FR 3151970 A1 20250214 FR 2308664 A 20230811 Le procédé de calcul est mis en œuvre par une unité de traitement à partir à partir d’une série RR initiale ou d’une série RR dérivée de la série RR initiale. L’unité de traitement est configurée pour détecter des minima locaux (P ji ) et/ou des maximas locaux (M ji ) dans une fenêtre principale (F) glissante, pour diviser la fenêtre principale (F) en n (n≥3) sous-fenêtres (F j ), pour calculer une courbe inférieure (Cmin) et/ou une courbe supérieure (Cmax), et pour calculer au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir de la portion de la courbe inférieure (Cmin) dans la ou les fenêtres centrales (F 2 ,…,F n-1 ), en excluant la première sous-fenêtre (F 1 ) et la dernière sous-fenêtre (F n ) et/ou à partir de la portion de la courbe supérieure (Cmax) dans la ou les fenêtres centrales, en excluant la première sous-fenêtre (F 1 ) et la dernière sous-fenêtre (F n ). Figure 5 PROCEDE ET DISPOSITIF DE CALCUL D’AU MOINS UN INDICE DE VARIABILITE DE LA FREQUENCE CARDIAQUE A PARTIR D’UNE SERIE RR La présente invention concerne le calcul d’au moins un indice caractéristique de variabilité de la fréquence cardiaque à partir des échantillons d’une série RR construite à partir d’un signal cardiaque. Cet indice de variabilité peut notamment être utilisé pour quantifier l'activité du Système Nerveux Autonome (SNA) Art antérieur D'un point de vue physiologique, le cœur d'un être vivant, isolé de toute influence extérieure, se contracte automatiquement de façon très régulière comme un métronome, sous l'action du nœud sinusal qui génère un influx nerveux indépendant, et provoque une contraction spontanée du muscle cardiaque. Le cœur n'est toutefois pas isolé, mais est relié au Système Nerveux Autonome (SNA). Le Système Nerveux Autonome (SNA) est une partie du système nerveux qui régule certains processus physiologiques tels que, par exemple, la tension artérielle, le rythme cardiaque, la température corporelle ou la fréquence respiratoire. Il est composé de deux branches : une branche «sympathique», accélératrice, et une branche «para-sympathique» (ou vagale), frénatrice. Son fonctionnement est « autonome », c’est-à-dire, sans effort conscient de la personne. Le SNA est en liaison avec les organes et récepteurs sensoriels de l’organisme desquels il reçoit des informations sur l’environnement interne et externe du sujet. En réponse à ces informations, il stimule les processus physiologiques, par sa branche sympathique, ou les inhibe, par sa branche para-sympathique. Cette régulation est nécessaire afin de maintenir l’homéostasie interne de l’organisme. L’une des fonctions importantes du SNA concerne la cardio régulation, c’est-à-dire, la régulation du rythme cardiaque et de la tension artérielle pour faire face aux besoins en oxygène des tissus, par exemple, lors d’un effort physique, un stress, une douleur, une émotion ou autre évènement physiologique. Il s’agit d’une régulation de tous les instants, continue, ordonnée par les deux branches du SNA, sympathique (stimulation) et vagale (inhibition). Ce phénomène est particulièrement visible sur le rythme cardiaque, qui subit ces influences, accélération et décélération, provoquant une variabilité de la fréquence cardiaque instantanée. Or, en dehors de ces influences, le rythme cardiaque est sous contrôle du « nœud sinusal », nœud nerveux situé dans les tissus de l’oreillette droite du myocarde, agissant comme une horloge biologique à un rythme très régulier. Cette variabilité du rythme cardiaque est donc directement le reflet de l’activité du SNA. Par ailleurs, la fréquence cardiaque est un paramètre physiologique qui est simple à mettre en œuvre et qui peut être mesuré de façon non invasive, par exemple au moyen d’électrodes pour la mesure de l’électrocardiogramme (ECG), d’un capteur de pouls pléthismographique (PPG) placé au niveau du doigt, de l’oreille, du front ou du poignet selon l’usage du dispositif, ou tout autre capteur de type ultrasons, microphones, piézo-électriques, caméra de smartphone, etc… Dans bon nombre de situations, il s’avère intéressant de connaître l’activité du SNA. En particulier en médecine, lors d’interventions chirurgicales, en situation de réanimation ou de soins intensifs, voire en surveillance ambulatoire, mais également dans des domaines non médicaux tels que le sport, les activités physiques en général ou la détente-relaxation. En particulier, la connaissance de l'activité du SNA peut être d'une aide précieuse dans l'élaboration d'un diagnostic de bon nombre de situations cliniques. Sur ce sujet, on pourra se référer par exemple à la publication ci-après : Lacroix D, Logier R., Kacet S.,Hazard J-R, Dagano J. (1992) : « Effects of consecutive administration of central and peripheral anticholinergic agents on respiratory sinus arrhythmia in normal subjects, J. of the Autonomic Nervous System », Vol 39, pages 211-218. Pour étudier ces fluctuations de la fréquence cardiaque, on a déjà depuis 1970 par exemple développé différentes techniques d'analyse spectrale d'un signal qui représente l'évolution dans le temps du rythme (ou fréquence) cardiaque instantané, et qui est obtenu après échantillonnage d'un signal bioélectrique analogique, caractéristique du rythme cardiaque d'un être vivant, et dit par la suite signal cardiaque. Un exemple de procédé d’analyse de la variabilité de la fréquence cardiaque connu à ce jour consiste : à acquérir un signal cardiaque, par tout moyen invasif ou non invasif [par exemple, et de manière non exhaustive, acquisition d'un signal électrocardiographique (ECG) au moyen d'un électrocardiographe, ou utilisation d’un capteur de pression sanglante relié à un cathéter introduit dans une artère, ou utilisation d'un capteur de pouls infrarouge], à construire à partir de ce signal une série dite RR qui est constituée d’une pluralité d’échantillons (RR i ) représentant les intervalles de temps qui séparent deux battements cardiaques successifs, et à procéder à une analyse spectrale de la série RR. Plus particulièrement, l’analyse spectrale d'une série RR issue d'un signal cardiaque est de manière usuelle réalisée en deux étapes principales. Dans une première étape, on calcule la courbe de densité spectrale de la série RR, par exemple entre 0 et 2Hz, en utilisant différentes méthodes connues. La méthode la plus couramment utilisée consiste à calculer la transformée de Fourier discrète rapide de la série RR, dans des fenêtres temporelles prédéfinies, pondérées au moyen d'une fenêtre de pondération prédéfinie. Il peut s'agir selon la réalisation envisagée d'une fenêtre de pondération rectangulaire, ou encore par exemple d'une fenêtre de pondération de Kaiser, Hamming, Hanning ou Bartlett. Les fenêtres temporelles de calcul peuvent également être prédéfinies et fixes, ou il peut s'agir d'une fenêtre temporelle de calcul, de taille prédéterminée, que l'on fait glisser dans le temps. Par exemple, la transformée de Fourrier est effectuée dans une fenêtre temporelle glissante de 256 secondes, appliquée sur la série RR, et soumise à une pondération de Kaiser pour limiter les effets de bord dus au fenêtrage. Dans une seconde étape, à partir de la courbe de densité spectrale obtenue à l'issue de la première étape, on calcule automatiquement les puissances spectrales (aires sous la courbe de densité spectrale) entre des bornes de fréquences prédéterminées, et éventuellement réglables par un utilisateur. Ces calculs de puissance spectrale permettent d'obtenir des informations quantitatives, qui sont caractéristiques de l'activité du Système Nerveux Autonome (SNA), et constituent ainsi un moyen d'investigation et d'analyse de la régulation cardiaque par le SNA. La méthode d'analyse spectrale précitée présente toutefois plusieurs inconvénients. Une série RR est non stationnaire. Par conséquent, l’application d’une transformée de Fourrier sur ce type de série non stationnaire donne des résultats qui sont imprécis, voire le cas échéant erronés, et que l’on ne peut pas interpréter avec certitude. Le calcul de la courbe de densité spectrale par transformée de Fourrier rapide (ou équivalent), est relativement lourd en termes de puissance de calcul et/ou temps de calcul, ce qui rend à ce jour cette méthode d'analyse spectrale inadaptée et difficile à mettre en œuvre en temps réel notamment dans des systèmes embarqués. Pour obtenir une résolution fréquentielle acceptable, la transformée de Fourrier rapide doit également être calculée dans des fenêtres temporelles relativement larges (par exemple 256s), ce qui correspond à un nombre important d'échantillons de la série RR. Il en découle que cette méthode d'analyse spectrale s'accompagne d'un effet mémoire qui retarde la prise en compte d'un changement intervenu dans la série RR. On a par ailleurs déjà proposé notamment dans la demande de brevet internationale WO2006/032739, un procédé de calcul d’un indice de variabilité de la fréquence cardiaque, qui peut plus particulièrement être utilisé pour quantifier l’activité du SNA. Ce procédé permet de pallier aux inconvénients précités inhérents aux procédés de l’art antérieur utilisant l’analyse spectrale et est basé sur un calcul d’un indice de variabilité à partir de minima locaux ou de maxima locaux d’une série RR re-échantillonnée, filtrée et normalisée, qui sont détectés dans une fenêtre principale glissante. Plus particulièrement, dans ce procédé on divise la fenêtre principale en plusieurs sous-fenêtres, on détermine par interpolation linéaire une courbe reliant l’ensemble des minima locaux (lorsque les échantillons de la série RR sont égaux respectivement aux intervalles de temps δti qui séparent deux battements cardiaques successifs) ou reliant l’ensemble des maxima locaux détectés (lorsque les échantillons de la série RR sont égaux respectivement à l’inverse 1/ δti des intervalles de temps qui séparent deux battements cardiaques successifs), et on calcule des indices de variabilité de la fréquence cardiaque à partir de cette courbe. Dans ce type de procédé, le glissement de la fenêtre principale est typiquement effectué avec un recouvrement, le pas de glissement de la fenêtre principale ayant une durée inférieure à la durée de la fenêtre principale. Ce recouvrement évite la perte d’information et favorise le calcul en temps réel de l’indice de variabilité. En mettant en œuvre ce type de procédé, il a néanmoins été constaté à certains moments des oscillations ou variations intempestives sur des durées plus ou moins longues, de la valeur de l’indice de variabilité. Ces oscillations ou variations intempestives et temporaires ne correspondent pas à la réalité physiologique et constituent des artéfacts qui peuvent nuire à la fiabilité de cet indice. Présentation de l’invention La présente invention a pour principal objectif de proposer un procédé de calcul d’au moins un indice de variabilité de la fréquence cardiaque à partir de minima locaux et/ou maximas locaux d’une série RR qui sont détectés dans une fenêtre principale glissante avec recouvrement, lequel procédé a été amélioré de manière à réduire, et de préférence à supprimer, les oscillations ou variations intempestives et temporaires susvisées de l’indice de variabilité qui ne correspondent pas à la réalité physiologique. L’invention a ainsi pour premier objet un procédé de calcul d’au moins un indice de variabilité de la fréquence cardiaque, mis en œuvre de manière automatique par une unité de traitement, à partir d’une série RR initiale constituée d’une pluralité d’échantillons (RRi) qui sont fonction respectivement des intervalles de temps (δti) qui séparent deux battements cardiaques successifs ou d’une série RR dérivée de la série RR initiale, notamment une série RR ré-échantillonnée et/ou normalisée et/ou filtrée. Ce procédé de l’invention comprend une étape de calcul (a) d’au moins un indice de variabilité de la fréquence cardiaque dans une fenêtre principale glissante (F) de durée (T), avec un pas de glissement d’au moins un échantillon et d’une durée (d) inférieure à la durée (T) de la fenêtre principale ; l’unité de traitement est configurée pour, au cours de ladite étape de calcul (a), détecter des minima locaux (P ji ) et/ou des maximas locaux (M ji ) dans la fenêtre principale (F), pour diviser la fenêtre principale (F) en n (n≥3) sous-fenêtres (F j ) constituées d’une première sous-fenêtre (F 1 ), d’une ou plusieurs fenêtres centrales (F 2 ,…,F n-1 ) et d’une dernière sous-fenêtre (F n ), pour calculer une courbe inférieure (Cmin) reliant au moins le dernier minimum local de la première sous-fenêtre (F 1 ), au moins chaque minimum local (P ji ) compris dans la ou les sous-fenêtres centrales (F 2 ,…,F n-1 ), et au moins le premier minimum local de la dernière sous-fenêtre (F n ) et/ou une courbe supérieure (Cmax) reliant au moins le dernier maximum local de la première sous-fenêtre (F 1 ), au moins chaque maximum local (M ji ) compris dans la ou les sous-fenêtres centrales (F 2 ,…,F n-1 ), et au moins le premier maximum local de la dernière sous-fenêtre (F n ), et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir de la portion de la courbe inférieure (Cmin) dans la ou les fenêtres centrales (F 2 ,…,F n-1 ), en excluant la première sous-fenêtre (F 1 ) et la dernière sous-fenêtre (F n ) et/ou à partir de la portion de la courbe supérieure (Cmax) dans la ou les fenêtres centrales, en excluant la première sous-fenêtre (F 1 ) et la dernière sous-fenêtre (F n ). Pour réaliser l’invention, il a été mis en évidence que les oscillations ou variations intempestives et temporaires susvisées de l’indice de variabilité pouvaient être liées à une incertitude de calcul de la courbe susvisée aux bords extrêmes de la fenêtre principale, cette incertitude de calcul pouvant être amplifiée par le recouvrement dans le glissement de la fenêtre principale. Dans l’invention, l’exclusion des première et dernière sous-fenêtres permet de pallier cet inconvénient. Dans le présent texte, on désigne par les termes « signal cardiaque », tout signal physique caractéristique de la fréquence cardiaque instantanée de l’être vivant. Pour la mise en œuvre de l’invention, différentes techniques invasives ou non invasives peuvent être utilisées pour acquérir ce signal cardiaque. Une technique invasive connue consiste par exemple à utiliser un capteur de pression sanglante relié à un cathéter introduit dans une artère. Parmi les méthodes non invasives connues (et pour lesquelles on optera de préférence), on peut citer par exemple l’utilisation d’un capteur de pouls infrarouge, l’utilisation d’un capteur à ultrasons permettant la détection des cycles cardiaques, du type du capteur mis en œuvre dans un cardiotocographe, ou encore l’acquisition d’un signal électrocardiographique (ECG). L’acquisition d’un signal électrocardiographique (ECG) est en pratique la méthode la plus couramment utilisée, car outre son caractère non invasif, elle permet d’obtenir un signal cardiaque plus précis que celui obtenu par exemple au moyen d’un capteur de pouls infrarouge. Dans le présent texte, on désigne d’une manière générale par les termes « série RR initiale », une série de plusieurs échantillons successifs (RRi), obtenus après échantillonnage d’un signal cardiaque analogique caractéristique du rythme cardiaque de l’être vivant, chaque échantillon (RRi) étant d’une manière générale fonction de l’intervalle de temps (δti) entre deux battements cardiaques successifs. Plus particulièrement chaque échantillon (RRi) peut être égal ou proportionnel à l’intervalle de temps (δti) entre deux battements cardiaques successifs ou peut être égal ou proportionnel à l’inverse (1/δti) de cet intervalle de temps. Dans l’exemple préféré de réalisation décrit ci-après en référence aux figures annexées, cette série RR initiale est plus particulièrement construite à partir des ondes R d’un signal ECG. Ceci n’est toutefois pas limitatif de l’invention. Dans le cas d’un signal cardiaque type ECG, on peut construire la série dite « RR » en utilisant les autres ondes de dépolarisation (P, Q, S ou T) du signal ECG pour construire la série RR, la précision étant toutefois moins bonne qu’en utilisant les ondes R du signal ECG. Egalement, lorsque le signal cardiaque n’est pas un signal ECG, les échantillons de la série RR initiale ne sont pas calculés en déterminant l’intervalle de temps séparant deux ondes R successives du signal ECG, mais sont d’une manière plus générale déterminés en détectant dans le signal cardiaque l’intervalle de temps entre deux battements cardiaques successifs. Les indices de variabilité calculés au moyen du procédé de l’invention peuvent avantageusement être utilisés pour quantifier l’activité du SNA ou pour caractériser ou détecter tout stimulus ayant un effet sur l’activité du SNA, et se traduisant par une variation de la variabilité de la fréquence cardiaque. Plus particulièrement, le procédé de l’invention peut comporter les caractéristiques additionnelles et optionnelles suivantes, chaque caractéristique additionnelle et optionnelle pouvant être combinée avec l’une quelconque des autres caractéristiques techniques du procédé : L’unité de traitement est configurée pour déterminer, dans chaque sous fenêtre centrale (F 2 ,…,F n-1 ), une aire (A j ) qui est délimitée au moins par la courbe inférieure (Cmin) et est au-dessus de la courbe inférieure (Cmin), et qui s’étend sur toute la durée (D) de la sous-fenêtre et/ou une aire (A j ) qui est délimitée au moins par la courbe supérieure (Cmax) et est sous la courbe supérieure (Cmax), et qui s’étend sur toute la durée (D) de la sous-fenêtre et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir desdites aires (A j ). L’unité de traitement est configurée pour déterminer, dans chaque sous fenêtre centrale (F 2 ,…,F n-1 ), une aire (A j ) qui est délimitée par la courbe inférieure (Cmin) et par la courbe supérieure (Cmax) et qui s’étend sur toute la durée (D) de la sous-fenêtre, et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir desdites aires (A j ) La fenêtre principale (F) est de préférence divisée en au moins quatre sous-fenêtres (n≥4) et l’unité de traitement est configurée pour sélectionner parmi lesdites aires (A j ), celle dont la valeur est la plus faible, et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir de cette aire minimale (Smin). L’unité de traitement est configurée pour calculer le ratio (Smin/S) entre ladite aire minimale (Smin) et la surface totale (S) de la fenêtre principale (F) et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir de ce ratio (Smin/S). La durée (T) de la fenêtre principale (F) est comprise de préférence entre 32s et 256s, et plus préférentiellement est égale à 64s. Le nombre (n) de sous-fenêtres est de préférence supérieur ou égal à 4. Les sous-fenêtres peuvent avoir des durées identiques. La durée de la première sous-fenêtre (F 1 ) est de préférence égale à la durée de la dernière sous-fenêtre (F n ). l’étape de calcul (a) est réalisée sur une série RR qui est obtenue au moins par ré-échantillonnage de la série RR initiale ou d’une série RR dérivée de la série RR initiale, à une fréquence d’échantillonnage (Fe) supérieure ou égale à 4Hz, et de préférence égale à 8Hz. La durée (d) du pas de glissement est supérieure ou égale à l’inverse (1/Fe) de la fréquence d’échantillonnage (Fe), et de préférence est égal à 1s. l’étape de calcul (a) est réalisée sur une série RR qui est obtenue au moins en normalisant les échantillons (RRi) de la série RR initiale ou les échantillons (RRi) d’une série RR dérivée de la série RR initiale, sur toute la durée (T) de la fenêtre principale (F). l’étape de calcul (a) est réalisée sur une série RR qui est obtenue au moins par filtrage de la série RR initiale ou d’une série RR dérivée de la série RR initiale dans au moins une bande de fréquences [f1 - f2] prédéfinie. Le filtrage permet un filtrage dans au moins une bande de fréquences hautes [0,15Hz-0,4Hz]. Le filtrage permet un filtrage dans au moins une bande de fréquences basses [0,04Hz ; 0,15Hz]. L’unité de traitement est configurée pour afficher le ou les indices (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque en temps réel sur un écran. L’invention a pour autre objet un dispositif de calcul d’au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque, comportant au moins une unité de traitement configurée pour mettre en œuvre automatiquement le procédé de calcul susvisé. De préférence, le dispositif comporte en outre des moyens d’acquisition d’un signal cardiaque et des moyens d’échantillonnage de ce signal cardiaque analogique, et l’unité de traitement est configurée pour construire également ladite série RR initiale à partir du signal échantillonné par les moyens d’échantillonnage. De préférence, l’unité de traitement est configurée pour mettre en œuvre automatiquement le procédé de calcul susvisé en temps réel, au fur et à mesure de l’acquisition du signal cardiaque et de la construction de la série RR initiale. L’invention a pour autre objet un produit programme informatique comprenant des instructions de code de programme et permettant, lorsqu’il est exécuté par au moins une unité de traitement, de réaliser le procédé de calcul susvisé. Description des figures D’autre caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui est donnée à titre d’exemple non limitatif et non exhaustif, et en référence aux dessins annexés sur lesquels : la représente de manière schématique les principaux éléments d’un exemple de dispositif d’acquisition et de traitement d’un signal cardiaque, qui peut être configuré pour calculer des indices de variabilité de la fréquence cardiaque conformément au procédé de l’invention, la représente l’ensemble d’ondes (PQRST) caractéristique d’un battement cardiaque dans un signal ECG, la représente un exemple de signal numérique ECG, obtenu après échantillonnage d’un signal ECG analogique, la représente un exemple de série RR initiale (encore désigné signal RR initial) construite à partir du signal de la , et la représente un exemple de calcul d’aires sur une série RR après normalisation et filtrage du signal et après un centrage et une réduction d’amplitude dans une plage de valeurs sans unité entre -0,1 et +0,1. La représente un autre exemple de calcul d’aires sur une série RR après normalisation et filtrage du signal et après un centrage et une réduction d’amplitude dans une plage de valeurs sans unité entre -0,1 et +0,1. Description détaillée Dispositif d’acquisition et de traitement d ’un signal cardiaque On a représenté sur la un exemple de dispositif qui permet l'acquisition et le traitement du signal cardiaque d’un être vivant (désigné par la suite « patient ») conformément à l’invention. Ce système comporte : - des moyens usuels d'acquisition d'un signal ECG, comprenant plusieurs électrodes de mesure 1 reliées en entrée à un moniteur électrocardiographique (ECG) 2, - des moyens 3 de traitement du signal ECG délivré en sortie par le moniteur ECG 2. Les moyens de traitement 3 du signal ECG comprennent un convertisseur analogique/numérique 4, et une unité de traitement 5. L'entrée du convertisseur 4 est reliée à la sortie du moniteur ECG 2, et la sortie du convertisseur 4 est reliée à un port d'entrée de l'unité de traitement 5. L’unité de traitement 5 peut être implémentée avec des technologies variées et de préférence est une unité de traitement électronique programmable, par exemple de type microordinateur, automate programmable, carte électronique avec microprocesseur(s) ou microcontrôleur(s) ou carte électronique avec circuit(s) électronique(s) programmable(s) de type FPGA. L’unité de traitement 5 peut également être implémentée avec circuit(s) électronique(s) intégrés spécifiques de type ASIC. Dans l’exemple particulier de réalisation illustré sur la , et non limitatif de l'invention, l'unité de traitement 5 est constituée par un micro-ordinateur, le convertisseur 4 étant relié à un port de communication de ce micro-ordinateur (par exemple port série RS232 ou port USB). Dans d’autres variantes de réalisation, le convertisseur analogique/numérique 4 et l’unité de traitement 5 peuvent être intégrés dans un système embarqué, par exemple de type « holster » et pouvant être porté par un patient. En fonctionnement, les électrodes 1 sont appliquées sur le corps d'un patient, et le moniteur ECG délivre en sortie de manière usuelle un signal électrique analogique, dit signal ECG, qui pour chaque battement cardiaque, a par exemple la forme du signal représenté à la . En référence à la , pour chaque battement cardiaque, ce signal électrocardiographique (ECG) est constitué d'un ensemble d'ondes électriques : l'onde P, qui correspond à la dépolarisation des oreillettes, et qui présente une faible amplitude et une forme de dôme ; l'espace PQ qui traduit le temps de conduction auriculo-ventriculaire; l'onde R considérée en pratique comme marqueur de la systole ventriculaire, ou du battement cardiaque, le complexe QRS reflétant la contraction ventriculaire, et l'onde T qui reflète la repolarisation ventriculaire. Ce signal ECG analogique est numérisé par le convertisseur 4, avec une fréquence d'échantillonnage (Fe) prédéterminée, valant par exemple 256 Hz. Le signal échantillonné délivré en sortie du convertisseur 4, (signal représenté sur la est traité par l'unité de traitement 5, au moyen d'un logiciel de calcul spécifique qui est décrit en détail ultérieurement. Ce logiciel de calcul est stocké en mémoire de l’unité de traitement 5, et permet, lorsqu’il est exécuté, de calculer automatiquement, à partir du signal numérique délivré par le convertisseur analogique/numérique 4, un ou plusieurs indices (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque. Une variante préférée de ce logiciel de calcul va à présent être détaillée. Exemple d’a lgorithme du logiciel de calcul d’indice(s) de variabilité de la fréquence cardiaque Dans une variante préférée de réalisation de l’invention, les principales étapes successives de l’algorithme du logiciel de calcul d’indice(s) de variabilité de la fréquence cardiaque sont les suivantes : Acquisition des échantillons RRi de la série RR initiale et ré-échantillonnage Sélection des échantillons RR k de la série RR ré-échantillonnée compris dans une fenêtre temporelle principale F de durée T [T (en secondes) >1/f] Normalisation du signal. Filtrage Découpage de la fenêtre temporelle principale F en n [n ≥3] sous-fenêtres F j Détection de minima locaux P j i et de maximas locaux M j i dans la fenêtre principale F Calcul des courbes Cmin et Cmax Calcul des aires A j Calcul d’un ou plusieurs indices IV de variabilité de la fréquence cardiaque Glissement (avec recouvrement) de la fenêtre principale F et réitération du calcul à partir de l’étape 2 En pratique, le système peut être programmé pour être utilisé en temps réel ou en temps différé. Lorsque le système est utilisé en temps différé, on réalise dans un premier temps l’étape 1 en temps réel en sorte d’acquérir tous les échantillons RRi sur toute la période d’analyse souhaitée ; l’intégralité de ces échantillons RRi successifs est stockée dans un fichier d’acquisition en mémoire de l’unité de traitement. Dans un second temps, les étapes 2 à 10 sont effectuées en boucle, en différé, sur les valeurs d’intervalle RRi stockées dans le fichier d’acquisition. Lorsque le système fonctionne en temps réel, l’étape d’acquisition 1 d’une part, et les autres étapes de traitement 2 à 10 d’autre part sont exécutées par deux modules logiciels distincts fonctionnant en parallèle, le premier module d’acquisition (étape 1) alimentant le second module de traitement et de calcul (étapes 2 à 10 au moyen d’un fichier tampon ou équivalent. Les étapes 1 à 10 vont à présent être détaillées. Etape 1 : Acquisition des échantillons RRi de la série RR initiale et ré-échantillonnage L’acquisition des échantillons RRi de la série RR initiale est réalisée par un premier sous-module logiciel qui est alimenté en entrée avec les données numériques successives constitutives du signal ECG numérisé (signal de la ) délivré par le convertisseur analogique numérique 4. Chaque donnée (ou point) du signal ECG est définie par l'amplitude instantanée ECG i du signal ECG, et par l'instant t i d'échantillonnage (t i = n i /Fe, avec n i numéro d'échantillon et Fe représentant la fréquence d'échantillonnage du convertisseur 4). Le premier sous-module d’acquisition des échantillons RR i est conçu pour détecter automatiquement chaque pic Ri successif dans le signal numérique délivré par le convertisseur 4, et pour construire automatiquement une série RR ( ) constituée d’une succession d’échantillons RR i . Chaque échantillon RRi est défini par le couple de coordonnées : ti [un instant (ou numéro) d’échantillonnage] ; intervalle de temps δti (exprimé par exemple en multiple de la période d'échantillonnage 1/Fe) séparant un pic R i du pic suivant R i+1 (dans une autre variante il pourrait s'agir du pic précédent R i-1 ). De manière usuelle en soi, l’onde R étant le plus souvent la partie la plus fine et la plus ample du QRS, elle est de préférence utilisée pour détecter le battement cardiaque avec une très bonne précision, l’intervalle de temps δti correspondant en pratique au temps séparant deux battements cardiaques successifs. Néanmoins, dans une autre variante, on pourrait envisager d’utiliser d’autres ondes (par exemple onde Q ou onde S) d’un battement cardiaque du signal ECG pour détecter et construire la série RR. La série RR initiale ( ) délivrée par le premier sous-module précité est ré-échantillonnée par un second sous-module logiciel à une fréquence prédéfinie f. L’objectif de ce ré-échantillonnage est d'obtenir en sortie une série RR dont les échantillons RR k sont équidistants d'un point de vue temporel, c'est-à-dire en d'autres termes une série RR dont les instants d'échantillonnages sont équidistants temporellement. Ce ré-échantillonnage peut être réalisé de manière connue en soi par interpolation, et par exemple par interpolation linéaire, afin de constituer une suite d’échantillons qui sont temporellement équidistants. La fréquence f de ré-échantillonnage est de préférence supérieure au double de la fréquence cardiaque maximale physiologique du patient. Afin de prendre en compte toutes les situations physiologiques possibles, la fréquence f de ré-échantillonnage est de préférence fixée à une valeur supérieure à 4Hz, et vaut par exemple 8Hz. Etape 2 : Sélection des échantillons RRi compris dans une fenêtre temporelle principale de durée T [T (en secondes) >1/f] Cette étape revient à isoler un nombre N d’échantillons RRi successifs (N=T.f). La durée T de la fenêtre principale F est de préférence supérieure ou égale à entre 32s. En dessous de 32s, il y a un risque que l’indice de variabilité de la fréquence cardiaque ne soit pas significatif d’un point de vue physiologique. La durée T de la fenêtre principale F est de préférence inférieure ou égale à 256s, afin de réduire les temps de calcul et permettre une mise en œuvre sensiblement en « temps réel ». A titre indicatif, on choisit par exemple et de préférence une fenêtre principale F ayant une durée T de 64 secondes, ce qui correspond à 512 échantillons RR k successifs (N=512), pour une fréquence f de ré-échantillonnage de 8Hz. Les étapes suivantes 3 à 9 sont appliquées aux échantillons RR k de la série RR ré-échantillonnée compris dans cette fenêtre principale. Etape 3 : Normalisation du signal Cette étape est réalisée au moyen d’un sous-module logiciel qui dans un premier temps calcule la norme S du signal issu de l’étape 2 conformément à la formule usuelle ci-après : Où p est un entier supérieur à 1, et S i sont les valeurs discrètes du signal. Dans une autre variante, la norme peut également être calculée au moyen de la formule ci-après : De préférence, pour la mise en œuvre de l’invention, on choisira p égal à 2. Dans un deuxième temps, le sous-module logiciel effectue une normalisation du signal en divisant chaque valeur S i du signal par la norme S précédemment calculée. Cette normalisation permet de s’affranchir de l’influence de la valeur moyenne de la fréquence cardiaque. Il est essentiel que cette normalisation soit effectuée sur toute la largeur de la fenêtre principale, c’est-à-dire en prenant en compte dans la normalisation les (N) échantillons RR k de la fenêtre principale. Par contraste, une normalisation effectuée sur chaque sous-fenêtre (F j ) serait totalement inefficace. De préférence, au cours de cette étape, le sous-module logiciel réalise également un centrage et une réduction de l’amplitude des échantillons RR k dans une plage sans unité, par exemple entre -0.1 et +0,1, tel que dans l’exemple de la . Cette opération permet de s’affranchir de l’influence des variations d’amplitude inter-individuelles. Etape 4 : Filtrage Cette étape consiste à appliquer un filtre passe-bande sur les échantillons RR k de la série RR ré-échantillonnée et normalisée compris dans la fenêtre principale en sorte de conserver uniquement les fréquences comprises dans une bande de fréquence prédéfinie [f1 ; f2]. Plus particulièrement, la bande de fréquence [f1 ; f2] est égale ou est comprise dans la bande de fréquences [0,04Hz ; 5Hz]. Pour réaliser cette étape de filtrage passe-bande, on utilisera par exemple un filtre numérique passe-haut ayant une fréquence de coupure à la fréquence f1, en série avec un filtre numérique passe-bas ayant une fréquence de coupure à la fréquence f2. Il est également possible d’utiliser un filtre sélectif récursif à réponse impulsionnelle infinie (filtre RII) centré sur la bande de fréquence [f1 ; f2]. Le filtre passe haut (fréquence de coupure f1) a pour objectif de filtrer les très basses fréquences, et incidemment de supprimer de nombreux artefacts dans le signal. En pratique la fréquence de coupure f1 est supérieure ou égale à 0,04Hz. Le filtre passe-bas (fréquence de coupure f2) a pour objectif de filtrer les hautes fréquences, typiquement supérieures à 5Hz et de préférence supérieure à 1Hz, car en pratique elles ne contiennent pas d’information intéressante. La mise en œuvre de ce filtrage passe-bas, bien que préférentielle, est toutefois facultative et non indispensable à la réalisation de l’invention. Dans une variante préférée de réalisation, la bande de fréquences [f1 ; f2] est égale à [0,15Hz ; 0,4Hz] afin de conserver uniquement les variations haute fréquence de la série RR (variations respiratoires) relatives au tonus parasympathique. Dans une autre variante préférée de réalisation, la bande de fréquence [f1 ; f2] peut être égale à [0,04Hz ; 0,15Hz]. Cette plage basse fréquences est connue pour être influencée à la fois par le système sympathique et par le système parasympathique. Etape 5 : Découpage de la fenêtre temporelle principale F en n [n ≥3] sous-fenêtres F j Le sous-module logiciel correspondant à l’étape 5 découpe automatiquement la fenêtre temporelle principale F en n [n ≥3] sous-fenêtres F j . Dans une variante de réalisation, la durée de la première sous-fenêtre F 1 est de préférence (mais pas nécessairement) égale à la durée de la dernière sous-fenêtre F n . Dans une variante de réalisation simplifiée, toutes les sous-fenêtres F j peuvent avoir des durées identiques. A titre indicatif et non limitatif de l’invention, dans l’exemple particulier de la , la fenêtre principale a été découpée en quatre (n=4) sous-fenêtres F 1 , F 2 , F 3 et F 4 de durées D identiques (durée D de chaque sous-fenêtre égale à 16s pour une fenêtre principale F de 64s), à savoir une première sous-fenêtre F 1 , deux sous-fenêtres centrales F 2 et F 3 et une dernière sous-fenêtre F 4 . Dans cet exemple particulier de la , Les deux fenêtres F 1 et F 4 sont les deux fenêtres extrêmes qui sont exclues et ne sont pas prises en compte pour le calcul des indices de variabilité IV de la fréquence cardiaque à l’étape 9. Etape 6 : détection de minima locaux Pji et de maxima locaux Mji dans la fenêtre principale L’étape 6 est réalisée au moyen d’un sous-module logiciel qui détecte des minima locaux P j i et des maxima locaux M j i de ce signal. Cette détection est de préférence réalisée sur le principe de la mesure de l’amplitude maximum entre deux passages à zéro successifs de la série RR. Ainsi, un minimum local est P j i ou un maximum local M j i est détecté comme étant le point ayant l’amplitude maximale par rapport à zéro entre deux passages à zéro successifs de la série RR. La détection peut également être réalisée au moyen d’un algorithme détectant une inversion de la pente (ou de manière équivalente un changement du signe de la dérivée du signal). La détection de minima locaux et maxima locaux peut également être optimisée pour ne conserver que les minima P j i dont la valeur est inférieure à un seuil prédéfini ou calculé et pour ne conserver que les maxima M j i dont la valeur est supérieure à un seuil prédéfini ou calculé, afin de ne pas retenir les minima locaux ou maxima locaux non significatifs et liés à des rebonds non physiologiques. Dans l’exemple de la , les minima locaux qui ont été détectés sont les suivants : Première sous-fenêtre F 1 : P 11 , P 12 , P 13 Sous-fenêtre centrale F 2 : P 21 , P 22 Sous-fenêtre centrale F 3 : P 31 , P 32 , P 33 Dernière sous-fenêtre F 4 : P 41 , P 42 Les maxima locaux qui ont été détectés sont les suivants : Première sous-fenêtre F 1 : M 11 , M 12 , M 13 Sous-fenêtre centrale F 2 : M 21 , M 22 , M 23 Sous-fenêtre centrale F 3 : M 31 , M 32 Dernière sous-fenêtre F 4 : M 41 , M 42 , M 43 Etape 7 : Calcul des courbes Cmin et Cmax A l’étape 7, l’unité de traitement 5 calcule automatiquement : la courbe inférieure Cmin qui relie les minima locaux P j i détectés à l’étape précédente et la courbe supérieure Cmax qui relie les maximas locaux M j i détectés à l’étape précédente Ces courbes Cmin et Cmax sont déterminées par interpolation, et de préférence par interpolation linéaire, c’est-à-dire en calculant les segments de droite reliant les minima locaux (courbe Cmin) et les segments de droite reliant les maxima locaux. Ces courbes Cmin et Cmax peuvent également être déterminées par tout autre type d’interpolation mathématique et notamment des interpolations cosinus, polynomiale ou polynomiale par parties. Etape 8 : Calcul des aires A j L’unité de traitement 5 calcule automatiquement pour chaque sous-fenêtre centrale F 2 à F n-1 [c’est-à-dire les fenêtres F 2 et F 3 dans l’exemple de la ], à l’exclusion des deux sous-fenêtres extrêmes [première sous-fenêtre F 1 et dernière sous-fenêtre F n , c’est-à-dire à l’exclusion des fenêtres F 1 et F 4 dans l’exemple particulier de la à quatre sous-fenêtres), l’aire A j qui s’étend, sur toute la durée D de la sous-fenêtre centrale entre la portion de courbe inférieure Cmin et la portion de la courbe supérieure Cmax dans la sous-fenêtre centrale . Etape 9 : Calcul d’un ou plusieurs indices IV de variabilité de la fréquence cardiaque L’unité de traitement 5 calcule automatiquement au moins un indice de variabilité de la fréquence cardiaque IV à partir des aires A j calculées à l’étape précédente. Dans une variante préférée de réalisation, l’unité de traitement 5 calcule automatiquement au moins un indice de variabilité de la fréquence cardiaque IV à partir de la plus petite (Smin) des aires calculées à l’étape précédente, c’est-à-dire dans l’exemple particulier de la , à partir de la plus petite des aires A 2 et A 3 [Smin= min (A2 ; A3)]. Dans cet exemple particulier de la , l’aire minimale Smin est égale à A 2 . Plus particulièrement et de manière non limitative de l’invention, l’indice IV est fonction de l’aire minimale Smin, et par exemple est calculé au moyen d’une fonction affine avec Smin comme variable, et peut plus particulièrement être calculé au moyen de la formule suivante : IV =100.(a.Smin +b)/S avec : S représentant la surface totale de la fenêtre principale F a et b sont des coefficients pouvant être déterminés de manière empirique. Dans l’exemple particulier de la (fenêtre principale F de 64 secondes entre -0,1 et +0,1), la surface totale S de la fenêtre principale F vaut 12,8. Cet indice IV permet avantageusement de quantifier l’activité du tonus parasympathique. De préférence, la valeur de cet indice IV peut être visualisée en étant affichée sur un écran par l’unité de traitement 5 Etape 10 : Glissement (avec recouvrement) de la fenêtre principale F et réitération du calcul à partir de l’étape 2. L’unité de traitement 5 effectue un décalage de la fenêtre temporelle principale de durée n secondes, d’un pas temporel valant d secondes inférieure à la durée T de la fenêtre principale F (d Le pas d pour le glissement de la fenêtre principale de calcul influe sur la sensibilité de l’indice. A titre indicatif, et en pratique, des résultats très satisfaisants ont été obtenus en choisissant un pas d valant 1s. Autres variantes Dans une autre variante de réalisation, l’étape de filtrage précitée (Etape 4) pourrait être effectuée avant l’étape 2 de sélection, par exemple en continu au fur et à mesure de l’acquisition des échantillons RRi de la série RR initiale . Également, dans une autre variante de réalisation, cette étape de filtrage pourrait être réalisée avant l’étape de normalisation (étape 3 précitée). Dans une autre variante, un indice IV permettant de quantifier l’activité du tonus parasympathique peut également être calculé à partir uniquement de la courbe Cmin reliant les minima locaux P ji , par exemple en calculant pour chaque sous-fenêtre centrale une aire A j , qui est délimitée au moins par la courbe inférieure Cmin et est au-dessus de la courbe inférieure Cmin, et qui s’étend sur toute la durée D de la sous-fenêtre centrale. Il s’agit par exemple d’une aire A j qui s’étend entre cette courbe Cmin et une droite horizontale prédéfinie, pouvant plus particulièrement mais pas nécessairement être l’axe des abscisses, tel qu’illustré par exemple sur la . Dans une autre variante, un indice IV peut également être calculé à partir uniquement de la courbe Cmax reliant les maxima locaux M ji , par exemple en calculant pour chaque sous-fenêtre centrale une aire A j , qui est délimitée au moins par la courbe supérieure Cmax et est sous la courbe supérieure Cmax, et qui s’étend sur toute la durée D de la sous-fenêtre centrale. Il s’agit par exemple d’une aire A j qui s’étend entre cette courbe Cmax et une droite horizontale prédéfinie, pouvant plus particulièrement mais pas nécessairement être l’axe des abscisses. Dans une autre variante, la courbe Cmin peut être calculée en prenant en compte uniquement : le dernier minimum local de la première sous-fenêtre ( c’est-à-dire pour la , le point P 13 de la sous-fenêtre F 1 ), les autres minima locaux de la première sous-fenêtre n’étant pas pris en compte, le premier minimum local de la dernière sous-fenêtre ( c’est-à-dire pour la , le point P 41 de la sous-fenêtre F 4 ), les autres minima locaux de la dernière sous-fenêtre n’étant pas pris en compte, les minima locaux des autres sous-fenêtres centrales (c’est-à-dire des sous-fenêtres F 2 et F 3 pour la ). Dans une autre variante, la courbe Cmax peut être calculée en prenant en compte uniquement : le dernier maximum local de la première sous-fenêtre ( c’est-à-dire pour la , le point M 13 de la sous-fenêtre F 1 ), les autres maxima locaux de la première sous-fenêtre n’étant pas pris en compte, le premier maximum local de la dernière sous-fenêtre ( c’est-à-dire pour la , le point M 41 de la sous-fenêtre F 4 ), les autre minima locaux de la dernière sous-fenêtre n’étant pas pris en compte, les maxima locaux des autres sous-fenêtres centrales ( c’est-à-dire des sous-fenêtres F 2 et F 3 pour la ). Dans une autre variante, un indice IV de variabilité de la fréquence cardiaque peut être calculé de la même manière que le paramètre AUCmoy ou que le paramètre AUCmax décrits dans la demande de brevet internationale WO2006/032739, mais en excluant dans le calcul les aires calculées dans la première sous fenêtre et dans la dernière sous-fenêtre de la fenêtre principale. Dans les exemples de réalisation qui ont été décrits en référence aux figures annexées, les algorithmes de calcul sont appliqués sur une série RR initiale dont les échantillons (RRi) sont égaux ou proportionnels respectivement aux intervalles de temps (δti) qui séparent deux battements cardiaques successifs. Dans une autre variante de réalisation, l’invention peut être mise en œuvre à partir d’une série RR initiale dont les échantillons (RRi) sont égaux ou proportionnels respectivement à l’inverse (1/δti) des intervalles de temps entre deux battements cardiaques successifs. Dans ce cas, en appliquant les étapes 1 à 7 précitées, on obtient des courbes inverses de celle de la . Les indices de variabilité IV susvisés peuvent d’une manière générale être utilisés pour mesurer la variabilité du rythme cardiaque chez un être vivant (conscient ou inconscient), et de ce fait pour étudier les effets sur le SNA (Système Nerveux Autonome) de tout stimulus susceptible de modifier l’activité du SNA. A titre d’exemples non limitatifs et non exhaustifs de l’invention, les indices IV peuvent être utilisés dans le domaine médical ou chirurgical pour : l’évaluation de la douleur ressentie par un être vivant conscient et non ventilé mécaniquement (c’est-à-dire un être vivant dont la fréquence respiratoire est quelconque et variable, et n’est pas imposée par un dispositif de ventilation contrôlée par contraste notamment avec un patient sous anesthésie générale), par exemple un être vivant conscient sous anesthésie locale de type péridurale, l’évaluation de la douleur ressentie par un être vivant inconscient, et en particulier un être vivant sous anesthésie générale ; dans ce dernier cas, l’évaluation du niveau de douleur permet de connaître indirectement le niveau d’analgésie pendant l’anesthésie générale. A titre d’exemples non limitatifs et non exhaustifs de l’invention, les indices IV peuvent également être utilisés, en dehors du domaine médical ou chirurgical, par exemple pour l’évaluation du stress ressenti par un être vivant. Procédé de calcul d’au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque, mis en œuvre de manière automatique par une unité de traitement (5), à partir d’une série RR initiale constituée d’une pluralité d’échantillons (RR i ) qui sont fonction respectivement des intervalles de temps (δti) qui séparent deux battements cardiaques successifs ou d’une série RR dérivée de la série RR initiale , lequel procédé comprend une étape de calcul (a) d’au moins un indice de variabilité de la fréquence cardiaque dans une fenêtre principale glissante (F) de durée (T), avec un pas de glissement d’au moins un échantillon et d’une durée (d) inférieure à la durée (T) de la fenêtre principale, et dans lequel l’unité de traitement (5) est configurée pour, au cours de ladite étape de calcul (a), détecter des minima locaux (P ji ) et/ou des maximas locaux (M ji ) dans la fenêtre principale (F), pour diviser la fenêtre principale (F) en n (n≥3) sous-fenêtres (F j ) constituées d’une première sous-fenêtre (F 1 ), d’une ou plusieurs fenêtres centrales (F 2 ,…,F n-1 ) et d’une dernière sous-fenêtre (F n ), pour calculer une courbe inférieure (Cmin) reliant au moins le dernier minimum local de la première sous-fenêtre (F 1 ), au moins chaque minimum local (P ji ) compris dans la ou les sous-fenêtres centrales (F 2 ,…,F n-1 ), et au moins le premier minimum local de la dernière sous-fenêtre (F n ) et/ou une courbe supérieure (Cmax) reliant au moins le dernier maximum local de la première sous-fenêtre (F 1 ), au moins chaque maximum local (M ji ) compris dans la ou les sous-fenêtres centrales (F 2 ,…,F n-1 ), et au moins le premier maximum local de la dernière sous-fenêtre (F n ), et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir de la portion de la courbe inférieure (Cmin) dans la ou les fenêtres centrales (F 2 ,…,F n-1 ), en excluant la première sous-fenêtre (F 1 ) et la dernière sous-fenêtre (F n ) et/ou à partir de la portion de la courbe supérieure (Cmax) dans la ou les fenêtres centrales, en excluant la première sous-fenêtre (F 1 ) et la dernière sous-fenêtre (F n ). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’unité de traitement (5) est configurée pour déterminer, dans chaque sous fenêtre centrale (F 2 ,…,F n-1 ), une aire (A j ) qui est délimitée au moins par la courbe inférieure (Cmin) et est au-dessus de la courbe inférieure (Cmin), et qui s’étend sur toute la durée (D) de la sous-fenêtre et/ou une aire (A j ) qui est délimitée au moins par la courbe supérieure (Cmax) et est sous la courbe supérieure (Cmax), et qui s’étend sur toute la durée (D) de la sous-fenêtre et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir desdites aires (A j ). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’unité de traitement (5) est configurée pour déterminer, dans chaque sous fenêtre centrale (F 2 ,…,F n-1 ), une aire (A j ) qui est délimitée par la courbe inférieure (Cmin) et par la courbe supérieure (Cmax) et qui s’étend sur toute la durée (D) de la sous-fenêtre, et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir desdites aires (A j ). Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel la fenêtre principale (F) est divisée en au moins quatre sous-fenêtres (n≥4) et dans lequel l’unité de traitement (5) est configurée pour sélectionner parmi lesdites aires (A j ), celle dont la valeur est la plus faible, et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir de cette aire minimale (Smin). Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’unité de traitement (5) est configurée pour calculer le ratio (Smin/S) entre ladite aire minimale (Smin) et la surface totale (S) de la fenêtre principale (F) et pour calculer ledit au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque à partir de ce ratio (Smin/S). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la durée (T) de la fenêtre principale (F) est comprise entre 32s et 256s, et de préférence est égale à 64s. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le nombre (n) de sous-fenêtres est supérieur ou égal à 4. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel les sous-fenêtres ont des durées identiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel la durée de la première sous-fenêtre (F 1 ) est égale à la durée de la dernière sous-fenêtre (F n ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel l’étape de calcul (a) est réalisée sur une série RR qui est obtenue au moins par ré-échantillonnage de la série RR initiale ou d’une série RR dérivée de la série RR initiale, à une fréquence d’échantillonnage (Fe) supérieure ou égale à 4Hz, et de préférence égale à 8Hz. Procédé selon la revendication 10, dans lequel la durée (d) du pas de glissement est supérieure ou égale à l’inverse (1/Fe) de la fréquence d’échantillonnage (Fe), et de préférence est égal à 1s. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel l’étape de calcul (a) est réalisée sur une série RR qui est obtenue au moins en normalisant les échantillons (RRi) de la série RR initiale ou les échantillons (RRi) d’une série RR dérivée de la série RR initiale, sur toute la durée (T) de la fenêtre principale (F). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, dans lequel l’étape de calcul (a) est réalisée sur une série (RR) qui est obtenue au moins par filtrage de la série RR initiale ou d’une série RR dérivée de la série RR initiale, dans au moins une bande de fréquences [f1 - f2] prédéfinie. Procédé selon la revendication 13, dans lequel le filtrage permet un filtrage dans au moins une bande de fréquences hautes [0,15Hz-0,4Hz]. Procédé selon la revendication 13 ou 14, dans lequel le filtrage permet un filtrage dans au moins une bande de fréquences basses [0,04Hz ; 0,15Hz]. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 15, dans lequel l’unité de traitement (5) est configurée pour afficher le ou les indices (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque en temps réel sur un écran. Dispositif de calcul d’au moins un indice (IV) de variabilité de la fréquence cardiaque, comportant au moins une unité de traitement (5) configurée pour mettre en œuvre automatiquement le procédé de calcul de l’une quelconque des revendications 1 à 16. Dispositif selon la revendication 17, comportant en outre des moyens (1,2) d’acquisition d’un signal cardiaque analogique et des moyens (4) d’échantillonnage de ce signal cardiaque analogique, et dans lequel l’unité de traitement (5) est configurée pour construire également ladite série RR initiale à partir du signal échantillonné par les moyens d’échantillonnage (4). Dispositif selon la revendication 18, dans lequel l’unité de traitement (5) est configurée pour mettre en œuvre automatiquement le procédé de calcul de l’une quelconque des revendications 1 à 16 en temps réel, au fur et à mesure de l’acquisition du signal cardiaque et de la construction de la série RR initiale. Produit programme informatique comprenant des instructions de code de programme et permettant, lorsqu’il est exécuté par au moins une unité de traitement, de réaliser le procédé de calcul de l’une quelconque des revendications 1 à 16.