PROCEDE DE SELECTION DE DESCRIPTEURS ELECTROPHYSIOLOGIQUES L’invention concerne un procédé de sélection d’un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques parmi un ensemble de descripteurs électrophysiologiques. Ce procédé comporte des étapes d’estimation (EST 1 ), (EST 2 ) de valeurs d’un ensemble ({D N }) de descripteurs électrophysiologiques et de sélection (SEL 1 , SEL 2 ) d’un sous-ensemble ({D k }) de descripteurs en fonction notamment de quantifications (QUAN 1 , QUAN 2 ) de facteurs de proximité. Figure pour l’abrégé : Fig.1 PROCEDE DE SELECTION DE DESCRIPTEURS ELECTROPHYSIOLOGIQUES Domaine de l’invention Le domaine de l’invention concerne les méthodes et les dispositifs pour sélectionner un ensemble de descripteurs électrophysiologiques liés à une activité cardiaque d’un individu. Plus particulièrement, le domaine de l’invention concerne les méthodes mises en œuvre au moyen d’électrodes de surface enregistrant des signaux exploités pour détecter une activité électrique cardiaque représentative. État de la technique Actuellement, il existe des moyens pour analyser des signaux provenant d’électrodes de surface afin d’identifier une activité électrique du myocarde. Cette analyse permet de prévenir de certaines pathologies cardiaques par l’identification d’activités électriques singulières au sein du myocarde. Ces moyens, même en étant très fiables, ne se concentrent que sur un nombre limité d’indicateurs d’activité cardiaque issus de l’analyse des signaux électriques cardiaques. Par exemple, on utilise fréquemment la durée du QRS, désignant la durée de dépolarisation des ventricules, comme indicateur de pathologies cardiaques. Cette mesure est un très bon indicateur pour détecter certaines activités singulières du cœur, mais cette mesure seule n’est qu’un aperçu de certaines caractéristiques cardiaques. Il est par exemple possible, pour un patient atteint d’une pathologie donnée que la mesure de la durée du QRS puisse être représentative d’une singularité électrophysiologique. Or, cette mesure peut se révéler insuffisante pour caractériser certaines activités électrophysiologiques d’un individu, notamment une activité électrophysiologique qui puisse être utilisée ou corroborée avec d’autres variables pour anticiper un risque cardiaque. Ainsi, en se concentrant sur peu de paramètres, il est fréquent de ne pas détecter des activités électrophysiologiques caractéristiques. Les méthodes connues actuellement présentent l’inconvénient, en se concentrant sur un nombre très réduit d’indicateurs, de ne proposer qu’une vision très réduite de l’activité cardiaque d’un patient. A ce jour, les solutions existantes visent à confirmer ou à détecter la présence d’une activité électrique singulière. Toutefois, cette activité reste le plus souvent d’un faible niveau ou noyée dans le bruit ou encore masquée par un motif électrique plus important tel qu’un complexe QRS. Aucune solution ne permet, à partir d’une pluralité d’électrodes de surface, de déterminer les caractéristiques d’une source d’une activité électrique singulière ou encore de connaitre, parmi un large panel de variables électrophysiologiques d’un patient, lesquelles sont susceptibles de former un corpus de singularités pouvant être utilisées à des fins médicales ou de prévention d’un risque cardiaque. L’invention vise donc à proposer une méthode de sélection de paramètres de mesure de l’activité cardiaque d’un patient qui remédie aux inconvénients précités. Selon un aspect, l’invention concerne un procédé de sélection d’un sous-ensemble de premiers descripteurs électrophysiologiques caractéristique d’une activité électrique cardiaque caractéristique parmi un ensemble de premiers descripteurs prédéfinis. Chaque premier descripteur électrophysiologique est associé à au moins une voie, à un type de signal, à un marqueur de signal et à une modalité statistique de calcul. Le procédé comprend un enregistrement d’une pluralité d’activités électriques définissant lesdites voies et comprend: Estimation pour un premier ensemble de patients non atteints d’un état prédéfini, de valeurs de chaque descripteur de l’ensemble de descripteurs prédéfinis ; Estimation pour un second ensemble de patients atteints par l’état prédéfini, de valeurs de chaque descripteur de l’ensemble de descripteurs prédéfinis ; Génération d’un premier vecteur caractéristique de l’état de chaque patient des premier et deuxième ensembles de patients dans lequel chaque composante correspond à un état relatif à l’état prédéfini ; Génération d’un vecteur descripteur pour chaque descripteur dans un espace métrique dans lequel chaque composante correspond à la valeur du descripteur pour chaque patient ; Première quantification pour chaque descripteur d’un premier facteur de proximité entre les valeurs des composantes du premier vecteur caractéristique et les valeurs des composantes du vecteur descripteur ; Première sélection et inclusion dans le sous-ensemble d’au moins un descripteur ayant des valeurs du facteur de proximité quantifiées optimales ; Seconde quantification : d’un second facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteur non sélectionné lors de l’étape de première sélection et les valeurs des composantes du ou des vecteurs descripteurs sélectionnés lors de l’étape de première sélection ; et d’un troisième facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteur non sélectionné lors de l’étape de première sélection et les valeurs de composantes du vecteur caractéristique ; Seconde sélection et inclusion dans le sous-ensemble d’au moins un nouveau descripteur en fonction de la valeur du second facteur de proximité et de la valeur du troisième facteur de proximité quantifiées lors de l’étape de seconde quantification. Un avantage de l’invention est de proposer une méthode de sélection d’un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques différents pour caractériser une activité cardiaque. La méthode de sélection selon l’invention permet de sélectionner un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques qui est pertinent pour discriminer deux populations différentes, parmi un ensemble de descripteurs physiologiques. Ainsi, on peut sélectionner parmi un grand nombre de descripteurs qui prennent en compte différents types de signaux, différents marqueurs de signaux et des modalités statistiques de calcul variées, un sous-ensemble pertinent de descripteurs. De plus, comme le procédé selon l’invention comprend une étape de seconde sélection prenant en compte le troisième facteur de proximité, on obtient alors un ensemble de descripteurs électrophysiologiques qui ne sont pas redondants entre eux pour caractériser ladite activité cardiaque. La méthode de sélection selon l’invention permet donc d’obtenir un sous-ensemble efficace et non redondant pour la discrimination de deux populations. Selon un mode de réalisation, au moins un premier descripteur du sous-ensemble est associé à une modalité statistique différente de celle d’un autre premier descripteur du sous-ensemble et à un marqueur de signal différent de celui de l’autre premier descripteur. Cette disposition permet d’obtenir un sous-ensemble qui comporte plusieurs descripteurs étant porteurs d’information physiologiques différentes les unes des autres. Les différentes étapes du procédé de l’invention peuvent être mises en œuvre par des moyens de calculs tels que des calculateurs. Ces derniers peuvent être ceux d’une carte électronique d’un équipement dédié ou ceux d’un ordinateur ou d’un serveur de données distant. Selon un mode de réalisation, les étapes de seconde quantification et de seconde sélection sont reproduites à partir des descripteurs non sélectionnés précédemment jusqu’à l’obtention d’un nombre prédéfini de descripteurs sélectionnés. Cette disposition permet de construire le sous-ensemble de descripteurs de manière itérative en prenant à chaque fois des descripteurs porteurs d’informations différentes de celles portées par les descripteurs déjà sélectionnés. Selon un mode de réalisation, la quantification du premier facteur de proximité et/ou du second facteur de proximité, et/ou du troisième facteur de proximité est un calcul de corrélation. Un calcul de corrélation est un moyen efficace d’estimer la proximité entre deux vecteurs. Par exemple, la corrélation est effectuée entre des vecteurs définis dans l’espace métrique. Selon un mode de réalisation, l’étape de seconde quantification comporte une étape de projection, dans un premier plan orthogonal au ou aux vecteurs descripteurs associés aux derniers descripteurs sélectionnés, de chaque vecteur descripteur non sélectionné et du vecteur caractéristique ; en ce que la quantification du troisième facteur de proximité et effectuée à partir des composantes des projections des vecteurs projetés ; et en ce que la seconde sélection est effectuée en fonction du troisième facteur de proximité uniquement. Selon cette disposition, la projection dans le plan orthogonal au vecteur descripteur sélectionné permet de retirer les vecteurs descripteurs très proches du vecteur descripteur sélectionné. Cette disposition permet donc de sélectionner un ou plusieurs vecteurs descripteurs qui sont porteurs d’informations différentes. Selon un autre mode de réalisation, l’étape de seconde quantification peut être mise en œuvre par un autre opérateur que la projection. Un opérateur permettant de définir une distance dans l’espace métrique des vecteurs peut être utilisé pour calculer l’un des facteurs de proximité, notamment le premier facteur de proximité, le second facteur de proximité et le troisième facteur de proximité. Selon un mode de réalisation, différents opérateurs peuvent être configurés de sorte à calculer les différents facteurs de proximité. On entend dans la présente invention qu’un facteur de proximité est compris vis-à-vis d’une distance définie dans l’espace métrique. Ainsi, certaines distances peuvent avoir des propriétés avantageuses selon le facteur de proximité qui est mesuré. Certains opérateurs privilégient certaines dimensions des vecteurs lors de la quantification, d’autres permettent de privilégier une mesure de rapprochement ou de proximité de vecteurs entre eux, d’autres privilégient l’éloignement, l’orthogonalisation ou la différence des vecteurs entre eux. Ainsi, la projection de deux vecteurs permet d’obtenir une quantification d’un facteur de proximité dans un sous-espace, toutefois d’autres méthodes, telles que le calcul d’erreur quadratique entre deux vecteurs, peuvent être utilisées pour définir une distance aux fins d’une quantification d’un facteur de proximité. Selon un mode de réalisation, le nombre prédéfini de descripteurs sélectionnés est déterminé en testant l’efficacité d’un ensemble de « n » premiers descripteurs sélectionnés à caractériser une activité électrique donnée, « n » correspondant au nombre de descripteurs pris dans les descripteurs sélectionnés, en partant du premier au nième descripteur sélectionné, et en incrémentant la valeur de n par pas de 1. Cette disposition permet de calibrer la taille du sous-ensemble de descripteurs pour avoir le sous-ensemble avec la plus grande efficacité. Selon un mode de réalisation, l’ensemble comporte au moins un deuxième descripteur géographique associé à plusieurs voies et plusieurs groupes géographiques, chaque groupe géographique étant formé par une voie centrale et les au moins quatre voies à proximité de la voie centrale, la valeur du descripteur électrophysiologique étant déterminée : En comparant la valeur, pour chaque groupe géographique, de la mesure de chaque voie suivant le type de signal et le marqueur de signal sélectionnés avec au moins une valeur seuil géographique propre audit descripteur électrophysiologique et à ladite voie ; et En comptant le nombre de groupes géographiques pour lesquels la valeur d’au moins trois voies dépasse la valeur seuil géographique qui lui est propre. Selon cette disposition, on utilise en plus des premiers descripteurs électrophysiologiques des deuxièmes descripteurs qui prennent en compte des groupes géographiques. L’ajout de cet autre type de descripteurs permet de prendre en compte la concentration de valeurs mesurées singulières et enrichit le sous-ensemble de descripteurs sélectionnés. Selon un mode de réalisation, pour chaque premier descripteur, la au moins une voie est issue d’une zone prédéfinie sur le corps du patient est choisie entre : Une zone supérieure droite du torse ; Une zone supérieure gauche du torse ; Une zone inférieure droite du torse ; Une zone inférieure gauche du torse ; et La totalité du torse du patient. Cette disposition permet d’avoir des descripteurs qui prennent en compte la localisation géographique sur le corps du patient des mesures effectuées. Ainsi, on a une variété de descripteurs qui prennent en compte plusieurs types d’informations. Selon un mode de réalisation, pour chaque descripteur, le type de signal analysé est choisi entre : Un signal unipolaire pris entre une électrode de la zone du corps choisie et une électrode de référence ; Un signal bipolaire vertical pris entre deux électrodes de la zone donnée, l’une des deux électrodes étant décalée suivant une ligne verticale par rapport à l’autre électrode ; Un signal bipolaire horizontale pris entre deux électrodes de la zone donnée, l’une des deux électrodes étant décalée suivant une ligne horizontale par rapport à l’autre électrode ; et Un signal laplacien estimé en soustrayant au potentiel d’une électrode centrale la moyenne de la tension des huit électrodes directement à proximité de ladite électrode centrale. Cette disposition permet de prendre en compte plusieurs types de signaux et donc d’avoir des descripteurs qui prennent en compte plusieurs types de mesure de signal. Ainsi, les descripteurs prennent en compte plusieurs types d’informations et rendent compte plus fidèlement de l’état dudit patient. Selon un mode de réalisation, l’électrode de référence est une électrode agencée à la surface d’un membre supérieur ou d’un membre inférieur du patient. Cette disposition permet la mesure d’un potentiel de référence. Selon un mode de réalisation, une pluralité d’électrodes de référence est agencée à la surface du ou des membres inférieurs ou supérieurs du patient. Cette disposition permet d’obtenir un potentiel de référence avec une grande précision. Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure du voltage d’un signal moyenné. Le moyennage du signal permet d’obtenir une mesure stable dudit voltage. Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure, sur le signal moyenné et filtré entre 40 et 250 Hertz, de la durée de dépolarisation des ventricules ou de la fragmentation du signal durant la dépolarisation des ventricules. La durée de dépolarisation des ventricules est une mesure très représentative de l’activité cardiaque. Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur la décomposition en ondelettes discrètes du signal : De l’énergie de la somme des ondelettes ; Du Kurtosis ; Du coefficient d’asymétrie de Fisher ; ou Du nombre de minima locaux. Cette disposition permet la prise en compte de différents types de signaux tous porteurs d’informations différentes venant enrichir le sous-ensemble sélectionné. Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur la décomposition en ondelettes continues du signal du nombre de chaines de maxima locaux. Cette mesure est une mesure qui permet de rendre compte d’une activité cardiaque singulière. Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur l’ondelette prise entre 256 et 512 hertz du signal : Du Kurtozis ; ou Du nombre de zones d’amplitudes réduites. Ces mesures permettent de rendre compte de mesures sur la courbe telle que l’aplatissement de celle-ci. Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur l’ondelette prise entre 128 et 256 hertz du signal : Du Kurtozis ; Du nombre de zones d’amplitudes réduites ; ou Du RMS (Root Mean Square). Ces mesures permettent de rendre compte de mesures sur la courbe telle que l’aplatissement de celle-ci. Selon un mode de réalisation, pour au moins un descripteur, le marqueur de signal est la mesure sur l’ondelette prise entre 64 et 128 hertz du RMS (Root Mean Square). Cette mesure permet de rendre compte de l’activité cardiaque du patient. Selon un mode de réalisation, pour chaque premier descripteur, la modalité statistique est choisie parmi : Le minimum au cinquième pourcentile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ; Le maximum au quatre-vingt-quinzième pourcentile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ; La moyenne des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ; L’écart type des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ; La médiane des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ; et L’interquartile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie. Cette disposition permet de sélectionner une modalité statistique qui permet de traiter les multiples mesures effectuées tout en choisissant la modalité statistique qui est pertinente, selon que l’on souhaite analyser des maxima ou des minima par exemple. Ces modalités permettent aussi de s’affranchir de mesures extrêmes aberrantes. Selon un mode de réalisation, le procédé de la présente invention peut être succédé d’un procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique pour caractériser une activité cardiaque. Une telle étape peut être mise en œuvre par un procédé de génération d’un paramètre électrophysiologique qui comprend : sélection d’un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques parmi un ensemble de descripteurs électrophysiologiques prédéfinis selon un paramètre d’entrée définissant un contexte de mesure, chaque descripteur électrophysiologique du sous-ensemble étant associé à au moins une voie, à un type de signal, à un marqueur de signal et à une modalité statistique de calcul ; agencement d’une pluralité d’électrodes de surface sur le corps d’un patient ; enregistrement d’une pluralité d’activités électriques cardiaques définissant lesdites voies, chaque voie étant obtenue par les enregistrements d’au moins deux électrodes ; estimation de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques du sous-ensemble, chaque descripteur électrophysiologique étant calculé à partir de la modalité statistique qui est appliquée au marqueur de signal du signal acquis selon le type de signal sur une voie sélectionnée associée audit descripteur électrophysiologique ; comparaison de la valeur de l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques avec au moins une valeur seuil propre à l’ensemble des descripteurs électrophysiologiques, ladite au moins une valeur seuil étant définie par une distribution statistique desdits descripteurs d’un ensemble de patients sains ; calcul d’un score définissant un paramètre électrophysiologique en fonction du dépassement de la au moins une valeur seuil définie par la distribution statistique. Selon un aspect, l’invention concerne un dispositif ou un système comportant des moyens pour mettre en œuvre le procédé de l’invention. Les moyens peuvent comprendre des calculateurs, des mémoires, cartes électroniques, des électrodes et des supports d’électrodes. Le dispositif ou le système de l’invention peut comprendre des ordinateurs ou des serveurs lorsque des ressources de calculs sont nécessaires. L’invention est dans la suite décrite de sorte que les caractéristiques décrites puissent se rapporter au procédé de l’invention ou au dispositif ou au système de l’invention. L’invention concerne également un dispositif de sélection d’un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques. Le dispositif selon l’invention est apte à mettre en œuvre le procédé mentionné précédemment. Par la suite, les éléments décrits dans cette description seront applicables aussi bien au procédé selon l’invention qu’au dispositif selon l’invention. L’invention concerne également un dispositif de sélection d’un sous ensemble de descripteurs électrophysiologiques qui comporte : une pluralité d’électrodes de surface configurées pour être déposées sur le corps d’un patient et pour mesurer un potentiel électrique de la surface du corps du patient, chaque électrode de surface définissant une voie ; un moyen de mesure du signal de chaque voie ; un moyen de calcul configuré pour : Estimer pour un premier ensemble de patients non atteints d’un état prédéfini, des valeurs de chaque descripteur électrophysiologique d’un l’ensemble de premiers descripteurs prédéfinis, chaque premier descripteur étant associé à au moins une voie, à un type de signal, à un marqueur de signal et à une modalité statistique de calcul ; au moins un premier descripteur du sous-ensemble étant associé à une modalité statistique différente de celle d’un autre premier descripteur du sous-ensemble et à un marqueur de signal différent de celui de l’autre premier descripteur ; Estimer pour un second ensemble de patients atteints par l’état prédéfini, des valeurs de chaque descripteur de l’ensemble de descripteurs prédéfinis ; Générer un premier vecteur caractéristique de l’état de chaque patient des premier et deuxième ensembles de patients dans lequel chaque composante correspond à un état relatif à l’état prédéfini ; Générer un vecteur descripteur pour chaque descripteur dans un espace métrique dans lequel chaque composante correspond à la valeur du descripteur pour chaque patient ; Quantifier pour chaque descripteur un premier facteur de proximité entre les valeurs des composantes du premier vecteur caractéristique et les valeurs des composantes du vecteur descripteur ; Sélectionner et inclure dans le sous-ensemble au moins un descripteur ayant des valeurs du facteur de proximité quantifiées optimales ; Quantifier : - un second facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteur non sélectionné lors de l’étape de première sélection et les valeurs des composantes du ou des vecteurs descripteurs sélectionnés lors de l’étape de première sélection ; et - un troisième facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteur non sélectionné lors de l’étape de première sélection et les valeurs de composantes du vecteur caractéristique ; Sélectionner et inclure dans le sous-ensemble au moins un nouveau descripteur en fonction de la valeur du second facteur de proximité et de la valeur du troisième facteur de proximité quantifiées lors de l’étape de seconde quantification. Un avantage de l’invention est de proposer un dispositif de sélection d’un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques différents pour caractériser une activité cardiaque. Le dispositif de sélection selon l’invention permet de sélectionner un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques qui est pertinent pour discriminer deux populations différentes, parmi un ensemble de descripteurs physiologiques. Ainsi, on peut sélectionner parmi un grand nombre de descripteurs qui prennent en compte différents types de signaux, différents marqueurs de signaux et des modalités statistiques de calcul variées, un sous-ensemble pertinent de descripteurs. De plus, comme le dispositif selon l’invention prend en compte le troisième facteur de proximité, on obtient alors un ensemble de descripteurs électrophysiologiques qui ne sont pas redondants entre eux pour caractériser ladite activité cardiaque. Le dispositif de sélection selon l’invention permet donc d’obtenir un sous-ensemble efficace et non redondant pour la discrimination de deux populations. Selon un mode de réalisation, les électrodes sont arrangées sur la surface du patient à l’aide de bandes adhésives. Cette caractéristique représente un moyen pratique à mettre en œuvre pour agencer les électrodes sur le patient. Selon un mode de réalisation, le dispositif comporte un dispositif de détection des phases de respiration d’un patient, de préférence une ceinture de pléthysmographie. Cette disposition permet d’effectuer les mesures durant une phase de respiration du patient qui ne perturbe pas lesdites mesures. Selon un mode de réalisation, le dispositif selon l’invention est apte à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : : un logigramme schématique du procédé selon l’invention ; : une vue de face du torse d’un patient sur lequel est disposée une pluralité d’électrodes de mesure pour mettre en œuvre un procédé selon l’invention ; : une vue d’une pluralité d’électrodes de mesure dans une zone prédéfinie du corps du patient ; : deux courbes illustrant la méthode de calcul d’un indice d’asymétrie ; : un graphique illustrant la méthode de calcul d’un indice de Kurtosis ; : une vue d’une courbe illustrant la méthode de calcul du nombre de zones d’amplitude réduite. Description de l’invention Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de sélection d’un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques caractéristiques d’une activité cardiaque caractéristique. L’invention concerne également un dispositif de sélection d’un sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques caractéristiques d’une activité cardiaque caractéristique. Le dispositif selon l’invention est apte à mettre en œuvre l’invention mentionnée précédemment. Par la suite, les éléments décrits dans cette description seront applicables aussi bien au procédé selon l’invention qu’au dispositif selon l’invention. Le procédé selon l’invention sera décrit à l’appui de la , qui est un logigramme schématique du procédé selon l’invention. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de sélection d’un sous-ensemble {D k } de premiers descripteurs électrophysiologiques D i caractéristique d’une activité électrique représentative d’une activité cardiaque caractéristique. Par activité "cardiaque caractéristique", on entend une activité cardiaque d’un patient pouvant être qui est caractéristique d’un état de celui-ci. Le sous-ensemble {D k } de premiers descripteurs électrophysiologiques D i est sélectionné parmi un ensemble {D N } de descripteurs électrophysiologiques. Ainsi, le procédé selon l’invention concerne la sélection, parmi un ensemble {D N } de descripteurs électrophysiologiques, d’un sous-ensemble {D k } de descripteurs plus restreint. Le but du procédé selon l’invention et d’effectuer une sélection pertinente et réduite de quelques descripteurs D i parmi l’ensemble {D N }. Par « descripteur électrophysiologique D i » on entend un contexte de mesure d’une donnée électrique associée à une activité détectée à la surface d’un patient. Chaque premier descripteur électrophysiologique D i est associé à l’enregistrement d’au moins une voie V i . L’enregistrement d’une voie V i correspond à l’enregistrement de l’activité électrique captée par au moins une électrode EL disposée à la surface du corps d’un patient. Aux fins des enregistrements, l’invention peut être mise en œuvre notamment au moyen d’une mémoire permettant l’enregistrement des données acquises et/ou des données traitées par l’une des étapes du procédé de l’invention. Chaque premier descripteur D i est associé à au moins une voie V i sur une zone prédéfinie Z i sur le corps du patient. Par « zone prédéfinie Z i » on entend la zone du corps du patient sur laquelle sont déposées la ou les électrodes de mesure EL dont les activités électriques sont enregistrées pour obtenir la ou les voies V i . Ainsi, la surface du corps d’un patient peut être segmentée en différentes zones fonctionnelles et/ou géométriques et/ou physiologiques. Ces zones peuvent correspondre donc à des zones géographiques sur le corps du patient, à des zones fonctionnelles par rapport à l’activité cardiaque du patient, ou bien à des zones correspondant à la physiologie et/ou la physiologie de celui-ci. Chaque premier descripteur D i est associé à un type de signal mesuré T i sur les voies V i sélectionnées. Par type de signal T i on entend par exemple la mesure d’une tension entre deux électrodes. Les différents types de signaux T i pouvant être sélectionnés seront décrits plus tard. Chaque premier descripteur D i est associé à un marqueur de signal M i . Par « marqueur de signal M i », on entend la caractéristique du type de signal T i qui sera mesurée. Selon des exemples de marqueurs de signal M i utilisés, certains comprennent la mesure de caractéristiques fréquentielles et énergétiques du signal. Selon d'autres exemples, des marqueurs peuvent comprendre la mesure voltage ou de tension électrique. Les différents marqueurs de signal M i pouvant être sélectionnés sont décrits ci-après. Chaque premier descripteur D i est associé à une modalité statistique MS i . Par « modalité statistique MS i », on entend une modalité de mesure statistique appliquée sur les mesures effectuées sur les signaux. Une modalité statistique MS i peut par exemple être le calcul de la moyenne du marqueur de signal Mi mesuré sur plusieurs électrodes. Les différentes modalités statistiques MS i pouvant être sélectionnées seront décrites plus tard. Chaque premier descripteur électrophysiologique D i est donc défini à la fois par une sélection de la zone prédéfinie Z i du corps du patient, du type de signal T i , du marqueur de signal M i et de la modalité statistique MS i . Selon un mode de réalisation, au moins deux premiers descripteurs D i , D j du sous-ensemble {D k } sont associés à une modalité statistique MS i différente. En d’autres termes, deux des premiers descripteurs D i , D j ne sont pas associés à la même modalité statistique MS i . Selon un mode de réalisation, au moins deux premiers descripteurs D i , D j du sous-ensemble {D k } sont associés à un marqueur de signal M i différent. En d’autres termes, deux des premiers descripteurs D i , D j ne sont pas associés au même marqueur de signal M i . Une première étape du procédé selon l’invention correspond à une estimation EST 1 pour un premier ensemble de patients ENS 1 de valeurs de chaque premier descripteur électrophysiologique D i . Le premier ensemble de patients ne comporte que des patients non atteints d’un état ET 1 prédéfini. Par état prédéfini on entend un état présentant des caractéristiques particulières au niveau cardiaque, que cet état soit pathologique ou non. Selon un mode de réalisation, l’état prédéfini ET 1 est une pathologie cardiaque structurelle. L’estimation des valeurs des premiers descripteurs D i est effectuée pour chaque premier descripteur électrophysiologique D i de l’ensemble de descripteurs {D N }. Une deuxième étape du procédé selon l’invention correspond à une estimation EST 2 pour un second ensemble de patients ENS 2 de valeurs de chaque premier descripteur électrophysiologique D i . Le second ensemble de patients ne comporte que des patients atteints par l’état ET 1 prédéfini. L’estimation des valeurs des premiers descripteurs D i est effectuée pour chaque premier descripteur électrophysiologique D i de l’ensemble de descripteurs {D N }. Une étape suivante est la génération GEN 1 d’un premier vecteur caractéristique V 1 de l’état de chaque patient. Ce vecteur V 1 comporte une composante par patient du premier ensemble ENS 1 et une composante par patient du deuxième ensemble ENS 2 . Chaque composante du vecteur caractéristique V 1 correspond à un état relatif à l’état prédéfini ET 1 . Selon un mode de réalisation, le premier vecteur comporte une première valeur prédéfinie vp 1 pour chaque patient du premier ensemble ENS 1 . De la même manière, le premier vecteur caractéristique V 1 comporte une seconde valeur prédéfinie vp 2 pour chaque patient du second ensemble ENS 2 . Cette disposition permet d’avoir un vecteur caractéristique V 1 qui est représentatif de l’état des patients des premier et second ensembles ENS 1 , ENS 2 . Selon une alternative, les composantes du premier vecteur caractéristique V 1 sont fonction du niveau d’atteinte par l’état prédéfini ET 1 des patients du premier et deuxième ensemble ENS 1 , ENS 2 . Selon cette disposition, les composantes du premier vecteur V 1 peuvent par exemple avoir une valeur faible lorsque le patient est faiblement atteint par l’état prédéfini ET 1 et une valeur forte lorsque le patient est fortement atteint par l’état prédéfini ET 1 . Selon un mode de réalisation, le premier vecteur caractéristique V 1 comporte une composante égale à « zéro » pour chaque patient du premier ensemble ENS 1 . Selon un mode de réalisation, le premier vecteur caractéristique V 1 comporte une composante égale à « un » pour chaque patient du second ensemble ENS 2 . Une étape suivante du procédé selon l’invention est la génération GEN 2 d’un vecteur descripteur V d pour chaque premier descripteur électrophysiologique D i . Cette génération GEN 2 est effectuée dans un espace métrique. Chaque composante du vecteur descripteurs V d correspond à la valeur dudit premier descripteur électrophysiologique D i . Ainsi, chaque vecteur descripteur V d comporte une composante par patient des premiers et deuxièmes ensemble ENS 1 , ENS 2 . Une étape suivante du procédé selon l’invention concerne la première quantification QUAN 1 pour chaque descripteur D i d’un premier facteur de proximité entre les valeurs des composantes du premier vecteur caractéristique V 1 est les valeurs des composantes du vecteur descripteur V d . Cette étape permet d’estimer s’il existe une relation de corrélation entre les valeurs du premier vecteur caractéristique V 1 et les valeurs du vecteur descripteur V d pour chaque descripteur D i considéré. Selon un mode de réalisation, l’étape de première quantification QUAN 1 est effectuée en quantifiant pour chaque descripteur D i la corrélation statistique entre les valeurs des composantes du premier vecteur caractéristique V 1 et les valeurs des composantes du vecteur descripteur V d . Alternativement, cette quantification peut être effectuée en calculant une erreur quadratique. Selon un mode de réalisation, l’étape de première quantification QUAN 1 est effectuée en utilisant une méthode de sélection de variables telle que la méthode LASSO. De manière alternative, une régression RIDGE peut être utilisée. Une étape suivante du procédé selon l’invention est une première sélection SEL 1 d’au moins un descripteur D i . Lors de cette étape, on sélectionne au moins un descripteur D i en fonction des valeurs quantifiées précédemment du premier facteur de proximité de chaque descripteur D i . Le ou les premiers descripteurs D i sélectionnés sont inclus dans le sous-ensemble {D k }. La sélection est effectuée en prenant le ou les descripteurs D i qui comportent des valeurs de facteur de proximité optimales parmi tous les descripteurs D i de l’ensemble {D N }. Par valeur optimale, on entend une valeur qui rend compte de la proximité du vecteur descripteur V d avec le premier vecteur V 1 . Dans le cas où le facteur de proximité est un calcul de corrélation, la valeur optimale est une valeur maximale. Dans un cas où le facteur de proximité est une erreur quadratique, la valeur optimale est une valeur minimale. Cette étape permet donc de sélectionner le ou les descripteurs D i ayant la plus grande proximité avec le vecteur de caractéristique V 1 . Une étape suivante du procédé est une étape de seconde quantification QUAN 2 . Cette étape se décompose en deux étapes distinctes. Il y a d’abord la quantification d’un second facteur de proximité entre les composantes des vecteurs descripteurs V d des descripteurs D i qui n’ont pas été sélectionnés lors de la première sélection SEL 1 et les valeurs des composantes du ou des vecteurs descripteurs V d qui ont été sélectionnés lors de l’étape de première sélection SEL 1 . Il y a ensuite la quantification d’un troisième facteur de proximité entre les composantes des vecteurs descripteurs V d des descripteurs D i qui n’ont pas été sélectionnés lors de la première sélection SEL 1 et les valeurs des composantes du vecteur caractéristique V 1 . On peut noter que cette étape de seconde quantification peut être effectuée à partir des valeurs des composantes des vecteurs descripteurs V d et du vecteur caractéristique ou à partir d’une transformation dans l’espace étrique desdites composantes. Selon un mode de réalisation, l’étape de seconde quantification QUAN 2 est effectuée en quantifiant la corrélation statistique entre les valeurs des composantes des différents vecteurs en jeu. Alternativement, cette quantification peut être effectuée en calculant une erreur quadratique. Selon un mode de réalisation, l’étape de seconde quantification QUAN 2 est effectuée en utilisant une méthode de sélection de variables telle que la méthode LASSO. De manière alternative, une régression RIDGE peut être utilisée. Une étape suivante du procédé selon l’invention est une étape de seconde sélection SEL 2 d’au moins un nouveau descripteur D i et son inclusion dans le sous-ensemble {D k }. La sélection du nouveau descripteur D i est effectuée en fonction des valeurs du second facteur de proximité et du troisième facteur de proximité quantifiées lors de la seconde quantification QUAN 2 . Plus précisément, lors de cette étape de sélection, on sélection le ou les descripteurs D i ayant une forte proximité quantifiée avec le vecteur caractéristique V 1 et une faible proximité quantifiée avec le ou les vecteurs descripteurs V d sélectionnés précédemment. La prise en compte du premier facteur de proximité, du deuxième facteur de proximité et du troisième facteur de proximité permet d’obtenir un sous-ensemble de descripteurs D i qui prend en compte la redondance de l’information portée par plusieurs descripteurs D i . Selon ces caractéristiques, on obtient une classification qui ne prend plus en compte uniquement la corrélation entre les vecteurs descripteurs V d et le premier vecteur V 1 , mais qui permet aussi de sélectionner des vecteurs descripteurs V d qui ont une haute valeur de corrélation, mais ne sont pas trop semblables aux premiers vecteurs descripteurs V d sélectionnés. Cette disposition permet de sélectionner un sous-ensemble {D k } qui comporte des descripteurs D i non redondants. Le procédé selon l’invention permet la sélection d’un sous-ensemble {D k } de descripteurs D i qui permettent de discriminer deux ensembles de patients de manière efficace et non redondante. Le procédé selon l’invention permet de faire le tri parmi un grand nombre de descripteurs électrophysiologiques D i pour en sélectionner un nombre réduit à même de différentier des patients en fonction de leur atteinte ou non par l’état prédéfini ET 1 . Selon un mode de réalisation, les étapes de seconde quantification QUAN 2 et de seconde sélection SEL 2 sont reproduites à partir des descripteurs D i non sélectionnés précédemment jusqu’à l’obtention d’un nombre prédéfini de descripteurs D i . Cette méthode suit plusieurs itérations des étapes de seconde quantification QUAN 2 et de seconde sélection SEL 2 et permet de ce fait d’obtenir un sous-ensemble {D k } qui comprend le nombre voulu de descripteurs électrophysiologiques D i . Selon un mode de réalisation, l’étape de seconde quantification QUAN 2 comporte une étape de projection dans un premier plan P 1 orthogonal à ou aux vecteurs descripteurs V d associés aux derniers descripteurs sélectionnés. Lors de cette étape de projection, on projette tous les vecteurs descripteurs V d qui n’ont pas été sélectionnés précédemment dans le plan P 1 . De même, on projette dans le plan P 1 le vecteur caractéristique V 1 . Cette étape de projection peut être assimilée à l’étape de seconde quantification QUAN 2 du deuxième facteur de proximité entre les composantes des vecteurs descripteurs V d non sélectionnés précédemment et les vecteurs descripteurs V d déjà inclus dans le sous-ensemble {D k }. En effet, la projection vaut une quantification du facteur de proximité, car la projection d’un vecteur dans plan orthogonal à un vecteur qui lui est très proche donne un vecteur qui est quasiment nul. Selon ce mode de réalisation, la quantification du troisième facteur de proximité est effectuée à partir des composantes des vecteurs descripteurs V d projetés. Selon ce mode, la quantification du troisième facteur de proximité est effectuée à partir des composantes du vecteur caractéristique V 1 qui a été projeté. Cette méthode d’orthogonalisation des vecteurs permet d’obtenir un sous-ensemble {D k } dans lequel chaque descripteur est pertinent pour discriminer les deux ensembles de patients ENS 1 , ENS 2 . L’orthogonalisation permet avantageusement de ne pas sélectionner plusieurs descripteurs électrophysiologiques D i qui sont porteurs d’une information redondante avec celles des descripteurs D i précédemment sélectionnés. Selon un mode de réalisation, le nombre prédéfini de descripteurs D i sélectionnés est déterminé en testant l’efficacité du sous-ensemble {D k } de descripteurs D i à discriminer le premier ensemble ENS 1 de patients du second ensemble ENS 2 de patients. De cette manière, on recherche le nombre de descripteurs D i qui permet d’obtenir la meilleure performance pour le sous-ensemble {D k }. Selon un mode de réalisation, le nombre prédéfini de descripteurs D i sélectionnés est déterminé en testant l’efficacité d’un sous-ensemble de descripteurs en commençant par tester l’efficacité du premier descripteur D i sélectionné. Ensuite, on teste l’efficacité des deux premiers descripteurs D i sélectionnés. On incrémente ensuite un nombre par pas de « 1 », en testant les trois premiers, puis les quatre premiers descripteurs. On continue cette itération jusqu’à atteindre un nombre « n » de descripteurs testés. Finalement, on garde le nombre prédéfini de descripteurs D i pour lequel la performance de discrimination du premier ensemble de patients ENS 1 et du deuxième ensemble de patients ENS 2 est la plus grande. En alternative, il est possible de partir directement d’un nombre « n » de descripteurs et d’incrémenter par pas de « 1 » jusqu’à obtenir « N » descripteurs. Par exemple, on peut commencer le processus itératif en testant l’efficacité d’un sous-ensemble {D k } de sept descripteurs D i jusqu’à un ensemble de vingt descripteurs D i . On peut aussi par exemple commencer par le test avec un sous-ensemble de dix descripteurs D i et terminer avec un sous-ensemble de trente descripteurs D i . Descripteurs électrophysiologiques Comme décrit précédemment, chaque premier descripteur électrophysiologique D i est associé à au moins une voie V i d’une zone prédéfinie Z i du corps du patient, à un type de signal T i , à un marqueur de signal M i , et à une modalité statistique de calcul MS i . Nous allons décrire ci-dessous en détail ces quatre éléments. Pour sélectionner un descripteur D i , une sélection est faite d’une zone prédéfinie Z i parmi un ensemble de zones prédéfinies Z i . Une sélection est effectuée d’un type de signal Ti parmi un ensemble de types de signaux T i . Une sélection est effectuée d’un marqueur de signal Mi parmi un ensemble de marqueurs de signal M i . Une sélection est effectuée d’une modalité statistique MSi parmi un ensemble de modalités statistiques MS i . Zone du corps du patient Comme le montre la , une pluralité d’électrodes EL est déposée à la surface du torse du patient de chaque patient des ensembles ENS1 et ENS2 pour mettre en œuvre le procédé de sélection selon l’invention. Le nombre d’électrodes dans l’exemple représenté peut varier, on peut par exemple avoir un nombre d’électrodes bien inférieur à celui représenté, ou bien supérieur. La pluralité d’électrodes EL couvre une large partie du torse du patient. Comme on peut le voir, cette pluralité d’électrodes est séparée en quatre zones distinctes sur celui-ci. Une première partie des électrodes EL est située sur une zone supérieure droite Z1 du torse du patient. Une deuxième partie des électrodes EL est située sur une zone supérieure gauche Z2 du torse du patient. Une troisième partie des électrodes EL est située sur une zone inférieure droite Z3 du torse du patient. Une partie des électrodes EL est située sur une zone inférieure gauche Z4 du torse du patient. Enfin, la pluralité d’électrodes EL est comprise dans une zone comprenant la totalité Z5 du torse du patient. La démarcation entre les zones situées sur la gauche du torse et celles situées sur la droite du torse est une ligne verticale passant par le centre du torse, ou sensiblement par le centre du torse. La démarcation entre les zones situées en bas du torse et celles situées en haut du torse est une ligne horizontale passant par le centre du torse. Chaque zone comporte un nombre prédéfini d’électrodes EL. Le nombre d’électrodes disposées par zone peut-être de l’ordre de la trentaine. On peut par exemple avoir trente électrodes EL par zone. Avantageusement, chaque zone comporte le même nombre d’électrodes EL. Bien entendu, la zone comprenant la totalité du torse Z 5 comporte un nombre différent d’électrodes que les autres, car cette zone Z 5 comprend la réunion des électrodes de toutes les autres zones Z 1 , Z 2 , Z 3 et Z 4 . Par la suite, lorsque l’on parlera de la sélection des électrodes d’une zone, on parlera de la sélection d’une ou de plusieurs électrodes EL de ladite zone. Alternativement, on peut prévoir un nombre inférieur d’électrodes EL, par exemple neuf électrodes El par zone Z 1 , Z 2 , Z 3 , et Z 4 . Ainsi, dans ce cas, la zone Z 5 comprenant la totalité du torse du patient comporte trente-six électrodes EL. Chaque voie V i est obtenue en enregistrant l’activité électrique d’au moins deux électrodes EL. Ces au moins deux électrodes peuvent être deux électrodes d’une ou plusieurs zones du torse du patient. Ces au moins deux électrodes peuvent également être une électrode d’une zone du torse du patient et une électrode de référence. Groupes géographiques Selon un mode de réalisation, l’ensemble {DN} comporte au moins un deuxième descripteur électrophysiologique géographique Di. Le au moins un descripteur géographique Di est associé à au moins une voie Vi et à plusieurs groupes géographiques. Un groupe géographique est formé par une électrode EL et les quatre électrodes EL qui sont situées directement à proximité de celle-ci. Un groupe géographique est représenté à la . Ce groupe géographique comporte une électrode centrale EL1, ainsi que l’électrode située directement au-dessus de celle-ci. Il comporte aussi l’électrode située directement au-dessous de l’électrode centrale EL1, l’électrode située directement à la gauche de l’électrode centrale EL1 et l’électrode située directement à gauche de l’électrode centrale EL1. Ces quatre électrodes sont représentées hachurées sur la . Pour les seconds descripteurs géographiques, la mesure de la valeur selon le type de signal et le marqueur de signal est effectuée sur tous les groupements géographiques disponibles de la pluralité d’électrodes disposées sur le corps du patient. D’autres dispositions des électrodes peuvent être envisagées. On peut notamment sélectionner l’électrode centrale et les quatre électrodes situées en haut à gauche, en haut à droite, en bas à gauche et en bas à droite de l’électrode centrale EL1. Ce sont les électrodes apparaissant sans motif sur la . On peut aussi prévoir plus d’électrodes, par exemple neuf électrodes dans le groupe géographique. Ce sont les neuf électrodes EL de la par exemple. Pour chaque groupement géographique, la valeur obtenue pour chaque électrode EL dudit groupement est comparée à au moins une valeur seuil géographique. La au moins une valeur seuil géographique est obtenue à partir d’une distribution statistique de la valeur de l’électrode EL considérée de l’ensemble de patients ENS 1 non atteints de l’état prédéfini ET 1 . Lorsqu’au moins trois valeurs d’électrodes d’un groupe géographique dépassent leur valeur seuil géographique, alors le groupe géographique est considéré comme signifiant. Finalement, la valeur du descripteur est le nombre de groupes géographiques signifiants comptés. De manière alternative, on peut considérer un groupe géographique comme signifiant à partir de deux électrodes dépassant leur valeur seuil géographique, ou bien avec quatre électrodes. On peut noter que dans le cas d’un second descripteur géographique, la modalité statistique n’est pas prise en compte, la valeur du descripteur étant le nombre de groupements géographiques détectés. De manière avantageuse, le sous-ensemble {D k } de descripteurs comprend au moins un premier descripteur D i et au moins un deuxième descripteur géographique. De manière additionnelle, le sous-ensemble {D k } comprend plusieurs premiers descripteurs D i . Selon cette variante, le sous-ensemble {D k } comprend un second descripteur géographique par marqueur de signal utilisé dans les premiers descripteurs D i du sous-ensemble {D k }. Type de signal Chaque descripteur électrophysiologique Di est associé à un type de signal Ti. Nous nous appuierons dans cette partie sur la , qui est une représentation schématique de neuf électrodes EL contigües sur le corps du patient. Sur cette figure, chaque cercle représente une électrode EL. Les zones en pointillés représentent les différentes électrodes EL sélectionnées dans les différents types de signaux. Le type de signal T i peut être choisi de préférence entre quatre types de signaux différents. Un premier type de signal T i est un signal unipolaire. Un signal unipolaire est un signal pris entre une électrode EL de la zone prédéfinie Z i et une électrode de référence. En d’autres termes, le type de signal unipolaire est la tension mesurée entre l’électrode de la zone prédéfinie et l’électrode de référence. Par « électrode de référence », on entend une électrode qui n’est pas située dans une des zones du torse du patient définies précédemment. Par exemple, une électrode de référence peut être une électrode placée sur un membre inférieur ou un membre supérieur d’un patient. Un deuxième type de signal T i est un signal bipolaire vertical. Un signal bipolaire vertical est un signal pris entre une électrode de la zone prédéfinie et l’électrode située directement en dessous de celle-ci sur le torse du patient. En d’autres termes, le type de signal acquis est la tension entre les deux électrodes EL. Un signal bipolaire vertical est pris entre deux électrodes de la zone prédéfinie Z i . Ces deux électrodes forment un bipôle vertical B v . Un troisième type de signal T i est un signal bipolaire horizontal. Un signal bipolaire horizontal est un signal pris entre une électrode de la zone prédéfinie et une électrode située directement à côté de celle-ci suivant une ligne horizontale sur le torse du patient. En d’autres termes, le type de signal acquis est la tension entre les deux électrodes EL. Le signal bipolaire horizontal est pris entre deux électrodes de la zone prédéfinie Z i . Ces deux électrodes forment un bipôle horizontal B h . Un quatrième type de signal T i est un signal laplacien. Un signal laplacien est estimé en soustrayant au potentiel d’une électrode centrale EL 1 la moyenne des potentiels des huit électrodes qui sont directement à proximité de ladite électrode centrale. En d’autres termes, le signal laplacien est une tension composée entre l’électrode centrale EL 1 et un ensemble d’électrodes EL périphériques à l’électrode centrale EL 1 . Ces neuf électrodes forment une électrode laplacienne EL lap . Marqueurs de signal Chaque descripteur électrophysiologique D i est associé à un marqueur de signal M i . Un marqueur de signal M i est une modalité de mesure d’une grandeur physique associée aux types de signaux mesurés par les électrodes EL. Le marqueur de signal M i associé à un descripteur D i est choisi de préférence entre quatorze marqueurs de signal M i . Ces marqueurs de signal M i sont décrits ci-dessous. Un premier marqueur de signal M i correspond à la mesure d’un signal électrique moyenné. Par signal électrique moyenné, on entend le calcul, effectué sur la tension mesurée, de la moyenne entre le pic maximum et le pic minimum du QRS. Cette mesure de la durée du QRS est en général assez représentative d’une activité cardiaque. Nous allons maintenant présenter deux marqueurs de signal qui sont mesurés sur le signal filtré entre 40 et 150 hertz. Le signal est filtré à l’aide d’un filtre passe-bande. Avantageusement, le filtre passe-bande est un filtre de Butterworth bidirectionnel. Un filtre de Butterworth bidirectionnel présente l’avantage de limiter les oscillations dues au filtrage, ce qui rend le calcul des valeurs pour certains marqueurs de signaux M i plus précis. Un marqueur de signal M i sur le signal filtré est la durée du QRS sur le signal filtré. Pour la mesure de cette grandeur, un repère est placé sur le début du QRS et un deuxième repère est placé à la fin du QRS. Le temps séparant les deux repères est mesuré. Cette opération peut être réalisée automatiquement grâce à un algorithme de détection des début et fin de QRS. De manière alternative, cette durée peut être mesurée manuellement par un opérateur sur une interface. On peut également prévoir une mesure automatique de la durée du QRS et un contrôle manuel de ladite mesure par l’opérateur sur l’interface. Selon un mode de réalisation, la durée du QRS est détectée par déplacement d’une fenêtre glissante mesurant l’énergie du signal filtré. Lorsqu’un seuil d’énergie est dépassé, un repère est placé qui marque le début de la fenêtre. Le repère de fin de QRS est placé de la même manière. Un autre marqueur de signal M i est la mesure de la fragmentation du signal moyenné filtré entre 40 hertz et 250 hertz. Selon ce marqueur M i , on mesure le nombre de pics du QRS sur le signal filtré. Par pic, on entend un maximum local de la courbe du signal filtré. Le nombre de pic est mesuré sur la section de la courbe correspondant au QRS. Les repères de début et de fin du QRS sont fixés de la même manière que pour le marqueur M i précédent, qui pour rappel est le marqueur de durée du QRS sur le signal filtré. Les marqueurs M i suivants sont calculés sur la décomposition en ondelettes du signal. Pour ces marqueurs M i , on peut utiliser la décomposition en ondelettes continues ou la décomposition en ondelettes discrète. Les quatre marqueurs M i présentés ci-dessous sont calculés sur la décomposition en ondelettes discrète. Un premier marqueur M i est le calcul de l’énergie sur la décomposition en ondelettes discrète du signal. Concrètement, l’énergie est calculée sur la somme des coefficients sur plusieurs niveaux. Typiquement, la somme des coefficients est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences. Selon un mode de réalisation, l’énergie mesurée est normalisée par rapport à la durée du QRS. De manière alternative ou additionnelle, l’énergie est normalisée par rapport à l’amplitude maximale du signal. Un deuxième marqueur M i calculé sur la transformée en ondelettes discrète est la mesure de l’indice appelé Kurtosis S ku. Par « Kurtosis » on entend un indice permettant d’estimer l’étalement d’une courbe donnée. La figure 5 illustre plusieurs mesures de l’étalement de la courbe sur trois courbes d’exemple. Pour une courbe plate P, l’indice de Kurtosis est négatif. Pour une courbe élancée E, l’indice est positif. Ainsi, plus la courbe est étalée et plus le Kurtosis est négatif. Lorsque la courbe est étroite, le Kurtosis est positif. Le Kurtosis d’une courbe représentant une distribution normale N est égal à zéro. Concrètement, le Kurtosis S ku est calculé sur la somme des coefficients sur plusieurs niveaux de la décomposition en ondelettes discrète. Typiquement, la somme des coefficients est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences. Un troisième marqueur M i calculé sur la transformée en ondelettes discrètes est la mesure du coefficient d’asymétrie de Fischer. Ce coefficient peut également être appelé « Skewness ». Ce coefficient permet d’estimer l’asymétrie d’une courbe donnée. La figure 4 illustre deux mesures de l’asymétrie sur deux courbes données à titre d’exemples. La courbe 1 est une courbe tendant vers la gauche et la courbe 2 est une courbe tendant vers la droite. Le coefficient d’asymétrie de Fischer a une valeur positive lorsque la courbe tend vers la gauche. C’est le cas de la courbe 1. Le coefficient d’asymétrie de Fischer a une valeur négative lorsque la courbe tend vers la droite. C’est le cas de la . Concrètement, le coefficient d’asymétrie de Fischer est calculé sur la somme des coefficients sur plusieurs niveaux de la décomposition en ondelettes discrète. Typiquement, la somme des coefficients est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences. Un quatrième marqueur M i calculé sur la transformée en ondelettes discrètes est la mesure du nombre de chaines minima locaux de ladite décomposition. Concrètement, une chaine de minima locaux est la présence sur plusieurs niveaux de décomposition en ondelettes discrète d’un même minimum. En mesurant le nombre de minima qui se retrouvent dans chaque niveau de décomposition, on mesure le nombre de chaines de minima locaux. Typiquement, la mesure est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences. On cherche donc les minima se répétant dans les bandes de 64 hertz à 128 hertz, puis de 128 hertz à 256hz, puis de 256 hertz à 512 hertz et enfin 512 hertz à 1024 hertz. De manière alternative, la mesure du nombre de chaines de minima locaux peut être effectuée sur la décomposition en ondelettes continue. Un autre marqueur de signal M i pouvant être choisi est la mesure sur la décomposition en ondelettes continue du nombre de chaines de maxima locaux. Concrètement, une chaine de maxima locaux est la présence sur plusieurs niveaux de décomposition en ondelettes discrète d’un même maximum. En mesurant le nombre de maxima qui se retrouvent dans chaque niveau de décomposition, on mesure le nombre de chaines de maxima locaux. Typiquement, la mesure est réalisée entre 64 hertz et 1024 hertz, soit sur les quatre niveaux de cette bande de fréquences. On cherche donc les maxima se répétant dans les bandes de 64 hertz à 128 hertz, puis de 128 hertz à 256hz, puis de 256 hertz à 512 hertz et enfin 512 hertz à 1024 hertz. De manière alternative, la mesure du nombre de chaines de maxima locaux peut être effectuée sur la décomposition en ondelettes discrète. Les deux marqueurs de signal M i suivants sont mesurés sur l’ondelette du signal comprise dans la bande de fréquence allant de 256 hertz à 512 hertz du signal. Le premier concerne la mesure de l’indice de Kurtosis S ku sur cette ondelette. Par « Kurtosis S ku » on entend le même indicateur que celui décrit précédemment dans la demande. Le second marqueur de signal M i mesuré sur cette ondelette est la mesure du nombre de zones d’amplitudes réduites RED de l’ondelette. Pour calculer le nombre de zones d’amplitudes réduites, on crée les enveloppes supérieure et inférieure du signal. Ainsi, le nombre de zones d’amplitude réduite est calculé sur les enveloppes du signal. Ceci est illustré par la figure 6 qui montre un signal et les zones d’amplitudes réduites RED détectées. Les trois marqueurs de signal M i suivants sont mesurés sur l’ondelette du signal comprise dans la bande de fréquence allant de 128 hertz à 256 hertz du signal. Le premier concerne la mesure de l’indice de Kurtosis S ku sur cette ondelette. Par Kurtosis S ku on entend le même indicateur que celui décrit précédemment dans la demande. Le second marqueur de signal M i mesuré sur cette ondelette est la mesure du nombre de zones d’amplitudes réduites de l’ondelette. Le nombre de zones d’amplitude réduite est calculé de la même manière que pour le marqueur concernant l’ondelette du signal comprise dans la bande de fréquence allant de 256 hertz à 512 hertz du signal. Le troisième marqueur de signal concerne la mesure du RMS de l’ondelette dans la bande de fréquences 128 Hertz à 256 Hertz. Par RMS, ou « Root Mean Square », on entend la mesure de l’amplitude efficace du signal. Finalement, un marqueur de signal M i qui peut être sélectionné est mesuré sur l’ondelette du signal comprise dans la bande de fréquence allant de 64 à 128 hertz. Ce marqueur de signal M i concerne la mesure de l’amplitude efficace RMS (« Root Mean Square ») du signal. D’autres marqueurs de signal M i peuvent être utilisés au-delà des quatorze marqueurs de signal M i décrits. On peut par exemple utiliser des marqueurs de signal M i qui sont des combinaisons de marqueurs de signal M i déjà décrits. Modalité statistique Chaque premier descripteur électrophysiologique D i est associé à une modalité statistique MS i . Par modalité statistique MS i on entend une modalité de traitement des différentes grandeurs mesurées afin de calculer une valeur pour chaque descripteur D i . On rappelle que pour chaque premier descripteur D i on sélectionne une zone du corps du patient Z i , un type de signal T i (donc la manière dont on capte et utilise les signaux individuels de chaque électrode EL), et un marqueur de signal M i . Il convient de préciser que lorsque que ces trois choix ont été faits, on mesure le marqueur de signal M i pour le type de signal sélectionné pour chaque électrode de la zone du corps du patient Z i disponible dans ladite zone Z i sélectionnée. Ainsi, pour chaque descripteur D i , on obtient une pluralité de mesures de la valeur du marqueur de signal M i . L’emploi de la modalité statistique MS i permet de transformer cette pluralité de valeurs en une valeur finale pour le descripteur D i sélectionné. Pour chaque descripteur D i , on peut sélectionner une modalité statistique MS i parmi un ensemble de modalités statistique MS i disponibles. Une première modalité statistique est le minimum au cinquième pourcentile des valeurs mesurées. On rappelle que l’on prend pour les valeurs l’ensemble des valeurs mesurées sur chaque électrode de la zone prédéfinie du corps du patient Z i . Pour cette modalité statistique, on prend, sur l’ensemble des valeurs mesurées, on retire les cinq pourcents de valeurs les plus basses et on sélectionne la valeur minimale sur des valeurs restantes. Cette modalité statistique présente l’avantage, en retirant les cinq pourcents de valeurs les plus basses, de supprimer des valeurs aberrantes qui pourraient fausser la représentativité de la mesure. Une deuxième modalité statistique qui peut être sélectionnée est le maximum au 95 ème pourcentile. Pour cette modalité statistique, on prend, sur l’ensemble des valeurs sélectionnées les cinq pourcents de valeurs les plus élevées. On sélectionne ensuite la valeur la plus élevée sur les valeurs restantes. Cette modalité statistique permet de ne pas prendre en compte, pour une mesure d’une valeur maximale, les valeurs aberrantes qui pourraient apparaître dans les valeurs les plus élevées mesurées. De cette manière, on dispose d’une borne haute représentative de l’ensemble des valeurs mesurées. Une troisième modalité statistique MS i est la moyenne des valeurs mesurées. La moyenne est un indicateur classique et représentatif d’une distribution. Une quatrième modalité statistique MS i est l’écart type calculé sur l’ensemble de valeurs mesurées. L’écart type est une valeur représentative de la dispersion des valeurs. Dans notre cas, la dispersion peut être une valeur importante, une grande variance dans les mesures effectuées pouvant être le signe d’un trouble dans l’activité cardiaque du patient. Une cinquième modalité statistique MS i pouvant être sélectionnée est la médiane. La valeur médiane d’un ensemble de valeur est la valeur permettant de séparer l’ensemble des valeurs en deux ensembles de même taille. Cette valeur donne un enseignement qui peut varier de celui donné par la valeur moyenne, car la médiane permet de ne pas donner trop d’importance à des valeurs aberrantes proches du maximum et du minimum des valeurs mesurées. Une sixième modalité statistique MS i est la valeur de l’interquartile. Pour calculer cette valeur, on calcule la valeur du 25 ème pourcentile et a valeur du 75 ème pourcentile. La valeur de l’interquartile représente la différence entre la valeur du 75 ème pourcentile et la valeur du 25 ème pourcentile. L’interquartile est une valeur statistique intéressante à regarder pour caractériser la distribution des valeurs mesurées. Dispositif de mesure des valeurs des descripteurs L’invention concerne également un dispositif de mesure des valeurs des descripteurs électrophysiologiques précédemment décrits. L’invention concerne également les moyens utilisés pour mettre en œuvre le procédé de sélection d’un sous-ensemble de descripteurs selon l’invention. Les caractéristiques décrites plus haut concernant le procédé selon l’invention s’appliquent également au dispositif selon l’invention. Les caractéristiques décrites ci-dessous pour le dispositif s’appliquent également au procédé selon l’invention. Le dispositif de mesure des valeurs des descripteurs électrophysiologiques comporte une pluralité d’électrodes qui sont disposées sur la surface du corps du patient. Chaque électrode de surface définit une voie V i . Selon un mode de réalisation, le dispositif comporte des bandes adhésives comportant les électrodes de surface. Selon cet aspect, les bandes adhésives sont destinées à être collées sur la surface du corps du patient. De manière avantageuse, chaque bande adhésive comporte plusieurs électrodes de surface. Cette disposition permet de faciliter l’installation des électrodes sur le patient, l’installation d’une bande comportant plusieurs électrodes étant plus simple que celle des électrodes une par une. Selon un aspect, le dispositif comporte un gilet ou une veste comportant la pluralité d’électrodes de mesure EL. Le gilet est destiné à être enfilé par le patient. Cette disposition permet une installation rapide du dispositif sur le patient. Selon un exemple, le dispositif comporte au moins 14 électrodes. Le dispositif comporte un moyen de mesure du signal de chaque voie V i . Plus précisément, le moyen de mesure est configuré pour mesurer un le potentiel électrique de chacune des voies V i . Le moyen de mesure peut par exemple être une carte d’acquisition. La carte d’acquisition peut comporter une entrée pour recueillir un signal électrique, et un convertisseur analogique numérique pour numériser le signal acquis. Le signal numérisé est ensuite transmis à un calculateur. Le signal numérisé peut par exemple être transmis à un ordinateur qui effectue les étapes de traitement sur le signal. Le dispositif comporte un moyen de calcul. Le moyen de calcul enregistre les mesures des voies V i fournies par le moyen de mesure. Le calculateur traite ensuite ces données. Le calculateur calcule la valeur de chaque descripteur D i de l’ensemble {D k } pour chaque patient de chaque ensemble ENS 1 et ENS 2 . Ce calcul est effectué à partir des mesures des voies V i . Le calcul est effectué conformément à la zone prédéfinie Z i , au type de signal T i , au marqueur de signal MS i et à la modalité statistique ST i sélectionnés pour le descripteur D i en question. Le calculateur effectue ensuite les étapes de génération GEN 1 du premier vecteur V 1 telle que décrite précédemment. Il effectue également les étapes de génération GEN 2 du vecteur descripteur V d , de quantification QUAN de la corrélation, de première classification CLAS 1 , de seconde classification CLAS 2 , et de sélection SEL décrites dans le procédé selon l’invention. Il est apte à effectuer toutes les autres étapes de calcul décrites dans cette demande. Selon un mode de réalisation, le dispositif comprend un dispositif de détection des phases de respiration du patient. Un tel dispositif détecte lorsque le patient est en phase d’expiration ou phase de respiration « plate ». Il détecte également lorsque le patient est en phase d’inspiration. La respiration a tendance à perturber les mesures effectuées au niveau des électrodes EL. C’est notamment le cas lors des phases d’inspiration durant lesquelles les battements cardiaques et leur mesure peuvent être affectés. De préférence, la mesure du potentiel de chaque voie V i est effectuée durant la phase d’expiration. Cette disposition permet d’éviter les perturbations engendrées par une mesure lors de phases d‘inspiration. Le dispositif de détection des phases de respiration peut être connecté au calculateur. De manière alternative, il est connecté au moyen de mesure du signal de chaque voie V i . Selon un mode de réalisation, le dispositif de détection des phases de respiration est une ceinture de pléthysmographie. La ceinture de pléthysmographie est un moyen pratique pour effectuer ce type de détection. Nomenclature : D i : Descripteur électrophysiologique {D k } : Sous-ensemble de descripteurs électrophysiologiques {D N } : Ensemble de descripteurs électrophysiologiques Inp : Paramètre d’entrée V i : Voie Z i : Zone prédéfinie du corps du patient Z 1 : Zone supérieure droite du torse du patient Z 2 : Zone supérieure gauche du torse du patient Z 3 : Zone inférieure droite du torse du patient Z 4 : Zone inférieure gauche du torse du patient Z 5 : Zone couvrant la totalité du torse du patient T i : Type de signal M i : Marqueur de signal MS i : Modalité statistique de calcul EL : Electrode EL 1 : Electrode centrale EL lap : Electrode laplacienne B v : Bipole vertical B h : Bipole horizontal DISPO : agencement d’une pluralité d’électrodes ENR : Enregistrement d’une pluralité d’activités électriques EST : Estimation des descripteurs COMP : Comparaison de la valeur d’un descripteur avec une valeur seuil V seuil : Valeur seuil CALC : Calcul d’un score S ku : Kurtosis N : Courbe représentant une distribution normale P : Courbe plate E : Courbe élancée 1 : Courbe tendant vers la gauche 2 : Courbe tendant vers la droite RED : Zone d’amplitude réduite Procédé de sélection d’un sous-ensemble de premiers descripteurs électrophysiologiques ({D k }) caractéristique d’une activité électrique cardiaque caractéristique parmi un ensemble de premiers descripteurs prédéfinis ({D N }) caractérisé en ce que chaque premier descripteur électrophysiologique (Di) est associé à au moins une voie (Vi), à un type de signal (Ti), à un marqueur de signal (Mi) et à une modalité statistique (MSi) de calcul ; au moins un premier descripteur (Di) du sous-ensemble ({D k }) étant associé à une modalité statistique (MSi) différente de celle d’un autre premier descripteur (D j ) du sous-ensemble ({D k }) et à un marqueur de signal (Mi) différent de celui de l’autre premier descripteur (D j ) ; le procédé comprenant un enregistrement d’une pluralité d’activités électriques définissant lesdites voies et étant caractérisé en ce qu’il comprend: Estimation (EST 1 ) pour un premier ensemble de patients (ENS 1 ) non atteints d’un état prédéfini (ET 1 ), de valeurs de chaque descripteur (Di) de l’ensemble de descripteurs prédéfinis ({D N }) ; Estimation (EST 2 ) pour un second ensemble de patients (ENS 2 ) atteints par l’état prédéfini (ET 1 ), de valeurs de chaque descripteur (Di) de l’ensemble de descripteurs prédéfinis ({D N }) ; Génération (GEN 1 ) d’un premier vecteur caractéristique de l’état de chaque patient (v 1 ) des premier et deuxième ensembles de patients (ENS 1 , ENS 2 ) dans lequel chaque composante correspond à un état relatif à l’état prédéfini (ET 1 ) ; Génération (GEN 2 ) d’un vecteur descripteur (V d ) pour chaque descripteur (D i ) dans un espace métrique dans lequel chaque composante correspond à la valeur du descripteur (D i ) pour chaque patient ; Première quantification (QUAN 1 ) pour chaque descripteur (D i ) d’un premier facteur de proximité entre les valeurs des composantes du premier vecteur caractéristique (v 1 ) et les valeurs des composantes du vecteur descripteur (V d ) ; Première sélection (SEL 1 ) et inclusion dans le sous-ensemble ({D k }) d’au moins un descripteur (D i ) ayant des valeurs du facteur de proximité quantifiées optimales ; Seconde quantification (QUAN 2 ) : d’un second facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteurs (D i ) non sélectionné lors de l’étape de première sélection (SEL 1 ) et les valeurs des composantes du ou des vecteurs descripteurs (V d ) sélectionnés lors de l’étape de première sélection (SEL 1 ) ; et d’un troisième facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteurs (D i ) non sélectionné lors de l’étape de première sélection (SEL 1 ) et les valeurs de composantes du vecteur caractéristique (V 1 ) ; Seconde sélection (SEL 2 ) et inclusion dans le sous-ensemble ({D k }) d’au moins un nouveau descripteur (D i ) en fonction de la valeur du second facteur de proximité et de la valeur du troisième facteur de proximité quantifiées lors de l’étape de seconde quantification. Procédé selon la revendication précédente caractérisé en ce que les étapes de seconde quantification et de seconde sélection sont reproduites à partir des descripteurs (D i ) non sélectionnés précédemment jusqu’à l’obtention d’un nombre prédéfini de descripteurs (D i ) sélectionnés. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que la quantification du premier facteur de proximité et/ou du second facteur de proximité, et/ou du troisième facteur de proximité est un calcul de corrélation de vecteurs entre eux. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’étape de seconde quantification comporte une étape de projection, dans un premier plan (P 1 ) orthogonal au ou aux vecteurs descripteurs (V d ) associés au derniers descripteurs (D i ) sélectionnés, de chaque vecteur descripteur (V d ) non sélectionné et du vecteur caractéristique (V 1 ) ; en ce que la quantification du troisième facteur de proximité et effectuée à partir des composantes des projection des vecteurs projetés ; et en ce que la seconde sélection est effectuée en fonction du troisième facteur de proximité uniquement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 4 caractérisé en ce que le nombre prédéfini de descripteurs sélectionnés est déterminé en testant l’efficacité d’un ensemble de « n » premiers descripteurs sélectionnés à caractériser une activité électrique donnée, « n » correspondant au nombre de descripteurs pris dans les descripteurs sélectionnés, en partant du premier au nième descripteur sélectionné, et en incrémentant la valeur de n par pas de 1. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’ensemble {D N } comporte au moins un deuxième descripteur géographique associé à plusieurs voies (V i ) et plusieurs groupes géographiques, chaque groupe géographique étant formé par une voie (V i ) centrale et les au moins quatre voies (V i ) à proximité de la voie centrale, la valeur du descripteur électrophysiologique (D i ) étant déterminée : En comparant la valeur, pour chaque groupe géographique, de la mesure de chaque voie (V i ) suivant le type de signal et le marqueur de signal sélectionnés avec au moins une valeur seuil géographique propre audit descripteur électrophysiologique et à ladite voie (V i ) ; et En comptant le nombre de groupes géographiques pour lesquels la valeur d’au moins trois voies dépasse la valeur seuil géographique qui lui est propre. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour chaque premier descripteur (D i ), la au moins une voie (V i ) est issue d’une zone prédéfinie (Zi) sur le corps du patient est choisie entre : Une zone supérieure droite du torse ; Une zone supérieure gauche du torse ; Une zone inférieure droite du torse ; Une zone inférieure gauche du torse ; et La totalité du torse du patient. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour chaque descripteur (D i ), le type de signal (Ti) analysé est choisi entre : Un signal unipolaire pris entre une électrode de la zone du corps choisie et une électrode de référence ; Un signal bipolaire vertical pris entre deux électrodes de la zone donnée, l’une des deux électrodes étant décalée suivant une ligne verticale par rapport à l’autre électrode ; Un signal bipolaire horizontale pris entre deux électrodes de la zone donnée, l’une des deux électrodes étant décalée suivant une ligne horizontale par rapport à l’autre électrode ; et Un signal laplacien estimé en soustrayant au potentiel d’une électrode centrale la moyenne de la tension des huit électrodes directement à proximité de ladite électrode centrale. Procédé selon l’un quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur (D i ), le marqueur de signal (Mi) est la mesure du voltage d’un signal moyenné. Procédé selon l’un quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur (D i ), le marqueur de signal (M i ) est la mesure, sur le signal moyenné et filtré entre 40 et 250 Hertz, de la durée de dépolarisation des ventricules (QRS) ou de la fragmentation du signal durant la dépolarisation des ventricules. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur (D i ), le marqueur de signal (M i ) est la mesure sur la décomposition en ondelettes discrètes du signal : De l’énergie de la somme des ondelettes ; Du Kurtosis ; Du coefficient d’asymétrie de Fisher ; ou Du nombre de minima locaux. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur (D i ), le marqueur de signal (M i ) est la mesure sur la décomposition en ondelettes continues du signal du nombre de chaines de maxima locaux. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour au moins un descripteur (D i ), le marqueur de signal (M i ) est : Soit la mesure sur l’ondelette prise entre 256 et 512 hertz du signal : Du Kurtozis ; ou Du nombre de zones d’amplitudes réduites ; Soit la mesure sur l’ondelette prise entre 128 et 256 hertz du signal : Du Kurtozis ; Du nombre de zones d’amplitudes réduites ; ou Du RMS (Root Mean Square) ; Soit la mesure sur l’ondelette prise entre 64 et 128 hertz du RMS (Root Mean Square). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour chaque premier descripteur (D i ), la modalité statistique est choisie parmi : Le minimum au cinquième pourcentile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi) ; Le maximum au quatre-vingt-quinzième pourcentile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi) ; La moyenne des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi) ; L’écart type des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi) ; La médiane des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie ; et L’interquartile des valeurs mesurées du signal sur chaque électrode de la zone prédéfinie (Zi). Dispositif de sélection d’un sous-ensemble ({D k }) de descripteurs électrophysiologiques (D i ) caractérisé en ce qu’il comporte : une pluralité d’électrodes de surface configurées pour être déposées sur le corps d’un patient et pour mesurer un potentiel électrique de la surface du corps du patient, chaque électrode de surface définissant une voie (Vi) ; un moyen de mesure du signal de chaque voie (Vi) ; au moins un moyen de calcul configuré pour : Estimer (EST 1 ) pour un premier ensemble de patients (ENS 1 ) non atteints d’un état prédéfini (ET 1 ), des valeurs de chaque descripteur électrophysiologique (Di) d’un l’ensemble de premiers descripteurs prédéfinis ({D N }), chaque premier descripteur étant associé à au moins une voie (Vi), à un type de signal (Ti), à un marqueur de signal (Mi) et à une modalité statistique (MSi) de calcul ; au moins un premier descripteur (Di) du sous-ensemble ({D k }) étant associé à une modalité statistique (MSi) différente de celle d’un autre premier descripteur (D j ) du sous-ensemble ({D k }) et à un marqueur de signal (Mi) différent de celui de l’autre premier descripteur (D j ) ; Estimer (EST 2 ) pour un second ensemble de patients (ENS 2 ) atteints par l’état prédéfini (ET 1 ), des valeurs de chaque descripteur (Di) de l’ensemble de descripteurs prédéfinis ({D N }) ; Générer (GEN 1 ) un premier vecteur caractéristique de l’état de chaque patient (v 1 ) des premier et deuxième ensembles de patients (ENS 1 , ENS 2 ) dans lequel chaque composante correspond à un état relatif à l’état prédéfini (ET 1 ) ; Générer (GEN 2 ) un vecteur descripteur (V d ) pour chaque descripteur (D i ) dans un espace métrique dans lequel chaque composante correspond à la valeur du descripteur (D i ) pour chaque patient ; Quantifier (QUAN 1 ) pour chaque descripteur (D i ) un premier facteur de proximité entre les valeurs des composantes du premier vecteur caractéristique (v 1 ) et les valeurs des composantes du vecteur descripteur (V d ) ; Sélectionner (SEL 1 ) et inclure dans le sous-ensemble ({D k }) au moins un descripteur (D i ) ayant des valeurs du facteur de proximité quantifiées optimales ; Quantifier (QUAN 2 ) : - un second facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteurs (D i ) non sélectionné lors de l’étape de première sélection (SEL 1 ) et les valeurs des composantes du ou des vecteurs descripteurs (V d ) sélectionnés lors de l’étape de première sélection (SEL 1 ) ; et - un troisième facteur de proximité entre les valeurs des composantes de chaque descripteurs (D i ) non sélectionné lors de l’étape de première sélection (SEL 1 ) et les valeurs de composantes du vecteur caractéristique (V 1 ) ; Sélectionner (SEL 2 ) et inclure dans le sous-ensemble ({D k }) au moins un nouveau descripteur (D i ) en fonction de la valeur du second facteur de proximité et de la valeur du troisième facteur de proximité quantifiées lors de l’étape de seconde quantification. Dispositif de sélection d’un sous-ensemble ({D k }) de descripteurs électrophysiologiques (D i ) caractérisé en ce qu’il comprend une pluralité d’électrode, un récepteur des signaux mesurés par les électrodes, une mémoire pour enregistrer les données mesurées et un calculateur permettant de réaliser des opérations et des traitements sur les données mesurées, le dit dispositif comportant des moyens configurés pour mettre en œuvre le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 14.