FR 3152221 A1 20250228 FR 2308891 A 20230824 La présente divulgation se rapporte à un procédé implémenté par ordinateur pour la synthèse d’artéfacts causés par un environnement d’imagerie par résonance magnétique (IRM) sur des signaux électrocardiogramme (ECG). Le procédé comprend une extraction d’artéfacts à partir de signaux ECG réels acquis dans un environnement IRM. Le procédé comprend en outre une synthèse d’artéfacts réalistes à partir des artéfacts extraits. La synthèse est basée sur un modèle d’apprentissage automatique. Le modèle est configuré pour la synthèse aléatoire d’artéfacts réalistes correspondant à des configurations différentes de patients et/ou d’environnements IRM. La synthèse comprend un apprentissage du modèle sur la base des artéfacts extraits. [Fig. 5] Procédé implémenté par ordinateur pour la synthèse d’artéfacts causés par un environnement d’imagerie par résonance magnétique sur des signaux électrocardiogramme L’invention se rapporte à un procédé, un programme, et un système pour la synthèse d’artéfacts causés par un environnement d’imagerie par résonance magnétique sur des signaux électrocardiogramme, ainsi qu’à une base de données de signaux ECG comprenant des artéfacts synthétisés et à une utilisation de la base de données pour l’apprentissage d’un modèle entrainé sur la base de données. Arrière-plan technique Un signal électrocardiogramme (ECG) est habituellement représenté par une trace graphique obtenue en enregistrant l’activité électrique du cœur d’un patient en utilisant des électrodes positionnées sur et/ou dans le corps du patient. Le signal ECG comprend un certain nombre de signaux temporels, aussi appelés dérivations (« leads » en anglais). L’ensemble composé des 12 dérivations standard de l’ECG est couramment et largement utilisé et étudié, notamment pour la classification/segmentation de caractéristiques clés telles que les ondes P et T et les complexes QRS, avec des temps de début et de fin. La FIG. 1 montre un exemple d’un graphe d’un signal ECG montrant les caractéristiques clés du signal sur deux battements de cœur successifs : P (dépolarisation des oreillettes) ; Q (activation de la région antéro septale du myocarde ventriculaire) ; R (dépolarisation du myocarde ventriculaire) ; S (activation de la portion postéro basale des ventricules) ; T (repolarisation des ventricules). Il existe des appareils implémentant des algorithmes pour l’analyse automatisée des signaux ECG. Ces algorithmes sont habituellement basés sur des heuristiques tels que le filtrage, la détection de bord, la dérivation, la mise en place de seuils, ou des fenêtres temporelles, pour détecter des caractéristiques des signaux. Des modèles d’apprentissage automatique profonds (modèles « deep learning » en anglais, ou « DL ») ont démontré leur supériorité sur les algorithmes classiques pour l’analyse des signaux ECG. Pour être fiables, ces modèles nécessitent généralement une grande quantité et une large variabilité de données d’entrainement. Les données d’entrainement publiques peuvent se révéler insuffisantes pour l’entrainement de ces modèles, par exemple en ne capturant pas certaines circonstances spécifiques perturbant les signaux ECG. Par exemple, lorsqu’un patient est situé dans le champ magnétique intense d’un système d’imagerie par résonnance magnétique (IRM), une perturbation magnéto-hydro-dynamique (MHD) s’ajoute généralement au signal ECG du patient. Cette perturbation est accrue par l’intensité du champ magnétique. D’autres perturbations peuvent également être ajoutées au signal, causées par exemple par les commutations des gradients de champ magnétique (« gradient switching » en anglais) ou les émissions d’ondes de radiofréquence. Les perturbations MHD sont dues au flux sanguin du patient dans d’importants champs magnétiques statiques qui impliquent des voltages élevés. Ces augmentations de voltages affectent en particulier les ondes T qui pourraient être confondues avec les pics des ondes R (« R-peaks » en anglais). Les figures FIG. 2 à FIG. 4 illustrent des segments d’enregistrements ECG à 12 dérivations acquis avec le même sujet placé dans différentes configurations de scanner IRM 7T. FIG. 2 et FIG. 2 montrent un ECG de référence acquis en dehors du scanner IRM. FIG. 3 et FIG. 3 montrent un ECG acquis pour le même sujet dans le scanner IRM en position pieds en premiers. FIG. 4 et FIG. 4 montrent un ECG acquis pour le même sujet dans le scanner IRM en position tête en premier. Les traits pleins parallèles à l’axe des ordonnées illustrent les pics R. L’utilisation de l’ECG peut être requise durant un examen IRM pour le suivi du patient, pour la synchronisation des données d’images (données d’images « k-space »), ou pour retirer des artéfacts en analyse rétrospective (par exemple en IRM fonctionnelle du cerveau). Dans certaines applications, la qualité de l’image est directement impactée par la précision et la détection à temps des pics R. Ces derniers sont utilisés pour synchroniser les séquences d’impulsions IRM employées pour l’acquisition de la donnée d’image. Ce procédé est connu en anglais sous le nom de « triggering » ou « gating ». Les perturbations dans l’ECG acquis pour un patient à l’intérieur du scanner IRM rendent les analyses ECG automatisées peu fiables, que ce soit via des algorithmes classiques ou des modèles d’apprentissage automatique profonds. Les perturbations de gradient ou de radiofréquence présentent de grandes différences d’amplitude et de fréquence comparé aux complexes QRS. Ce n’est pas le cas des perturbations MHD, qui sont donc plus difficiles à traquer et à éliminer. Les bases de données existantes utilisées pour l’entrainement de modèles d’apprentissage automatique profonds ne comprennent pas de perturbations liées à l’IRM, telles que les perturbations MHD. Dans ce contexte, il existe un besoin de solutions améliorées pour obtenir des données de signaux ECG perturbés, notamment en grand nombre et de bonne qualité, notamment pour permettre un entrainement robuste de ces modèles d’apprentissage automatique profonds. Résumé On propose pour cela un procédé implémenté par ordinateur pour la synthèse d’artéfacts causés par un environnement d’imagerie par résonance magnétique (IRM) sur des signaux électrocardiogramme (ECG). Le procédé comprend une extraction d’artéfacts à partir de signaux ECG réels acquis dans un environnement IRM. Le procédé comprend en outre une synthèse d’artéfacts réalistes à partir des artéfacts extraits. La synthèse est basée sur un modèle d’apprentissage automatique. Le modèle est configuré pour la synthèse aléatoire d’artéfacts réalistes correspondant à des configurations différentes de patients et/ou d’environnements IRM. La synthèse comprend un entrainement du modèle sur la base des artéfacts extraits. Le procédé pourra par la suite être appelé « procédé de synthèse ». Le modèle peut être un mélange de gaussiennes ou un modèle d’apprentissage profond génératif. Les signaux ECG réels peuvent être des signaux ECG à 12 dérivations (12D), et le procédé peut en outre comprendre une transformation des signaux ECG réels à 12 dérivations en signaux vectocardiogramme 3D (3D- VCG). Les artéfacts peuvent être des perturbations magnéto-hydro-dynamiques (MHD). Les signaux ECG réels peuvent consister en des couples de signaux ECG réels. Chaque couple comprend un signal ECG correspondant à un patient entré la tête en premier ou les pieds en premiers dans un IRM et un signal ECG correspondant au patient hors de l’IRM. De manière alternative, chaque couple comprend un signal ECG correspondant à un patient entré la tête en premier dans un IRM et un signal ECG correspondant au patient entré les pieds en premiers dans un IRM. L’extraction comprend alors, pour chaque couple, une isolation de la perturbation MHD comme combinaison linéaire des deux signaux du couple. Le procédé comprend en outre une fourniture d’une base de données de signaux ECG existants, et un ajout, à au moins une partie des signaux ECG de la base de données, d’artéfacts synthétisés. On propose également une base de données susceptible d’être obtenue par le procédé. La base de données peut par exemple être la base de données de signaux existants fournie et comprenant ladite au moins une partie des signaux ECG auxquels ont été ajoutés des artéfacts synthétisés selon le procédé. On propose également un procédé d’apprentissage automatique d’un modèle à partir de la base de données. Le modèle est entrainé à, sur la base d’un signal ECG, effectuer l’une des tâches suivantes : classifier le signal ECG et/ou des battements cardiaques dans le signal ECG, ou détecter des ondes caractéristiques du cycle cardiaque dans le signal ECG, ou détecter des pics de l’onde QRS dans le signal ECG. Le procédé pourra par la suite être appelé « procédé d’apprentissage » ou « procédé d’entrainement ». On propose également un modèle (c’est-à-dire la structure de données informatique implémentant le modèle, par exemple l’ensemble de ses paramètres et son architecture) susceptible d’être entrainé selon le procédé d’apprentissage, par exemple un modèle dont les poids/paramètres sont identiques à ce qu’ils auraient été si le modèle avait été entrainé par le procédé, ou bien un modèle qui a été directement appris selon ce procédé (et donc dont les valeurs des poids/paramètres résultent de l’entrainement selon le procédé d’apprentissage). On propose également un procédé d’utilisation de ce modèle. Le procédé d’utilisation comprend l’application du modèle à un signal ECG pour : classifier le signal ECG et/ou des battements cardiaques dans le signal ECG, ou détecter des ondes caractéristiques du cycle cardiaque dans le signal ECG, ou détecter des pics de l’onde QRS dans le signal ECG. On propose également un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de synthèse et/ou du procédé d’apprentissage et/ou du procédé d’utilisation du modèle. On propose également un support de stockage de données sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur et/ou la base de données et/ou le modèle susceptible d’être entrainé par le procédé d’apprentissage. On propose également un système informatique comprenant un processeur couplé à une mémoire sur laquelle est enregistré le programme d’ordinateur et/ou la base de données et/ou le modèle susceptible d’être entrainé par le procédé d’apprentissage. On propose également un appareil comprenant le support de stockage. L’appareil peut former un, ou servir en tant que, media non-transitoire lisible par ordinateur, par exemple sur un Saas (de l’anglais « Software as a service ») ou un autre server, ou une plateforme de type « cloud » ou similaire. L’appareil peut alternativement comprendre un processeur couplé au support de stockage. L’appareil peut donc former un ordinateur/système informatique entier ou partiel ( e.g. l’appareil est un sous-système d’un système informatique). Le système peut comprendre en outre une interface graphique utilisateur couplée au processeur. Le système peut former un dispositif « edge » implémentant l’un ou toute combinaison des procédés, ou faire partie d’un tel dispositif. Brève description des figures Des exemples non-limitants vont être décrits en référence aux figures suivantes : La FIG. 1 illustre un contexte du procédé de synthèse. La FIG. 2 illustre un contexte du procédé de synthèse. La FIG. 2 illustre un contexte du procédé de synthèse. La FIG. 3 illustre un contexte du procédé de synthèse. La FIG. 3 illustre un contexte du procédé de synthèse. La FIG. 4 illustre un contexte du procédé de synthèse. La FIG. 4 illustre un contexte du procédé de synthèse. La FIG. 5 montre un organigramme d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 6 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 6 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 7 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 7 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 8 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 8 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 9 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 9 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 9 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 9 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 10 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 10 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 11 illustre une étape d’un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 12 montre une partie de l’architecture du générateur d’un exemple du modèle d’apprentissage profond génératif. La FIG. 12 montre une partie de l’architecture du discriminateur d’un exemple du modèle d’apprentissage profond génératif. La FIG. 13 illustre des résultats obtenus grâce à un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 14 illustre des résultats obtenus grâce à un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 15 illustre des résultats obtenus grâce à un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 16 illustre des résultats obtenus grâce à un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 17 illustre des résultats obtenus grâce à un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 18 illustre des résultats obtenus sans le procédé de synthèse. La FIG. 18 illustre des résultats obtenus grâce à un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 19 illustre des résultats obtenus sans le procédé de synthèse. La FIG. 19 illustre des résultats obtenus grâce à un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 20 illustre des résultats obtenus sans le procédé de synthèse. La FIG. 20 illustre des résultats obtenus grâce à un exemple du procédé de synthèse. La FIG. 21 montre un organigramme illustrant un exemple du système. Description détaillée On propose un procédé implémenté par ordinateur pour la synthèse d’artéfacts causés par un environnement d’imagerie par résonance magnétique (IRM) sur des signaux électrocardiogramme (ECG). Le procédé comprend une extraction d’artéfacts à partir de signaux ECG réels acquis dans un environnement IRM. Le procédé comprend en outre une synthèse d’artéfacts réalistes à partir des artéfacts extraits. La synthèse est basée sur un modèle d’apprentissage automatique. Le modèle est configuré pour la synthèse aléatoire d’artéfacts réalistes correspondant à des configurations différentes de patients et/ou d’environnements IRM. La synthèse comprend un apprentissage automatique du modèle sur la base des artéfacts extraits. Le procédé pourra par la suite être appelé « procédé de synthèse ». Le procédé est une solution améliorée pour l’obtention de données de signaux ECG perturbés. En effet, le procédé synthétise des artéfacts réalistes à partir d’artéfacts extraits de signaux ECG réels acquis dans un environnement IRM. En d’autres mots, le procédé synthétise des artéfacts reproduisant fidèlement des artéfacts réels que l’on observe sur des signaux ECG acquis dans un environnement IRM, et donc reproduit fidèlement des artéfacts réels causés par un environnement IRM sur des signaux ECG. Cela permet la synthèse en grand nombre de tels artéfacts, et ainsi par exemple leur ajout en grand nombre à des signaux ECG non-perturbés existants (lesquels sont aisément disponibles en grand nombre). Ainsi, il est possible grâce au procédé de constituer une base de données de signaux ECG comprenant un grand nombre de signaux ECG perturbés par des artéfacts/perturbations dues à un environnement IRM. On propose d’ailleurs une telle base de données, comme discuté précédemment. Une telle base de données permet un entrainement efficace de modèles d’apprentissage automatique profonds destinés au traitement de signaux ECG, par exemple pour classifier un signal ECG et/ou des battements cardiaques dans le signal ECG, ou détecter des ondes caractéristiques du cycle cardiaque dans le signal ECG, ou détecter des pics de l’onde QRS dans le signal ECG. La synthèse est basée sur un modèle d’apprentissage automatique configuré pour la synthèse aléatoire d’artéfacts réalistes correspondant à des configurations différentes de patients et/ou d’environnements IRM, et comprend un apprentissage du modèle sur la base des artéfacts extraits des signaux ECG réels. Cela permet l’utilisation d’un modèle génératif pour la synthèse des artéfacts, un tel modèle permettant la génération à la volée (de l’anglais « on-the-fly ») d’artéfacts variés et réalistes représentant une diversité de configurations de patients et/ou d’environnements IRM ( e.g. correspondant à différentes pathologies de patients et/ou différentes machines IRM). Cela permet la création d’une base de données de signaux ECG comprenant des signaux perturbés en grand nombre, et un entrainement efficace de modèles sur cette base, comme évoqué ci-dessus. Le procédé va maintenant être discuté plus en détail en référence à l’organigramme de la FIG. 5 , qui illustre un exemple du procédé. Le procédé est un procédé pour la synthèse d’artéfacts causés par un environnement IRM sur des signaux ECG. En d’autres mots, le procédé synthétise des artéfacts, i.e. génère des artéfacts synthétiques, i.e. des portions de signaux synthétiques représentants des artéfacts de signaux ECG. Les artéfacts synthétisés représentent des artéfacts causés par un environnement IRM, tels que ceux évoqués précédemment, sur des signaux ECG. Le procédé comprend l’extraction d’artéfacts à partir de signaux ECG réels acquis dans un environnement IRM. Avant cela, le procédé peut comprendre un ou plusieurs étapes préalables. Le procédé peut par exemple comprendre, comme étape initiale, la fourniture des signaux ECG réels acquis dans un environnement IRM. Par « signaux ECG réels acquis dans un environnement IRM », il est entendu des signaux ECG acquis/mesurés sur des patients dans un environnement IRM. Ces signaux peuvent comprendre, pour chaque patient, un signal ECG correspondant au patient hors de l’IRM, c’est-à-dire un signal ECG du patient lorsque celui-ci est hors de l’IRM, et un signal ECG mesuré sur le patient dans l’IRM et correspondant au patient entré la tête en premier ou les pieds en premiers dans un IRM. Alternativement, ces signaux peuvent comprendre, pour chaque patient, un signal ECG correspondant au patient entré la tête en premier dans un IRM et un signal ECG correspondant au patient entré les pieds en premiers dans un IRM. Les artéfacts extraits des signaux ECG acquis peuvent par exemple être des perturbations magnéto-hydro-dynamiques (MHD), concept qui a été discuté précédemment. La fourniture des signaux ECG peut comprendre l’obtention (par exemple le téléchargement) de ceux-ci sur une mémoire, une base de données, ou un serveur (par exemple à distance) sur laquelle/lequel ils ont été enregistrés après leur acquisition. Les signaux peuvent par exemple être issus de la base de données discutée dans le document J. W. Krug, M. Schmidt, G. Rose and M. Friebe, « A database of electrocardiogram signals acquired in different magnetic resonance imaging scanners », Computing in Cardiology CinC, pp. 1 4, 2017. Alternativement, la fourniture des signaux peut comprendre l’acquisition des signaux ECG, par toute technique et appareil adapté, dans un environnement IRM. Les signaux acquis peuvent être des signaux ECG à 12 dérivations. Le procédé peut également comprendre un pré-traitement S10 des signaux acquis. Le prétraitement peut comprendre l’application d’un ou toute combinaison des éléments suivants : un filtre bande passante (« bandpass filter » en anglais), un filtre coupe-bande (« notch filter » en anglais), et/ou une suppression de décalage de la ligne de base (« baseline wander removal » en anglais). FIG. 6 et FIG. 6 montrent un exemple de signal ECG 12D dans un environnement IRM avant le pré-traitement S10, et FIG. 7 et FIG. 7 montrent le même signal après le pré-traitement S10. Comme précédemment, les traits pleins parallèles à l’axe des ordonnées illustrent les pics R. Le procédé comprend ensuite une extraction des artéfacts dans les signaux ECG réels. Par « extraction », il est entendu tout procédé permettant l’isolation dans les signaux ECG réels de portions de signaux correspondant à des artéfacts, par exemple des perturbations MHD. L’extraction des artéfacts peut comprendre une extraction S20 de segments aux pics R (aussi appelés « pics de l’onde QRS »). En d’autres mots, l’extraction des artéfacts peut comprendre l’extraction S20, dans les signaux ECG réels, pour chaque pic R, d’un segment, c’est-à-dire une portion du signal, autour du pic R (par exemple avec 25% du segment avant le pic R et 75% après). Les segments peuvent être d’une durée de 0.5s chacun. Cela peut correspondre à 250 échantillons à 500Hz. Il peut donc il y avoir 250 échantillons par dérivation. 2715 and 2715 segments ECG correspondants à un patient entré la tête en premier dans un 3T IRM et au patient entré les pieds en premiers dans un 3T IRM, respectivement peuvent être issus de 5 enregistrements de la base de données discutée dans le document J. W. Krug, M. Schmidt, G. Rose and M. Friebe, « A database of electrocardiogram signals acquired in different magnetic resonance imaging scanners », Computing in Cardiology CinC, pp. 1 4, 2017. FIG. 8 et FIG. 8 montrent des exemples de segments extraits. L’extraction des artéfacts peut ensuite comprendre une identification des perturbations S30 dans les segments extraits à S20. Cela peut consister en toute méthode adaptée pour l’identification des perturbations. Par exemple, dans les cas où les artéfacts sont des perturbations MHD, les signaux ECG réels peuvent consister en des couples de signaux ECG réels, chaque couple comprenant un signal ECG correspondant à un patient entré la tête en premier ou les pieds en premiers dans un IRM et un signal ECG correspondant au patient hors de l’IRM. De manière alternative, les signaux ECG réels peuvent consister en des couples de signaux ECG réels, chaque couple comprenant un signal ECG correspondant à un patient entré la tête en premier dans un IRM et un signal ECG correspondant au patient entré les pieds en premier dans un IRM. L’extraction comprend, pour chaque couple, une isolation de la perturbation MHD comme combinaison linéaire des deux signaux du couple. La combinaison linéaire est appliquée aux segments extraits à l’étape S20 ( i.e. à chacun d’entre eux) si le procédé comprend l’étape S20. Par exemple, dans la deuxième alternative (couple signal ECG tête en premier dans l’IRM et signal ECG pieds en premiers dans l’IRM dans l’IRM), si ECG hf désigne le signal ECG correspondant au patient entré la tête en premier dans l’IRM, ECG ff le signal ECG correspondant au patient entré les pieds en premier dans l’IRM, MHD la perturbation MHD, et ECG le signal ECG du patient hors IRM, on a : La combinaison linéaire pour l’isolation de MHD est alors : Dans l’autre alternative, la combinaison linéaire est : FIG. 9A et FIG. 9B montrent des exemples de signaux . FIG. 9C et FIG. 9D montrent des exemples de signaux . FIG. 10 et FIG. 10 montrent des exemples des perturbations MHD isolées grâce à la combinaison linéaire des signaux des figures 9A à 9D. Les signaux ECG réels peuvent être des signaux ECG à 12 dérivations (12D). Dans ce cas, le procédé peut en outre comprendre une transformation S40 des artéfacts extraits des signaux ECG réels à 12 dérivations en format vectocardiogramme 3D (3D-VCG). L’étape S40 peut être réalisée avant l’extraction, auquel cas la transformation est appliquée sur les signaux réels (éventuellement après le pré-traitement de l’étape S10). De manière alternative, l’étape S40 peut être réalisée après l’étape S20, auquel cas la transformation est appliquée sur les segments extraits à S20. De manière encore alternative, et de manière préférée, l’étape S40 peut être réalisée après l’étape S30, auquel cas la transformation est appliquée sur les artéfacts identifiés à S30. La transformation, ou conversion, des signaux 12D vers les signaux 3D-VCG peut comprendre l’application de toute méthode connue et adaptée pour faire cela, par exemple l’utilisation de huit dérivations ECG indépendantes (I, II, et V1 à V6) et d’une transformation dite « régression de Kors », discutée dans le document J. A. Kors, G. Vanherpen, A. C. Sittig a nd J. H. Van Bemmel, « Reconstruction of the Frank vectorcardiogram from standard electrocardiographic leads: diagnostic comparison of different methods », European Heart Journal, vol. 11, pp. 1083 1092, 1990. Toute méthode alternative connue peut être utilisée. De manière alternative, au lieu de signaux 3D-VCG, le procédé peut utiliser uniquement les directions X, Y ou Z, ou des combinaisons de ces directions, comme discuté dans le document P. Rubel, I. Benhadid and J. Fayn, « Quantitative assessment of eight different methods for synthesizing frank VCGs from simultaneously recorded standard ECG leads », Journal of Electrocardiology, vol. 24, pp. 197 202, 1991. La FIG. 11 montre des exemples de perturbations MHD issues de la transformation S40, appliquées aux perturbations identifiées à S30. Les trois directions X, Y, Z sont représentées. Le procédé comprend en outre la synthèse S50 d’artéfacts réalistes à partir des artéfacts extraits, c’est-à-dire la création de signaux synthétiques représentant de façon réaliste des artéfacts (par exemple des perturbations MHD) sur des signaux ECG. La synthèse les fait à partir des artéfacts extraits et comprend l’entrainement d’un modèle d’apprentissage automatique configuré pour la synthèse aléatoire d’artéfacts réalistes correspondant à des configurations différentes de patients et/ou d’environnements IRM sur la base des artéfacts extraits. En d’autres mots, le procédé comprend l’application de tout procédé convenable d’apprentissage automatique, sur la base des artéfacts extraits, permettant l’obtention d’un modèle entrainé à générer, de façon aléatoire réaliste, des artéfacts synthétiques. Comme connu dans le domaine de l’apprentissage automatique, le traitement d’une entrée par un modèle d’apprentissage automatique inclut l’application d’opérations à cette entrée, ces opérations étant définies par des données qui incluent des valeurs de paramètres (aussi appelés poids). Apprendre (aussi connu sous le nom de « entrainer ») un modèle d’apprentissage automatique inclut ainsi la détermination de valeurs des paramètres sur la base d’un ensemble de données, appelées données d’entrainement ou données d’apprentissage, configuré pour un tel apprentissage. Pour cela, cet ensemble inclut des portions de données formant chacune un échantillon d’apprentissage respectif. Ces échantillons représentent la diversité des situations dans lesquelles le modèle sera utilisé une fois appris/entrainé. Dans le contexte de la présente divulgation, le procédé comprend la formation de l’ensemble des données d’entrainement, et peut ensuite comprendre l’apprentissage du modèle sur la base de cet ensemble. Dans le cas du procédé, les données d’entrainement consistent en les artéfacts extraits, sur la base desquels le procédé va donc modifier les paramètres du modèle pour que celui-ci apprenne à synthétiser des artéfacts aléatoires et réalistes. Par « réalistes », on entend que ceux-ci sont réalistes du point de vue des données d’entrainement, c’est-à-dire que le modèle est entrainé à synthétiser des artéfacts cohérents avec ce que le modèle apprend des données d’entrainement. Les artéfacts synthétisés correspondent à des configurations différentes de patients et/ou d’environnements IRM, c’est-à-dire représente des perturbations causées par un IRM sur un patient dans l’IRM, mais avec une variabilité quant au patient et à l’environnement IRM, et en cohérence avec les données d’entrainement. Le modèle peut par exemple être un modèle profond génératif. Ce modèle comprend deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminateur. Le générateur est entrainé à générer des artéfacts avec pour but de tromper le discriminateur, tandis que le discriminateur est entrainé à détecter si les artéfacts générés par le générateur sont réalistes ( i.e. en conformité avec les données d’entrainement, les artéfacts des données d’entrainement étant fixées comme réalistes pour l’apprentissage). Le modèle génératif peut avoir une architecture BiLSTM-CNN, qui est la composition d’un module Bi-LSTM (de l’anglais « bidirectional long short-term memory ») et d’un réseau de neurones CNN (de l’anglais « convolutional neural network »). Le réseau CNN peut implémenter des convolutions 1D avec les axes (X,Y,Z) du format vectocardiogramme 3D (3D- VCG), au lieu des convolutions habituelles 2D avec des images RVB. La FIG. 12 montre une capture d’écran d’un exemple de l’architecture du générateur. La FIG. 12 montre une capture d’écran d’un exemple de l’architecture du discriminateur. L’apprentissage peut comprendre une initialisation aléatoire des paramètres du modèle puis un entrainement non-supervisé avec 2000 EPOCHS. L’entrainement du modèle lors de la phase d’apprentissage peut comprendre l’utilisation de 2715 segments de perturbations MHD extraites de 2715 and 2715 segments ECG correspondants à un patient entré la tête en premier dans un 3T IRM et au patient entré les pieds en premiers dans un 3T IRM (respectivement) évoqués précédemment. La FIG. 13 montre des exemples de segments 130 comprenant des artéfacts synthétisés par le modèle génératif et des segments 132 issus de signaux ECG réels. La FIG. 14 montre des exemples de perturbations MHD extraites de la base de données discutée dans le document J. W. Krug, M. Schmidt, G. Rose and M. Friebe, « A database of electrocardiogram signals acquired in different magnetic resonance imaging scanners », Computing in Cardiology CinC, pp. 1 4, 2017. La FIG. 15 montre des perturbations synthétisées par le procédé après entrainement de l’architecture BiLSTM-CNN. Les lignes pointillées dans les figures 14 et 15 correspondent aux médianes des artéfacts. De manière alternative, le modèle peut être un autoencodeur variationnel (VAE). De manière encore alternative, le modèle peut être un mélange de gaussiennes. Dans ce cas, avant l’extraction des perturbations, par exemple par combinaison linéaire comme discuté ci-dessus, le procédé peut comprendre : - la segmentation des cycles cardiaques des signaux extraits autour des pics R sur la base des positions des QRS ; - l’envoi des intervalles RR sur une phase cyclique dans l’intervalle [-pi, pi], la valeur -pi/3 étant attribuée à la phase du pic R. Ce changement de phase assure que le cycle cardiaque est substantiellement centré autour de l’onde T (la phase vaut environ 0 à l’onde T) ; - la construction d’un modèle moyen du battement cardiaque pour chaque signal ECG ; - l’extraction S30 des perturbations, par exemple via une combinaison linéaire pour MHD comme précédemment décrit. L’apprentissage de ce modèle peut ensuite comprendre la décomposition des perturbations extraites (par exemple telles que décrit ci-dessus) issues de S30 ou S40 sur la base des fonctions de Hermite. Les fonctions de la base peuvent être de la forme : Cela résulte en la paramétrisation suivante d’une perturbation (M) : L’ordre de décomposition n peut par exemple être fixé à 28, ce qui dans des exemples résulte en 120 jeux de 29 coefficients de Hermite (12 dérivations pour 10 patients). L’apprentissage peut ensuite comprendre l’ajustement (« fitting » en anglais) d’un mélange de gaussiennes (par exemple 12) sur ces coefficients. La génération d’une perturbation pour un signal à une dérivation consiste alors en l’échantillonnage aléatoire de ce mélange de gaussiennes, et on peut procéder ainsi dérivation par dérivation. Cela fournit autant de jeu des coefficients de Hermite que souhaité. Le procédé peut comprendre en outre une fourniture d’une base de données de signaux ECG existants ( i.e. réels, acquis sur des patients). Cette base de données peut par exemple être la base de données INCART, discutée dans le document A. L. Goldberger, L. A. N. Amar al, L. Glass, J. M. Hausdorff, P. C. Ivanov, R. G. Mark, J. E. Mietus, G. B. Moody, C. Peng and H. E. Stanley, « PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals », Circulation, vol. 101, no. 2 3, pp. 215 220, 2000. Le procédé peut ensuite comprendre un ajout S60, à au moins une partie des signaux ECG de cette base de données (par exemple dans une proportion de 100% ou 2 tiers), d’artéfacts synthétisés ( i.e. résultat de l’étape de synthétisation S50 du procédé). On propose également la fourniture d’une base de données susceptible d’être obtenue par le procédé, par exemple obtenue par le procédé, par exemple la base de données résultant de l’étape S60, c’est-à-dire comprenant des signaux ECG existants et initialement non perturbés auxquels ont été ajoutés, à S60, des artéfacts synthétisés par le procédé. Les FIG. 16 et 17 montrent des signaux ECG (enregistrements 01 et 24) de la base de données INCART (discutée dans le document A. L. Goldberger, L. A. N. Amar al, L. Glass, J. M. Hausdorff, P. C. Ivanov, R. G. Mark, J. E. Mietus, G. B. Moody, C. Peng and H. E. Stanley, « PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals », Circulation, vol. 101, no. 2 3, pp. 215 220, 2000.) auxquels ont été ajoutés des artéfacts MHD synthétisés selon le procédé. Les FIG. 16 et 17 montrent les signaux originaux 160-170, les perturbations MHD 162-172 et les signaux perturbés, 164-174. Les traits pleins montrent les pics R. Les inventeurs ont réalisé des tests pour évaluer les performances du modèle génératif profond. Pour cela, ils ont entrainé un modèle d’apprentissage profond détecteur de pics R (discuté dans le document M. Mehri, G. Calmon, F. Odille and J. Oster, « A deep learning architecture using 3D vectorcardiogram to detect R peaks in ECG with enhanced precision », Sensors, vol. 23, no. 4, pp. 2288, 2023). Les FIG. 18 et 18B montrent les résultats du détecteur de pics R sur un enregistrement ECG non-utilisé lors de la phase d’apprentissage du modèle de la base de données discutée dans le document J. W. Krug, M. Schmidt, G. Rose and M. Friebe, « A database of electrocardiogram signals acquired in different magnetic resonance imaging scanners », Computing in Cardiology CinC, pp. 1 4, 2017, sans utilisation des signaux perturbés par les artéfacts synthétisés pour l’entrainement ( FIG. 18 ) et avec utilisation de ces signaux ( FIG. 18 ). Les FIG. 19 et 19B montrent les résultats du détecteur de pics R sur un ECG de la base de données discutée dans le document J. E. DosReis, P. Soullié J. Oster, E. P. Soler, G. Petitmangin, J. Felblinger and F. Odille, « Reconstruction of the 12 lead ECG using a novel MR compatible ECG sensor network », Magnetic Resonance in Medicine, vol. 82, no.5, pp. 1929 1945, 2019., sans utilisation des signaux perturbés par les artéfacts synthétisés pour l’entrainement ( FIG. 19 ) et avec utilisation de ces signaux ( FIG. 19 ). Les FIG. 20 et 20B montrent les résultats du détecteur de pics R sur un ECG d’une autre base de données, sans utilisation des signaux perturbés par les artéfacts synthétisés pour l’entrainement ( FIG. 20 ) et avec utilisation de ces signaux ( FIG. 20 ). Sur les figures 19A à 20B, les triangles montrent les pics R détectés et les bandes pleines montrent les pics R annotés. En comparaison avec un détecteur entrainé sans ajout des ECG perturbés aux données d’apprentissage, le nombre de faux positifs (FP) est réduit de 83.8% sur un signal ECG de la base de données discutée dans le document J. W. Krug, M. Schmidt, G. Rose and M. Friebe, « A database of electrocardiogram signals acquired in different magnetic resonance imaging scanners », Computing in Cardiology CinC. L’erreur totale (1-F1-score) est divisée par 4.48, 1.31, voire complètement éliminée (respectivement) sur les trois bases de données différentes, comme illustré par le tableau 1 ci-dessous : Sans utilisation des signaux perturbés Avec utilisation des signaux perturbés synthétisés par un modèle profond génératif de type GAN Base Enregistrement Nombre de pics R Nombre de vrais positifs Nombre de faux positifs Nombre de faux négatifs Précision (%) Rappel (%) F1-score (%) Nombre de vrais positifs Nombre de faux positifs Nombre de faux négatifs Précision (%) Rappel (%) F1-score (%) 1ère 6 887 865 402 22 68,27 97,52 80,31 872 65 15 93,06 98,31 95,61 2nde 1 27 27 0 0 100,00 100,00 100,00 27 0 0 100,00 100,00 100,00 2 25 25 1 0 96,15 100,00 98,04 25 0 0 100,00 100,00 100,00 3 17 15 0 2 100,00 88,24 93,75 15 0 2 100,00 88,24 93,75 Moyenne 69 67 1 2 98,72 96,08 97,26 67 0 2 100,00 96,08 97,92 3ème 1 7 6 2 1 75,00 85,71 80,00 7 0 0 100,00 100,00 100,00 2 9 8 0 1 100,00 88,89 94,12 9 0 0 100,00 100,00 100,00 3 35 32 0 3 100,00 91,43 95,52 35 0 0 100,00 100,00 100,00 Moyenne 51 46 2 5 91,67 88,68 89,88 51 0 0 100,00 100,00 100,00 On propose également un procédé d’apprentissage automatique d’un modèle à partir de la base de données, i.e. celle susceptible d’être obtenue par le procédé, par exemple la base de données issue de l’étape S60. Le modèle est entrainé à, sur la base d’un signal ECG : classifier le signal ECG et/ou des battements cardiaques dans le signal ECG ; ou détecter des ondes caractéristiques du cycle cardiaque dans le signal ECG ; ou détecter des pics de l’onde R dans le signal ECG. En d’autres mots, l’apprentissage comprend un entrainement du modèle à effectuer l’une de ces tâches, l’entrainement utilisant des données d’entrainement issues de la base de données (par exemple toute la base de données). Le modèle peut être tout modèle d’apprentissage automatique connu permettant d’effectuer l’une de ces tâches (par exemple le détecteur de pics R discuté précédemment) et son apprentissage peut être fait par toute méthode connue, la contribution de la présente divulgation résidant dans le fait que les données d’entrainement utilisées sont issues de la base de données susceptible d’être obtenue par le procédé, par exemple la base de données issue de l’étape S60, et comprennent donc des signaux ECG perturbés obtenus grâce au procédé de synthèse. Comme dit précédemment, on propose également un modèle susceptible d’être entrainé selon le procédé d’apprentissage, ainsi qu’un procédé d’utilisation du modèle. Le procédé d’utilisation comprend (par exemple plusieurs itérations de) l’application du modèle à un signal ECG pour : classifier le signal ECG et/ou des battements cardiaques dans le signal ECG, ou détecter des ondes caractéristiques du cycle cardiaque dans le signal ECG, ou détecter des pics de l’onde QRS dans le signal ECG. Le procédé d’apprentissage et le procédé de synthèse peuvent être intégrés à un même procédé implémenté par ordinateur, qui comprend l’exécution du procédé de synthèse puis l’exécution du procédé d’apprentissage sur la base de la base de données issue de S60. Ce procédé peut également intégrer le procédé d’utilisation du modèle appris sur la base de données issues de S60. Des avantages et aspects de la présente divulgation vont maintenant être discutés. Une grande quantité de données ECG labélisées publiques est disponible, gratuitement ou via des fournisseurs commerciaux. Les bases de données ECG ont permis une amélioration massive dans l’analyse ECG automatisée, résultant un gain important en qualité et en productivité. Toutefois, les algorithmes d’analyse ECG basés sur ces données ont des performances mauvaises quand ils font face à des signaux ECG perturbés. Le procédé de synthèse fournit une manière de produire des nouvelles données qui peuvent être utilisées pour développer (ou entrainer un modèle d’apprentissage profond) et/ou tester des algorithmes d’analyse ECG automatisée. De plus, ces données peuvent être utilisées pour construire des signaux ECG perturbés continus pour une plus grande population de patient, par exemple ayant de l’arythmie ou d’autres pathologies cardiaques. Cela peut permettre de surmonter le problème de la construction de bases de données ECG avec des volontaires en bonne santé et ayant une variabilité limitée. Le procédé pourrait être généralisé à d’autres applications, telles que la détection de pics dans les courbes respiratoires, qui est critique pour la surveillance de la respiration d’un patient. Dans ce cas également, les signaux respiratoires peuvent souffrir de perturbations reproductibles qui ne sont pas nécessairement capturés par les bases de données disponibles. Le procédé de synthèse décrit ci-dessus peut être adapté de sorte à fournir un procédé de synthèse similaire permettant la synthèse des signaux respiratoires perturbés, la création de bases de données avec de tels signaux, et l’entrainement et/ou le test d’algorithmes de détection. Alternativement à l’ECG, les signaux suivants pourraient être synthétisés avec des perturbations : électroencéphalogramme (EEG), électrocardiogrammes internes (IEGM), ou électromyogrammes (EMG). Au-delà des applications aux signaux médicaux, le procédé de synthèse pourrait être adapté à d’autres domaines tels que l’audio ou les signaux radars. Un avantage de l’augmentation de la quantité de données dans une base de données pour entrainer un modèle d’apprentissage profond est de surmonter les problèmes de sur-apprentissage (« overfitting » en anglais). Les données supplémentaires permettent de réduire la vitesse de convergence de l’apprentissage, grâce par exemple à des algorithmes de rétro-propagation (« back-propagation » en anglais). Le procédé de synthèse peut facilement être adapté à différentes valeurs de champs magnétiques. Par exemple, des perturbations MHD à 3 Tesla peuvent être utilisées dans des implémentations du procédé, mais la détection de pics R dans des ECG peut être encore plus problématique dans des champs magnétiques de force plus importante. Par exemple, des équipements IRM avec des forces de champs de 5 ou 7 Tesla sont disponibles, et des forces encore plus élevées font l’objet de recherches et/ou sont utilisés pour des sujets animaux. Dans de tels cas, mesurer l’ECG et la respiration est critique pour réduire les artéfacts dans l’imagerie, mais ces signaux souffrent eux-mêmes de perturbations parfois fortes. Une application possible du procédé de synthèse est l’évaluation de la qualité des méthodes de débruitage ou de filtrage de l’ECG. Un des problèmes les plus importants avec les perturbations des signaux ECG acquis durant un IRM est la présence de perturbations MHD. En effet, sa gamme d’amplitude et de fréquence correspond à celles des ondes P et T et QRS. Avoir une base de données modélisant statistiquement les perturbations de l’ECG peut aider à identifier si de telles perturbations sont toujours présentes dans des signaux ECG après application d’algorithme de filtrage ou débruitage. Fournir une trace ECG propre peut également permettre une segmentation plus facile des ondes P et T et QRS. Les procédés décrits ci-dessus sont mis en œuvre par ordinateur. Lorsqu’il est question de procédé mis en œuvre par ordinateur, il est entendu que toutes les étapes ou quasiment toutes les étapes du procédé sont exécutées par un ordinateur ou un ensemble d’ordinateurs. Les étapes peuvent être effectuées de manière complètement automatique, ou partiellement automatique. Dans certains modes de réalisation, le déclenchement de certaines étapes peut être effectué en réponse à une interaction avec un utilisateur. Le degré d’automatisation envisagé peut être prédéfini et/ou défini par l’utilisateur. En faisant référence à la FIG. 21 , un exemple de système pouvant être utilisé pour exécuter les procédés mis en œuvre par ordinateur décrits ci-dessus est fourni. Dans cet exemple, le système est un ordinateur, par exemple une station de travail. L’ordinateur comprend ainsi une unité de processeur 1010 connectée à un bus informatique 1000, et une mémoire vive 1070 (RAM) également connectée au bus informatique 1000. L’ordinateur comprend en outre une unité de processeur graphique 1110 qui est associée à une mémoire vive vidéo 1100 connectée au bus informatique. Un contrôleur de dispositif de mémoire de masse 1020 gère les accès à un dispositif de mémoire de masse, tel qu’un disque dur 1030. Les dispositifs de mémoire de masse adaptés pour représenter de manière tangible les instructions de programme d’ordinateur et les données comprennent toutes les formes de mémoires non-volatiles, dont par exemple les dispositifs de mémoire semi-conducteurs de type EPROM, EEPROM et dispositifs à mémoire flash ; les disques magnétiques tels que les disques durs internes et les disques amovibles ; les disques magnéto-optiques, et les disques CD-ROM. Ceux-ci peuvent également être complétés par ou incorporés dans des ASIC spécifiques (circuits intégrés propres à une application). Un adaptateur réseau 1050 gère l’accès à un réseau 1060. L’ordinateur peut également comprendre un dispositif haptique 1090 tel qu’un dispositif de contrôle de curseur, un clavier ou autre. Un dispositif de contrôle de curseur est utilisé pour permettre à l’utilisateur de positionner de manière sélective un curseur à tout emplacement de l’affichage 1080. De plus, le dispositif de contrôle de curseur permet à l’utilisateur de sélectionner diverses commandes et signaux de contrôle en entrée. Le dispositif de contrôle de curseur comprend des dispositifs de génération de signaux pour des signaux de contrôle en entrée au système. Typiquement il peut s’agir d’une souris, le bouton de la souris étant utilisé pour générer les signaux. Le système d’ordinateur peut également comprendre un écran tactile et/ou un pavé tactile. Le programme d’ordinateur peut comprendre des instructions exécutables par un ordinateur, les instructions comprenant des moyens pour conduire le système ci-dessus à mettre en œuvre le procédé. Le programme peut être enregistrable sur tout support de données, dont la mémoire du système. Le programme peut par exemple être mis en œuvre dans des circuits électroniques numériques, ou dans le matériel informatique, un microgiciel ou un logiciel, ou des combinaisons de ceux-ci. Le programme peut être mis en œuvre en tant qu’appareil, par exemple un produit représenté de manière tangible dans un dispositif de mémoire pouvant être lu par une machine pour être exécuté par un processeur programmable. Des étapes de procédé peuvent être effectuées par un processeur programmable exécutant un programme d’instructions pour réaliser des fonctions du procédé en traitant des données en entrée et en générant des sorties. Le processeur peut ainsi être programmable et être couplé pour recevoir des données et des instructions de, et pour transmettre des données et des instructions à, un dispositif de mémoire, au moins un dispositif d’entrée et au moins un dispositif de sortie. Le programme peut être mis en œuvre dans un langage de programmation de haut niveau procédural ou orienté objet, ou dans un langage machine ou assembleur. Le langage peut être compilé ou interprété. Le programme peut être un programme d’installation complète ou un programme de mise à jour. L’application du programme sur le système conduit à des instructions pour effectuer le procédé. Procédé implémenté par ordinateur pour la synthèse d’artéfacts causés par un environnement d’imagerie par résonance magnétique (IRM) sur des signaux électrocardiogramme (ECG), le procédé comprenant : une acquisition de signaux ECG réels sur des patients dans l’environnement d’un dispositif IRM une extraction (S20-S30) d’artéfacts à partir des signaux ECG réels acquis, et une synthèse (S50) d’artéfacts réalistes à partir des artéfacts extraits, la synthèse étant basée sur un modèle d’apprentissage automatique configuré pour la synthèse aléatoire d’artéfacts réalistes correspondant à des configurations différentes de patients et/ou d’environnements IRM, la synthèse (S50) comprenant un apprentissage du modèle sur la base des artéfacts extraits. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle est un mélange de gaussiennes ou un modèle d’apprentissage profond génératif. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, dans lequel les signaux ECG réels sont des signaux ECG à 12 dérivations (12D), le procédé comprenant en outre : une transformation (S40) des artéfacts extraits des signaux ECG réels à 12 dérivations en format vectocardiogramme 3D (3D-VCG). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel les artéfacts sont des perturbations magnéto-hydro-dynamiques (MHD). Procédé selon la revendication 4, dans lequel les signaux ECG réels consistent en : - des couples de signaux ECG réels, chaque couple comprenant un signal ECG correspondant à un patient entré la tête en premier ou les pieds en premiers dans un IRM et un signal ECG correspondant au patient hors de l’IRM, ou - des couples de signaux ECG réels, chaque couple comprenant un signal ECG correspondant à un patient entré la tête en premier dans un IRM et un signal ECG correspondant au patient entré les pieds en premiers dans un IRM, l’extraction comprenant, pour chaque couple, une isolation de la perturbation MHD comme combinaison linéaire des deux signaux du couple. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le procédé comprend en outre : une fourniture d’une base de données de signaux ECG existants ; et un ajout (S60), à au moins une partie des signaux ECG de la base de données, d’artéfacts synthétisés. Base de données obtenue par le procédé selon la revendication 6. Procédé implémenté par ordinateur d’apprentissage automatique d’un modèle à partir de la base de données de la revendication 7, le modèle étant entrainé à, sur la base d’un signal ECG : classifier le signal ECG et/ou des battements cardiaques dans le signal ECG ;ou détecter des ondes caractéristiques du cycle cardiaque dans le signal ECG ; ou détecter des pics de l’onde QRS dans le signal ECG. Modèle entrainé selon le procédé de la revendication 8. Procédé implémenté par ordinateur d’utilisation d’un modèle selon la revendication 9, le procédé comprenant l’application du modèle à un signal ECG pour : classifier le signal ECG et/ou des battements cardiaques dans le signal ECG ;ou détecter des ondes caractéristiques du cycle cardiaque dans le signal ECG ; ou détecter des pics de l’onde QRS dans le signal ECG. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 6 et/ou du procédé de la revendication 8 et/ou du procédé de la revendication 10 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Support de stockage de données sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 11 et/ou une base de données selon la revendication 7 et/ou un modèle selon la revendication 9. Système informatique comprenant un processeur couplé à une mémoire sur laquelle est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 11 et/ou une base de données selon la revendication 7 et/ou un modèle selon la revendication 9.