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Comprehensive Dataset and Signal Processing Framework for Phonocardiogram-Based Heart Rate and Blood Pressure Estimation

Ce document présente un système de suivi phonocardiographique (PhonoTrack) rentable et un jeu de données correspondant permettant l'estimation non invasive de la fréquence cardiaque et de la pression artérielle à l'aide de signaux PCG uniquement, en atteignant une grande précision grâce à un traitement avancé du signal et à une modélisation semi-empirique.

Auteurs originaux : Abdul Ahad Mamun, Utsab Saha, Md Hasibul Hasan, Shahed Ahmed, MD Jahin Alam

Publié 2026-05-25

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Abdul Ahad Mamun, Utsab Saha, Md Hasibul Hasan, Shahed Ahmed, MD Jahin Alam

Article original sous licence CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Imaginez votre cœur comme une machine à tambouriner, bien rythmée, située à l'intérieur de votre poitrine. À chaque battement, il produit un son spécifique « boum-boum » (les bruits du cœur) et envoie une petite étincelle électrique (le signal électrique). Habituellement, pour vérifier la vitesse de vos battements cardiaques ou votre tension artérielle, les médecins ont besoin de machines coûteuses, de fils collants ou d'un brassard serré qui comprime votre bras.

Ce papier présente une nouvelle invention peu coûteuse appelée PhonoTrack. Imaginez-la comme un « stéthoscope intelligent » qui tente de déterminer votre fréquence cardiaque et votre tension artérielle simplement en écoutant les sons du tambour, sans avoir besoin de fils électriques ni de brassards.

Voici comment ils ont procédé, expliqué simplement :

1. La Configuration : Construire les « Oreilles Intelligentes »

Les chercheurs ont construit un dispositif simple utilisant un tube de stéthoscope standard avec un microphone caché à l'intérieur de l'embout. Ils ont attaché cela à la poitrine de 15 volontaires en bonne santé (tous des hommes, âgés de 18 à 50 ans).

L'Objectif : Enregistrer les sons « boum-boum » du cœur (appelés PCG) et les comparer à une référence « étalon-or ».
La Référence : Simultanément, ils ont enregistré les signaux électriques du cœur (ECG) à l'aide de fils standards et mesuré la tension artérielle manuellement avec un brassard traditionnel. C'était leur « corrigé » pour vérifier si leur nouveau dispositif était exact.

2. Nettoyage du Signal : Les Casques « Réduction de Bruit »

Les sons du cœur sont souvent désordonnés, comme essayer d'entendre un chuchotement dans une pièce venteuse. L'ordinateur a dû nettoyer l'enregistrement.

Ils ont utilisé un « tamis » numérique (appelé Dénouage par Ondelettes) pour filtrer le vent et le bruit statique, ne laissant que les battements de cœur clairs.
Ils ont ensuite utilisé trois « lentilles mathématiques » différentes pour repérer les pics des battements de cœur :
1. Transformée de Hilbert : Comme tracer le contour d'une vague pour voir sa hauteur.
2. Entropie de Shannon : Comme augmenter le volume des parties les plus fortes du son pour faire ressortir les battements.
3. Spectre d'énergie par ondelettes : Comme regarder une carte thermique du son pour voir où l'énergie est concentrée.

3. Compter les Battements (Fréquence Cardiaque)

Une fois les sons nettoyés, l'ordinateur a compté les « coups ».

Le Résultat : Le nouveau dispositif était incroyablement précis. Il correspondait presque parfaitement aux fils électriques « étalon-or ».
La Note : Si la note parfaite est de 1,0, le dispositif a obtenu 0,973 (en utilisant la méthode de l'Entropie de Shannon). C'est comme un élève obtenant un A+ à un examen. La différence entre le nouveau dispositif et l'étalon-or était inférieure à 2 battements par minute en moyenne.

4. Deviner la Pression (Tension Artérielle)

C'est la partie délicate. Habituellement, vous avez besoin d'un brassard pour comprimer le bras afin de mesurer la pression. Ce dispositif a tenté de deviner la pression simplement en écoutant la forme et le timing des sons du cœur.

L'Analogie : Imaginez un batteur. S'il frappe le tambour plus fort et plus vite, le son peut changer légèrement. Les chercheurs ont construit un « traducteur mathématique » (un modèle semi-empirique) qui examinait la durée du « coup », la vitesse de sa montée et la vitesse de sa descente. Ils ont injecté ces détails dans une formule pour deviner la tension artérielle.
Le Résultat :
- Systolique (Chiffre du haut) : La devinette était très proche de la mesure réelle, avec une corrélation de 0,89.
- Diastolique (Chiffre du bas) : La devinette était décente mais un peu plus variable, avec une corrélation de 0,70.
- Note : L'article admet que cette partie est une « preuve de concept ». Elle fonctionne bien dans un laboratoire calme, mais elle n'est pas encore parfaite.

5. Le Problème (Limites)

L'article est très honnête sur ce qu'il ne fait pas encore :

Petit Groupe : Ils n'ont testé que 15 hommes. Ils n'ont pas testé de femmes, d'enfants ou de personnes âgées.
Salle Silencieuse : Les tests ont été réalisés dans un laboratoire silencieux. Ils ne l'ont pas testé pendant qu'une personne marchait, courait ou se trouvait dans une rue bruyante.
Pas encore un Médecin : Les auteurs déclarent explicitement qu'il s'agit d'un prototype. Il n'est pas prêt à remplacer l'équipement d'un médecin dans un hôpital ou pour diagnostiquer des maladies cardiaques. C'est une « première étape » pour voir si un dispositif portable et peu coûteux pourrait fonctionner.

Résumé

Les chercheurs ont construit un dispositif portable et peu coûteux qui écoute votre cœur. Ils ont prouvé qu'en utilisant des mathématiques astucieuses pour nettoyer le son, ils peuvent compter vos battements cardiaques presque aussi précisément que des fils médicaux coûteux. Ils ont également montré une voie prometteuse (mais pas parfaite) pour deviner votre tension artérielle simplement en écoutant. C'est une « expérience de laboratoire » réussie qui suggère un avenir où vous pourriez vérifier votre santé cardiaque avec un gadget simple et peu coûteux, mais davantage de tests avec plus de personnes sont nécessaires avant qu'il puisse être utilisé dans le monde réel.

Résumé Technique : Cadre Complet de Jeu de Données et de Traitement du Signal pour l'Estimation de la Fréquence Cardiaque et de la Pression Artérielle Basée sur le Phonocardiogramme

Énoncé du Problème

Les maladies cardiovasculaires (MCV) sont une cause majeure de mortalité mondiale, souvent qualifiées de « tueurs silencieux » en raison de leur difficulté de détection précoce. Bien que des techniques d'imagerie avancées (TDM, IRM cardiaque) et une surveillance multimodale (ECG combiné à la PPG) existent, elles présentent des limites concernant le coût, la complexité opérationnelle et la portabilité. Plus précisément, les systèmes ECG-PPG pour l'estimation de la fréquence cardiaque (FC) et de la pression artérielle (PA) via le temps d'arrivée du pouls (PAT) sont sensibles aux erreurs d'alignement des électrodes et insuffisants pour détecter des anomalies cardiaques spécifiques comme les souffles. De plus, les études existantes sur le phonocardiogramme (PCG) s'appuient souvent sur des modèles d'apprentissage automatique complexes inadaptés aux appareils portables ou échouent à estimer simultanément la FC et la PA à l'aide uniquement des signaux PCG. Il existe un besoin critique d'un système peu coûteux, non invasif et portable capable d'une surveillance cardiovasculaire continue utilisant uniquement les sons acoustiques du cœur.

Méthodologie

1. Acquisition des Données et Construction du Jeu de Données

Les auteurs ont développé un système personnalisé et peu coûteux, « PhonoTrack », pour capturer des signaux PCG et électrocardiogramme (ECG) synchronisés ainsi que des mesures manuelles de pression artérielle.

Matériel : Le signal PCG a été capturé à l'aide d'un microphone intégré au diaphragme d'un stéthoscope standard, connecté à un iPad pour l'enregistrement (44,1 kHz). L'ECG a été capturé via un module de capteur AD8232 à trois dérivations connecté à un Arduino.
Protocole : Les données ont été collectées auprès de 15 volontaires masculins en bonne santé (âgés de 18 à 50 ans) dans un environnement intérieur contrôlé. Chaque session a duré 60 secondes.
Vérité Terrain : La FC a été validée par rapport au signal ECG (pics R), et la PA a été validée par rapport aux lectures manuelles du tensiomètre prises immédiatement avant et après la session d'enregistrement.
Jeu de Données : Le jeu de données résultant comprend 15 enregistrements PCG-ECG synchronisés avec des valeurs de PA par brassard appariées, fournissant des données alignées dans le temps pour l'évaluation comparative.

2. Cadre de Traitement du Signal

L'étude emploie un cadre unifié de techniques standard de traitement numérique du signal (DSP) plutôt que des modèles d'apprentissage profond complexes.

Estimation de la Fréquence Cardiaque (FC) :

Prétraitement : Les signaux PCG ont subi un débruitage basé sur les ondelettes (Daubechies db4, 8 niveaux) et une normalisation.
Extraction de l'Enveloppe : Trois méthodes distinctes ont été utilisées pour extraire l'enveloppe du signal afin d'identifier les bruits cardiaques S1 et S2 :
1. Transformée de Hilbert (HT) : Extrait l'amplitude instantanée.
2. Entropie de Shannon (ES) : Met l'accent sur les régions à haute énergie pour affiner les composantes transitoires.
3. Spectre d'Énergie par Ondelettes (SEO) : Analyse la distribution de l'énergie à travers les bandes de fréquence.
Détection des Pics : Les maxima locaux dans les enveloppes lissées (filtrées avec un filtre passe-bas Butterworth de 20 Hz) ont été identifiés comme les pics S1 et S2. Des contraintes ont été appliquées (distance minimale entre pics de 0,125 s, hauteur minimale de 15 %) pour éviter les fausses détections.
Calcul : La FC a été déduite de la moyenne des intervalles S1–S1 (ou S2–S2).

Estimation de la Pression Artérielle (PA) :

Extraction des Caractéristiques : Un ensemble de caractéristiques temporelles physiologiquement interprétables a été extrait de l'enveloppe PCG, incluant :
- Les durées Systolique ( $t_{sys}$ ) et Diastolique ( $t_{dias}$ ).
- Les temps de montée et de décroissance pour S1 et S2.
- Les durées des pics de S1 et S2.
- La FC estimée ( $FC_{pcg}$ ).
Modélisation : Un modèle de régression multiple semi-empirique a été développé pour mapper ces caractéristiques vers la pression artérielle Systolique (PAS) et Diastolique (PAD). Le modèle inclut des termes linéaires, quadratiques et d'interaction.
Validation : Le modèle a été évalué en utilisant une validation croisée Leave-One-Subject-Out (LOOCV) par sujet pour évaluer la généralisabilité et prévenir le surajustement compte tenu de la petite taille de l'échantillon.

Contributions Clés

Système PhonoTrack : Développement d'un prototype matériel peu coûteux et portable capable d'une acquisition simultanée de PCG et d'ECG.
Nouveau Jeu de Données : Introduction d'un jeu de données PCG-ECG synchronisé avec des mesures manuelles de PA appariées provenant de 15 sujets, comblant le manque de vérité terrain PCG-PA alignée dans le temps dans la littérature existante.
Cadre Algorithmique : Démonstration que les techniques DSP standard (HT, ES, SEO) combinées à une régression semi-empirique peuvent estimer efficacement la FC et la PA à partir de signaux PCG uniquement, évitant ainsi le besoin de capteurs multimodaux complexes ou de modèles lourds d'apprentissage automatique.
Validation Complète : Évaluation rigoureuse incluant la corrélation de Pearson, l'erreur quadratique moyenne (RMSE), l'analyse de Bland-Altman et l'évaluation du rapport signal sur bruit (SNR).

Résultats

Estimation de la Fréquence Cardiaque :

Les trois méthodes de détection d'enveloppe ont montré un fort accord avec la FC dérivée de l'ECG.
L'Entropie de Shannon (ES) a obtenu les meilleurs résultats, atteignant un coefficient de corrélation de Pearson ( $R$ ) de 0,973, avec une erreur absolue moyenne (MAE) de 1,330 bpm et une RMSE de 1,688 bpm.
La Transformée de Hilbert (HT) et le Spectre d'Énergie par Ondelettes (SEO) ont obtenu des valeurs de $R$ de 0,965 et 0,955, respectivement.
L'analyse de Bland-Altman a confirmé un faible biais systématique et un accord étroit dans les limites de 95 %.

Estimation de la Pression Artérielle :

Le modèle de régression semi-empirique a démontré une corrélation modérée à forte avec la PA de vérité terrain.
Pression Artérielle Systolique (PAS) : $R = 0,891$ , avec un écart-type de l'erreur de 2,10 mmHg.
Pression Artérielle Diastolique (PAD) : $R = 0,700$ , avec un écart-type de l'erreur de 3,20 mmHg.
Sous LOOCV par sujet, le modèle a produit une RMSE de PAS de 9,89 mmHg et une RMSE de PAD de 11,05 mmHg, indiquant les limites actuelles du modèle à se généraliser à des sujets non vus avec la petite cohorte actuelle.

Signification et Revendications

L'article positionne le système PhonoTrack comme une preuve de concept prometteuse pour une surveillance cardiovasculaire continue et non invasive. Les auteurs affirment que leur approche offre une alternative peu coûteuse, portable et à capteur unique aux systèmes multimodaux complexes (ECG+PPG) ou aux techniques d'imagerie coûteuses.

Cependant, les auteurs maintiennent une attitude modeste et prudente concernant la préparation clinique :

Ils déclarent explicitement que les résultats sont préliminaires et basés sur une petite cohorte homogène (15 hommes en bonne santé).
Ils reconnaissent que les résultats actuels sont insuffisants pour soutenir des revendications liées au déploiement clinique, au dépistage de routine ou à l'évaluation des maladies cardiovasculaires.
L'étude souligne que le modèle semi-empirique sert de référence, et que les travaux futurs doivent impliquer des populations plus vastes et plus diversifiées (incluant des femmes et divers groupes d'âge/IMC) ainsi que des conditions réelles (mouvement, bruit) pour établir une généralisabilité plus large.

En résumé, l'article valide la faisabilité de l'utilisation de signaux PCG uniquement pour l'estimation de la FC et de la PA en utilisant un traitement du signal standard, jetant les bases du développement futur de moniteurs cardiaques portables abordables, tout en délimitant clairement le fossé entre les résultats expérimentaux actuels et l'application clinique.