3.2. Techniques d’analyse des traces PEASP :

Parallèlement à cette mise au point, une revue de la littérature a été nécessaire afin de faire le point sur les techniques d’analyse des PEASP les plus usitées (article de revue Richard et al, 2010, complété par le tableau 3 a, b, c, d, e, f).

Ainsi, l’analyse est tout d’abord effectuée de manière visuelle par deux lecteurs entrainés, aveugles des conditions d’acquisition des traces. Chacun des lecteurs identifie chaque pic de l’onset et de la RSF afin que puissent être effectuées des mesures de latence, amplitude et durée. Ces résultats sont ensuite comparés entre eux au moyen de cross correlation. Toutefois, notre but était de pouvoir disposer d’un algorithme permettant une analyse automatisée au niveau individuel, afin de s’affranchir de la subjectivité des observateurs extérieurs. Ainsi, l’ensemble des caractéristiques de l’onset tout d’abord, puis de la RSF ont été modélisés afin de créer une « onset » et une « RSF » type.

Comme décrit dans la présentation : « Détection Automatique d’Indices Pertinents dans les Réponses Electrophysiologiques de Type Potentiels Evoqués Auditifs recueillis en réponse à un son de parole (Speech ABR) » présentée en annexe, deux méthodes ont été utilisées.

La première méthode se base sur le calcul du coefficient directeur minimum et de l’énergie maximale. Ainsi, partant de l’hypothèse que l’onset response est un signal haute fréquence, pour chaque trace PEASP on applique un filtre entre 300 et 550Hz. Puis on prend la dérivée du résultat obtenu afin d’obtenir les coefficients directeurs à chaque instant. On prend le plus grand coefficient se dirigeant vers le bas, ce qui caractérise l’onset, qui va nous donner la localisation de l’impulsion. De même, on calcul l’énergie du signal filtré, le pic d’énergie maximale permettant la localisation temporelle de l’onset. En couplant l’analyse du coefficient directeur minimum à celle de l’énergie maximale, on peut localiser temporellement l’onset response. Toutefois cette méthode n’est pas applicable en cas de trace fortement parasitée, car dans un tel cas, il existe trop d’impulsions parasites pouvant être identifiées à tord come une onset (Fig 33 et 34).

La RSF se situe au niveau des basses fréquences, entre 50 et 300 Hz, alors que l’onset response appartient plutôt aux hautes fréquences entre 300 et 550 Hz.

Représentation temporelle, de haut en bas:
PEASP filtré avec filtre haute fréquence.
Dérivée de ce signal filtré permettant de trouver le coefficient directeur minimum.
Représentation temporelle de l’énergie du signal filtré permettant de localiser là où l’énergie est maximale.
A l’aide du coefficient directeur minimum et de l’énergie maximale, en recoupant ces données on localise temporellement l’onset response.

La même méthode de traitement au moyen du calcul de la dérivée et de l’énergie est appliquée pour identifiée la RSF. Toutefois, la RSF est un signal de plus basse fréquence que l’OR, et l’énergie sera maximale non plus sur une durée brève mais sur une durée plus constante (Fig 35).

De haut en bas:
PEASP filtré avec un filtre basse fréquence.
Dérivée de ce signal filtré permettant de trouver des amplitudes régulières.
Représentation temporelle de l’énergie du signal filtré permettant de localiser là où l’énergie maximale et constante sur plusieurs millisecondes.
A l’aide de la dérivée et du calcul de l’énergie, en recoupant ces données on localise temporellement la RSF.

La seconde méthode, fait appel à la création de modèles d’onset et de RSF. Au préalable, il était nécessaire de définir les carctéristiques principales de l’onset et de la RSF (tableau 4). Ainsi, l’onset type a été créée à partir de deux triangles inverses, avec une durée et une pente moyennes tirées de la moyenne de durée et de pente de plusieurs onsets obtenues sur des traces précédentes et clairement identifiées comme « onset » par trois lecteurs (CR, AJ et AM), de manière indépendante (Fig 36).

De même, la RSF type fut créée à partir de RSF identifiées précédemment, avec une périodicité et une amplitude moyenne dérivées de celles-ci (Fig 37).

OR : onset response (ondes V-A)
FFR : RSF réponse soutenue à la fréquence

La caractérisation de l’OR a été faite en isolant l’OR sur un grand nombre de personne, trois droites ont ainsi été créées afin de ressembler au maximum à l’OR réelle.

abscisse : durée du signal ; ordonnée : amplitude du signal

Une fois l’onset type et la RSF type créées, il faut trouver la localisation de celles-ci sur des vraies traces. Une trace PEASP correspond à un certain nombre de points successifs temporellement et ayant chacun une fréquence caractéristique. A partir de là on va prendre des bandes de fréquences, c'est-à-dire on va découper une bande de fréquence de 12 Hz et on va l’appliquer à la trace PEASP : on effectue ce filtrage entre 80 et 3200 Hz. Une fois le signal filtré par toutes les bandes, nous appliquons une fenêtre glissante contenant l’onde correspondante (OR ou RSF) et nous obtenons un coefficient de corrélation (cross correlation). On obtient donc en sortie une trace avec le coefficient de corrélation pour toutes les bandes correspondantes. Ensuite peut être créé un spectrogramme qui donne en amplitude la valeur de la corrélation pour chaque bande. L’onset response correspond alors au pic d’énergie maximale sur toutes les fréquences (Fig 38), alors que l’isolation de la FFR se fait différemment. En effet, pour la RSF, la somme de toutes les bandes de fréquences sur le spectrogramme permet de connaître l’énergie à chaque instant. Les deux harmoniques de la fréquence fondamentale du signal sont visibles lorsque la RSF est présente, l’isolation de celle-ci sur la bande d’énergie nous permet d’en déduire la caractérisation de la FFR (Fig 39).

Le pic d’énergie maximale correspond à l’onset response (entre 6 et 7ms).

Lorsque les deux harmoniques sont présentes, on en déduit la durée de la FFR.

Cette mise au point était nécessaire à l’avancée des travaux. En effet, il n’était pas envisageable de réaliser un nouveau protocole si la chaîne de mesure ne permettait pas d’obtenir des traces individuelles non parasitées. Par ailleurs, la mise au point d’un système d’analyse automatique, venant en complément de l’analyse visuelle nous paraissait être un atout majeur.

Toutefois, toutes ces mises au point on de nouveau nécessité la réalisation de PEASP sur des sujets volontaires, ceci afin de s’assurer de l’intérêt et de la validité des modifications effectuées.

Le fruit de ce travail sera visible lors des expériences suivantes, même si quelquefois certaines traces n’ont encore pu être totalement exploitées.