Brevet FR3048174A1 (20170901)
REVENDICATIONS1. Procédé de détection automatique d'éléments d'intérêt dans des signaux électrophysiologiques comprenant les étapes selon lesquelles : on fournit des signaux électrophysiologiques ; on réalise une représentation temps-fréquence blanchie desdits signaux électrophysiologiques ; on établit un seuil ; on applique ce seuil à la représentation temps-fréquence blanchie ; et on détecte, dans la représentation temps-fréquence blanchie, des maxima locaux qui sont supérieurs ou égaux au seuil appliqué.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1, caractérisé en 15 ce que les signaux électrophysiologiques sont des signaux intracrâniens.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les signaux intracrâniens sont des signaux stéréo-20 électroencéphalographiques.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 1, 2 ou 3, caractérisé en ce .que les éléments d'intérêt sont des oscillations basses et hautes fréquences et des pointes. 25\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour la réalisation de la représentation temps-fréquence blanchie, on applique une transformée en ondelettes continue. 30 3048174 21\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que la transformée en ondelettes continue est calculée à partir de la formule suivante : +DC Tf(b. a) = (t)L, (1- V a (1 -oc dans laquelle f est le signal électrophysiologique, T est la transformée en ondelettes continue, lir est l'ondelette, a le facteur de dilatation, b le facteur de translation et t est le temps.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 5 ou 6, caractérisé en ce que l'ondelette choisie est une ondelette de dérivée gaussienne (DoG), analytique et son expression dans le domaine fréquentiel est la suivante : pour pour f dans laquelle f est la fréquence, n est l'ordre de la dérivée et i est la transformée de Fourier de 20 l'ondelette.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 5 à 7, caractérisé en ce que, pour la réalisation de la représentation temps-fréquence blanchie, on calcule le 25 module au carré des coefficients d'ondelettes après avoir normalisé leurs parties réelle et imaginaire, le facteur de normalisation étant calculé pour chaque fréquence en ajustant un modèle de bruit gaussien sur la partie centrale de l'histogramme des coefficients réels. dt 5 10 30 3048174 22\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le seuil est défini par la formule suivante : 5 -x IFDR(x) H ( )\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de détermination de l'étendue temporelle et fréquentielle des maxima locaux. 15\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de classification des éléments d'intérêt en tant que transitoire ou oscillation.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de visualisation des éléments d'intérêts.\n<CLM>\1\tDétecteur pour la détection automatique d'éléments d'intérêt dans des signaux électrophysiologiques, caractérisé en ce qu'il est implémenté dans un logiciel sous la forme d'un module d'extension, pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes. 3048174 23\n<CLM>\1\tDétecteur selon la revendication 13, caractérisé en ce qu'il comporte un classifieur.\n<CLM>\1\tUtilisation d'un détecteur selon l'une des 5 revendications 13 ou 14, pour la détection automatique d'éléments d'intérêts dans des signaux électrophysiologiques de patients épileptiques.