FR3109876A1 - Système de détection d’une maladie - Google Patents

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Abstract

Systè me de détection d’une maladie La présente invention concerne un système (1) de détection d’une maladie sur une personne, notamment une maladie contagieuse telle que le COVID 19, ce système de détection comportant: un dispositif d’acquisition (7) de données d’examen sur la personne, ce dispositif d’acquisition comportant notamment au moins un capteur de mesure physiologique tel qu’un radar, et une caméra thermique pour acquérir ces données d’examen,un dispositif de traitement de données (3) agencé pour recevoir ces données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition,un dispositif d’affichage (30) agencé pour afficher une information de diagnostic de la maladie basée sur une analyse desdites données d’examen, cette information de diagnostic pouvant être représentative d’un niveau de probabilité que la personne soit atteinte de la maladie. Figure pour l’abrégé : Fig. 2

Description

Système de détection d’une maladie
La présente invention se rapporte à un système de détection d’une maladie sur une personne, notamment une maladie contagieuse telle une maladie de détresse respiratoire aiguë comme le COVID 19.
La détection des malades potentiels du COVID 19 est aujourd'hui réalisée par la prise de température, d'examens cliniques complémentaires, puis par un test COVID 19 qui possède encore un niveau de confiance relativement faible. Un scanner pulmonaire peut avec un bon niveau de précision confirmer la gravité de la maladie.
Il existe un besoin important de pouvoir détecter rapidement, notamment grâce à des moyens mobiles, les malades potentiels de maladie contagieuse, par exemple la maladie liée au COVID 19.
L’invention a ainsi pour objet un système de détection d’une maladie sur une personne, notamment une maladie contagieuse telle que le COVID 19, ce système de détection comportant:
- un dispositif d’acquisition de données d’examen sur la personne, ce dispositif d’acquisition comportant notamment au moins un capteur de mesure physiologique tel qu’un radar, et une caméra thermique pour acquérir ces données d’examen,
- un dispositif de traitement de données agencé pour recevoir ces données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition,
- un dispositif d’affichage agencé pour afficher une information de diagnostic de la maladie basée sur une analyse desdites données d’examen, cette information de diagnostic pouvant être représentative d’un niveau de probabilité que la personne soit atteinte de la maladie.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement de données comporte une unité d’intelligence artificielle agencée pour traiter les données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition et fournir ladite information de diagnostic.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement de données et le dispositif d’affichage font partie d’un même appareil, par exemple un ordinateur, notamment un ordinateur portable.
Dans ce cas, le dispositif d’affichage est un écran de l’ordinateur portable et le dispositif de traitement de données comprend microprocesseur de cet ordinateur.
Dans une variante, le dispositif d’affichage est agencé pour être visible de la personne examinée, et notamment le dispositif d’affichage, qui comprend notamment un écran, est distant du dispositif de traitement de données, ces dispositif d’affichage et de traitement de données étant par exemple reliés entre eux par une liaison sans fil, par exemple par un protocole de communication 3G, 4G ou 5G, ou par le réseau Internet, ou Wifi par exemple.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif d’affichage, et éventuellement également le dispositif de traitement de données, sont agencées pour être embarqués sur un véhicule automobile.
En variante, le dispositif d’affichage, et éventuellement également le dispositif de traitement de données, sont agencés pour être placés de manière fixe, dans un bâtiment ou une cour extérieure par exemple.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement est agencé pour faire le diagnostic de manière automatique, sans une intervention humaine.
Du fait d’un traitement automatique, l’invention permet un diagnostic rapide et/ou un dépistage massif permettant un retour au travail ou un déconfinement plus rapide.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif d’acquisition de données d’examen est agencé pour permettre des mesures sans contact et à distance de sécurité, de signaux vitaux et d'imagerie thermique et visible sur la personne à examiner.
Le système selon l’invention utilise ainsi avantageusement la fusion de mesures sans contact et à distance de sécurité, de signaux vitaux et d'imagerie thermique et visible.
Selon l’un des aspects de l’invention, l’unité d’intelligence artificielle est agencée pour utiliser un modèle de diagnostic basé sur l'intelligence artificielle et nourri par un nombre raisonnable de mesures cliniques.
L’invention, du fait d’un équipement relativement léger, permet notamment un déploiement facilité d’hôpitaux de campagne en soutien aux populations.
L’invention permet de réalisation des diagnostics de manière mobile. Sa mise en place, par exemple à l’aide d’une caméra thermique, un capteur de mesure physiologique tel qu’un radar et un ordinateur personnel portable, est facile. L’invention permet son implantation rapide sur tout un territoire.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif d’acquisition comprend un radar pour acquérir des données relatives aux signes vitaux de la personne, une caméra thermique pour les mesures de température fournissant des données de température, et une caméra fonctionnant dans le spectre visible pour la caractérisation de la personne testée fournissant des données caractérisation de la personne.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement de données est agencé pour faire tourner un algorithme de diagnostic basé sur une fusion des données vitales, notamment un rythme respiratoire, une amplitude de respiration, un temps d'inspiration et d'expiration, un rythme et arythmie cardiaque.
Selon l’un des aspects de l’invention, l’algorithme utilise des températures mesurées sur des zones remarquables, localisées par traitement de l'image, ou encore le taux d’oxygène lié à la personne examinée.
De préférence, ces zones remarquables de mesure de température sont localisées à l’intérieur de la bouche, sur le bout du nez, sur les pommettes et la paume de la main.
Selon l’un des aspects de l’invention, l’algorithme de diagnostic utilise une caractérisation de la personne, telles que des données d’âge, de genre, d’habillage, de taille, d’indice de masse corporelle, encore appelé BMI.
Selon l’un des aspects de l’invention, le système est agencé pour réaliser l’acquisition de données d’examen jusqu’à la mise à disposition de l’information de diagnostic dans un laps de temps compris notamment entre 30 et 120 secondes.
Selon l’un des aspects de l’invention, le système est agencé pour permettre une acquisition des données d’examen en faisant des mesures à une distance de 60 cm à 2 m entre le dispositif d’acquisition et la personne. On évite que la personne n’ait à être en contact avec le dispositif d’acquisition.
L’invention permet ainsi un diagnostic rapide sans délai d’acheminement additionnel vers un médecin par exemple. Les informations de diagnostic peuvent, le cas échéant, être envoyés automatiquement à un médecin et peuvent être conservés sur un système de stockage de données de type Cloud.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement de données utilise un algorithme d’analyse des données d’examen acquises et, le cas échéant, de tri des personnes dans le but de détecter les cas de personnes malades, en se basant sur l'ensemble des données collectées et une intelligence artificielle dont le premier niveau d'apprentissage est réalisé sur un échantillon en milieu hospitalier.
Cet apprentissage par l’intelligence artificielle peut être réalisée au moyen d'un set de mesures collecté par le système mais aussi au moyen du suivi médical des patients. Ceci permet l'amélioration du modèle au cours du temps.
Selon l’un des aspects de l’invention, les mesures réalisées par le dispositif d’acquisition peuvent servir pour affiner ultérieurement le diagnostic fait par l’intelligence artificielle.
Grâce à l’invention, la pose d’un diagnostic peut se faire sans contact avec la personne, ce qui limite les risques de contamination, ce qui est particulièrement avantageux par exemple dans le cas d’une pandémie telle que celle liée au COVID 19.
Selon l’un des aspects de l’invention, les données d’examen mesurées comprennent au moins l’une des données suivantes : des températures mesurées en différents points du corps de la personne à examiner, une caractéristique respiratoire ou cardiaque.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif d’acquisition est agencé pour acquérir des données d’examen comprenant une température extérieure, une température mesurée sur une pommette de la personne, une température mesurée sur le bout du nez de la personne, et également le cas échéant, une température maximale du visage et une température d’un vêtement ou d’une surface à température contrôlée de référence.
Selon l’un des aspects de l’invention, les points remarquables de mesure sont localisés par une intelligence artificielle au moyen d’un organigramme d’identification d’objet.
Selon l’un des aspects de l’invention, la température relative à un point remarquable est obtenue par moyenne temporelle et par moyenne des températures d’une surface définie par des pixels issu d’une image de caméra infrarouge à proximité du point remarquable identifié sur l’image visible au moyen d’un algorithme d’identification d’objets.
Selon l’un des aspects de l’invention, l’identification des caractérisations personnelles se fait au moyen des caméras Rouge Vert Bleu (ou caméra RGB) ou Infrarouge lointain (caméra FIR) en complément d’une lecture d’identité de la personne, grâce à un système de classification dont l’apprentissage peut être réalisé sur des images RGB (Rouge Vert Bleu) ou Infrarouge. L’utilisation d’un plus grand nombre de paramètres, notamment l’âge, le genre, la taille, l’indice de masse corporelle, le phénotype par exemple, sert à améliorer les modèles de diagnostic.
Selon l’un des aspects de l’invention, le modèle de diagnostic, ou algorithme de diagnostic, qui est nourri de plus de données telles que des températures remarquables du corps, une température ambiante, une classe de caractéristiques personnelles, une heure du jour, peut être agencé pour en plus utiliser des données de parcours de la personne examinée pour vérifier si elle a croisé une personne malade ou est passée par une région à risque.
Selon l’un des aspects de l’invention, le système est agencé pour fonctionner en l’absence d’un radar et en utilisant les caméras RGB pour estimer les paramètres cardiaques et respiratoires.
Selon l’un des aspects de l’invention, la température relative à un point remarquable peut être obtenue par moyenne temporelle et par moyenne des températures d’une surface définie par des pixels issu d’une image de caméra à proximité du point remarquable. Le point remarquable est par exemple défini géométriquement au moyen d’une zone d’image appelée Building box, qui l’entoure, par exemple au moyen de la moyenne géométrique des côtés de la zone de l’image. Cette zone d’image est une surface délimitée par une série de points qui est construite par un algorithme d’identification d’objets.
Selon l’un des aspects de l’invention, le système est dépourvu de caméra RGB et/ou n’utilise pas la surface dont la température est contrôlée. Dans ce cas, le système utilise la température externe et un modèle de transfert thermique sur les zones habillées ou encore uniquement les écarts de températures entre les points remarquables.
Selon l’un des aspects de l’invention, le système est agencé pour utiliser une fusion de mesures sans contact, notamment de signaux vitaux et d'imagerie thermique et visible.
L’information de diagnostic est comporte une classe choisie parmi trois classes prédéterminées qui sont « Personne saine », « Personne avec une suspicion de maladie », « Personne avec une forte probabilité de maladie ».
L’information de diagnostic peut également comporter une évaluation de la gravité de la maladie.
L’invention a également pour objet un procédé pour fournir une information de diagnostic pour la détection d’une maladie sur une personne, notamment une maladie contagieuse telle que le COVID 19, ce procédé comportant les étapes suivantes:
  • acquérir des données d’examen sur la personne, à l’aide d’un dispositif d’acquisition comportant notamment au moins un capteur de mesure physiologique tel qu’un radar, et une caméra thermique pour acquérir ces données d’examen,
  • recevoir ces données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition,
  • traiter ces données d’examen pour obtenir une information de diagnostic de la maladie basée sur une analyse desdites données d’examen,
  • afficher une information de diagnostic de la maladie basée sur une analyse desdites données d’examen, cette information de diagnostic pouvant être représentative d’un niveau de probabilité que la personne soit atteinte de la maladie.
La présente invention peut permettre des contrôles dans l’espace public en général, notamment sur des voies de circulation des personnes, à des entrées et sorties des bâtiments, à des portail d'aéroport, dans des écoles.
La présente permet également un suivi médical des personnes, par exemple pour des personnes malades en maintien à domicile.
L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent :
la illustre schématiquement un système selon un mode de réalisation non limitatif de l’invention.
la illustre un schéma blocs illustrant les étapes mises en œuvre dans le système de la figure 1.
On a représenté sur les Figures 1 et 2 un système 1 de détection d’une maladie sur une personne, notamment une maladie contagieuse telle que le COVID 19, selon l’invention.
Ce système 1 comporte:
  • un dispositif d’acquisition 7 de données d’examen sur la personne,
  • un dispositif de traitement de données 3 agencé pour recevoir ces données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition 7,
  • un dispositif d’affichage 30 agencé pour afficher une information de diagnostic de la maladie basée sur une analyse desdites données d’examen, cette information de diagnostic pouvant être représentative d’un niveau de probabilité que la personne soit atteinte de la maladie.
Ce système 1 comporte en particulier :
  • un capteur de l’activité cardiaque d’au moins un passager, ici le rythme cardiaque, ce capteur étant une caméra fonctionnant dans le proche infrarouge,
  • un capteur de l’activité respiratoire, notamment en fréquence et/ou en amplitude respiratoire, d’au moins un passager, ce capteur étant une caméra fonctionnant dans l’infrarouge lointain, ou caméra thermique,
  • un radar agencé pour mesurer des signes vitaux de la personne,
  • un capteur des caractéristiques de profil du passager, notamment son genre, poids, taille et âge, ce capteur étant ici une caméra Rouge Vert Bleu, encore appelée caméra RGB en anglais,
  • un lecteur de carte pour lire une carte d’identité de la personne et obtenir des données personnelles de la personne.
Ces capteurs et caméras, qui font partie du dispositif d’acquisition 7, sont représentés par la référence 2 sur la figure 1. Certains capteurs 2 sont par exemple disposés sur un plafond du véhicule. L’une des autres caméras 2 est disposée dans un montant latéral 6 du véhicule V.
Le capteur rythme cardiaque et respiration peut être dans le dossier du siège ou dans la console centrale au niveau de la cuisse du passager, ceci étant no limitatif.
Ces capteurs 2 sont reliés pour échanges d’informations avec un dispositif de traitement de données 3 placée sur le véhicule V.
Le dispositif de traitement de données 3 comporte une unité d’intelligence artificielle agencée pour traiter les données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition 7 et fournir ladite information de diagnostic.
Le dispositif de traitement de données 3 et le dispositif d’affichage 30 font partie d’un même appareil, par exemple un ordinateur, notamment un ordinateur portable.
Dans ce cas, le dispositif d’affichage 30 est un écran de l’ordinateur portable et le dispositif de traitement de données comprend microprocesseur de cet ordinateur.
Le dispositif d’affichage 30 est agencé pour être visible de la personne examinée, et notamment le dispositif d’affichage, qui comprend notamment un écran, est distant du dispositif de traitement de données, ces dispositif d’affichage et de traitement de données étant par exemple reliés entre eux par une liaison sans fil, par exemple par un protocole de communication 3G, 4G ou 5G, ou par le réseau Internet, ou Wifi par exemple.
Le dispositif d’affichage 30, et également le dispositif de traitement de données 3, sont ici agencées pour être embarqués sur un véhicule automobile.
En variante, le dispositif d’affichage 30, et éventuellement également le dispositif de traitement de données 3, sont agencés pour être placés de manière fixe, dans un bâtiment ou une cour extérieure par exemple.
Le dispositif de traitement 3 est agencé pour faire le diagnostic de manière automatique, sans une intervention humaine.
Le dispositif d’acquisition 7 de données d’examen est agencé pour permettre des mesures sans contact et à distance de sécurité, de signaux vitaux et d'imagerie thermique et visible sur la personne à examiner.
Le système selon l’invention utilise ainsi avantageusement la fusion de mesures sans contact et à distance de sécurité, de signaux vitaux et d'imagerie thermique et visible.
L’unité d’intelligence artificielle est agencée pour utiliser un modèle de diagnostic basé sur l'intelligence artificielle et nourri par un nombre raisonnable de mesures cliniques.
L’invention permet de réalisation des diagnostics de manière mobile. Sa mise en place, par exemple à l’aide d’une caméra thermique, un capteur de mesure physiologique tel qu’un radar et un ordinateur personnel portable, est facile.
Le dispositif d’acquisition 7 comprend un radar pour acquérir des données relatives aux signes vitaux de la personne, une caméra thermique pour les mesures de température fournissant des données de température, et une caméra fonctionnant dans le spectre visible pour la caractérisation de la personne testée fournissant des données caractérisation de la personne.
Le dispositif de traitement de données 3 est agencé pour faire tourner un algorithme de diagnostic basé sur une fusion des données vitales, notamment un rythme respiratoire, une amplitude de respiration, un temps d'inspiration et d'expiration, un rythme et arythmie cardiaque, une oxymétrie.
L’algorithme utilise des températures mesurées sur des zones remarquables, localisées par traitement de l'image.
De préférence, ces zones remarquables de mesure de température sont localisées à l’intérieur de la bouche, sur le bout du nez, sur les pommettes et la paume de la main.
L’algorithme de diagnostic utilise une caractérisation de la personne, telles que des données d’âge, de genre, d’habillage, de taille, d’indice de masse corporelle.
Le système est agencé pour réaliser l’acquisition de données d’examen jusqu’à la mise à disposition de l’information de diagnostic dans un laps de temps compris notamment entre 30 et 120 secondes.
L’invention permet ainsi un diagnostic rapide sans délai d’acheminement additionnel vers un médecin par exemple. Les informations de diagnostic peuvent, le cas échéant, être envoyés automatiquement à un médecin et peuvent être conservés sur un système de stockage de données 40 de type Cloud.
Le dispositif de traitement de données 3 utilise un algorithme d’analyse des données d’examen acquises et, le cas échéant, de tri des personnes dans le but de détecter les cas de personnes malades, en se basant sur l'ensemble des données collectées et une intelligence artificielle dont le premier niveau d'apprentissage est réalisé sur un échantillon en milieu hospitalier.
Les mesures réalisées par le dispositif d’acquisition peuvent servir pour affiner ultérieurement le diagnostic fait par l’intelligence artificielle.
Grâce à l’invention, la pose d’un diagnostic peut se faire sans contact avec la personne, ce qui limite les risques de contamination, ce qui est particulièrement avantageux par exemple dans le cas d’une pandémie telle que celle liée au COVID 19.
Selon l’un des aspects de l’invention, les données d’examen mesurées comprennent au moins l’une des données suivantes : des températures mesurées en différents points du corps de la personne à examiner, une caractéristique respiratoire ou cardiaque.
Le dispositif d’acquisition 7 est agencé pour acquérir des données d’examen comprenant une température extérieure, une température mesurée sur une pommette de la personne, une température mesurée sur le bout du nez de la personne, et également le cas échéant, une température maximale du visage et une température d’un vêtement ou d’une surface à température contrôlée de référence.
Les points remarquables de mesure sont localisés par une intelligence artificielle au moyen d’un organigramme d’identification d’objet.
L’identification des caractérisations personnelles se fait au moyen des caméras Rouge Vert Bleu (ou caméra RGB) ou Infrarouge lointain (caméra FIR) en complément d’une lecture d’identité de la personne, grâce à un système de classification dont l’apprentissage peut être réalisé sur des images RGB (Rouge Vert Bleu) ou Infrarouge. L’utilisation d’un plus grand nombre de paramètres, notamment l’âge, le genre, la taille, l’indice de masse corporelle, le phénotype par exemple, sert à améliorer les modèles de diagnostic.
Le modèle de diagnostic, ou algorithme de diagnostic, qui est nourri de plus de données telles que des températures remarquables du corps, une température ambiante, une classe de caractéristiques personnelles, une heure du jour, peut être agencé pour en plus utiliser des données de parcours de la personne examinée pour vérifier si elle a croisé une personne malade ou est passée par une région à risque.
La température relative à un point remarquable peut être obtenue par moyenne temporelle et par moyenne des températures d’une surface définie par des pixels issu d’une image de caméra à proximité du point remarquable. Le point remarquable est par exemple défini géométriquement au moyen d’une zone d’image appelée Building box, qui l’entoure. Cette zone d’image est une surface délimitée par une série de points qui est construite par un algorithme d’identification d’objets.
L’information de diagnostic est comporte une classe choisie parmi trois classes prédéterminées qui sont « Personne saine », « Personne avec une suspicion de maladie », « Personne avec une forte probabilité de maladie ».
L’invention met ainsi en œuvre les étapes suivantes:
  • acquérir des données d’examen sur la personne à l’aide du dispositif d’acquisition 7, qui sont les étapes 20 à 25 de la figure 2,
  • recevoir ces données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition,
  • traiter ces données d’examen pour obtenir une information de diagnostic de la maladie basée sur une analyse desdites données d’examen, à l’aide du dispositif de traitement de données 3 (étape 28),
  • afficher une information de diagnostic de la maladie basée sur une analyse desdites données d’examen, cette information de diagnostic pouvant être représentative d’un niveau de probabilité que la personne soit atteinte de la maladie (étape 29).
Les étapes 20 à 25 sont les suivantes :
  • l’identification des caractérisations personnelles se fait au moyen des caméras Rouge Vert Bleu (ou caméra RGB), c’est l’étape 20,
  • acquisition de la température de la personne à l’étape 21 avec une caméra thermique de type FIR, les détails de cette acquisition de température étant déjà décrite,
  • acquisition du rythme respiratoire étape 22 à l’aide de la caméra FIR,
  • acquisition du rythme cardiaque à l’étape 23 à l’aide de la caméra dans le proche infrarouge, ou caméra NIR,
  • acquisition de signes vitaux à l’aide du radar, à l’étape 24,
  • acquisition de données personnelles à l’aide du lecteur de carte à l’étape 25,
  • potentiellement une oxymétrie par la caméra de proche infrarouge (NIR).
La présente permet également un suivi médical des personnes.
Les données d’examen peuvent, le cas échéant, comporter la taille des pupilles et de leur position.
Les informations de diagnostic sont envoyées automatiquement un système de stockage de données distant de type Cloud.
De même les informations utiles au modèle de diagnostic, ou algorithme de diagnostic, peuvent être reçues du système distant de type Cloud.
Potentiellement deux caméras, NIR et FIR, sont utilisées. La caméra FIR pour les températures et les caractéristiques de la respiration et la caméra NIR pour l'oxymétrie et le rythme cardiaque.
Le dispositif d’acquisition est notamment agencé pour acquérir des données d’examen comprenant une température extérieure, une température mesurée sur une pommette de la personne, une température mesurée sur le bout du nez de la personne, et également le cas échéant, une température maximale du visage et une température d’un vêtement ou d’une surface à température contrôlée de référence, et le cas échéant un volume respiratoire, les tremblements, le taux d'oxygène dans le sang.

Claims (15)

  1. Système (1) de détection d’une maladie sur une personne, notamment une maladie contagieuse telle que le COVID 19, ce système de détection comportant:
    • un dispositif d’acquisition (7) de données d’examen sur la personne, ce dispositif d’acquisition comportant notamment au moins un capteur de mesure physiologique tel qu’un radar, et une caméra thermique pour acquérir ces données d’examen,
    • un dispositif de traitement de données (3) agencé pour recevoir ces données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition,
    • un dispositif d’affichage (30) agencé pour afficher une information de diagnostic de la maladie basée sur une analyse desdites données d’examen, cette information de diagnostic pouvant être représentative d’un niveau de probabilité que la personne soit atteinte de la maladie.
  2. Système selon la revendication précédente, selon lequel le dispositif de traitement de données (3) comporte une unité d’intelligence artificielle agencée pour traiter les données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition et fournir ladite information de diagnostic.
  3. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif de traitement de données et le dispositif d’affichage font partie d’un même appareil, par exemple un ordinateur, notamment un ordinateur portable.
  4. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif d’affichage (30), et éventuellement également le dispositif de traitement de données, sont agencées pour être embarqués sur un véhicule automobile.
  5. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif de traitement est agencé pour faire le diagnostic de manière automatique, sans une intervention humaine.
  6. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le système est agencé pour utiliser une fusion de mesures sans contact, notamment de signaux vitaux et d'imagerie thermique et visible.
  7. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif d’acquisition (7) comprend un radar pour acquérir des données relatives aux signes vitaux de la personne, une caméra thermique pour les mesures de température fournissant des données de température, et une caméra fonctionnant dans le spectre visible pour la caractérisation de la personne testée fournissant des données caractérisation de la personne.
  8. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif de traitement de données est agencé pour faire tourner un algorithme de diagnostic basé sur une fusion des données vitales, notamment un rythme respiratoire, une amplitude de respiration, un temps d'inspiration et d'expiration, un rythme et arythmie cardiaque.
  9. Système selon la revendication précédente, selon lequel l’algorithme utilise des températures mesurées sur des zones remarquables, localisées par traitement de l'image.
  10. Système selon la revendication précédente, selon lequel ces zones remarquables de mesure de température sont localisées à l’intérieur de la bouche, sur le bout du nez, sur les pommettes et la paume de la main.
  11. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel l’algorithme de diagnostic utilise une caractérisation de la personne, telles que des données d’âge, de genre, d’habillage, la taille et l’indice de masse corporelle.
  12. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel les données d’examen mesurées comprennent au moins l’une des données suivantes : des températures mesurées en différents points du corps de la personne à examiner, une caractéristique respiratoire ou cardiaque.
  13. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif d’acquisition est agencé pour acquérir des données d’examen comprenant une température extérieure, une température mesurée sur une pommette de la personne, une température mesurée sur le bout du nez de la personne, et également le cas échéant, une température maximale du visage et une température d’un vêtement ou d’une surface à température contrôlée de référence, et le cas échéant un volume respiratoire, les tremblements, le taux d'oxygène dans le sang.
  14. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif de traitement de données utilise un algorithme d’analyse des données d’examen acquises et, le cas échéant, de tri des personnes dans le but de détecter les cas de personnes malades, en se basant sur l'ensemble des données collectées et une intelligence artificielle dont le premier niveau d'apprentissage est réalisé sur un échantillon en milieu hospitalier.
  15. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif d’acquisition comporte une caméra FIR pour les températures et les caractéristiques de la respiration et la caméra NIR pour l'oxymétrie et le rythme cardiaque.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3130546A1 (fr) * 2021-12-21 2023-06-23 Zynnon Ag Capteur pour la détection d’une maladie transmissible par l’air, notamment d’une maladie respiratoire, système et procédé associés.

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3131189A1 (fr) * 2021-11-29 2023-06-30 Valeo Systemes Thermiques Système de mesure de signes vitaux sur une personne

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009172176A (ja) * 2008-01-25 2009-08-06 Tokyo Metropolitan Univ 有病体検出装置および有病体検出システム
WO2015125322A1 (fr) * 2014-02-19 2015-08-27 公立大学法人首都大学東京 Dispositif de surveillance de condition physique
US20170231544A1 (en) * 2016-02-17 2017-08-17 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Biological information detection device including calculation circuit that generates signal of biological information
CN107638172A (zh) * 2017-10-31 2018-01-30 成都常明信息技术有限公司 新型流感监测系统
US20180116579A1 (en) * 2014-09-11 2018-05-03 Denso Corporation Driver state determination apparatus

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009172176A (ja) * 2008-01-25 2009-08-06 Tokyo Metropolitan Univ 有病体検出装置および有病体検出システム
WO2015125322A1 (fr) * 2014-02-19 2015-08-27 公立大学法人首都大学東京 Dispositif de surveillance de condition physique
US20180116579A1 (en) * 2014-09-11 2018-05-03 Denso Corporation Driver state determination apparatus
US20170231544A1 (en) * 2016-02-17 2017-08-17 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Biological information detection device including calculation circuit that generates signal of biological information
CN107638172A (zh) * 2017-10-31 2018-01-30 成都常明信息技术有限公司 新型流感监测系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SUN GUANGHAO ET AL: "An infectious disease/fever screening radar system which stratifies higher-risk patients within ten seconds using a neural network and the fuzzy grouping method", JOURNAL OF INFECTION, ACADEMIC PRESS, LONDON, GB, vol. 70, no. 3, 23 December 2014 (2014-12-23), pages 230 - 236, XP029164978, ISSN: 0163-4453, DOI: 10.1016/J.JINF.2014.12.007 *
TOSHIAKI NEGISHI ET AL: "Contactless Vital Signs Measurement System Using RGB-Thermal Image Sensors and Its Clinical Screening Test on Patients with Seasonal Influenza", SENSORS, vol. 20, no. 2171, 13 April 2020 (2020-04-13), pages 1 - 16, XP055759477, DOI: 10.3390/s20082171 *
YAO YU ET AL: "Multiple Vital-Sign-Based Infection Screening Outperforms Thermography Independent of the Classification Algorithm", IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, IEEE SERVICE CENTER, PISCATAWAY, NJ, USA, vol. 63, no. 5, 19 May 2016 (2016-05-19), pages 1025 - 1033, XP011606785, ISSN: 0018-9294, [retrieved on 20160420], DOI: 10.1109/TBME.2015.2479716 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3130546A1 (fr) * 2021-12-21 2023-06-23 Zynnon Ag Capteur pour la détection d’une maladie transmissible par l’air, notamment d’une maladie respiratoire, système et procédé associés.
WO2023117227A1 (fr) * 2021-12-21 2023-06-29 Zynnon Ag Capteur pour la détection d'une maladie transmissible par l'air, notamment d'une maladie respiratoire, système et procédé associés

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