Brevet FR3134214A1 — publié le 20231006

D ispositif informatique, procédé et appareil de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain La divulgation concerne un dispositif informatique de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain, le dispositif informatique comprenant : une unité d’acquisition incluant une circuiterie de calcul configurée pour acquérir une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain ; une unité d’extraction incluant une circuiterie de calcul configurée pour extraire une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse du sujet humain ; une unité de classification incluant une circuiterie de calcul configurée pour classifier lesdites données de particularités extraites ; et une unité d’affichage incluant une circuiterie de calcul configurée pour afficher lesdits résultats classifiés ; dans lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné ou des informations de fréquence de l’acné. La divulgation concerne également un procédé, un appareil et un support lisible par ordinateur de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain. Figure pour l’abrégé : 1 dispositif informatique, procÉdÉ et appareil de prÉdiction des propriÉtÉs acnÉiques de la matiÈre kÉratineuse d’un sujet humain La divulgation concerne un dispositif informatique, un procédé et un appareil de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain. Plus spécifiquement, la divulgation concerne la prédiction d’informations de prédisposition à l’acné et d’informations de fréquence de l’acné. CONTEXTE Il est primordial de maintenir la matière kératineuse en bonne santé. Cependant, de plus en plus de personnes souffrent d’acné de la matière kératineuse en raison de l’environnement, de la pression et de la sensibilité de la matière kératineuse, etc. Il existe deux problèmes permanents pour les personnes. Le premier problème est qu’il est difficile de réaliser la classification entre « matière kératineuse plus prédisposée à l’acné » et « matière kératineuse moins prédisposée à l’acné » ; le second problème est qu’il est difficile de connaître « les antécédents de fréquence de l’acné » d’un individu, notamment de se souvenir de la fréquence d’antécédents d’acné au cours d’une période donnée (par exemple le mois dernier, l’année dernière, l’année 2005, février dernier). Afin de résoudre ces deux problèmes, d’autres systèmes de diagnostic de la peau par IA ont été développés sur le marché en se basant sur l’image du visage à l’échelle normale (pas micro), par exemple le système Yuesai 4T (Skinrun) et une méthodologie d’appréciation clinique classique pour différencier la peau prédisposée à l’acné a été développée, laquelle est basée sur une appréciation du dermatologue par l’observation des personnes combinée avec une vérification des antécédents d’acné. Cependant, ces solutions actuelles présentent également certains inconvénients, notamment la nécessité de combiner le diagnostic du dermatologue et l’enregistrement des antécédents d’acné d’auto-déclaration pour déterminer une prédisposition à l’acné, et la nécessité pour la personne d’enregistrer la fréquence de l’acné de manière très détaillée. Ces solutions actuelles dépendent des experts cliniques, de l’enregistrement des antécédents d’acné d’auto-déclaration et de l’enregistrement de la fréquence de l’acné, et ne sont donc pas faciles à utiliser pour les personnes ordinaires. Par conséquent, il existe un besoin de prédiction des informations de prédisposition à l’acné et des informations de fréquence de l’acné d’une manière simple et efficace. RÉSUMÉ Le résumé est fourni pour présenter une sélection de concepts sous une forme simplifiée qui sont décrits plus en détail ci-dessous. Ce résumé n’a pas pour but d’identifier les particularités clés ou les caractéristiques essentielles du sujet revendiqué, et il n’est pas non plus censé être utilisé pour limiter la portée du sujet revendiqué. Divers aspects et particularités de la divulgation sont décrits plus en détail ci-dessous. Un premier aspect de la divulgation concerne un dispositif informatique de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain, le dispositif informatique comprend une unité d’acquisition incluant une circuiterie de calcul configurée pour acquérir une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain ; une unité d’extraction incluant une circuiterie de calcul configurée pour extraire une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse du sujet humain ; une unité de classification incluant une circuiterie de calcul configurée pour classifier lesdites données de particularités extraites ; et une unité d’affichage incluant une circuiterie de calcul configurée pour afficher lesdits résultats classifiés ; dans lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné ou des informations de fréquence de l’acné. Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, le dispositif informatique comprend également un stockage de données incluant une circuiterie de calcul configurée pour stocker lesdites images numériques. Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ladite unité d’acquisition est choisie parmi un microscope, ledit microscope étant de préférence un microscope confocal à réflectance. Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ladite unité de classification inclut une circuiterie de calcul configurée pour classifier un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un premier modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné. Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ladite unité de classification inclut une circuiterie de calcul configurée pour classifier un second ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un second modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de fréquence de l’acné. Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ledit premier modèle d’apprentissage automatique est entraîné par l’obtention de données d’appréciation clinique liées à l’acné pour une pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’obtention de données d’auto-déclaration des antécédents d’acné de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’extraction d’une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; et la construction dudit premier modèle d’apprentissage automatique en utilisant lesdites données d’appréciation clinique, lesdites données d’auto-déclaration des antécédents d’acné et un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites. Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ledit second modèle d’apprentissage automatique est entraîné par l’obtention de données d’auto-déclaration des antécédents d’acné de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’extraction d’une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; et la construction dudit second modèle d’apprentissage automatique en utilisant lesdites données d’auto-déclaration des antécédents d’acné et un second ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites. Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ledit premier ensemble de données de particularités comprend un rapport des follicules d’hyperkératinisation. Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, lesdites secondes données de particularités comprennent un rapport des follicules d’hyperkératinisation, un rapport des follicules à bordure kératinisée épaisse et un rapport des follicules à teneur en kératine interne. Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, le rapport des follicules d’hyperkératinisation est obtenu en comptant manuellement les follicules hyperkératinisés parmi tous les follicules ou par des algorithmes d’auto-segmentation. Un deuxième aspect de la divulgation concerne un procédé de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain, le procédé comprenant : l’acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain ; l’extraction d’une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse du sujet humain ; la classification desdites données de particularités extraites ; et l’affichage desdits résultats classifiés ; dans lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné ou des informations de fréquence de l’acné. Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ledit procédé comprend également le stockage desdites images numériques. Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ladite acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain est réalisée par un microscope, ledit microscope étant de préférence un microscope confocal à réflectance. Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ladite classification desdites données de particularités extraites comprend également la classification d’un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un premier modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné. Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ladite classification desdites données de particularités extraites comprend également la classification d’un deuxième ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un second modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de fréquence de l’acné. Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ledit premier modèle d’apprentissage automatique est entraîné par l’obtention de données d’appréciation clinique liées à l’acné pour une pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’obtention de données d’auto-déclaration des antécédents d’acné de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’extraction d’une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; et la construction dudit premier modèle d’apprentissage automatique en utilisant lesdites données d’appréciation clinique, lesdites données d’auto-déclaration des antécédents d’acné et un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites. Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ledit second modèle d’apprentissage automatique est entraîné par l’obtention de données d’auto-déclaration des antécédents d’acné de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’extraction d’une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; et la construction dudit second modèle d’apprentissage automatique en utilisant lesdites données d’auto-déclaration des antécédents d’acné et un second ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites. Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ledit premier ensemble de données de particularités comprend un rapport des follicules d’hyperkératinisation. Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, lesdites secondes données de particularités comprennent un rapport des follicules d’hyperkératinisation, un rapport des follicules à bordure kératinisée épaisse et un rapport des follicules à teneur en kératine interne. Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, le rapport des follicules d’hyperkératinisation est obtenu en comptant manuellement les follicules hyperkératinisés parmi tous les follicules ou par des algorithmes d’auto-segmentation. Un troisième aspect de la divulgation concerne un support lisible par ordinateur sur lequel sont stockées des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées, amènent un dispositif informatique à exécuter le procédé susmentionné. Un quatrième aspect de la divulgation concerne un appareil de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain, l’appareil comprenant des moyens pour exécuter le procédé susmentionné. Selon la divulgation, la solution inventive a fortement amélioré les solutions existantes, et tout utilisateur peut classifier une peau prédisposée à l’acné avec un simple procédé d’imagerie sans l’expertise d’un dermatologue. De même, tout utilisateur peut classifier les antécédents récents de la fréquence de l’acné d’une personne sans savoir ou sans lui demander de les enregistrer et de les suivre elle-même. Les aspects, les particularités et les bénéfices susmentionnés ainsi que d’autres de divers modes de réalisation de la divulgation apparaîtront plus clairement, à titre d’exemple, à partir de la description détaillée qui suit en référence aux dessins ci-joints, dans lesquels des chiffres ou des lettres de référence identiques sont utilisés pour désigner des éléments identiques ou équivalents. Les dessins sont illustrés pour faciliter une meilleure compréhension des modes de réalisation de la divulgation et ne sont pas nécessairement dessinés à l’échelle, dans lesquels : La illustre un schéma fonctionnel d’un dispositif informatique selon un premier aspect de la présente divulgation ; La figure 2 (a) illustre une capture d’écran d’une image d’ensemble de follicules pileux avec une matière kératineuse prédisposée à l’acné ; La figure 2 (b) illustre une capture d’écran d’images locales de follicules pileux avec une matière kératineuse prédisposée à l’acné ; La illustre un organigramme d’un procédé de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain selon un deuxième aspect de la présente divulgation ; La illustre un organigramme d’un procédé de prédiction d’informations de prédisposition à l’acné pour une matière kératineuse d’un sujet humain selon un deuxième aspect de la présente divulgation ; La illustre un organigramme de construction d’un premier modèle d’apprentissage automatique selon la présente divulgation ; La illustre un exemple de construction dudit premier modèle d’apprentissage automatique en utilisant un arbre de décision ; La illustre un organigramme de construction d’un second modèle d’apprentissage automatique selon la présente divulgation ; La illustre un exemple de construction dudit second modèle d’apprentissage automatique en utilisant un arbre de décision. Dispositif informatique de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain, le dispositif informatique comprenant : une unité d’acquisition incluant une circuiterie de calcul configurée pour acquérir une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain ; une unité d’extraction incluant une circuiterie de calcul configurée pour extraire une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir desdites une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse du sujet humain ; une unité de classification incluant une circuiterie de calcul configurée pour classifier lesdites données de particularités extraites ; et une unité d’affichage incluant une circuiterie de calcul configurée pour afficher lesdits résultats classifiés ; dans lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné ou des informations de fréquence de l’acné. Dispositif informatique selon la revendication 1, dans lequel le dispositif informatique comprend également un stockage de données pour stocker lesdites images numériques. Dispositif informatique selon la revendication 1, dans lequel ladite unité d’acquisition est matérialisée par un microscope, ledit microscope étant de préférence un microscope confocal à réflectance. Dispositif informatique selon la revendication 1, dans lequel ladite unité de classification inclut une circuiterie de calcul configurée pour classifier un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un premier modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné. Dispositif informatique selon la revendication 1, dans lequel ladite unité de classification inclut une circuiterie de calcul configurée pour classifier un second ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un second modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de fréquence de l’acné. Procédé de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain, le procédé comprenant : l’acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain ; l’extraction d’une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse du sujet humain ; la classification desdites données de particularités extraites ; et l’affichage desdits résultats classifiés ; dans lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné ou des informations de fréquence de l’acné. Procédé selon la revendication 6, ledit procédé comprend également le stockage desdites images numériques. Procédé selon la revendication 6, dans lequel ladite acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain est réalisée par un microscope, ledit microscope étant de préférence un microscope confocal à réflectance. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la classification desdites données de particularités extraites comprend également la classification d’un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un premier modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné. Procédé de la revendication 6, dans lequel la classification desdites données de particularités extraites comprend également la classification d’un second ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un second modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de fréquence de l’acné.