FR3115974A1 - 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, ce dispositif de traitement de données (3) étant agencé pour générer une valeur corrigée, ou encore appelée valeur normalisée, obtenue à partir d’au moins une donnée d’examen mesurée par le dispositif d’acquisition (7) et corrigée par un terme correctif issu d’une table de correction. 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 a encore pour objet 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,
  • ce dispositif de traitement de données étant agencé pour générer une valeur corrigée, ou encore appelée valeur normalisée, obtenue à partir d’au moins une donnée d’examen mesurée par le dispositif d’acquisition et corrigée par un terme correctif issu d’une table de correction.
Grâce à l’invention, il est possible d’effectuer des mesures par exemple au moyen d’une caméra, de thermocouples, d’un radar, d’un oxymètre, mesures qui sont traitées afin les normaliser en vue d’obtenir ladite valeur normalisée, et de les rendre comparables à des données de référence.
Notamment l’invention permet de corriger des erreurs de mesures de contexte et des variations entre individus, variations liées à leurs caractéristiques corporelles telles que l’âge, le genre et/ou la corpulence.
Selon l’un des aspects de l’invention, la valeur normalisée peut comporter une composante encodée par défaut ou être une valeur encodée par défaut.
Selon l’un des aspects de l’invention, un première terme correctif est liée à deux effets, un premier effet étant la correction liée à l’effet de la variation de la température de la pièce sur la caméra du dispositif d’acquisition, notamment sur la cellule de la caméra. On remarque en effet une dérive de la mesure lorsque la température de la caméra change Ceci est le cas lorsque la température de la pièce change car, en général, la mesure n’est pas absolue mais différentielle. La deuxième partie de cette correction dépend de l’impact de la température ambiante sur la physiologie de la personne testée. Lorsque la température de la pièce augmente, la température du la peau de cette personne change légèrement pour garder le corps dans des conditions de survie idéal.
Selon l’un des aspects de l’invention, un deuxième terme correctif correspond à un changement de référence de la zone de la personne à tester.
Selon l’un des aspects de l’invention, le troisième terme correspondant à une correction liée à l’âge de la personne testée.
Selon l’un des aspects de l’invention, le quatrième terme correctif correspond à une correction liée au genre de la personne.
Selon l’un des aspects de l’invention, le cinquième terme correctif correspond à un niveau d’habillement de la personne testée.
Selon l’un des aspects de l’invention, le sixième terme correctif correspond à l’observation que la température d’une personne fluctue naturellement en fonction du moment de la journée. C’est le cycle circadien. On normalise la température de la personne à une heure de référence, par exemple 6 heures du matin.
Selon l’un des aspects de l’invention, d’autres termes correctifs dépendent respectivement de l’indice de masse corporelle BMI et de la forme physique de la personne.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement est agencé pour traiter des données d’examen obtenues par exemple à l’aide d’une caméra, de thermocouples, d’un radar, d’un oxymètre du dispositif d’acquisition, afin de les normaliser en vue d’obtenir ladite valeur normalisée, et de les rendre comparables à une ou des valeurs universelles.
De préférence une valeur universelle correspond à une valeur obtenue à l’aide de caractéristiques synthétiques d'une personne fictive de référence. Ces caractéristiques sont de préférence des valeurs moyennes, mesurées notamment sur une population de référence par exemple des femmes de 25 à 35 ans, de BMI de 25, habitant en Europe du nord. On appelle une telle personne fictive de référence un Persona.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif d’acquisition comporte un radar pour acquérir au moins une donnée relative à un signe vital d’une personne, un ou deux caméras thermiques pour acquérir des données de température et une caméra opérant dans le domaine de la lumière visible pour acquérir une donnée de caractérisation d’une personne testée.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif d’acquisition comporte en outre une caméra NIR, capable d’opérer dans le proche infrarouge, avec un illuminateur, cette caméra étant agencé pour acquérir une donnée de température ambiante, de luminosité ambiante et de l’heure de la journée.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif d’acquisition comporte en outre une caméra NIR, capable d’opérer dans le proche infrarouge, agencée pour réaliser une mesure d’oxymétrie et de caractéristiques respiratoires de la personne testée.
Selon l’un des aspects de l’invention, les données d’examen acquises par le dispositif d’acquisition sont choisies parmi : une caractéristique d’une température relative à une personne testée, une caractéristique cardiaque, respiratoire ou circulatoire du sang de la personne testée.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement comporte une mémoire de valeurs universelles auxquelles sont comparées les valeurs corrigées issues des données d’examen acquises par le dispositif d’acquisition.
Selon l’un des aspects de l’invention, les valeurs corrigées ont subi une correction basée sur la prise en compte d’erreurs de mesures de contexte et/ou de variations entre individus, variations liées à leurs caractéristiques corporelles telles que l’âge, le genre et la corpulence.
Selon l’un des aspects de l’invention, ces caméras et radar sont notamment embarqués dans un véhicule.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement de données (3) est agencé pour réaliser une fusion de données issues d’acquisition de données des caméra et radar précités, ces données comprenant notamment des données relatives aux signes vitaux, aux données de température et aux données de caractérisation de la personne testée, aux données de température ambiante, de la luminosité ambiante et de l’heure de la journée.
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement de données est agencé pour réaliser, à l’aide d’un algorithme, un diagnostic basé sur une fusion de données vitales incluant notamment un rythme respiratoire, une amplitude respiratoire, un temps d'inspiration et d'expiration, un rythme et arythmie cardiaque.
Selon l’un des aspects de l’invention, la fusion de donnée pour effectuer le diagnostic inclut également une donnée d’une mesure indirecte de l’oxymétrie, des données de températures mesurées sur des zones remarquables de la personne testée, zones notamment localisées par un traitement de l'image, ces zones étant par exemple l’intérieur de la bouche, le bout du nez, les pommettes et/ou la paume de la main de la personne testée, une donnée de caractérisation de la personne telle que l’âge, le genre, l’habillage, un indice de masse corporelle BMI, le génotype, et des données ambiantes telles que la température ambiante.
Selon l’un des aspects de l’invention, le système comporte 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.
La donnée d’oxymétrie de la personne testée est notamment fonction d’une variation relative des valeurs obtenues par exemple par les deux cameras NIR et FIR entre deux états d’éclairage avec l’illuminateur et repérant les points remarquables prédéfinis ou appris grâce à la caméra opérant dans le domaine de la lumière visible et un modèle d’identification d’objet défini par apprentissage. Il s’agit, pour le dispositif de traitement, de poser un maillage virtuel sur le visage de la personne testée et de suivre les nœuds qui définissent ce maillage. Les deux caméras NIR et FIR produisent des images différentes et qui varient lorsque les longueurs d’onde de la lumière incidente changent et a fortiori lorsque l’illuminateur émet des lumières artificielles non visibles différentes. La comparaison des valeurs lues sur les caméras FIR et NIR avec et sans illumination permet d’identifier l’oxygénation de la personne testée. Pour améliorer la précision, l’illumination peut se faire à plusieurs longueurs d’onde car l’absorption et la réflexion de la peau de la personne testée dépend du taux d’oxygénation de la personne testée ou des composants des globules rouges. L’invention se propose notamment ainsi de comparer les valeurs entre les différents points du visage pour compléter cette évaluation. Cette comparaison permet aussi d’évaluer des problèmes de circulation et potentiellement des problèmes de peau. La résolution du maillage facial peut être large ou plus fin en fonction de la précision attendue ou du diagnostic à faire.
L’invention propose ainsi l’ajout de l’évaluation du l’oxygénation dans le sang pour mesure comparative entre caméra(s) thermique(s) en présence ou non d’une ou plusieurs illuminations à des spectres différents ou centrés sur des longueurs d’onde différentes, ou par identification du métabolisme en étudiant la différence de comportement de plusieurs points remarquables (nez, pommette, main, front, bouche, œil,.)
Selon l’un des aspects de l’invention, le dispositif de traitement est agencé pour effectuer une correction en tenant compte du cycle circadien et de la température ambiante pour les valeurs de seuil, optionnellement aussi pour corriger des dérives de mesures des caméras NIR et FIR ainsi que d’un éventuel radar.
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 ,
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 . 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, à savoir une caméra capable d’opérer dans le proche infrarouge,
  • 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.
On va maintenant décrire une variante de l’invention qui permet d’améliorer le traitement des données et d’avoir un diagnostic plus fiable.
Le système de détection 1 comporte:
  • 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,
et ce dispositif de traitement de données 3 est agencé pour générer une valeur corrigée, ou encore appelée valeur normalisée, obtenue à partir d’au moins une donnée d’examen mesurée par le dispositif d’acquisition 7 et corrigée par un terme correctif issu d’une table de correction.
Cette table de correction peut être une table mémorisée par le dispositif de traitement ou, en variante, une table de valeurs mise à jour, notamment grâce à une unité d’intelligence artificielle.
Le dispositif de traitement est agencé pour traiter des données d’examen obtenues à l’aide d’une caméra, de thermocouples, d’un radar, d’un oxymètre du dispositif d’acquisition, afin de les normaliser et de les rendre comparables à une ou des valeurs universelles.
Dans l’exemple décrit, le dispositif d’acquisition 7 comporte un radar pour acquérir au moins une donnée relative à un signe vital d’une personne, deux caméras thermiques pour acquérir des données de température et une caméra opérant dans le domaine de la lumière visible pour acquérir une donnée de caractérisation d’une personne testée.
Le dispositif d’acquisition 7 comporte en outre une caméra NIR, capable d’opérer dans le proche infrarouge, avec un illuminateur, cette caméra étant agencé pour acquérir une donnée de température ambiante, de luminosité ambiante et de l’heure de la journée.
Le dispositif d’acquisition 7 comporte en outre une caméra NIR, capable d’opérer dans le proche infrarouge, agencée pour réaliser une mesure d’oxymétrie et de caractéristiques respiratoires de la personne testée.
Les données d’examen acquises par le dispositif d’acquisition sont choisies parmi : une caractéristique d’une température relative à une personne testée, une caractéristique cardiaque, respiratoire ou circulatoire du sang de la personne testée.
Le dispositif de traitement comporte une mémoire de valeurs universelles auxquelles sont comparées les valeurs corrigées, ou valeurs normalisées, issues des données d’examen acquises par le dispositif d’acquisition.
Les valeurs corrigées ont subi une correction basée sur la prise en compte d’erreurs de mesures de contexte et/ou de variations entre individus, variations liées à leurs caractéristiques corporelles telles que l’âge, le genre et la corpulence.
Par exemple, en référence au tableau [Table 1] ci-dessous, la température prise sur la tête de la personne testée à l’aide du dispositif d’acquisition 7 est de 37.8° qui est une température usuellement considérée comme celle d’une personne ayant de la fièvre. Cette mesure correspond à une donnée d’examen 100.
L’invention permet ici de corriger cette conclusion « personne ayant de la fièvre » / « personne n’ayant pas de fièvre » en fonction de termes correctifs de la table de correction.
Nous allons ici illustrer ce propos.
Nous allons considérer une personne testée qui se trouve dans une pièce.
La première correction, associé à un terme correctif 101, est liée à deux effets. Un premier effet, c’est la correction liée à l’effet de la variation de la température de la pièce sur la caméra du dispositif d’acquisition 7, notamment sur la cellule de la caméra. On remarque en effet une dérive de la mesure lorsque la température de la caméra change Ceci est le cas lorsque la température de la pièce change car, en général, la mesure n’est pas absolue mais différentielle. La deuxième partie de cette correction dépend de l’impact de la température ambiante sur la physiologie de la personne testée. Lorsque la température de la pièce augmente, la température du la peau de cette personne change légèrement pour garder le corps dans des conditions de survie idéal. Dans l’exemple ici décrit, la somme des deux effets de correction donne un terme correctif de -0.3°C car la température de référence est de 20° et la température de la pièce est ici de 23°C.
Par exemple, une température du corps de la personne testée de 37.5°C à 23°C ambiant correspond respectivement à 37.2°C à 20°C.
Le deuxième terme, de référence 102, présente une valeur égale à 0. Ce terme 102 est choisi pour, dans le cadre d’un changement de référence, ramener la température mesurée au niveau de la bouche à celle du front. Par exemple 37.5°C en bouche correspond à 37.8°C sur le front.
Le troisième terme, de référence 103, correspondant à une correction liée à l’âge de la personne testée, ici de valeur 0. Dans d’autres cas, un terme correctif de 0.1°C est choisi pour un patient de 50 ans par rapport à une référence de 30 ans. Ainsi une mesure de 37.5°C à 50 ans correspond à 37.6°C à 30 ans.
Le quatrième terme correctif, de référence 104, correspond à une correction liée au genre. Par exemple les femmes ont une température moyenne légèrement supérieure à aux hommes. La température normalisée est donc calculée par rapport au genre féminin, et le terme correctif 104 est appliqué pour une personne testée homme.
Le cinquième terme correctif, de référence 105, correspond à un niveau d’habillement de la personne testée.
Le sixième terme correctif, de référence 106, correspond à l’observation que la température d’une personne fluctue naturellement en fonction du moment de la journée. C’est le cycle circadien. On normalise la température de la personne à une heure de référence, par exemple 6 heures du matin.
Les septième et huitième termes correctifs 107 et 108 dépendent respectivement de l’indice de masse corporelle BMI et de la forme physique de la personne.
La correction globale, représenté par le terme correctif global 110, est la somme des termes correctifs 101 à 108. Ce terme correctif global 110 permet une normalisation de la mesure de température, ce qui permet une comparaison par rapport à une ou plusieurs valeurs de seuil et donc de définir un risque de contamination. Ici la température corrigée 111 est de 37.3°, qui correspond à un risque 0% d’avoir de la fièvre.
Ainsi la température corrigée, ici de 37.3°, est comparée à une température universelle mémorisée, ici une valeur de seuil de fièvre par exemple à 37.7°.
La même méthodologie peut être reprise pour les caractéristiques cardiaques, respiratoires et circulatoires et définir ainsi un ensemble de mesures normées qui peuvent servir pour un diagnostic.
Dans l’exemple décrit, le dispositif de traitement de données 3 est agencé pour réaliser, à l’aide d’un algorithme, un diagnostic basé sur une fusion de données vitales incluant notamment un rythme respiratoire, une amplitude respiratoire, un temps d'inspiration et d'expiration, un rythme et arythmie cardiaque. Toutes ces données vitales peuvent subir une normalisation à la manière décrite plus haut à l’aide de termes correctifs.
Les valeurs corrigées sont comparées à des valeurs universelles, notamment des valeurs de seuil pour conclure à des informations de diagnostics.

Claims (9)

  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,
    ce dispositif de traitement de données (3) étant agencé pour générer une valeur corrigée, ou encore appelée valeur normalisée, obtenue à partir d’au moins une donnée d’examen mesurée par le dispositif d’acquisition (7) et corrigée par un terme correctif issu d’une table de correction.
  2. Système selon la revendication précédente, selon lequel le dispositif de traitement est agencé pour traiter des données d’examen obtenues par exemple à l’aide d’une caméra, de thermocouples, d’un radar, d’un oxymètre du dispositif d’acquisition, afin de les normaliser en vue d’obtenir ladite valeur normalisée et de les rendre comparables à une ou des valeurs universelles.
  3. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif d’acquisition (7) comporte un radar pour acquérir au moins une donnée relative à un signe vital d’une personne, une ou deux caméras thermiques pour acquérir des données de température et une caméra opérant dans le domaine de la lumière visible pour acquérir une donnée de caractérisation d’une personne testée.
  4. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif d’acquisition (7) comporte en outre une caméra NIR, capable d’opérer dans le proche infrarouge, avec un illuminateur, cette caméra étant agencé pour acquérir une donnée de température ambiante, de luminosité ambiante et de l’heure de la journée.
  5. 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 de données vitales, notamment un rythme respiratoire, une amplitude de respiration, un temps d'inspiration et d'expiration, un rythme et arythmie cardiaque.
  6. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif de traitement comporte une mémoire de valeurs universelles auxquelles sont comparées les valeurs corrigées issues des données d’examen acquises par le dispositif d’acquisition.
  7. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel la table de correction peut être une table mémorisée par le dispositif de traitement, le terme correctif issu de la table de correction pouvant correspondre à un changement de référence de la zone de la personne à tester, à une correction liée à l’âge, au genre, au niveau d’habillement, à l’indice de masse corporelle et à la forme physique de la personne testée et/ou liée au cycle circadien.
  8. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif de traitement de données (3) est agencé pour réaliser une fusion de données issues d’acquisition de données des caméra et radar précités, ces données comprenant notamment des données relatives aux signes vitaux, aux données de température et aux données de caractérisation de la personne testée, aux données de température ambiante, de la luminosité ambiante et de l’heure de la journée.
  9. Système selon l’une des revendications précédentes, selon lequel le dispositif de traitement est agencé pour effectuer une correction en tenant compte du cycle circadien et de la température ambiante pour les valeurs de seuil mais aussi pour corriger des dérives de mesures des caméras NIR et FIR ainsi que d’un éventuel radar.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140172310A1 (en) * 2012-12-19 2014-06-19 Elwha Llc Systems and methods for controlling acquisition of sensor information
US20180186234A1 (en) * 2017-01-03 2018-07-05 General Electric Company Control system and method
US10502629B2 (en) * 2016-08-12 2019-12-10 Infrared Medical Technologies, LLC Temperature measurement by infrared analysis
US20200269848A1 (en) * 2019-02-27 2020-08-27 Denso International America, Inc. System for adjusting and activating vehicle dynamics features associated with a mood of an occupant

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140172310A1 (en) * 2012-12-19 2014-06-19 Elwha Llc Systems and methods for controlling acquisition of sensor information
US10502629B2 (en) * 2016-08-12 2019-12-10 Infrared Medical Technologies, LLC Temperature measurement by infrared analysis
US20180186234A1 (en) * 2017-01-03 2018-07-05 General Electric Company Control system and method
US20200269848A1 (en) * 2019-02-27 2020-08-27 Denso International America, Inc. System for adjusting and activating vehicle dynamics features associated with a mood of an occupant

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