépitants" ou "crépitants fins". Le nombre de crépitants est avantageusement détecté, manuel- lement ou automatiquement. Le praticien peut, ici encore, établir un diagnostic à partir de ces données (nombre de crépitants dans un cycle respira- toire, largeur moyenne L des crépitants et hauteur en fréquences). De plus, les paramètres de ces crépitants (largeur L et hauteur H) peuvent être stockés et répertoriés dans une base de donnses en tant que ''crépitants fins" ou "gros crépi- tants". Préférentiellement, dans les rectangles de modélisation des crépitants qui sont représentés sur les figures 7 et 8, une intensité moyenne est attribuée à chaque crépitant et cette valeur moyenne est stockée avec les paramètres L et H dans la base de données. Inversement, en utilisant les paramètres stockés dans cette base de données, il est possible de recréer un bruit respi- ratoire comprenant des bruits adventices de type "crépitants" (paramétrés selon leur largeur, leur hauteur et leur nombre), superposés à un murmurevésiculaire normal et, le cas échéant, à des sibilances modélisées, si l'on souhaite écouter un bruit respiratoire complexe. Bien entendu, une autre appication particulièrement avanta geuse consiste à faire fonctionner le dispositif pour un patient à domicile, tandis que les paramètres extraits de la façon décrite ci-avant des bruits respiratoires mesurés (variation de fréquence des sibilances, rapport de l'inten- sité des harmoniques, largeur, hauteur et nombre de craque- ments) peuvent être transmis par une liaison de communication en réseau de type Internet à un poste de diagnostic. Le poste de diagnostic est alors équipé d'un module de traitement qui recompose le son ainsi paramétré, tandis que le praticien écoute ce son pour établir son diagnostic. Dans cette réalisation, la transmission par la liaison de communication est rapide puisque les données transmises (paramètres des bruits adventices) sont beaucoup moins nombreuses que des données de son non traité qui auraient été transmises pour l'écoute par le praticien. Dans une variante, le dispositif peut comparer les paramètres mesurés avec des paramètres stockés sur une base de données que comporte la mémoire du dispositif, tandis qu'un module d'alarme (par exemple un signal acoustique ou un signal visuel s'affichant à l'écran) est activé si cette comparaison révèle un stade avancé de la pathologie, correspondant, le cas échéant, à une crise. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas à la forme de réalisation décrite ci-avant à titre d'exemple; elle s'étend à d'autres variantes qui restent néanmoins définies dans le cadre des revendications ci-après. Revendications 1. Dispositif d' aide à l'analyse de bruits respiratoires, du type comprenant une mémoire de travail (2) capable de stocker des échantillons d'un signal représentant un bruit respira- toire, ainsi qu'un module de calcul (4,3) capable de coopérer avec la mémoire de travail pour effectuer une transformation du signal (114), en temps et en fréquences, caractérisé en ce qu'il comporte en outre des moyens (4,3,120) pour repérer, dans un signal transformé, au moins une composante relative à un bruit adventice (Si;Ci;GCi), et en ce que le module de calcul est agencé pour extraire du signal transformé un jeu deparamètres (Ai,wo;H,L) caracté risant ce bruit adventice. 2. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits moyens sont agencés pour repérer la composante représentant le bruit adventice dans une représentation (fig.3,fig.4,fig.5) en temps et en fréquences du signal transformé. 3. Dispositif selon la revendication 2, caractérisé en ce quil comporte un organe de saisie (92,93), tandis que les moyens pour repérer la composante sont manuels. 4. Dispositif selon l'une des revendications 1 et 2, carac- térisé en ce que le module de calcul est apte en outre à comparer (120) des valeurs dintensités successives du signal transformé, pour repérer ladite composante. 5. Dispositif selon la revendication 4, caractérisé en ce que le module de calcul (120) est agencé pour comparer les valeurs d'intensités en effectuant: - un balayage, en fréquences, des intensités, pour différents instants successifs, tandis que le bruit adventice à repérer est un ensemble de sibilances, et/ou - un balayage, en temps, des intensités, pour différentes fréquences, tandis que le bruit adventice à repérer est un ensemble de crégitants. 6. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les paramètres caractérisant un ensemble de crépitants comprennent le nombre de crépitants repérés, ainsi qu'un segment temporel tL) et, de préférence, une intensité moyenne dans ce segment temporel, pour chaque crépitant. 7. Dispositif selon la revendication 6, caractérisé en ce que les paramètres comprennent en outre une gamme de fréquences (H) sur laquelle s'étend chaque crépitant repéré. 8. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les paramètres caractérisant un ensemble de sibilances comprennent, pour chaque sibilance, une fréquence moyenne pendant une phase stable de la sibi lante (Si2), et au moins un coefficient de variation linéaire en fréquences, de début (Sil) et/ou de fin (Si3), de la sibilance. 9. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les paramètres caractérisant un ensemble de sibilances comprennent le nombre de sibilances fondamentales, de plus basses fréquences (S1,S4). 10. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les paramètres caractérisant un ensemble de sibilances comprennent, pour chaque sibilance fondamentale (S4) et ses sibilances harmoniques (S2,S3), le nombre de sibilances harmoniques, ainsi qu'un rapport moyen (Ai) entre les intensités de l'harmonique et les intensités de la fondamentale. 11. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le module de calcul est agencé en outre pour comparer lesdits paramètres avec des valeurs préenre - 2823660 gistrées dans une mémoire rangée (ROM) comprenant des données de jeux de paramètres, chaque jeu caractérisant au moins un bruit adventice, et én ce que le dispositif comporte en outre un module d'alerte propre à être activé ou non en fonction de la comparaison. 12. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que les paramètres caractérisant un bruit adventice sont successivement stockés dans une mémoire rangée (4). 13. Dispositif selon l'une des revendications 11 et 12, caractérisé en ce que la mémoire rangée (4) est structurée comme une base de données. 14. Dispositif selon la revendication 13, caractérisé en ce qu'il comporte en outre un module de télécommunication (MODEM) pour consulter à distance la base de données. 15. Support amovible destiné à coopérer avec un lecteur (5) d'un dispositif selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend des données de programme propres à être récupérées par la mémoire de travail (2) en vue diexciter le module de calcul (4,3) pour effectuer une transformation en temps et en fréquences dun signal représen- tant un bruit respiratoire, et extraire du signal transformé un jeu de paramètres (Ai,mo;H,L) caractérisant ce bruit respiratoire. 16. Support amovible selon la revendication 15, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des données préenregistrées de i paramètres (Ai,mo;H,L) caractérisant des bruits adventices, ainsi que des données de programme propres à étre récupérées par la mémoire de travail (2) en vue d' exciter le module de calcul (4,3) pour effectuer une comparaison entre les paramètres extraits du signal transforms et les paramètres