Méthode

An d'évaluer les performances du SAECG sur les diérents types de bruit, trois marqueurs ont été utilisés.

1. La moyenne quadratique du bruit notée RMSEnoise. Ce marqueur correspond au niveau de bruit mesuré dans une fenêtre de 50 ms dans l'intervalle ST.

2. La moyenne quadratique du QRS moyenné notée RMSESAQRS. Ce marqueur cor-respond à la comparaison entre un QRS moyenné sans aucun bruit, dit "parfait", et le QRS moyenné après l'ajout de diérentes sources de bruits.

3. Le coecient de corrélation du QRS moyenné notée CorrCoeffSAQRS est également calculé entre le QRS "parfait" et le QRS moyenné après l'ajout de bruits.

Les résultats présentés correspondent à la moyenne de ces marqueurs sur l'ensemble des voies (252 voies pour le modèle du torse, 256 voies pour le modèle expérimental et 128 voies pour les données cliniques). Puis, la moyenne sur le nombre de jeux de données disponibles pour chaque base de données sera calculée (soit N=15 pour les données du modèle, N=2 pour les données expérimentales et N=5 pour les données cliniques).

6.2. Analyse des performances du SAECG

Un diagramme de la méthode générale est schématisé Figure 6.2.

Figure 6.2  Diagramme de la méthode utilisée dans cette étude

Trois bases de données sont utilisées pour analyser les diérentes sources de bruits. La première base de données (le modèle), est utilisée pour analyser le bruit de mesure (cas 1) et l'impact

d'un bruit additif sur l'alignement des battements (cas 2). La seconde base de données (les données expérimentales) est utilisée pour l'étude de la variabilité physiologique (cas 3). La troisième base de donnée (les données cliniques) est utilisée pour analyser le bruit créé par la

respiration. Pour chacune de ces données, des techniques de ltrages ("signal processing options") peuvent être utilisées ou non, indépendamment ou combinées. Puis le SAECG est eectué pour chaque base de données, en utilisant un alignement parfait, pour l'étude du bruit

de mesure (cas 1) et l'étude du bruit dû à la variabilité physiologique (cas 3), alors que l'alignement est déterminé par la méthode de l'ACP, pour l'étude des bruits élevés, pouvant

impacter l'alignement (cas 2), et le bruit dû à la respiration (cas 4). Pour nir, les trois marqueurs, RMSEnoise, RMSESAQRS et CorrCoeffSAQRS, sont calculés.

Cas 1 : Bruit de mesure sur les données du modèle

Deux types de bruits de mesure ont été testés ici. Le premier type de bruit de mesure traité, est un bruit blanc gaussien de variance σ = 10µV , ajouté aux données du modèle avec un intervalle RR constant. Le second type de bruit de mesure analysé, est un bruit à 50 Hz avec un SNR = 9dB ajouté aux données du modèle avec un intervalle RR non-constant. L'utilisation d'un ltre Notch appliqué à ce second type de bruit a été testée. Pour ces deux types de bruits de mesure, l'alignement est parfait puisque les index des positions de chaque battement sont connus. Le RMSESAQRS et le CorrCoeffSAQRS ont été calculés par rapport à un battement moyenné, noté SAQRS, parfait, sans bruit.

Cas 2 : Bruit additif avec un SNR faible et son impact sur l'alignement des battements, mesuré sur les données du modèle

An d'analyser l'impact du bruit sur l'alignement des battements, l'ajout d'un bruit volontairement élevé a été modélisé et ajouté au signal. Un bruit blanc gaussien de variance σ = 30µV, un bruit à 50 Hz avec un SNR = 9dB et une dérive de la baseline ont été ajoutés simultanément, aux données du modèle avec un intervalle RR non-constant. La dérive de la ligne de base a été créée en multipliant les signaux du modèle par un signal oscillant. L'utilisation d'un ltre Notch et d'un ltre passe-bande (PB) entre 0,01 Hz et 30 Hz sont comparés. An d'évaluer les performances d'alignement du SAECG, le RMSESAQRS et le CorrCoeffSAQRS sont calculés en comparant deux SAQRS obtenus par deux méthodes d'alignement diérentes :

 le SAQRS obtenu après l'ajout de ces diérents bruits additifs (bruit blanc gaussien, bruit à 50 Hz et variabilité de la ligne de base) et dont les positions des battements à moyenner sont déterminées par la corrélation entre un template virtuel et une voie virtuelle de l'ACP ;

 et le SAQRS obtenu après l'ajout de ces diérents bruits et dont les positions des battements à moyenner sont connues et conduisent à un alignement des battements parfaits.

Cas 3 : Variabilité physiologique sur les données expérimentales

An d'étudier uniquement l'impact de la variabilité physiologique des battements, issus des données expérimentales, les signaux épicardiques issus de la chaussette sont utilisées an de détecter les positions des QRS et de s'aranchir d'un possible bruit dû à un mauvais alignement. Les QRS des signaux épicardiques, sont plus ns. Il est donc plus simple d'extraire les positions des battements à moyenner sur ces signaux que sur les signaux du torse. An d'éliminer le bruit de mesure et les mouvements de la ligne de base, respectivement, un ltre Notch et un ltrage par décomposition en ondelettes ont été utilisés. Pour étudier la variabilité physiologique des battements, cinq "paquets" de 100 battements consécutifs, sur chaque voie, ont été moyennés, puis comparés entre eux an d'évaluer la variabilité des QRS moyennés. Au total 8 comparaisons (sur 10 possibles), entre les 5 "paquets" ont été calculées pour chaque voie, comme le montre la Figure 6.3.

Cas 4 : Bruit dû à la respiration sur les données cliniques

An d'étudier l'impact de la respiration sur le SAECG, trois scénarios sont comparés : 1. le SAECG des battements sélectionnés pendant la phase de respiration plate, soit

l'expiration.

6.2. Analyse des performances du SAECG

Figure 6.3  Schéma explicatif de la mesure du RMSESAQRS pour l'étude la variabilité physiologique

Comparaison entre diérents jeux de battements moyennés pour l'analyse de la variabilité physiologique

3. le SAECG de tous les battements, sans présélection.

Un ltrage PB an d'éliminer la ligne de base a été utilisée. Les signaux ont été divisés en 3 paquets de 100 battements, pour chaque voie. Les paquets sont moyennés, puis comparés entre eux, an d'analyser la variabilité du QRS induite par les mouvements de la respiration. Au total 3 comparaisons entre les 3 "paquets" ont été calculées pour chaque voie suivant la même méthode que dans l'étude de la variabilité physiologique.