Comment détecter l'onde P avec un ECG ?
Les arythmies cardiaques sont des anomalies qui affectent la fréquence cardiaque. Parmi elles, la fibrillation auriculaire (FA) est la plus fréquente, pouvant affecter environ 10% des personnes de plus de 70 ans et, même si en soi la FA n’est pas mortelle, son danger repose sur le fait qu’elle peut être à l’origine de complications très graves comme les thromboses (elles peuvent donc devenir mortelles). Il est donc indispensable de détecter les personnes ayant un fort risque de contraction de la FA afin de prévenir les complications à conséquences extrêmes. Pour cela, une méthode utilisant un électrocardiogramme de routine peut automatiquement repérer ces personnes en effectuant une segmentation permettant d’isoler l’onde P, puis en utilisant les paramètres extraits de cette onde P, cette méthode permet de classifier le patient.
Comme nous l'avons évoqué antérieurement, pour isoler l’onde P afin de l’étudier, il faut effectuer une segmentation. Cela veut dire qu’il faut découper le signal ECG en segments correspondant aux différentes phases de l’activité des oreillettes et des ventricules (les systoles et les diastoles). Cette segmentation, faite en deux temps sur des enregistrements d’une minute va, premièrement isoler chaque battement et puis segmenter chacun de ces battements grâce à une chaine de Markov caché à dix états qui nous permettra de retrouver notre onde P aussi bien que les ondes QRS, T et les lignes isoélectriques les séparant.
L’acquisition des signaux suite au processus de segmentation est faite sous forme de fichiers informatiques. Afin de bien pouvoir détecter la possibilité d’une fibrillation auriculaire, il est indispensable de passer par un processus de « débruitage » des signaux puisqu'ils sont souvent parasités par du bruit, ce qui peut considérablement gêner le dépistage. Ce processus de « débruitage » est caractérisé par le découpage du spectre du signal en sous-bandes utilisant des ondelettes. La redondance des coefficients d’ondelettes est aussi importante afin de ne pas pénaliser la qualité du signal, ce qui pourrait pénaliser le résultat lui-même.
Une fois que le modèle de Markov est établi, et que nous avons la présence d’une séquence d’observation, il faut résoudre trois problèmes simultanément. Le premier, s’agit de comment calculer la probabilité de la séquence d’observation, étant donné le modèle ; le deuxième est comment choisir la séquence qui correspond le mieux aux observations ; et le dernier est comment ajuster les paramètres du modèle pour maximiser P. La solution à ces trois problèmes est donnée par la procédure de l’algorithme avant, l’algorithme de Viterbi et l’algorithme de Baum-Welch respectivement.
Pour prédire le risque de FA on utilise plusieurs paramètres séparés en plusieurs catégories (dont la forme, la durée et l'énergie). Ces paramètres vont être évalués, d’abord en appliquant la méthode de resubstituions, puis la méthode holdout et finalement en faisant la moyenne des résultats obtenus par ces deux méthodes afin d’obtenir une idée plus réaliste de la probabilité ou marge d’erreur.
En utilisant cette méthode de l’analyse de l’onde P, la détection de risques de la FA pourrait entrainer une meilleure et plus rapide intervention médicale qui, par la suite, entrainerait une baisse de risques de complications cardiaques.