WO2022096309A1 - Système de détection d'une maladie - Google Patents

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WO2022096309A1
WO2022096309A1 PCT/EP2021/079597 EP2021079597W WO2022096309A1 WO 2022096309 A1 WO2022096309 A1 WO 2022096309A1 EP 2021079597 W EP2021079597 W EP 2021079597W WO 2022096309 A1 WO2022096309 A1 WO 2022096309A1
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person
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acquisition device
camera
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Georges De Pelsemaeker
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Valeo Systemes Thermiques
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Definitions

  • the present invention relates to a system for detecting a disease on a person, in particular a contagious disease such as an acute respiratory distress disease such as COVID 19.
  • a contagious disease such as an acute respiratory distress disease such as COVID 19.
  • the subject of the invention is thus a system for detecting a disease on a person, in particular a contagious disease such as COVID 19, this detection system comprising:
  • this acquisition device comprising in particular at least one physiological measurement sensor such as a radar, and a thermal camera for acquiring this examination data,
  • [7] - a display device arranged to display diagnostic information of the disease based on an analysis of said examination data, this diagnostic information being able to be representative of a level of probability that the person is suffering from the disease .
  • the data processing device comprises an artificial intelligence unit arranged to process the examination data obtained by the acquisition device and to supply said diagnostic information.
  • the data processing device and the display device are part of the same device, for example a computer, in particular a laptop computer.
  • the display device is a laptop computer screen and the data processing device includes this computer's microprocessor.
  • the display device is arranged to be visible to the examined person, and in particular the display device, which notably comprises a screen, is remote from the data processing device, these display and data processing being for example interconnected by a wireless link, for example by a 3G, 4G or 5G communication protocol, or by the Internet network, or Wifi for example.
  • a wireless link for example by a 3G, 4G or 5G communication protocol, or by the Internet network, or Wifi for example.
  • the display device and possibly also the data processing device, are arranged to be embedded in a motor vehicle.
  • the display device and possibly also the data processing device, are arranged to be placed in a fixed manner, in a building or an outdoor courtyard for example.
  • the processing device is arranged to make the diagnosis automatically, without human intervention.
  • the invention allows rapid diagnosis and/or massive screening allowing a return to work or faster deconfinement.
  • the examination data acquisition device is arranged to allow non-contact and safety distance measurements of vital signals and thermal and visible imaging on the person to examine.
  • the system according to the invention thus advantageously uses the fusion of measurements without contact and at a safety distance, of vital signals and of thermal and visible imaging.
  • the artificial intelligence unit is arranged to use a diagnostic model based on artificial intelligence and fed by a reasonable number of clinical measurements.
  • the invention due to relatively light equipment, notably allows easy deployment of field hospitals in support of populations.
  • the invention allows diagnostics to be carried out in a mobile manner. Its implementation, for example using a thermal camera, a physiological measurement sensor such as a radar and a portable personal computer, is easy. The invention allows its rapid implementation throughout a territory.
  • the acquisition device comprises a radar for acquiring data relating to the vital signs of the person, a thermal camera for temperature measurements providing temperature data, and a camera operating in the visible spectrum for the characterization of the person tested providing data characterization of the person.
  • the data processing device is arranged to run a diagnostic algorithm based on a fusion of vital data, in particular a respiratory rate, an amplitude of respiration, a time of inspiration and expiration, heart rhythm and arrhythmia.
  • the algorithm uses temperatures measured on remarkable areas, located by image processing, or even the oxygen level linked to the person examined.
  • these remarkable temperature measurement zones are located inside the mouth, on the tip of the nose, on the cheekbones and the palm of the hand.
  • the diagnostic algorithm uses a characterization of the person, such as data on age, gender, clothing, height, body mass index , also called BMI.
  • the system is arranged to carry out the acquisition of examination data until the provision of the diagnostic information in a period of time comprised in particular between 30 and 120 seconds.
  • the system is arranged to allow acquisition of examination data by taking measurements at a distance of 60 cm to 2 m between the acquisition device and the person. It is avoided that the person has to be in contact with the acquisition device.
  • the invention thus allows rapid diagnosis without additional delay in getting to a doctor, for example. Diagnostic information can, if necessary, be automatically sent to a doctor and can be kept on a cloud-type data storage system.
  • the data processing device uses an algorithm for analyzing the acquired examination data and, if necessary, for sorting people with the aim of detecting cases of sick people, based on all the data collected and an artificial intelligence whose first level of learning is carried out on a sample in a hospital environment.
  • This learning by artificial intelligence can be carried out by means of a set of measurements collected by the system but also by means of the medical follow-up of patients. This allows the improvement of the model over time.
  • the measurements made by the acquisition device can be used to subsequently refine the diagnosis made by the artificial intelligence.
  • the measured examination data includes at least one of the following data: temperatures measured at different points of the body of the person to be examined, a respiratory or cardiac characteristic.
  • the acquisition device is arranged to acquire examination data comprising an outside temperature, a temperature measured on a cheekbone of the person, a temperature measured on the tip of the person's nose, and also, where appropriate, a maximum face temperature and a reference temperature-controlled garment or surface temperature.
  • the remarkable measurement points are located by an artificial intelligence by means of an object identification flowchart.
  • the temperature relative to a remarkable point is obtained by time average and by average of the temperatures of a surface defined by pixels taken from an infrared camera image near the remarkable point identified on the visible image by means of an object identification algorithm.
  • the identification of personal characterizations is done by means of Red Green Blue cameras (or RGB camera) or Far Infrared (FIR camera) in addition to an identity reading of the person, thanks to a classification system which can be learned on RGB (Red Green Blue) or Infrared images.
  • RGB Red Green Blue
  • FIR camera Far Infrared
  • the diagnostic model, or diagnostic algorithm which is fed with more data such as remarkable body temperatures, ambient temperature, a class of personal characteristics, a time of day, can be arranged to additionally use route data of the examined person to check whether he has come across a sick person or has passed through a region at risk.
  • the system is arranged to operate in the absence of a radar and using RGB cameras to estimate cardiac and respiratory parameters.
  • the temperature relative to a remarkable point can be obtained by time average and by average of the temperatures of a surface defined by pixels taken from a camera image near the remarkable point.
  • the remarkable point is for example defined geometrically by means of an image zone called Building box, which surrounds it, for example by means of the geometric mean of the sides of the image area.
  • This image area is a surface delimited by a series of points which is constructed by an object identification algorithm.
  • the system does not have an RGB camera and/or does not use the surface whose temperature is controlled.
  • the system uses the external temperature and a heat transfer model on the covered areas or even only the temperature differences between the remarkable points.
  • the system is arranged to use a fusion of non-contact measurements, in particular of vital signals and thermal and visible imaging.
  • the diagnostic information is comprised of a class chosen from three predetermined classes which are "Healthy person”, “Person with a suspicion of disease”, “Person with a high probability of disease”.
  • Diagnostic information may also include an assessment of disease severity.
  • the invention also relates to a method for providing diagnostic information for the detection of a disease in a person, in particular a contagious disease such as COVID 19, this method comprising the following steps:
  • an acquisition device comprising in particular at least one physiological measurement sensor such as a radar, and a thermal camera to acquire this examination data
  • the present invention can allow controls in the public space in general, in particular on people's circulation routes, at entrances and exits of buildings, at airport gates, in schools.
  • the object of the invention is also to detect a disease on a person, in particular a contagious disease such as COVID 19, this detection system comprising:
  • this acquisition device comprising in particular at least one sensor for physiological measurement such as a radar, and a thermal camera for acquiring this examination data,
  • this data processing device being arranged to generate a corrected value, or also called normalized value, obtained from at least one examination datum measured by the acquisition device and corrected by a corrective term from a patch table.
  • the invention makes it possible to correct errors in context measurements and variations between individuals, variations linked to their bodily characteristics such as age, gender and/or body size.
  • the normalized value can comprise a component encoded by default or be a value encoded by default.
  • a first corrective term is linked to two effects, a first effect being the correction linked to the effect of the variation in the temperature of the room on the camera of the device. acquisition, in particular on the camera cell.
  • a drift in the measurement when the camera temperature changes This is the case when the room temperature changes because, in general, the measurement is not absolute but differential.
  • the second part of this correction depends on the impact of ambient temperature on the physiology of the person being tested. When the room temperature rises, that person's skin temperature changes slightly to keep the body in ideal survival conditions.
  • a second corrective term corresponds to a change of reference of the zone of the person to be tested.
  • the third term corresponds to a correction linked to the age of the person tested.
  • the fourth corrective term corresponds to a correction linked to the gender of the person.
  • the fifth corrective term corresponds to a clothing level of the person tested.
  • the sixth corrective term corresponds to the observation that a person's temperature naturally fluctuates according to the time of day. This is the circadian cycle.
  • the temperature of the person is normalized at a reference time, for example 6 o'clock in the morning.
  • the processing device is arranged to process examination data obtained for example using a camera, thermocouples, radar, oximeter of the acquisition device, in order to normalize them with a view to obtaining said normalized value, and to make them comparable to one or more universal values.
  • a universal value corresponds to a value obtained using synthetic characteristics of a fictitious reference person. These characteristics are preferably average values, measured in particular on a reference population, for example women aged 25 to 35. years old, BMI of 25, living in Northern Europe. Such a fictitious reference person is called a Persona.
  • the acquisition device comprises a radar to acquire at least one data relating to a vital sign of a person, one or two thermal cameras to acquire temperature data and a camera operating in the visible light range to acquire characterization data of a tested person.
  • the acquisition device further comprises an NIR camera, capable of operating in the near infrared, with an illuminator, this camera being arranged to acquire ambient temperature data , ambient light and time of day.
  • the acquisition device further comprises an NIR camera, capable of operating in the near infrared, arranged to measure the person's oximetry and respiratory characteristics. tested.
  • the examination data acquired by the acquisition device are chosen from: a characteristic of a temperature relating to a person tested, a cardiac, respiratory or circulatory characteristic of the blood of the person being tested.
  • the processing device comprises a memory of universal values to which are compared the corrected values resulting from the examination data acquired by the acquisition device.
  • the corrected values underwent a correction based on taking into account context measurement errors and/or variations between individuals, variations linked to their bodily characteristics such as age, gender and build.
  • these cameras and radar are in particular embedded in a vehicle.
  • the data processing device (3) is arranged to carry out a fusion of data resulting from the acquisition of data from the aforementioned cameras and radars, these data comprising in particular data relating to vital signs, temperature data and characterization data of the person tested, ambient temperature data, ambient light and time of day.
  • the data processing device is arranged to carry out, using an algorithm, a diagnosis based on a fusion of vital data including in particular a respiratory rhythm, a respiratory amplitude, inspiration and expiration time, cardiac rhythm and arrhythmia.
  • the fusion of data to perform the diagnosis also includes data from an indirect oximetry measurement, temperature data measured on remarkable areas of the person tested, areas located in particular by image processing, these areas being for example the inside of the mouth, the tip of the nose, the cheekbones and/or the palm of the hand of the person tested, characterization data of the person such as age, gender, dress, BMI body mass index, genotype, and environmental data such as ambient temperature.
  • the system comprises a display device arranged to display diagnostic information of the disease based on an analysis of said examination data, this diagnostic information possibly being representative of a level of probability that the person has the disease.
  • the oximetry data of the person tested is in particular a function of a relative variation of the values obtained for example by the two NIR and FIR cameras between two lighting states with the illuminator and identifying the predefined or learned remarkable points thanks to the camera operating in the visible light domain and an object identification model defined by learning.
  • this involves placing a virtual mesh on the face of the person tested and following the nodes which define this mesh.
  • the two NIR and FIR cameras produce different images which vary when the wavelengths of the incident light change and a fortiori when the illuminator emits different non-visible artificial lights.
  • the comparison of the values read on the FIR and NIR cameras with and without illumination helps identify the oxygenation of the person being tested.
  • illumination can be at multiple wavelengths because absorption and reflection from the test person's skin depends on the test person's oxygenation level or red blood cell components.
  • the invention thus proposes in particular to compare the values between the different points of the face in order to complete this evaluation. This comparison also makes it possible to assess circulation problems and potentially skin problems.
  • the resolution of the facial mesh can be large or finer depending on the expected accuracy or the diagnosis to be made.
  • the invention thus proposes the addition of the evaluation of oxygenation in the blood for comparative measurement between thermal camera(s) in the presence or absence of one or more illuminations with different or centered spectra on different wavelengths, or by identification of the metabolism by studying the difference in behavior of several remarkable points (nose, cheekbone, hand, forehead, mouth, eye, etc.)
  • the processing device is arranged to perform a correction taking into account the circadian cycle and the ambient temperature for the threshold values, optionally also to correct drifts in the measurements of the NIR and FIR cameras as well as a possible radar.
  • FIG. 1 schematically illustrates a system according to a non-limiting embodiment of the invention.
  • Figures 1 and 2 show a system 1 for detecting a disease on a person, in particular a contagious disease such as COVID 19, according to the invention.
  • This system 1 comprises: a device 7 for acquiring examination data on the person, - a data processing device 3 arranged to receive these examination data obtained by the acquisition device 7,
  • a display device 30 arranged to display diagnostic information of the disease based on an analysis of said examination data, this diagnostic information being able to be representative of a level of probability that the person has the disease.
  • This system 1 includes in particular:
  • this sensor being a camera operating in the near infrared
  • a respiratory activity sensor in particular in frequency and/or respiratory amplitude, of at least one passenger, this sensor being a camera operating in the far infrared, or thermal camera,
  • a radar arranged to measure the person's vital signs
  • a sensor of the passenger's profile characteristics in particular his gender, weight, height and age, this sensor being here a Red Green Blue camera, also called RGB camera in English,
  • - a card reader to read a person's identity card and obtain the person's personal data.
  • sensors and cameras which are part of the acquisition device 7, are represented by reference 2 in Figure 1.
  • Some sensors 2 are for example arranged on a ceiling of the vehicle.
  • One of the other cameras 2 is arranged in a side upright 6 of the vehicle V.
  • the heart rate and respiration sensor may be in the seat back or in the center console at the level of the passenger's thigh, this being non-limiting.
  • the data processing device 3 comprises an artificial intelligence unit arranged to process the examination data obtained by the acquisition device 7 and supply said diagnostic information.
  • the data processing device 3 and the display device 30 are part of the same device, for example a computer, in particular a laptop computer.
  • the display device 30 is a screen of the laptop computer and the data processing device includes this computer's microprocessor.
  • the display device 30 is arranged to be visible to the person examined, and in particular the display device, which notably comprises a screen, is remote from the data processing device, these display and processing devices data being for example interconnected by a wireless link, for example by a 3G, 4G or 5G communication protocol, or by the Internet network, or Wifi for example.
  • a wireless link for example by a 3G, 4G or 5G communication protocol, or by the Internet network, or Wifi for example.
  • the display device 30, and also the data processing device 3, are here arranged to be embedded in a motor vehicle.
  • the display device 30, and possibly also the data processing device 3 are arranged to be placed in a fixed manner, in a building or an outdoor courtyard for example.
  • the processing device 3 is arranged to make the diagnosis automatically, without human intervention.
  • the examination data acquisition device 7 is arranged to allow non-contact and safety distance measurements of vital signals and thermal and visible imaging on the person to be examined.
  • the system according to the invention thus advantageously uses the fusion of measurements without contact and at a safe distance, vital signals and thermal and visible imaging.
  • the artificial intelligence unit is arranged to use a diagnostic model based on artificial intelligence and fed by a reasonable number of clinical measures.
  • the invention allows diagnostics to be carried out in a mobile manner. Its implementation, for example using a thermal camera, a physiological measurement sensor such as a radar and a portable personal computer, is easy.
  • the acquisition device 7 comprises a radar to acquire data relating to the vital signs of the person, a thermal camera for temperature measurements providing temperature data, and a camera operating in the visible spectrum for the characterization of the person being tested providing data characterizing the person.
  • the data processing device 3 is arranged to run a diagnostic algorithm based on a fusion of vital data, including breathing rate, breathing amplitude, inspiration and expiration time, rhythm and cardiac arrhythmia, oximetry.
  • these remarkable temperature measurement zones are located inside the mouth, on the tip of the nose, on the cheekbones and the palm of the hand.
  • the diagnostic algorithm uses a characterization of the person, such as age, gender, dress, height, body mass index data.
  • the system is designed to carry out the acquisition of examination data until the provision of diagnostic information in a period of time comprised in particular between 30 and 120 seconds.
  • the invention thus allows rapid diagnosis without additional delay in getting to a doctor, for example.
  • the diagnostic information can, if necessary, be sent automatically to a doctor and can be kept on a data storage system 40 of Cloud type.
  • the data processing device 3 uses an algorithm for analyzing the acquired examination data and, if necessary, sorting people with the aim of detecting cases of sick people, based on the set from data collected and an artificial intelligence whose first level of learning is carried out on a sample in a hospital environment.
  • the measurements taken by the acquisition device can be used to later refine the diagnosis made by the artificial intelligence.
  • the measured examination data includes at least one of the following data: temperatures measured at different points of the body of the person to be examined, a respiratory or cardiac characteristic.
  • the acquisition device 7 is arranged to acquire examination data comprising an outside temperature, a temperature measured on a cheekbone of the person, a temperature measured on the tip of the person's nose, and also, if necessary , a peak face temperature, and a reference temperature-controlled clothing or surface temperature.
  • the identification of personal characterizations is done by means of Red Green Blue cameras (or RGB camera) or Far Infrared (FIR camera) in addition to a reading of the person's identity, thanks to a classification system whose learning can be performed on RGB (Red Green Blue) or Infrared images.
  • RGB Red Green Blue
  • FIR camera Far Infrared
  • the diagnostic model, or diagnostic algorithm which is fed with more data such as remarkable body temperatures, ambient temperature, class of personal characteristics, time of day, can be arranged to additionally use person journey data examined to check whether it has crossed paths with a sick person or passed through a region at risk.
  • the temperature relative to a remarkable point can be obtained by temporal average and by average of the temperatures of a surface defined by pixels resulting from a camera image near the remarkable point.
  • the remarkable point is for example defined geometrically by means of an image area called Building box, which surrounds it. This image area is a surface delimited by a series of points which is constructed by an object identification algorithm.
  • the diagnostic information is comprised of a class chosen from three predetermined classes which are "Healthy person”, “Person with a suspicion of disease”, “Person with a high probability of disease”.
  • diagnostic information for the disease based on an analysis of said examination data, this diagnostic information being able to be representative of a level of probability that the person has the disease (step 29).
  • Steps 20 to 25 are as follows:
  • step 20 the identification of personal characterizations is done by means of Red Green Blue cameras (or RGB camera), this is step 20,
  • - acquisition of the respiratory rate step 22 using the FIR camera - acquisition of the heart rate in step 23 using the near infrared camera, or NIR camera, namely a camera capable of operating in the near infrared,
  • NIR near-infrared
  • Examination data may, where appropriate, include pupil size and position.
  • Diagnostic information is automatically sent to a cloud-based remote data storage system.
  • the acquisition device is in particular arranged to acquire examination data comprising an outside temperature, a temperature measured on a cheekbone of the person, a temperature measured on the tip of the person's nose, and also the case where applicable, a maximum facial temperature and a temperature of a garment or of a reference temperature-controlled surface, and where applicable a respiratory volume, tremors, the level of oxygen in the blood.
  • Detection system 1 includes:
  • this acquisition device comprising in particular at least one sensor for physiological measurement such as a radar, and a thermal camera for acquiring this examination data
  • a data processing device 3 arranged to receive these examination data obtained by the acquisition device, and this data processing device 3 is arranged to generate a corrected value, or also called normalized value, obtained from at least one examination datum measured by the acquisition device 7 and corrected by a corrective term from a correction table.
  • This correction table may be a table stored by the processing device or, as a variant, an updated table of values, in particular thanks to an artificial intelligence unit.
  • the processing device is arranged to process examination data obtained using a camera, thermocouples, radar, an oximeter of the acquisition device, in order to standardize them and make them comparable to one or more universal values.
  • the acquisition device 7 comprises a radar to acquire at least one data relating to a vital sign of a person, two thermal cameras to acquire temperature data and a camera operating in the field visible light to acquire characterization data of a tested person.
  • the acquisition device 7 further comprises an NIR camera, capable of operating in the near infrared, with an illuminator, this camera being arranged to acquire data on ambient temperature, ambient luminosity and the time of the day.
  • the acquisition device 7 also includes an NIR camera, capable of operating in the near infrared, arranged to measure the oximetry and respiratory characteristics of the person tested.
  • the examination data acquired by the acquisition device are chosen from: a characteristic of a temperature relating to a person tested, a cardiac, respiratory or circulatory characteristic of the blood of the person tested.
  • the processing device comprises a memory of universal values with which the corrected values, or normalized values, resulting from the examination data acquired by the acquisition device are compared.
  • the corrected values underwent a correction based on taking into account errors in context measurements and/or variations between individuals, variations linked to their bodily characteristics such as age, gender and diverence.
  • the temperature taken on the head of the person tested using the acquisition device 7 is 37.8° which is a temperature usually considered as that of a person with a fever. This measurement corresponds to an examination data of 100.
  • the invention here makes it possible to correct this conclusion "person with a fever” / "person without a fever” according to the corrective terms of the correction table.
  • the first correction associated with a corrective term 101 , is linked to two effects.
  • a first effect is the correction linked to the effect of the variation in the temperature of the room on the camera of the acquisition device 7, in particular on the cell of the camera.
  • the second part of this correction depends on the impact of ambient temperature on the physiology of the person being tested. When the room temperature rises, the temperature of that person's skin changes slightly to keep the body in ideal survival conditions. In the example described here, the sum of the two correction effects gives a corrective term of -0.3°C because the reference temperature is 20° and the room temperature here is 23°C.
  • a body temperature of the person tested of 37.5°C at 23°C ambient corresponds respectively to 37.2°C at 20°C.
  • the second term, reference 102 has a value equal to 0.
  • This term 102 is chosen to, in the context of a change of reference, bring the temperature measured at the level of the mouth to that of the forehead. For example 37.5°C in the mouth corresponds to 37.8°C on the forehead.
  • the third term, reference 103 corresponds to a correction linked to the age of the person tested, here of value 0.
  • a corrective term of 0.1°C is chosen for a patient of 50 years compared to a reference of 30 years.
  • a measurement of 37.5°C at 50 years old corresponds to 37.6°C at 30 years old.
  • the fourth corrective term, reference 104 corresponds to a gender-related correction. For example, women have a slightly higher average temperature than men. The normalized temperature is therefore calculated with respect to the female gender, and the corrective term 104 is applied for a male tested person.
  • the fifth corrective term, reference 105 corresponds to a clothing level of the person tested.
  • the sixth corrective term, reference 106 corresponds to the observation that a person's temperature fluctuates naturally depending on the time of day. This is the circadian cycle.
  • the temperature of the person is normalized at a reference time, for example 6 o'clock in the morning.
  • the seventh and eighth corrective terms 107 and 108 depend respectively on the body mass index BMI and the physical form of the person.
  • the global correction represented by the global corrective term 110, is the sum of the corrective terms 101 to 108.
  • This global corrective term 110 allows a standardization of the temperature measurement, which allows a comparison with one or more threshold values and therefore to define a risk of contamination.
  • the corrected temperature 111 is 37.3°, which corresponds to a 0% risk of having a fever.
  • the corrected temperature here 37.3°
  • a stored universal temperature here a fever threshold value at 37.7°, for example.
  • the data processing device 3 is arranged to carry out, using an algorithm, a diagnosis based on a fusion of vital data including in particular a respiratory rate, a respiratory amplitude, a inspiration and expiration time, cardiac rhythm and arrhythmia. All of this vital data can undergo normalization in the manner described above using corrective terms.
  • the corrected values are compared to universal values, in particular threshold values to conclude on diagnostic information.

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Abstract

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.

Description

SYSTÈME DE DÉTECTION D’UNE MALADIE
[1 ] 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.
[2] 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.
[3] 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.
[4] 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:
[5] - 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,
[6] - un dispositif de traitement de données agencé pour recevoir ces données d’examen obtenues par le dispositif d’acquisition,
[7] - 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.
[8] 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. [9] 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.
[10] 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.
[1 1 ] 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.
[12] 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.
[13] 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.
[14] 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.
[15] 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.
[16] 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.
[17] 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. [18] 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.
[19] L’invention, du fait d’un équipement relativement léger, permet notamment un déploiement facilité d’hôpitaux de campagne en soutien aux populations.
[20] 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.
[21 ] 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.
[22] 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.
[23] 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.
[24] 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.
[25] 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.
[26] 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. [27] 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.
[28] 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.
[29] 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.
[30] 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.
[31 ] 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.
[32] 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.
[33] 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.
[34] 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.
[35] 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.
[36] 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.
[37] 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.
[38] 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.
[39] 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.
[40] 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.
[41 ] 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.
[42] 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.
[43] 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 >>.
[44] L’information de diagnostic peut également comporter une évaluation de la gravité de la maladie.
[45] 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. [46] 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.
[47] La présente permet également un suivi médical des personnes, par exemple pour des personnes malades en maintien à domicile.
[48] 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.
[49] 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.
[50] 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.
[51] 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.
[52] 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.
[53] 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.
[54] Selon l’un des aspects de l’invention, le troisième terme correspondant à une correction liée à l’âge de la personne testée.
[55] Selon l’un des aspects de l’invention, le quatrième terme correctif correspond à une correction liée au genre de la personne.
[56] Selon l’un des aspects de l’invention, le cinquième terme correctif correspond à un niveau d’habillement de la personne testée.
[57] 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.
[58] 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.
[59] 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.
[60] 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.
[61] 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.
[62] 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.
[63] 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.
[64] 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.
[65] 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.
[66] 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.
[67] Selon l’un des aspects de l’invention, ces caméras et radar sont notamment embarqués dans un véhicule.
[68] 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.
[69] 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.
[70] 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.
[71 ] 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.
[72] 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 noeuds 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.
[73] 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,.)
[74] 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.
[75] 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 :
[76] la [Fig. 1] illustre schématiquement un système selon un mode de réalisation non limitatif de l’invention.
[77] la [Fig. 2] illustre un schéma blocs illustrant les étapes mises en œuvre dans le système de la figure 1 ,
[78] 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.
[79] 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.
[80] 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.
[81 ] 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.
[82] 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.
[83] Ces capteurs 2 sont reliés pour échanges d’informations avec un dispositif de traitement de données 3 placée sur le véhicule V. [84] 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.
[85] 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.
[86] 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.
[87] 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.
[88] Le dispositif d’affichage 30, et également le dispositif de traitement de données 3, sont ici agencées pour être embarqués sur un véhicule automobile.
[89] 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.
[90] Le dispositif de traitement 3 est agencé pour faire le diagnostic de manière automatique, sans une intervention humaine.
[91 ] 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.
[92] 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.
[93] 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. [94] 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.
[95] 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.
[96] 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.
[97] L’algorithme utilise des températures mesurées sur des zones remarquables, localisées par traitement de l'image.
[98] 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.
[99] 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.
[100] 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.
[101] 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.
[102] 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.
[103] Les mesures réalisées par le dispositif d’acquisition peuvent servir pour affiner ultérieurement le diagnostic fait par l’intelligence artificielle.
[104] 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.
[105] 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.
[106] 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.
[107] Les points remarquables de mesure sont localisés par une intelligence artificielle au moyen d’un organigramme d’identification d’objet.
[108] 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.
[109] 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.
[1 10] 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.
[1 1 1] 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 >>.
[1 12] L’invention met ainsi en oeuvre 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).
[1 13] 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).
[1 14] La présente permet également un suivi médical des personnes.
[1 15] Les données d’examen peuvent, le cas échéant, comporter la taille des pupilles et de leur position.
[1 16] Les informations de diagnostic sont envoyées automatiquement un système de stockage de données distant de type Cloud.
[1 17] De même les informations utiles au modèle de diagnostic, ou algorithme de diagnostic, peuvent être reçues du système distant de type Cloud.
[1 18] 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.
[1 19] 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.
[120] On va maintenant décrire une variante de l’invention qui permet d’améliorer le traitement des données et d’avoir un diagnostic plus fiable.
[121] 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.
[122] 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.
[123] 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.
[124] 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.
[125] 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.
[126] 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.
[127] 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. [128] 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.
[129] 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.
[130] 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.
[131] Tableau :
Figure imgf000021_0001
100 z 10 /1 10 /2 10/3 10/4 10 /5 1/06 10 x7 iQ8\ 110\ 111
[132] 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.
[133] Nous allons ici illustrer ce propos.
[134] Nous allons considérer une personne testée qui se trouve dans une pièce.
[135] 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.
[136] 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.
[137] 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.
[138] 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.
[139] 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.
[140] Le cinquième terme correctif, de référence 105, correspond à un niveau d’habillement de la personne testée.
[141] 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.
[142] 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.
[143] 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.
[144] 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°.
[145] 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.
[146] 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.
[147] Les valeurs corrigées sont comparées à des valeurs universelles, notamment des valeurs de seuil pour conclure à des informations de diagnostics.

Claims

Revendications
[Revendication 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.
[Revendication 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.
[Revendication 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.
[Revendication 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.
[Revendication 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.
[Revendication 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.
[Revendication 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.
[Revendication 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.
[Revendication 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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