FR 2665831 A1 19920221 FR 9010416 A 19900817 PROCEDE ET DISPOSITIF D'AIDE AU DIAGNOSTIC PAR ANALYSE DES BRUITS DU COEUR La présente invention se rapporte aux procédés qui permettent d'aider au diagnostic des maladies cardiaques par analyse des bruits du coeur. Elle concerne également les dispositifs qui permettent de mettre en oeuvre ce procédé. L'écoute des bruits du coeur, notamment avec un stéthoscope, est depuis longtemps une méthode qui permet au praticien de diagnostiquer un certain nombre d'affections cardiaques. Une longue pratique a permis aux spécialistes d'affiner ce procédé de manière particulièrement remarquable. On connaît par exemple le "Précis de phonomécanographie" publié par Raymond Carré et Richard Amoretti aux Editions Médicales Spécia, ref. ISBN 2-901495-02-8. La consultation de ce manuel montre que, lorsque les bruits du coeur ont été identifiés avec certitude, on peut établir un diagnostic sûr et précis par une méthode tout à fait systématique. On constate malheureusement en même temps que la difficulté se trouve justement dans l'identification de ces bruits cardiaques.A titre d'exemple la description d'un bruit cardiaque comme étant un "souffle mésosystolique d'obstruction latérale gauche" n'est pas du tout parlante, et il en est de même pour pratiquement tous les autres bruits cardiaques. Seule une longue expérience permet au praticien de former son oreille pour qualifier ainsi les bruits qu'il entend à l'auscultation et les faire rentrer dans une classification reconnue par tous les spécialistes. ll existe heureusement des enregistrements de bruits cardiaques typiques classés en référence à leur appellation et qui permettent un entraînement systématique sans avoir besoin d'une collection de patients à écouter les uns après les autres. On citera par exemple les cassettes éditées par la société 3M SANTE intitulées "Principes de base de l'auscultation cardiaque" et ayant pour auteur Littmann. Même avec ces facilités l'entraînement est long et fastidieux et dépend en outre des aptitudes personnelles du praticien, qui peut s'engager dans la voie d'une telle spécialisation sans avoir la certitude d'arriver à des résultats vraiment convenables. En outre le généraliste a toutes les chances de ne pas détecter une pathologie rare. Dans ces conditions, devant l'apparition des échocardiographes à ultrasons, qui présentaient l'avantage de donner une image des différentes parties du coeur selon toutes les coupes voulues, l'auscultation auriculaire par l'oreille a cédé rapidement la place à la visualisation à l'aide de ces appareils et si cette technique nn'est pas encore perdue, puisqu'il reste des praticiens relativement âgés encore expérimentés, elle n'est plus guère enseignée et l'expérience accumulée risque de disparaître faute de transmission. Toutefois les échocardiographes sont des appareils relativement chers qui doivent être mis en oeuvre par du personnel spécialisé. ll n'est donc pas possible de les utiliser systématiquement et encore moins de s'en servir pour faire du dépistage ni même du diagnostic précoce. Pour pallier ces inconvénients, l'invention propose un procédé d'aide aux diagnostics par analyse du coeur dans lequel on convertit les bruits du coeur en signaux électriques que l'on analyse ensuite, principalement caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes - détection énergétique pour déterminer d'une part les paramètres primaires objectifs des signaux, et d'autre part les paramètres qualitatifs de ces signaux - classification symbolique de ces paramètres qualitatifs - analyse des paramètres primaires objectifs et des paramètres ainsi classifiés par un système expert pour délivrer un diagnostic. D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront clairement dans la description suivante faite en regard de la figure annexée qui représente un schéma-bloc d'un dispositif selon l'invention. Le dispositif dont le schéma-bloc est représenté sur la figure annexée comprend un capteur acoustique 101 qui est destiné à être appliqué sur le patient au niveau des points d'auscultation cardiaque. Ce capteur peut être un microphone spécialisé pour cet usage, tel que ceux qui sont fabriqués par la société Siemens, mais on utilisera avantageusement des hydrophones habituellement utilisés dans les sonars passifs, tels que ceux destinés aux bouées sous-marines construits par la société Thomson-Sintra ASM. Ces derniers dispositifs ont donné des résultats excellents. Les signaux provenant du capteur 101 sont traités dans un dispositif 102 de manière classique par amplification et filtrage. lls sont ensuite échantillonnés et numérisés dans un convertisseur analogique-numérique 103 dont la fréquence d'échantillonnage, à laquelle est liée la fréquence de coupure des filtres du circuit 102, ne descendra pas au-dessous de celle correspondant à la fréquence de coupure haute d'un stéthoscope classique. On prendra avantageusement une fréquence plus élevée pour affiner les résultats des mesures. Des essais ont montré que les résultats obtenus devenaient meilleurs au fur et à mesure qu'on augmentait la fréquence d'échantillonnage, pour se stabiliser vers 10KHz. Le signal ainsi numérisé est alors traité pour obtenir une détection selon deux grandes modalités différentes. Une première modalité, utilisée en permanence dans un module 104, consiste à effectuer une détection énergétique qui permet la comparaison de l'énergie du signal pendant des temps courts à l'énergie pendant des temps longs, ce qu'on peut assimiler à une mesure instantanée du rapport signal/bruit. Cette détection peut s'effectuer de différentes manières, par exemple par une analyse statistique classique à base de moyennes glissantes et d'analyse de la variance du signal. Elle peut aussi s'effectuer selon d'autres techniques, telles que la transformée de Wigner-Ville ou l'analyse par ondelettes. La transformée de Wigner-Ville a donné des résultats très intéressants, mais elle présente l'inconvénient d'être bidimensionnelle, ce qui impose de traiter les résultats obtenus comme une analyse d'images. L'analyse par ondelettes a donné les meilleurs résultats par rapport aux difficultés de traitement ultérieurs. Cette détection énergétique permet d'une part d'obtenir des paramètres primaires objectifs sur les phénomènes recueillis par le capteur 101. Ces paramètres objectifs sont les instants de début et de fin de ces phénomènes, ainsi que la mesure de leur niveau, qui est quantifiée. On obtient d'autre part une série de paramètres qui sont directement reliés à la nature qualitative des sons recueillis et qu'il convient ensuite de classifier. Une détection complémentaire plus fine peut également se faire dans un module 105 par rupture de modèle. Ce traitement ne s'effectue pas en permanence, car il nécessite un temps de calcul relativement long alors que la détection énergétique peut se faire en temps quasi réel, et les renseignements obtenus par cette analyse par rupture de modèle ne sont pas requis en permanence. Cette analyse par rupture de modèle s'effectuera de préférence en utilisant un système autorêgressif, connu aussi sous le nom de prédictif. On pourra aussi utiliser selon les circonstances d'autres systèmes tels que le système autorégressif à moyenne adaptée connu sous le nom ARMA, ou l'analyse multi-impulsionnelle, ou encore l'analyse ceptrale. Les paramètres de nature qualitative obtenus par la détection énergétique sont ensuite classifiés dans un dispositif 106 selon un ensemble de symboles qui correspondent aux différents sont traités dans le dispositif 104. On connaît différentes techniques permettant d'obtenir ce résultat. Parmi celles-ci les plus intéressantes sont celles connues sous le nom de techniques neuromimétiques. Elles consistent essentiellement à utiliser un circuit choisi parmi les différents réseaux de neurones connus. Comme on le sait, les réseaux de neurones font de l'apprentissage en classifiant les différent signaux appliqués à leur entrée. Dans le cas présent on utilise l'apprentissage supervisé, qui consiste à appliquer à l'entrée un signal représentatif des symboles et à définir une fonction de coût qui par application d'un algorithme de minimisation permet d'obtenir sur la sortie la classification (symbole) souhaitée. Un système envisageable est connu sous le nom d'algorithme de rétropropagation du gradient. En ltoccurrence, comme on l'a exposé plus haut, les différents bruits à classifier sont déjà disponibles sur des enregistrements et il suffit de remplacer le capteur 101 par un lecteur de l'enregistrement, et de procéder à l'apprentissage du réseau de neurones jusqu'à obtenir les réponses souhaitées à la sortie de ce réseau.Cette phase constitue la caractéristique principale de l'invention, puisqu'elle permet de mettre automatiquement en correspondance des bruits cardiaques avec des signaux classifiés, ce qui correspond à simuler tout l'apprentissage du médecin, chose qu'on ne saura pas faire de manière expertisée. Outre les réseaux neuromimétiques, on peut aussi utiliser d'autres techniques de classification telles que l'analyse factorielle discriminante, l'analyse hiérarchique, ou l'analyse des correspondances. Les paramètres obtenus par rupture de modèle sont eux aussi traités dans un réseau neuronal 116, représenté pour la commodité de manière séparée sur la figure, mais qui pourra être le même que le réseau 106, étant bien entendu qu'on peut reconfigurer un tel réseau selon les besoins. Les données ainsi classifiées sont alors appliquées à un système expert 107 qui reçoit par ailleurs directement les paramètres objectifs du module 104, ainsi que les données classifiées et les paramètres objectifs du module 105. Ce système comprend comme tous les systèmes experts une base de faits, une base de règles et un moteur d'inférences. La base de faits correspond aux symboles et aux paramètres objectifs et la base de règles est nourrie à partir des éléments fournis par les experts humains. En fait, comme on l'a vu plus haut, ces éléments sont déjà publiés dans la littérature, ce qui constitue déjà une excellente base de départ qui sera bien entendu complétée au fur et à mesure de l'évolution du système en partant des connaissances nouvelles et/ou des erreurs faites. On voit bien là la différence d'approche par rapport à l'étape précédente, puisque le système expert est établi de manière synthétique à partir des connaissances existantes et dûment répertoriées. Le système expert délivre donc un diagnostic, ou un prédiagnostic, qui permet à l'opérateur de prendre les dispositions utiles, soit qu'il oriente le patient s'il n'est pas médecin, soit qu'il détermine une thérapie s'il est médecin. Par ailleurs le système expert peut déterminer que les données qui lui sont disponibles sont insuffisantes et redemander au module 104 des compléments de détection, ou au module 105 une détection par rupture de modèle. On effectue alors une nouvelle itération de classification symbolique et d'expertise. En outre le système expert peut avoir d'autres entrées, telle qu'une entrée 110 permettant de lui fournir des données diverses comme l'âge ou le sexe du patient, et une entrée 111 pour appliquer les résultats d'autres examens cliniques, tels que ceux fournis par un électrocardiogramme. On peut aussi utiliser la variante inverse, où les résultats de l'expertise seront envoyés à un système de diagnostic par électrocardiographie. REVENDICATIONS 1. Procédé d'analyse des bruits du coeur dans lequel on convertit les bruits du coeur en signaux électriques que l'on analyse ensuite, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes - détection énergétique (104) pour déterminer d'une part les paramètres primaires objectifs des signaux, et d'autre part des paramètres qualitatifs de ces signaux - classification symbolique (106) de ces paramètres qualitatifs - analyse des paramètres primaires objectifs et des paramètres ainsi classifiés, par un système expert (107) pour délivrer un pré-diagnostic. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la détection énergétique (104) comprend une analyse par ondelettes . 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que l'on utilise un réseau symbolique auquel on fait subir un apprentissage supervisé à partir d'enregistrements caractéristiques des bruits du coeur. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le réseau symbolique est un réseau neuronal (106). 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'on effectue en outre une détection énergétique - plus fine par rupture de modèle (105) sur appel du système expert. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que la rupture du modèle fait appel à un traitement autorégressif (105). 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 et 6, caractérisé en ce que les paramètres obtenus par rupture de modèle (105) sont appliqués à un autre réseau neuronal (116). 8. Procédé selon l'une quelconque des revendication 1 à 7, caractérisé en ce que l'on introduit en outre dans le système expert des données caractéristiques du patient. 9. Procédé selon l'une quelconque de revendication 1 à 8, caractérisé en ce qu'on introduit en outre dans le système expert les résultats d'autres examens effectués sur le patient (111). 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que ces autres examens (111) comprennent un examen électrocardiographique . 11. Utilisation du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, caractérisé en ce que l'on dirige les données délivrées par le système expert vers un autre dispositif d'aide au diagnostic. 12. Dispositif d'analyse des bruits du coeur qui comprend des moyens pour convertir les bruits du coeur en signaux électriques, caractérisé en ce qu'il comprend en outre - des moyens de détection énergétique (104) pour déterminer d'une part les paramètres primaires objectifs des signaux, et d'autre part des paramètres qualitatifs de ces signaux - des moyens de classification symbolique (106) de ces paramètres qualititatif s - un système expert (107) pour analyser les paramètres primaires objectifs et les paramètres ainsi classifiés, et pour délivrer les résultats de l'analyse des bruits du coeur. 13. Dispositif selon la revendication 12, caractérisé en ce que les moyens de détection énergétique (104) comprennent des moyens - d'analyse par ondelettes. 14. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 12 et 13, caractérisé en ce qu'il comprend un réseau symbolique auquel on a fait subir un apprentissage supervisé à partir d'enregistrements caractéristiques des bruits du coeur. 15. Dispositif selon la revendication 14, caractérisé en ce que le réseau symbolique est un réseau neuronal (106). 16. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 12 à 15, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens pour effectuer une détection énergétique plus fine par rupture de modèle (105) sur appel du système expert. 17. Dispositif selon la revendication 16, caractérisé en ce que la rupture du modèle fait appel à un traitement autorégressif (105). 18. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 16 et 17, caractérisé en ce que les paramètres obtenus par rupture de modèle (105) sont appliqués à un autre réseau neuronale (116). 19. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 12 à 18, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens pour introduire dans le système expert des données caractéristiques du patient. 20. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 12 à 19, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens pour introduire dans le système expert les résultats d'autres examens effectués sur le patient (111). 21. Dispositif selon la revendication 20, caractérisé en ce que ces moyens (111) sont adaptés aux résultats d'un examen électrocardiographique. 22. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 12 à 21, caractérisé en ce qu'il comprend en outre des moyens pour diriger les données délivrées par le système expert vers un autre dispositif d'aide au diagnostic. 23. Dispositif selon l'une quelconque des revendications 12 à 22, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens pour numériser (103) les signaux provenant d'un capteur (101) à une fréquence inférieure ou égale à 10KHz. 24. Dispositif selon la revendication 23, caractérisé en ce que le capteur (101) est un hydrophone prévu pour les sonars passifs.