Reconstruction des cartes d’activation

Dans cette section, nous détaillons les résultats des 3 méthodes et comparons leurs performances en fonction de l’erreur absolue des temps d’activation point par point et du coefficient de corrélation. Pour ce faire, nous choisissons le meilleur modèle parmi les 4 modèles construits en utilisant l’approche de validation croisée à k-blocs pour DirectMap et SATDNN-AT. Les figures 8.4 et 8.5 montrent respectivement l’erreur absolue des temps d’activation et le coefficient de corrélation pour chaque simulation de l’ensemble des données d’apprentissage, de validation et de test moyennant DirectMap, SATDNN-AT et FEM-L1.

Si nous nous concentrons sur les résultats de la phase test, nous observons que DirectMap fournit des erreurs absolues et des coefficients de corrélation meilleurs que FEM-L1 et SATDNN-AT. En moyenne, les erreurs absolues et les coefficients de corrélation sont respectivement égaux à 7.20ms, 93.2% avec DirectMap, 14.60ms, 76.2% avec FEM-L1 et 13.58ms, 79.6% avec SATDNN-AT. Ces résultats sont rapportés dans les tableaux 8.1 et 8.2.

En examinant les résultats de SATDNN-AT, nous observons des petites fluctuations dans les EGMs reconstruits qui peuvent induire en erreur les résultats d’estimation des temps d’activation. Dans un souci de perfection, nous ajoutons un filtre passe-bas afin d’éliminer les fluctuations de haute fréquence. La figure 8.6 représente des EGMs exacts et reconstruits en

Fig. 8.4. : Comparaison des erreurs absolues des temps d’activation reconstruits en utilisant FEM-L1, DirectMap, SATDNN-AT et SATDNN-AT après filtrage.

Fig. 8.5. : Comparaison des coefficients de corrélation entre temps d’activation exacts et reconstruits en utilisant FEM-L1, DirectMap, SATDNN-AT et SATDNN-AT après filtrage.

158 Chapitre 8 Comparaison entre les différentes approches de cartographie de l’activation cardiaque

apprentissage validation test tout DirectMap 4.40 3.96 7.20 4.90 SATDNN-AT 8.49 8.44 15.17 9.94 SATDNN-AT_Filt 6.63 6.79 13.58 8.18 FEM-L1 15.14 15.47 14.60 15.08

Tab. 8.1. : Moyennes des erreurs absolues des temps d’activation calculées sur les données d’apprentissage, de validation, de test et sur tout le jeu de données (ms).

apprentissage validation test tout DirectMap 94.6 94.9 93.2 94.3 SATDNN-AT 95.8 95.9 79.6 92.3 SATDNN-AT_Filt 96.9 96.2 83.1 93.7 FEM-L1 72.2 73.2 76.2 73.2

Tab. 8.2. : Moyennes des coefficients de corrélation entre temps d’activation exacts et reconstruits calculées sur les données d’apprentissage, de validation, de test et sur tout le jeu de données (%).

utilisant SATDNN-AT et SATDNN-AT après filtrage.

On observe que le filtrage réduit ou maintient l’écart entre les temps

Fig. 8.6. : Électrogrammes exacts (TRUEEGM) et estimés en utilisant SATDNN-AT (EGM_NN), SSATDNN-ATDNN-SATDNN-AT avec filtrage (EGM_NN_Filt) et FEM-L1 (EGM_FEM). Les points correspondent aux temps d’activation.

d’activation exacts et estimés dans presque tous les nœuds. En moyenne, les tableaux 8.1 et 8.2 montrent que les résultats utilisant la technique de filtrage sont meilleurs que sans filtrage. Donc, pour le reste de l’étude, on compare les résultats de DirectMap et FEM-L1 uniquement à ceux de SATDNN-AT avec filtrage.

8.5.2 Localisation des sites de stimulation

Pour évaluer les performances de localisation du site de stimulation, on utilise la distance géodésique entre les sites de stimulation exacts et reconstruits comme mesure d’évaluation. Comme le montre la figure 8.7, on détecte une région de stimulation au lieu d’un nœud de stimulation à l’aide de FEM-L1. Pour résoudre le problème, on choisit de prendre le centre de gravité des nœuds ayant le même temps d’activation. Il faut souligner que DirectMap réussit à donner un nœud de stimulation précis. Dans certains cas, on détecte

160 Chapitre 8 Comparaison entre les différentes approches de cartographie de l’activation cardiaque

Fig. 8.7. : Sites de stimulation exacts et estimés en utilisant FEM-L1, SATDNN-AT après filtrage et DirectMap (de gauche à droite).

de nombreux sites de stimulation au lieu d’un seul en utilisant les trois méthodes qui sont représentées sur la figure 8.8. Dans ce cas, l’approche est considérée comme non applicable (N.A). Sur la figure 8.8, on observe qu’en moyenne sans considérer les cas N.A, les distances géodésiques sont respectivement égales à 0.99cm±0.83, 1.54cm±0.85, 0.79cm±0.41 en utilisant FEM-L1, SATDNN-AT après filtrage et DirectMap. Cependant, compte tenu de tous les résultats et observations, aucune des méthodes ne se distingue.

8.5.3 Analyse de robustesse

Pour évaluer et comparer la robustesse des trois méthodes par rapport au bruit gaussien additif, on présente dans cette section leurs résultats en termes d’erreurs absolues des temps d’activation et de coefficients de corrélation après addition de différents niveaux de bruit compris entre 5% et 50% de l’amplitude maximale du signal aux signaux ECGs. Dans la figure 8.9, on représente un aperçu sur les signaux ECG bruités avec les différents niveaux de bruits utilisés.

Les tableaux 8.3 et 8.4 montrent que DirectMap est insensible à l’addition de bruit en termes d’erreur absolue et de coefficient de corrélation. En outre, SATDNN-AT est plus robuste que FEM-L1 contre le bruit additif.

Considérant que les 3 méthodes se comportent de la même manière pour toutes les simulations, la figure 8.10 représente les résultats de 4 simulations de l’ensemble des données de test qui confirme les déductions précédentes. En effet, on observe que, pour la première simulation, l’erreur absolue de FEM-L1 se dégrade de 16.94ms à 44.3ms puis de 44.3ms à 49.15ms pour respectivement 5% et 50% du niveau de bruit. Il en est de même pour le coefficient de corrélation qui diminue de 66% à 15% puis de 15% à 5% pour respectivement 5% et 50% de bruit. Les autres simulations se comportent de la même manière.

Fig. 8.8. : Sites de stimulation exacts et estimés en utilisant FEM-L1, SATDNN-AT après filtrage et DirectMap (de gauche à droite). Les nombres correspondent aux distances géodésiques entre les sites exacts et estimés.

162 Chapitre 8 Comparaison entre les différentes approches de cartographie de l’activation cardiaque

(A)5% (B) 10%

(C) 30% (D)50%

Fig. 8.9. : Électrocardiogrammes avec différents niveaux de bruit : 5%, 10%, 30% et 50%. Noise(%) 0 5 10 30 50 DirectMap 7.20 7.25 7.25 7.24 7.26 SATDNN-AT_Filt 13.58 13.71 13.81 15.10 16.37 FEM-L1 14.6 39.44 43.32 47.99 49.52

Tab. 8.3. : Moyennes des erreurs absolues des temps d’activation des données test en fonction du niveau de bruit rajouté (ms).

Noise(%) 0 5 10 30 50 DirectMap 93.2 93.2 93.2 93.2 93.2 SATDNN-AT_Filt 83.1 82.3 81.7 75.9 70.5 FEM-L1 76.2 23.9 11.2 3.2 -1.5

Tab. 8.4. : Moyennes des coefficients de corrélation entre temps d’activation exacts et estimés des données test en fonction du niveau de bruit rajouté (%).

Les figures 8.11 et 8.12 contiennent des électrogrammes reconstruits

Fig. 8.10. : Évolution des erreurs absolues et coefficients de corrélation entre temps d’activation exacts et reconstruits en fonction du niveau de bruit rajouté en utilisant FEM-L1, SATDNN-AT et DirectMap.

moyennant FEM-L1 et SATDNN-AT respectivement en utilisant des données d’entrée bruitées de 5% jusqu’à 50%. On observe une détérioration énorme de la reconstruction FEM-L1 ce qui confirme les résultats précédents. Par contre, les électrogrammes reconstruits moyennant SATDNN-AT sont légèrement affectés par le bruit.