FR 3059223 A1 20180601 FR 1601672 A 20161125 1 DISPOSITIF POUR LA DETECTION ET LA CLASSIFICATION AUTOMATIQUE DE BIO-MARQUEURS DE TYPE OSCILLATIONS HAUTES FREQUENCES D'ORIGINE CEREBRALE. 1. Domaine de l'invention. L'invention se rapporte au domaine de la détection automatique d'ondes intracérébrales et plus particulièrement à la classification automatique des ondes enregistrées, par type, en vue de les utiliser en tant que bio-marqueurs. 2. Etat de l'art. Il est connu de catégoriser les ondes intracérébrales émises à des fréquences entre 40 et 500 Hz et captées par la mise en oeuvre de méthodes d'électro-encéphalogrammes, pour caractériser des troubles propres à des patients épileptiques. La publication scientifique « Classification of High Frequency Oscillations in Epileptic Intracerebral EEG » de Nisrine Jrad, Amar Kachenoura, Isabelle Merlet, Anca Nica, Christian Bénar et Fabrice Wendling, publiée en 2015 dans le cadre d'un projet porté par l'Agence Nationale pour la Recheche, organisme français, traite de la classification d'ondes intracérébrales en quatre sous-bandes distinctes. La méthode décrite dans ce document utilise des bandes d'énergie prédéfinies ainsi qu'une analyse par discriminant linéaire (LDA, acronyme du terme anglais « Linear Discriminant Analysis »). La publication scientifique « Gabor Transfor For Interictal High Frequency Oscillations Classification » de Nisrine Jrad, Amar Kachenoura, Isabelle Merlet et Fabrice Wendling, de l'Université de Rennes 1, également publiée en 2015, traite également de la classification automatique d'ondes intracérébrales, mettant en oeuvre des transformées de Gabor. Les méthodes décrites dans ces documents sont avantageuses mais il subsiste néanmoins des risques non négligeables de faux-positifs dans le cadre 3059223 2 d'applications d'aide au diagnostic de certaines pathologies, tel que, en particulier, l'épilepsie. Les patients épileptiques sont parfois sujets à de nombreuses crises. Celles-ci ont une incidence très défavorable sur leur quotidien et leur vie en société. 5 Il est ainsi parfois difficile, voire impossible, d'avoir des activités classiques, ou encore simplement d'exercer une profession. Certains patients ne répondent pas favorablement aux traitements médicamenteux existants et l'unique solution disponible en cas de troubles très envahissants réside dans le traitement chirurgical. Un tel traitement requiert l'ablation de certaines zones du cerveau. Or, pour que cela 10 soit avantageux et non préjudiciable au patient, il convient de cibler au mieux les parties susceptibles d'avoir à être retirées, tout en garantissant une amélioration de l'état du patient et non pas la survenue de problèmes autres, tels qu'une paralysie ou la perte de capacités diverses et variées (la parole, à titre d'exemple). L'intervention chirurgicale ne doit pas entraîner un déficit fonctionnel, mais 15 uniquement l'espacement ou la disparition des crises. La définition des zones dites pathologiques doit être améliorée. Bien évidemment, l'intérêt d'identifier des zones pathologiques en vue d'améliorer la santé de patients ne se limite pas aux seuls malades épileptiques mais existe réellement pour toute pathologie pour laquelle une intervention chirurgicale cérébrale sera bénéfique à l'état du patient. 20 Les opérations de détection et de classification des ondes intracérébrales constituant des marqueurs pathologiques sont donc d'une importance extrême tant il est important de pouvoir cibler l'ensemble des zones pathologiques, de ne pas agir sur une zone qui serait détectée comme étant pathologique sans l'être toutefois réellement. 25 Les techniques mises en oeuvre à ce jour présentent malheureusement encore des signaux comme étant interprétables en tant que bio-marqueurs, classiquement dénommés « faux positifs ». Les solutions existantes présentent donc des inconvénients. 3059223 3 3. Résumé de l'invention 5 L'invention permet de résoudre au moins une partie des inconvénients précités en proposant une méthode de détection automatique et de classification automatique d'ondes intracérébrales d'un patient aux fins d'identifier des zones cérébrales pathogènes et en vue d'un traitement ultérieur, notamment chirurgical. La méthode selon l'invention comprend une détection automatique de bio-marqueurs 10 de certaines pathologies ainsi qu'une classification automatique de ces bio-marqueurs de type oscillations hautes fréquences (encore appelées communément HFOs, de l'anglais « High Frequency Oscillations » et qui signifie « oscillations à hautes fréquences »). La méthode comprend une étape de réception de ces oscillations à hautes fréquences d'origine intracérébrale suivie d'étapes de 15 détection automatique de bio-marqueurs et de classification automatique des oscillations constituant ces bio-marqueurs. La méthode selon l'invention comprend une étape de traitement basée sur des transformées de Gabor et est caractérisée en ce qu'elle comprend : 20 - une décomposition du domaine de fréquences étudié en un nombre prédéterminé de sous-bandes aux fins de mettre en oeuvre des fonctions de Gabor dans chacune des sous-bandes pour la détermination et la classification des bio-marqueurs, et, 25 - une classification par une utilisation d'un classifieur de type « Support Vector Machine » non-linéaire. Avantageusement, la méthode selon l'invention comprend un nombre prédéterminé de sous-bandes égal à quatre et une classification en cinq types de 30 bio-marqueurs dont quatre correspondent aux sous-bandes précitées et un cinquième type correspond aux signaux éliminés lors du traitement et correspondant 3059223 4 à des « faux-positifs » tels que définis précédemment. L'invention propose également un dispositif pour la détection automatique et la classification automatique de bio-marqueurs de type oscillations 5 hautes fréquences comprenant un module de réception d'oscillations hautes fréquences d'origine intracérébrale et un module de classification des oscillations, le dispositif comprenant un détecteur automatique des bio-marqueurs parmi les oscillations hautes-fréquences reçues, une unité de classification automatique des bio-marqueurs précédemment détectés, l'unité de classification comprenant un 10 module adapté à un traitement basé sur des transformées de Gabor, le dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend en outre: - un module configuré pour mettre en oeuvre au moins un classifieur de type « Support Vector Machine » non-linéaire, - un module adapté à la décomposition des fréquences étudiées en un 15 nombre prédéterminé de sous-bandes aux fins de mettre en oeuvre des fonctions de Gabor dans chacune des sous-bandes pour la détermination des bio-marqueurs, et, - un classifieur de type SVM mettant en oeuvre une fonction radiale. Selon un mode de réalisation de l'invention, le dispositif met en oeuvre 20 des traitements spécifiques des signaux dans un nombre prédéterminé de sous-bandes égal à quatre et est adapté à une classification en cinq types de bio-marqueurs dont quatre correspondent aux sous-bandes précitées et un cinquième type correspond aux signaux éliminés lors des traitements dans ces quatre sous-bandes et correspondant à des « faux-positifs » tels que définis 25 précédemment. Il est à noter que le terme « bio-marqueur » prend ici la signification d'un marqueur électro-physiologique d'au moins une zone pathologique cérébrale, ce qui diffère du sens parfois donné au même terme dans le cas d'un marqueur biologique, 30 sanguin par exemple. 3059223 5 4. Liste des figures. 5 L'invention sera mieux comprise, et d'autres particularités et avantages apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre, la description faisant référence aux dessins annexés parmi lesquels : la figure 1 représente un dispositif de détection et de classification 10 d'évènements d'intérêts selon un mode particulier et non-limitatif de l'invention. la figure 2 est un diagramme représentant des étapes d'une méthode de détermination de bio-marqueurs pathologiques, et donc de zones cérébrales associées, à partir de la captation d'ondes intracérébrales d'un 15 individu, selon un mode particulier et non-limitatif de l'invention. 5. Description détaillée de modes de réalisation de l'invention. Sur la figure 1, les modules représentés sont des unités fonctionnelles, 20 qui correspondent ou non à des unités physiquement distinguables. Par exemple, ces modules ou certains d'entre eux sont regroupés dans un unique composant. A contrario, selon d'autres modes de réalisation, certains modules sont composés d'entités physiques séparées. 25 La figure 1 représente un dispositif ANALYZER selon un mode de réalisation particulier et non-limitatif de l'invention. Le dispositif ANALYZER de la figure 1 est adapté à la détection automatique et la classification automatique de bio -marqueurs de type oscillations hautes fréquences intracérébrales encore appelés communément "HFOs" (terme qui vient de l'acronyme anglais "High Frequency 30 Oscillations" et qui signifie "oscillations à hautes fréquences"). Ce dispositif 3059223 6 ANALYZER selon l'invention comprend pour ce faire un module REC de réception d'oscillations hautes fréquences HFOs d'origine intracérébrale, un module DET de détection des bio-marqueurs, et un module CLASS de classification automatique des oscillations HFOs reçues. Le module CLASS de classification comprend: 5 - un module DECOMP adapté à la décomposition des fréquences étudiées en un nombre n prédéterminé de sous-bandes aux fins de mettre en oeuvre des fonctions de Gabor dans chacune des sous-bandes pour la détermination des bio-marqueurs, et, - un module SVM configuré pour mettre en oeuvre au moins un classifieur de type « Support Vector Machine » non-linéaire et une fonction radiale. Il est entendu ici par « Support Vector Machine » un module séparateur à vaste marge, encore appelé machine à vecteurs de support. 15 Le dispositif ANALYZER comprend en outre un module interface de sortie OUTIF et un module de mémoire vive de stockage MEMB, lequel est adapté à l'enregistrement de données représentatives de signaux reçus par le module REC via des antennes ANT (encore appelées sondes ou électrodes), ainsi qu'une mémoire de stockage non-volatile appelée FLASH et non représentée sur la figure, 20 ainsi qu'un bus MBUS de communications internes, rapide et partagé par les modules REC, DET, CLASS, OUTIF et MEMB. Chacun des modules REC, DET, CLASS et OUTIF comprend une unité de contrôle interne CU (non représentée) classiquement constituée d'un ou 25 plusieurs microcontrôleurs, d'une mémoire vive volatile, d'une mémoire non-volatile, d'une ou plusieurs horloges internes, d'un circuit de remise à zéro, de circuits d'alimentation électrique des différents modules internes, ainsi que de toutes les fonctions usuelles utiles au fonctionnement d'une unité de contrôle et au traitement rapide des données, notamment par une ou plusieurs unités de calcul ou par des 30 ports d'entrées-sorties ou des multiplexeurs / démultiplexeurs. L'ensemble de ces éléments architecturaux n'étant pas décrit plus encore ici dans la mesure où leur 3059223 7 description n'est pas utile à la compréhension de l'invention par l'homme du métier. D'un point de vue structurel, le module REC est configuré pour recevoir des signaux en provenance des antennes ANT. Ces antennes comprennent 5 chacune une ou plusieurs électrodes ou sondes et sont adaptées à la réception d'ondes d'origine intracérébrale. Les antennes ANT sont adaptées à un positionnement sur la tête d'un individu de sorte à capter les émissions électromagnétiques et/ou électriques appelées en correspondances des ondes intracérébrales émises (représentatives de ces ondes). 10 Avantageusement, les antennes ANT sont configurées pour être externes. Selon une variante du mode de réalisation, les antennes ANT peuvent être des électrodes internes disposées dans le cerveau d'un individu, par le biais d'actes chirurgicaux. Le module REC est en outre configuré pour stocker des suites 15 de valeurs (données) représentatives des signaux reçus. Le stockage des données est organisé dans le module de mémoire vive MEMB, via le bus de communication interne MBUS. Le module DET est configuré pour lin? les données précédemment 20 stockées dans le module de mémoire MEMB pari le module REC et opérer sur celles-ci des traitements visant à déterminer des données représentatives d'évènements d'intérêt au sens physiologique parmi l'ensemble des données précédemment enregistrées. Ces données sont alors organisées dans des zones spécifiques du module de mémoire MEMB pour en faciliter un accès et un traitement 25 ultérieur par le module de classification CLASS. Le module de classification CLASS est configuré pour lire des données identifiées comme étant en correspondance d'évènements d'intérêts au sens physiologique et pour opérer sur celles-ci des traitements en vue de les classifier 30 parmi quatre sous-bandes "gamma" ou "y", "high-gamma" ou "H- y", "ripple" ou "Rs", "fast-ripple" ou "FRs" et un ensemble dénommé « artefact » et qui comprend des 3059223 8 évènements d'abord identifiés comme évènements d'intérêts mais finalement classifiés comme artefacts au sens de l'analyse physiologique du sujet observé (de l'individu dont sont observées les émissions d'ondes intracérébrales). Le module de classification CLASS comprend un module DECOMP, spécifiquement adapté à des 5 opérations et traitements sur les données identifiées comme évènements d'intérêt, en vue de les soumettre au traitement d'un classifieur de type SVM (Support Vector Machine) qui opère une classification finale parmi les cinq ensembles ou classes précités. Les données ainsi classifiées sont stockées dans le module de mémoire MEMB et leur stockage est organisé pour faciliter leur lecture par le module 10 interface de sortie OUTIF. Le module interface de sortie OUTIF comprend un dispositif d'affichage interne pour représenter des zones intracérébrales alors identifiées comme étant la source d'évènements d'intérêts au sens physiologique. Avantageusement, des 15 moyens de corrélation des signaux reçus avec une représentation de la morphologie cérébrale de l'individu observé permet une localisation de ces zones, dites zones pathogènes, sous la forme de points, d'ensembles de points ou de réseaux de zones. Le module OUTIF comprend en outre une interface de sortie numérique pour lire des résultats d'analyse organisés dans le module mémoire MEMB, après 20 traitement par le module de classification CLASS et adaptés à établir des correspondances entre des bio-marqueurs et des zones du cerveau de l'individu observé en termes de localisation (suivant des axes x, y et z d'un repère orthonormé, à titre d'exemple). 25 Avantageusement, et en d'autres termes, le dispositif ANALYZER permet la détection automatique de profils d'ondes intracérébrales HFOs interprétables au sens médical comme des évènements dits "évènements d'intérêt". Astucieusement la classification réalisée automatiquement par le dispositif ANALYZER répartit l'ensemble des évènements d'intérêt en cinq classes distinctes 30 respectivement dénommées "gamma" ou "y", "high-gamma" ou "H- y", "ripple" ou "Rs", "fast-ripple" ou "FRs" et "artefacts", permettant avantageusement, en séparant 3059223 9 ainsi des bio-marqueurs réels de bio-marqueurs de type « faux positifs », d'identifier des zones incriminées du cerveau de patients présentant des pathologies particulières et ne répondant pas aux différents traitements médicamenteux. L'accroissement des performances en termes de détection des zones cérébrales en 5 cause permet d'opérer ensuite des actes de chirurgie visant à retirer les zones cérébrales responsables des pathologies, telles que, à titre d'exemple, de l'épilepsie et des crises bien connues du patient épileptique. Ainsi, les risques de ne pas identifier des zones cérébrales associées aux pathologies sont réduits et les risques de détections d'évènements d'intérêt de type "faux positif" qui pourraient inciter à 10 agir sur des zones n'étant pas réellement en cause, le sont aussi. Selon le mode de réalisation préféré de l'invention, des électrodes ANT sont couplées au module de réception REC et sont en nombre suffisamment conséquent pour couvrir l'essentiel de la surface de la tête d'un patient. Selon une 15 variante, le nombre est plus réduit, mais les électrodes sont placées en profondeurs, ce qui requiert une ou plusieurs interventions chirurgicales et confère un caractère invasif à la réception des HFOs. Le module REC, associé aux électrodes ANT, permet la captation des 20 ondes sur des durées pouvant être réduites à quelques millisecondes ou quelques dizaines de millisecondes, sous forme de signaux transitoires, non-stationnaires. Avantageusement, l'utilisation des transformées de Gabor couplée à un apprentissage de la durée moyenne de chaque type d'évènement d'intérêt (chaque 25 classe) et de l'exploitation conjuguée de ratio d'énergie permet de caractériser de façon plus performante les évènements d'intérêt représentatifs de zones cérébrales responsables de troubles pathologiques plus ou moins importants. Astucieusement, l'usage des transformées de Gabor a été optimisé pour 30 une application sur les bandes fréquentielles physiologiques qui correspondent aux classes précitées "gamma" (ou "y"), "high-gamma" (ou "H-y"), "ripple" (ou "Rs"), 305 922 3 10 "fast-ripple" (ou "FRs") et "artefacts". La classe gamma correspond à une bande de fréquence d'émission des ondes intracérébrales allant de 30 à 80 Hz. La classe high-gamma correspond à 5 une bande supérieure de 80 à 120 Hz. La classe Rs quant à elle correspond à fréquences d'émission entre 120 et 250 Hz. Enfin la classe FRs correspond aux fréquences encore supérieures comprises entre 250 et 600 Hz. Cette optimisation, astucieusement couplée à un seuil prédéterminé de durée d'évènement de quelques millisecondes (6,5 ms, par exemple) permet une bonne identification des 10 évènements à classifier dans la classe "artefacts" et accroît l'efficacité de la méthode selon l'art antérieur. En d'autres termes, l'utilisation ajustée des fonctions de Gabor offre une meilleure modélisation des fonctions temps / fréquence des quatre classes d'ondes 15 intracérébrales "gamma" (ou "y"), "high-gamma" (ou "H-y"), "ripple" (ou "Rs"), "fast-ripple" (ou "FRs") et l'utilisation d'un nouveau vecteur de caractérisation représentatif à la fois de ratio d'énergie et d'une durée d'évènement d'intérêt permet, par leur combinaison astucieuse, la création d'un facteur discriminant fort. 20 Avantageusement, la méthode mise en oeuvre dans le dispositif selon l'invention est simple à implémenter et est rapide en termes de temps d'exécution Avantageusement et selon la méthode précitée, mise en oeuvre dans le dispositif ANALYZER selon l'invention, toute onde intracérébrale ou somme d'ondes intracérébrales détectée avec une forte énergie dans l'une des bandes gamma" (ou 25 "y"), "high-gamma" (ou "H-y"), "ripple" (ou "Rs"), "fast-ripple" (ou "FRs") est détecté comme un évènement d'intérêt. Ensuite, et pour chaque évènement d'intérêt ainsi détecté, un vecteur caractéristique représentatif à la fois d'un ratio d'énergie de l'évènement, et de la durée de détection de cet évènement, est calculé. 30 Il est considéré qu'un évènement de rang m parmi une somme de M évènements détectés se caractérise par sa longueur Dtm qui sépare la limite 3059223 11 temporelle d'établissement de l'évènement et la limite temporelle de disparition de l'évènement et peut s'écrire sous la forme (xm(t), ym) ou xm est l'évènement de rang m et ym, la classe à laquelle l'évènement xm(t) est associé. Ainsi, yn, appartient à l'ensemble {"gamma", "high-gamma", "ripple", 5 "fast-ripple", "artefacts"}. Les modules de détection DET et de classification CLASS opèrent successivement en deux étapes essentielles. La première étape, dite 'étape de détection' est opérée par le module DET, et consiste en une détection d'une 10 augmentation d'énergie sensible dans l'une quelconque des bandes de fréquences "gamma", "high-gamma", "ripple" ou "fast-ripple". La seconde étape, dite 'étape de classification', est opérée par le module CLASS, à partir de caractéristiques de signaux extraites des sélections précédentes, en vue de catégoriser les ondes cérébrales détectées et d'éliminer les évènements d'intérêt non réellement 15 représentatifs d'une activité dont l'origine prend source dans une zone cérébrale activée du fait d'une pathologie. Contrairement aux méthodes de classification existantes des ondes intracérébrales qui utilisent des méthodes mettant en oeuvre des transformations du domaine temporel vers le domaine fréquentiel, la méthode selon l'invention utilise 20 une transformée de Gabor mise en oeuvre dans le module DECOMP. La transformée de Gabor utilisée peut se définir comme une enveloppe Gaussienne modulée par une sinusoïde sous sa forme complexe. En pratique, la transformée de Gabor est astucieusement utilisée pour décomposer les signaux bruts en provenance des électrodes ANT en contributions 25 respectives dans les bandes de fréquences correspondant aux classes "gamma", "high-gamma", "ripple" ou "fast-ripple". Avantageusement, un paramétrage de ces transformées de Gabor a pu être déterminé de sorte que la classification qui en découle soit en bonne correspondance des paramètres physiologiques qui sont classiquement observés. Une fois les signaux bruts en provenance des électrodes 30 ANT ainsi décomposés en contributions respectives dans les quatre bandes "gamma", "high-gamma", "ripple" ou "fast-ripple", des ratios d'énergie sont 3059223 12 déterminés pour chacune des sous-bandes, selon, par exemple, un calcul de valeur RMS (de l'acronyme anglais "Root Means Square" et qui «valeur efficace de la moyenne quadratique » ). Une fois les ratios d'énergie déterminés, une détermination d'un facteur (ou seuil) X est réalisée, afin d'opérer comme un 5 discriminant d'évènements d'intérêt et de fausses détections. Astucieusement et selon l'invention, X est un pourcentage d'une fonction de distribution RMS cumulée, déterminée de façon empirique. Aussi, des évènements détectés d'amplitude inférieure au facteur X et d'une durée supérieure à 6,5 ms, sont considérés comme évènements d'intérêt, alors que des évènements détectés selon le même principe, mais d'une durée de 5ms par exemple, sont considérés comme un sous-ensemble d'un évènement plus long. A ce stade du traitement des ondes "natives" (ou "brutes"), il est donc possible de catégoriser les évènements détectés en cinq classes qui sont "gamma", "high-gamma", "ripple", "fast-ripple" ou "artefact" et de les utiliser ensuite comme donnée d'entrée d'un module de classification mettant en 15 oeuvre un classifieur de type RBF-SVM (de l'acronyme anglais Radial Basis Function Support Vector Machine" et qui signifie « séparateur à vaste marge mettant en oeuvre une fonction à base radiale »). En d'autres termes encore, le dispositif ANALYZER reçoit des signaux 20 représentatifs d'ondes intracérébrales par l'intermédiaire d'une ou plusieurs antennes ANT et décompose les signaux reçus en signaux classifiés dans quatre sous-bandes (gamma, high-gamme, ripple et fast-ripple) qui constituent des gammes de fréquences caractérisant des ondes intracérébrales, en utilisant des transformées de Gabor. 25 Afin d'opérer cette classification, le dispositif ANALYZER opère de la façon suivante : i) Chacune des gammes de fréquences précitées dont la définition à un 30 sens en termes de représentation d'évènements physiologiques est définie par ses limites fmin(j) et fmax(j) . La bande de 3059223 13 fréquence peut être notée sous la forme [fmin(j), fmax(j)] où j représente la bande parmi l'ensemble {y, H-y, Rs, FRs }. ii) Il est déterminé, pour chacune des gammes de fréquences, une 5 fréquence centrale fo(j) qui centre une transformée de Fourier de la Gaussiène modulée à effectuer, telle que fo (j) fnlinU)+fmax(i), soit la moyenne de fmin(j) et fmax(j). 2 iii) Il est ensuite déterminé une valeur cy(i) qui est déterminée en considérant que 99,73% des valeurs définies par une distribution Gaussienne sont comprises dans les trois déviations standards en partant de la médiane, ce qui revient à dire que 99,73% des valeurs sont comprises dans l'intervalle : f 3 \ [fo(i) 2n.c7(j)), fo(i))] 2n-a(j) 15 En s'appuyant sur cette propriété, G(j) est défini tel que : a(i) = 3/BI3n-, où BP = fmax(j) - fmin(j) 20 Les valeurs respectives de fo(j) et cs(j) pour chacune des sous-bandes sont alors : Sous-bande (j) fo(j) (Hz) u(i) Y 55 3/(5077) H-y 100 3 / (4077) Rs 185 3 / (13077) Frs 425 3 / (35070 Les fonctions de Gabor mises en oeuvre sont définies sur la base des valeurs ci-avant et permettent de décomposer les signaux représentatifs d'ondes 3059223 14 intracérébrales reçues par l'intermédiaire des antennes ANT en contributions respectivement associées à chacune des quatre sous-bande j. La figure 2 est un diagramme qui représente des étapes d'une méthode 5 de détermination de bio-marqueurs à partir de la réception d'ondes intracérébrales d'un individu, par le biais d'antennes disposées sur et/ou autour de sa tête. A l'étape SO, le dispositif ANALYZER a été initialisé et l'ensemble de ses 10 modules sont configurés dans un mode opérationnel nominal adapté à traiter des signaux électriques en provenances de antennes ANT (électrodes ou sondes) et à les traiter successivement par les différents modules REC, DET, CLASS et OUTIF, ainsi que par les modules connexes qu'ils utilisent (par exemple le module de mémoire MEMB qui comprend plusieurs zones de stockage de données 15 représentatives de signaux, à différentes étapes des traitements). A l'étape SI, le module DET opère, conjointement avec le module DECOMP du module CLASS, et parmi l'ensemble des signaux reçus en provenance d'une ou plusieurs antennes ANT, une détection d'évènements d'intérêts au sens 20 pathologique. Avantageusement, le module DET combiné avec le module DECOMP met en oeuvre des fonctions de Gabor définies tel que : t2 e 20.2 e j2irfo t Où fo est le centre de la Gaussienne modulée, et 0-.0 est un paramètre d'échelle définissant sa précision. La transformée de Fourier de g (t; fo, a) est une fonction Gaussienne centrée sur 30 ayant une largeur de bande inversement proportionnelle à a . ) 1 25 27r 3059223 15 Ainsi, une transformée de Gabor des signaux reçus par le module REC, en provenance des antennes ANT, constitue une opération de convolution entre les signaux reçus et la fonction de Gabor précédemment définie. Celle-ci peut être exprimée comme suit : 5 f0, s(t) 0-; fo, (i)g(t - Avantageusement, et bien que l'opération de convolution s'applique de 10 moins l'infini à l'infini, l'intervalle d'application de la transformée de Gabor est ainsi défini par l'enveloppe Gaussienne. Les fonctions de Gabor opérées permettent avantageusement de définir la contribution des signaux reçus pour chacune des bandes de fréquence étudiées, 15 et donc des classes, ayant alors un sens au sens physiologique, s'agissant de signaux représentatifs d'ondes d'origine intracérébrale. Pour chacune des bandes j, les paramètres fo(j) et cs(j) sont donc définis pour que la détermination de la contribution des signaux dans chacune de 20 ces bandes ait un sens en termes de représentation de bio-marqueurs. Une fois les contributions ainsi déterminées, un quantum d'énergie propre à chacune des sous-bandes est déterminé sur une fenêtre rectangulaire de largeur N, notée WN(t), tel que la valeur efficace de l'énergie soit : 25 3059223 16 La détection est réalisée en considérant la valeur efficace de l'énergie totale sur l'ensemble des bandes de fréquence qui peut s'écrire : EU) (t) 2 (C (i; fo(i) (i))) WN - t) 5 Une fonction de distribution cumulative CDF (de l'acronyme anglais « Cumulative Distribution Function ») est calculée et un facteur seuil X est déterminé en pourcentage de la valeur CDF pour opérer comme discriminant entre les évènements d'intérêts et les « faux positifs ». Des segments de calcul sont déterminés pour une valeur efficace de l'énergie supérieure à X et pour lesquels la durée de l'évènement excède 6,5 ms entre l'instant d'établissement et l'instant de disparition. 15 A l'étape S2, le module CLASS met en oeuvre, à partir de la classification précédemment réalisée à l'étape S1, d'évènements d'intérêts répertoriés dans les cinq catégories "gamma" ou "y", "high-gamma" ou "H- y", "ripple" ou "Rs", "fast-ripple" ou "FRs" et "artefacts", une classification RBS-SVM. Ainsi les évènements d'intérêts sont triés par une méthode SVM mettant en oeuvre une 20 fonction radiale. Ainsi, et finalement, un vecteur de catégorisation est défini selon cinq caractéristiques qui sont l'énergie dans chacun des sous bandes "gamma" ou "y", "high-gamma" ou "H- y", "ripple" ou "Rs", "fast-ripple" ou "FRs", et la durée de 25 l'évènement mesurée entre l'instant d'établissement et l'instant de disparition. Un ratio d'énergie est introduit comme caractéristique d'un vecteur du classifieur SVM, qui peut être écrit, pour un mième évènement et dans une sous bande j : 3059223 17 ) = Où A est un intervalle de fréquence qui maximise la séparation des cinq classes d'évènements d'intérêt détectés. 5 Il en résulte qu'une nouvelle caractéristique d'un vecteur du module SVM est astucieusement : [e (An (FR t' (FR (A f) At fr 10 A l'étape S3, le module interface de sortie OUTIF opère une représentation des bio-marqueurs ou de zones intracérébrales étant directement liées aux évènements à ces bio-marqueurs. Cette représentation est faite, à titre d'exemple sur un écran et à partir d'un système capable de localiser les zones par 15 couplage des signaux reçus avec des informations représentatives de la position des antennes ANT sur l'individu et de la morphologie de l'individu. Un tel mode de représentation peut utiliser, par exemple, des méthodes d'imagerie médicale usuelle. Selon le mode de réalisation, le module d'interface OUTIF opère en 20 continu, et au fil des traitements, une délivrance de signaux numériques ou analogiques codant les bio-marqueurs détectés selon un protocole prédéterminé, et qui permet en outre un traitement ultérieur ou une analyse ultérieure, par le biais d'un équipement distant connecté à cette interface. 25 L'ensemble des fonctionnalités et éléments de l'interface OUTIF sont classiques et ne requièrent pas d'être décrits plus en détails dans la mesure où ils ne sont pas utiles à la compréhension de la présente invention. 3059223 18 Astucieusement, l'utilisation conjuguée de fonctions de Gabor, d'un classifieur de type RBF-SVM en considération de ratios d'énergie et de durée d'évènements d'intérêts permet d'accroître sensiblement la performance d'identification de bio-marqueurs représentatifs de zones en cause dans des 5 pathologies cérébrales, telles que, à titre d'exemple, l'épilepsie. La vitesse de traitement est également accrue par rapport aux méthodes selon l'art antérieur. Avantageusement, l'optimisation de la performance de la méthode et du dispositif mettant en oeuvre la méthode selon l'invention, est directement liée aux paramètres X et Af définis. L'invention ne se limite pas au seul mode de réalisation décrit, mais à toute méthode d'identification de bio-marqueurs pathologiques, à partir de signaux représentatifs d'ondes intracérébrales d'un individu, reçus à partir d'antennes ou de 15 sondes, classifiés en classes d'intérêts et d'artefacts, et mettant en oeuvre des transformées de Gabor, des ratios d'énergie ainsi que la durée des évènements détectés. REVENDICATIONS1. Dispositif pour la détection automatique et la classification automatique de bio-marqueurs de type oscillations hautes-fréquences comprenant un module de réception d'oscillations hautes-fréquences d'origine intracérébrale et un module de classification automatique desdites oscillations, ledit dispositif comprenant un détecteur automatique desdits bio-marqueurs parmi lesdites oscillations hautes-fréquences reçues, une unité de classification automatique desdits bio-marqueurs précédemment détectés, ladite unité de classification comprenant un module adapté à un traitement basé sur des 15 transformées de Gabor, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend en outre: - un module adapté à la décomposition des fréquences étudiées en un nombre prédéterminé de sous-bandes aux fins de mettre en oeuvre des fonctions de Gabor dans chacune desdites sous-bandes pour la détermination desdits 20 bio-marqueurs, - un module configuré pour mettre en oeuvre au moins un classifieur de type « Support Vector Machine » non-linéaire mettant en oeuvre une fonction à base radiale. 25 2. Dispositif pour la détection automatique et la classification automatique de bio-marqueurs selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit nombre prédéterminé de sous-bandes est égal à cinq. 3. Méthode de détection automatique et de classification automatique de 30 bio-marqueurs de type oscillations hautes-fréquences comprenant une réception d'oscillations hautes-fréquences d'origine intracérébrale et une 3059223 20 classification automatique desdites oscillations, la méthode comprenant une étape de détection automatique desdits bio-marqueurs parmi lesdites oscillations hautes-fréquences reçues, une étape de classification automatique desdits bio-marqueurs précédemment détectés, ladite étape de 5 classification comprenant un traitement basé sur des transformées de Gabor, ladite méthode étant caractérisée en ce qu'il comprend en outre: - une décomposition des fréquences étudiées en un nombre prédéterminé d'éléments classifiés dans des sous-bandes aux fins de mettre en oeuvre des fonctions de Gabor dans chacune desdites sous-bandes pour la détermination desdits bio-marqueurs, et, - une classification de type « Support Vector Machine » non-linéaire mettant en oeuvre une fonction à base radiale. 15