Brevet FR3156301A1 — publié le 20250613

Procédé de traitement de données physiologiques d’un individu, chaque donnée physiologique résultant de mesures effectuées sur l’individu, le procédé comportant l’établissement d’un score de l’individu, de type z score, et une projection du z-score dans un espace de façon à déterminer un état de l’individu. Procédé de détermination de l’état d’un individu par rapport à des états de référence Le domaine technique de l’invention est le traitement de données, à des fins d’aide au diagnostic ou au pronostic d’une pathologie d’un individu. ART ANTERIEUR Les examens biologiques ou médicaux effectués sur des patients sont destinés à un praticien à des fins d’aide au diagnostic. Une pratique usuelle consiste à comparer des caractéristiques physiologiques, déterminées sur un patient, à des caractéristiques physiologiques dites de référence, établies sur une population de référence considérée comme saine. La numérisation des examens permet la constitution d’importantes bases de données pour différents types d’examens, qu’il s’agisse de résultats d’analyse biologique ou de données obtenues par des modalités d’imagerie ou d’autres types de mesures réalisées sur un patient à des fins d’aide au diagnostic. Ces dernières peuvent être par exemple des mesures électrophysiologiques de type ECG (Electrocardiogramme) ou EEG (Electroencéphalogramme). La constitution des bases de données permet de déterminer, avec une meilleure précision statistique, les caractéristiques physiologiques de référence. Elle permet également une meilleure individualisation des valeurs de référence : on peut prendre en compte des données contextuelles (âge, poids, taille, sexe) ou des données physiologiques résultant d’autres types d’examen pour affiner les caractéristiques physiologiques de référence. Cependant, les bases de données sont généralement de taille importante. Une réduction de dimensionnalité peut être pertinente, comme décrit dans la publication Attyé et al « Tractlearn : a geodesic learning framework for quantitative brain bundles”. Dans cette publication, on décrit le recours à un algorithme de réduction de dimensionnalité par apprentissage de variété, usuellement désigné par le terme « manifold learning », pour l’analyse de structures cérébrales à partir de caractéristiques résultant d’imagerie par résonnance magnétique nucléaire (IRM). Les inventeurs proposent un procédé de traitement de données physiologiques, exploitant la réduction de dimensionalité à des fins d’aide au diagnostic. Un premier objet de l’invention est un procédé de traitement de données physiologiques d’un individu, chaque donnée physiologique résultant de mesures effectuées sur l’individu, le procédé comportant les étapes suivantes : a) en fonction des données physiologiques de l’individu, assignation de coordonnées, dites coordonnées d’origine, dans un espace d’origine, à l’individu, à chaque coordonnée d’origine étant attribué un rang, les coordonnées d’origine formant un vecteur de caractéristiques ; b) projection du vecteur de caractéristiques dans un premier espace latent pour former un vecteur latent; c) application d’une fonction de régression au vecteur latent résultant de b), de façon à estimer une coordonnée d’origine, dans l’espace d’origine, pour chaque rang; d) pour au moins un rang, comparaison des coordonnées d’origine l’individu résultant de c) et de a) et détermination d’un score de l’individu en fonction de la comparaison ; e) formation d’un vecteur de scores à partir de scores déterminés pour différentes caractéristiques physiologiques ; le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte f) projection du vecteur de scores dans un deuxième espace latent, de façon à obtenir un vecteur de score projeté, le deuxième espace latent comportant au moins un groupe d’état, correspondant à des coordonnées, dans l’espace latent, associées à un état de l’individu ; g ) détermination d’une position du vecteur de score projeté par rapport à un groupe d’état ou à chaque groupe d’état ; les étapes a) à f) étant mises en œuvre par ordinateur. L’état de l’individu peut être : au moins un état pathologique ou un état sain ; et/ou au moins deux états pathologiques différents, correspondant respectivement à au moins deux pathologies différentes ; et/ou au même deux états différents d’une même pathologie. Selon une possibilité : le premier espace latent est déterminé à partir de données physiologiques établies sur des individus de référence d’une population de référence ; le deuxième espace latent est déterminé à partir de données physiologiques établies sur des individus de différents états. L’étape f) peut comporter une projection du score de l’individu et d’au moins une caractéristique contextuelle de l’individu. La caractéristique contextuelle peut comporter un âge de l’individu et/ou un sexe de l’individu, voire une donnée morphologique de l’individu, comme une taille ou un poids. Le procédé peut comporter, préalablement à l’étape a), une obtention des données physiologiques de l’individu à l’aide d’au moins un capteur. Le procédé peut comporter : formation d’une image bidimensionnelle ou tridimensionnelle de l’individu ; extraction de données physiologiques à partir de chaque image de l’individu. L’image peut résulter d’une modalité d’imagerie médicale de type IRM, tomodensitométrie, scintigraphie, spectroscopie infrarouge, spectroscopie Raman. Les données physiologiques peuvent résulter d’une modalité d’analyse de type : électrocardiogramme, électromyogramme, électroencéphalogramme, magnétoencéphalographie, oxymétrie, analyse de la composition de gaz corporel. Le procédé peut comporter une analyse d’un fluide corporel de l’utilisateur, préalablement prélevé, les données physiologiques de l’individu résultant de l’analyse du fluide corporel. Un autre objet de l’invention est un système de traitement de données physiologiques d’un individu, le système comportant : un capteur, ou un ensemble de capteurs, configuré pour mesurer des données physiologique de l’individu ; une unité de traitement, configurée pour recevoir les données physiologiques mesurées par le capteur ou l’ensemble de capteurs, et à mettre en œuvre les étapes a) à f) d’un procédé selon le premier objet de l’invention. Un deuxième objet de l’invention est un système de détermination d’un état d’un individu, le système comportant : un capteur, ou un ensemble de capteurs, configuré pour mesurer des données physiologiques de l’individu ; une unité de traitement, configurée pour recevoir les données physiologiques mesurées par le capteur ou l’ensemble de capteurs, et à mettre en œuvre les étapes a) à f) ou a) à g) d’un procédé selon le objet de l’invention. Un autre objet de l’invention est un support, pouvant être connecté à un ordinateur, comportant des instructions pour mettre en œuvre les étapes a) à f) d’un procédé selon le premier objet de l’invention à partir de données physiologiques mesurées sur un individu. L'invention sera mieux comprise à la lecture de l'exposé des exemples de réalisation présentés, dans la suite de la description, en lien avec les figures listées ci-dessous. FIGURES La FIG. 1 montre un exemple de système convenant à une mise en œuvre de l’invention. La FIG. 2 schématise les principales étapes de mise en œuvre d’un procédé selon l’invention. La FIG. 3 schématise une projection dans un espace latent La FIG. 4 montre des groupes d’états, formés par des vecteurs latents de différents individus dont les états sont connus. Les vecteurs latents sont définis dans un premier espace latent. La FIG. 4 montre des groupes d’états, formés par des vecteurs de score projetés de différents individus dont les états sont connus. Les vecteurs de scores projetés sont définis dans un deuxième espace latent. La FIG. 4 est une figure analogue à la FIG. 4 . Sur la FIG. 4 , on a pris en compte une donnée contextuelle, en l’occurrence l’âge de l’utilisateur, dans le vecteur de scores avant sa projection dans le deuxième espace latent. La FIG. 5 montre des groupes d’états d’individus présentant une même pathologie et des individus contrôle. Les individus pathologiques sont divisés en deux états, en fonction de la sensibilité de la pathologie à un traitement. EXPOSE DE MODES DE REALISATION PARTICULIERS La FIG. 1 représente un exemple de système permettant une mise en œuvre de l’invention. Le système 1 comporte un système 10 d’acquisition de données physiologiques d’un individu. Dans cet exemple, le système d’acquisition est un système de remnographie par IRM. L’individu est un être humain ou animal. Par donnée physiologique, on entend une valeur d’un paramètre physiologique de l’individu, susceptible de varier en fonction de l’état de santé de l’individu. Il peut s’agir d’une donnée résultant d’un système d’acquisition d’image, ou d’un système d’acquisition de mesures électrophysiologiques (par exemple ECG - Electrocardiogramme, EEG - Electroencéphalogramme, EMG – Electromyogramme, MEG - Magnétoencéphalographie, oxymétrie ou toute autre analyse d’un gaz corporel, notamment un gaz respiratoire). Il peut également s’agir de données mesurées sur un échantillon ayant été préalablement prélevé sur le patient. L’échantillon peut être, par exemple un liquide corporel, tel que du sang ou de l’urine. Les données peuvent être une concentration d’une cellule ou d’une protéine ou d’une autre molécule, présentant un intérêt biologique, dans le liquide corporel. Lorsque les données mesurées résultent d’une analyse d’un liquide corporel, le système d’acquisition des données physiologiques être un automate d’analyse biologique. Le système 1 comporte une unité de traitement 12, programmée pour recevoir les données mesurées par le système d’acquisition et mettre en œuvre les étapes de traitement décrites par la suite. L’unité de traitement peut être un ordinateur ou une architecture informatique distante de type cloud (nuage). Un objectif de l’invention est de permettre une aide à la détermination d’une éventuelle pathologie à partir des données physiologiques mesurées. Les données physiologiques de l’individu, mesurées par le système d’acquisition 10 et traitées par l’unité de traitement 12, sont de préférence nombreuses. Le nombre de données physiologiques est de préférence supérieur à 5 voire à 10. Il est typiquement de plusieurs dizaines. De même que dans la publication citée dans l’art antérieur, le procédé met en œuvre une méthode d’apprentissage de variété par des méthodes linéaires ou non linéaires de réduction de la dimensionalité. Différentes méthodes de réduction de dimensionnalité de données sont disponibles. D’une façon générale, une méthode de réduction de dimensionnalité permet de représenter des coordonnées d’origine, dans un espace d’origine (ou espace réel) de dimension ,en des coordonnées dans un espace d’arrivée de dimension , avec > . L’espace d’arrivée est usuellement désigné par le terme « espace latent ». Comme précédemment indiqué, la dimension de l’espace d’origine , peut être quelques dizaines. La dimension de l’espace d’arrivée est préférentiellement inférieure à 10. Les coordonnées d’origine, ou caractéristiques, sont formées à partir de données physiologiques de l’individu. Les coordonnées d’origine forment un vecteur de caractéristiques. La dimension de l’espace d’arrivée dépend du nombre de caractéristiques physiologiques et de leur complexité. De préférence, elle est inférieure à 10 de manière à pouvoir faciliter la réalisation de calculs. Le passage de l’espace d’origine vers l’espace latent est effectué par une fonction de projection appliquée au vecteur formé à partir des caractéristiques physiologiques, dit vecteur de caractéristiques. Le passage de l’espace latent vers l’espace d’origine est effectué par une fonction de rétroprojection appliquée à un vecteur formé par les coordonnées dans l’espace latent. L’espace latent , ainsi que les fonctions de projection et de rétroprojection sont définies lors d’une phase d’apprentissage, au cours de laquelle on dispose d’un ensemble de vecteurs de caractéristiques physiologique de référence. Chaque vecteur de caractéristiques physiologiques de référence comporte des données mesurées sur des individus de référence formant une population de référence. L’objectif de la réduction de dimensionnalité est d’obtenir une représentation des caractéristiques physiologiques de référence dans l’espace latent, ce dernier étant de dimension restreinte par rapport à l’espace d’origine. Plusieurs méthodes de réduction de dimensionnalité sont connues de l’homme du métier. Par exemple, l’analyse en composante principales (ACP) est une méthode non supervisée et linéaire de réduction de dimensionnalité. La base de l’espace latent est formée par des vecteurs propres de la matrice de covariance des vecteurs de caractéristiques. Des méthodes non linéaires peuvent être mises en œuvre, par exemple une méthode de type positionnement multidimensionnel (multidimensional scaling, MDS), préservant les valeurs de distances entre toutes les paires de données dans l’espace d’origine. Un exemple de méthode MDS est la méthode de Sammon. Parmi les méthodes non linéaires, citons également la méthode Isomap (Isometric feature mapping), permettant de définir une transformation préservant la distance géodésique entre les données. Un autre type de méthode est la méthode UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection). La FIG. 2 schématise les principales étapes d’un procédé selon l’invention. On s’intéresse tout d’abord à la phase d’apprentissage, permettant de définir des espaces latents et des fonctions de projection et rétroprojection. Les étapes 200 à 260 décrivent une mise en œuvre d’un procédé de traitement de caractéristiques d’un individu de test, pour lequel on souhaite établir une aide au diagnostic. Par aide au diagnostic, on entend une fourniture d’une information relative à l’état de santé de l’individu, formant une aide à un praticien pour établir un diagnostic. Les étapes 100 à 190 sont des étapes d’apprentissage du procédé. Etape 100 : Formation de vecteurs de référence. Au cours de cette étape, on dispose d’un ensemble de données physiologiques mesurées sur des individus de référence formant une population de référence. La population de référence est formée d’individus dont l’état est considéré comme connu, et de préférence état sain. Pour chaque individu de référence, à partir des données physiologiques mesurées, on établit des caractéristiques formant un vecteur de caractéristiques défini dans l’espace d’origine. L’indice correspond à un rang assigné à chaque donnée physiologique, avec 1≤ ≤ désignant le nombre de données physiologiques mesurées. Dans cet exemple, chaque caractéristique est une donnée physiologique mesurée centrée et réduite : où est une moyenne des valeurs pour l’ensemble des individus de référence et est l’écart type des caractéristiques de même rang . Les caractéristiques de chaque individu de référence forment un vecteur de référence , de dimension , assigné à l’individu . Chaque caractéristique correspond à une coordonnée d’origine de l’individu de référence dans l’espace d’origine . Par exemple, chaque valeur mesurée peut être une analyse d’un paramètre résultant d’une analyse de sang ou d’une image. Pour chaque individu de référence , on établit un vecteur de référence comportant les valeurs mesurées, pour l’individu de référence, centrées et réduites en prenant en compte l’ensemble de la population de référence. Etape 110 : réduction de dimensionnalité Au cours de cette étape, on applique un algorithme de réduction de dimensionnalité à tout ou partie des caractéristiques de référence des vecteurs de référence . L’algorithme de réduction de dimensionnalité définit une première fonction de projection linéaire ou non linéaire. Il s’agit par exemple un algorithme de type UMAP. La fonction de projection permet de projeter le vecteur dans un premier espace latent de dimension inférieure à la dimension de l’espace d’origine . Dans le premier espace latent , on obtient un vecteur projeté , dont la dimension est inférieure à la dimension du vecteur . Le premier espace latent est usuellement appelé « variété » par l’homme du métier. La dimension du vecteur projeté est usuellement comprise entre 1 et 10. Chaque terme du vecteur projeté est une coordonnée de l’individu de référence dans l’espace latent. L’indice correspond à un rang assigné à chaque terme . est un entier compris entre 1 et , étant la dimension du premier espace latent .La dimension est usuellement comprise entre 1 et 10. Etape 120 : formation du vecteur latent Les termes du vecteur projeté peuvent former un vecteur latent de dimension . Selon une possibilité, pour chaque rang , les termes du vecteur projeté peuvent être centrés et réduits, de façon à obtenir des coordonnées centrées réduites dans l’espace latent : où est une moyenne des termes pour l’ensemble des individus de référence pour un même rang , et est l’écart type des termes de même rang pour l’ensemble des individus de référence. Pour chaque individu de référence, l’ensemble des coordonnées centrées réduites forme un vecteur latent de dimension . Ainsi, le vecteur latent comporte soit les termes du vecteur projeté auquel cas , soit les termes centrés réduits tels que décrits en lien avec (2). Une fonction de rétroprojection (ou de régression) permet d’estimer un vecteur d’origine tel que . a la même dimension que . Chaque terme du vecteur est une caractéristique estimée dans l’espace d’origine , à partir du vecteur latent . La fonction de rétroprojection peut être établie à partir d’un estimateur à noyau de Nadaraya-Watson. Un tel estimateur est couramment utilisé pour établir des modèles de régression non paramétriques. Il est construit à partir d’une fonction noyau , par exemple gaussienne, et d’une fenêtre de taille . Lorsque le vecteur projeté n’est pas centrée et réduit, et . Selon une possibilité, décrite par la suite, une fonction de régression est déterminée pour chaque rang . Ainsi, à partir du vecteur latent , on estime une caractéristique de rang dans l’espace d’origine telle que : est une fonction de régression déterminée pour la caractéristique de rang . Selon cette variante, deux fonctions de régression, appliquées à un même vecteur latent, et permettant l’estimation de deux coordonnées d’origine différentes, sont différentes. Etape 130 :Rétroprojection et estimation du vecteur de caractéristiques dans l’espace d’origine . L’application de la fonction de rétroprojection au vecteur latent permet d’obtenir une estimation d’un vecteur , défini dans l’espace d’origine , comme décrit dans l’étape 110. est tel que : peut être considéré comme un jumeau numérique de est un vecteur d’écart, de même dimension que et . correspond à un résidu de la régression au modèle. Plus l’individu de référence est représentatif de la population de référence, plus la norme de est faible. Le vecteur d’écart comporte des résidus respectivement associés à chaque caractéristique de rang : La distribution des valeurs de varie en fonction de l’individu de référence et du rang de la caractéristique . Plus la dimension augmente, plus la moyenne des résidus de chaque individu est faible. Il est considéré qu’au-delà d’une dimension de 3 ou 4, le gain en termes de résidu moyen diminue ou n’évolue plus significativement. Chaque résidu peut être utilisé pour déterminer un z-score pour l’individu i, relativement à la caractéristique j. Le terme « Z-score » est un terme usuel pour l’homme du métier. La détermination du premier espace latent et de la première fonction de projection sont effectués de façon à minimiser les résidus pour la population de référence. Le premier espace latent et la première fonction de projection sont établis en mettant en œuvre une technique de réduction de la dimensionalité. Il s’agit de conserver ou de maximiser la variabilité entre les individus, ou de permettre une séparation des individus par classe, tout en diminuant la dimension Les étapes 100 à 130 correspondent à un premier apprentissage, au cours duquel le premier espace latent est défini, de même que la première fonction de projection et la fonction de rétroprojection Les étapes 140 à 180 décrivent un deuxième apprentissage, dans lequel on utilise le premier apprentissage pour définir un deuxième espace latent , différent du premier espace latent , dans lequel au moins un groupe d’état est défini. Le ou chaque groupe d’état est associé à un état, choisi parmi un état sain ou un état pathologique, la pathologie étant connue. Chaque groupe d’état est un ensemble de coordonnées, dans le deuxième espace latent, qui correspondent à un même état s. D’une façon plus générale, l’état de l’individu peut correspondre à : un type de pathologie, une caractéristique d’une pathologie (par exemple maladie d’Alzheimer avec hippocampe atrophié ou non atrophié), ou un état d’évolution d’une pathologie ou une sévérité d’une pathologie ou un état inflammatoire. L’état pathologique peut également représenter une prédiction d’évolution d’une pathologie, ou à une typologie d’une pathologie, par exemple une sensibilité d’une pathologie à un traitement. Etape 140 : formation d’un vecteur de caractéristiques La mise en œuvre de l’étape 140 suppose la prise en compte une population d’apprentissage, comportant des individus considérés comme présentant un état connu. L’état est soit un état pathologique connu, soit un état sain. De préférence, la population d’apprentissage est formée d’individus se trouvant dans un état choisi parmi au moins deux états pathologiques différents : état sain et état pathologique, ou au moins deux états pathologiques différents, c’est-à-dire : deux pathologies différentes, ou deux typologies différentes d’une même pathologie (scores cliniques différents pour une même pathologie, niveaux de sévérité ou d’avancements différents d’une même pathologie, sensibilité à un traitement différent d’une même pathologie). Pour chaque individu de la population d’apprentissage, on dispose d’un vecteur de caractéristiques tel que défini dans l’étape 100. Chaque caractéristique est centrée réduite selon (1) si cette option a été retenue lors de l’étape 100, pour définir le premier espace latent. Etape 150 : Projection dans le premier espace latent de chaque vecteur Dans cette étape, les vecteurs de caractéristiques respectifs de chaque individu ayant un état sont projetés dans le premier espace latent , de façon à former un vecteur latent , comme décrit en lien avec l’étape 120. Pour chaque individu , on met en œuvre la première fonction de projection , de façon à obtenir un vecteur projeté . Le vecteur est obtenu à partir de comme précédemment décrit. Etape 160 : rétroprojection Au cours de cette étape, on met en œuvre la fonction de régression de façon à estimer, à partir de chaque vecteur latent , le vecteur d’origine tel que . La fonction de régression est celle déterminée lors de l’étape 120. Etape 170 Au cours de cette étape, on établit, pour chaque caractéristique de chaque individu , présentant l’état , un Z-score pour chaque caractéristique . tel que : (6) D’une façon générale, le z-score comporte une comparaison entre et . Dans l’exemple de la formule (6), la comparaison est une soustraction normalisée par l’écart-type qui correspond à l’écart type des valeurs des résidus déterminés pour la caractéristique i pour chaque individu de référence. Etape 180 : formation d’un vecteur de scores. Au cours de cette étape, à partir des z-scores calculés au cours de l’étape 170, on établit un vecteur de scores pour chaque individu considéré comme étant dans l’état . La dimension du vecteur de scores correspond au nombre de z-scores que l’on considère pertinent pour l’étape suivante. Le vecteur de scores peut comporter des termes représentatifs de caractéristiques contextuelles, par exemple le poids ou la taille ou l’âge ou le sexe de l’utilisateur. Ainsi, la dimension du vecteur de scores est , pouvant être égal ou différent de . Etape 190 : formation d’un deuxième espace latent et détermination d’une deuxième fonction de projection Au cours de cette étape, on détermine un deuxième espace latent , ainsi qu’une deuxième fonction de projection permettant une projection d’un vecteur de scores, défini dans l’espace d’origine R, dans le deuxième espace latent. La dimension du deuxième espace latent peut être égale ou différente de la dimension du premier espace latent . La deuxième fonction de projection permet de former un vecteur de scores projeté . (7). Le deuxième espace latent est tel que les vecteurs de score projetés des individus présentant un même état sont regroupés, dans le deuxième espace latent, de façon à former un groupe d’état . De même que pour le premier espace latent, le deuxième espace latent est dimensionné pour capturer la variabilité de la population d’apprentissage dans un espace de dimension limité, de préférence inférieur à 5, voire inférieure ou égal à 3. Le deuxième espace latent est alors défini de façon à permettre, dans un espace de dimension restreint, une meilleure séparation possible entre les individus d’états différents. Les étapes 150 à 190 sont effectuées en utilisant des données physiologiques mesurées avec des individus présentant au moins deux états différents et connus : état sain / état pathologique (présence d’une pathologie), deux états pathologiques différents, comme précédemment décrits, deux types différents d’une même pathologie, des scores cliniques différents pour une même pathologie. Les étapes 140 à 190 peuvent être effectuées en utilisant des données physiologiques mesurées avec des individus d’apprentissage présentant différentes pathologies. Dans ce cas, le deuxième espace latent est défini de façon à séparer le mieux possible chaque pathologie. Le deuxième espace latent est alors défini de façon à optimiser une séparation entre les individus sains et les individus présentant chaque pathologie. D’une façon plus générale, lors des étapes 140 à 190, la population d’apprentissage est formée d’individus dont l’état , pathologique et/ou sain, est connu. Le deuxième espace latent est déterminé de façon à séparer le mieux possible les individus en fonction de leur état. Dans le deuxième espace latent, les coordonnées correspondant à chaque état sont respectivement regroupées en formant des groupes d’état . Les étapes 200 à 250 correspondent à une mise en œuvre de l’invention sur un individu de test. A l’individu de test est assigné un vecteur de données physiologiques On comprend que pour chaque rang, les données physiologiques de l’individu de test sont de la même nature que les données physiologiques établies pour chaque individu de référence ou chaque individu de la population d’apprentissage. Etape 200 : A partir des données physiologiques mesurées , on établit des caractéristiques formant un vecteur de caractéristiques défini dans l’espace d’origine . Dans cet exemple, chaque caractéristique est une donnée physiologique mesurée centrée et réduite : et ont été définis dans l’étape 100. Etape 210 : projection du vecteur de caractéristiques dans le premier espace latent Au cours de cette étape, le vecteur est projeté dans le premier espace latent défini dans la première étape d’apprentissage (étapes 100 à 130), de façon à obtenir un vecteur projeté . La projection est réalisée en utilisant la première fonction de projection préalablement établie suite au premier apprentissage. Le vecteur comporte des coordonnées , avec . est la dimension du premier espace latent . Sur la FIG. 3 , on a schématisé les principaux vecteurs mis en œuvre dans les étapes 200 à 260. Etape 220 : obtention de coordonnées latentes De façon optionnelle, le vecteur projeté peut être centré et réduit, de façon à obtenir des coordonnées centrées réduites dans le premier espace latent : où est une moyenne des termes pour l’ensemble de individus de référence pour un même rang , et est l’écart type des termes de même rang pour l’ensemble des individus de référence. est déterminé lors de la première phase d’apprentissage précédemment décrite. Cf. expression (2) de l’étape 120. Lorsque le vecteur projeté n’est pas centré et réduit, chaque coordonnée latente est telle que . Ainsi, Les coordonnées forment un vecteur de dimension dans le premier espace latent . Etape 230 : rétroprojection Au cours de l’étape 230, la fonction de régression correspondant à l’espace latent est appliquée au vecteur pour estimer un vecteur tel que . Chaque terme du vecteur est une caractéristique estimée ,dans l’espace d’origine , à partir du vecteur des coordonnées dans le premier espace latent . Etape 240 : calcul d’un score Au cours de cette étape, on détermine le z-score de l’individu de test, et cela pour chaque caractéristique de rang : a été précédemment défini. Selon une possibilité, le z-score est déterminé selon l’expression : (14) est déterminé selon une procédure dite de « leave one out », selon laquelle les étapes itératives 110 et 140 sont effectuées en retirant successivement un individu de référence de rang Cela permet de former premiers espaces latents Chaque premier espace latent est défini à partir de la population de référence, sans prendre en compte l’individu de référence de rang . Par la suite, les étapes 200 à 230 sont mises en œuvre en utilisant l’individu de rang en tant qu’individu de test. Ainsi, on obtient, pour chaque individu de rang , un résidu tel que (5’). correspond alors à l’écart type des résidus correspondant respectivement aux différents individus de rang considérés. Les individus de référence rang j’ peuvent être choisis parmi les individus de référence les plus proches de l’individu de test, par exemple les 30 plus proches. Les différents z-scores, respectivement établis pour chaque caractéristique i, permettent une formation d’un vecteur de scores , dont chaque terme est soit un z-score , soit une caractéristique contextuelle, par exemple choisie l’âge et/ou le sexe de l’individu et/ou le poids ou la taille ou d’autres critères morphologiques, par exemple indice de masse corporelle. Etape 250 : projection du vecteur de scores . Au cours de cette étape, le vecteur de scores est projeté dans le deuxième espace latent de façon à obtenir un vecteur de score projeté . La projection est réalisée en utilisant la deuxième fonction de projection préalablement établie lors de de l’étape 190. Etape 260 Comme précédemment décrit, le deuxième espace latent comporte des groupes d’état regroupant des coordonnées correspondant respectivement à différents états de l’utilisateur : état sain et/ou un ou plusieurs états pathologiques. Lorsque les coordonnées du vecteur de score projeté font partie d’un groupe d’état , on obtient une indication selon lequel l’individu de test est de susceptible d’être affecté par l’état associé à ce groupe. Le procédé comporte une détermination d’une position du vecteur par rapport à chaque groupe d’état . L’ d’un diagnostic à l’individu, en fonction de la position, revient au praticien. Ainsi, l’invention peut se limiter à une fourniture d’informations permettant au praticien d’effectuer un diagnostic. La dimension du ou de chaque groupe d’état . correspond à la dimension du deuxième espace latent .Dans les exemples décrits par la suite, le deuxième espace latent a une dimension égale à 2. Chaque groupe d’état est alors formé par une surface ou une union de plusieurs surfaces. Lorsque la dimension du deuxième espace latent est égale à 3, chaque groupe d’état est un volume ou une union de volumes. Le deuxième espace latent peut comporter plusieurs groupes d’état , chaque groupe d’état étant associé à un état différent (par exemple une pathologie différente) de celui associée à un autre groupe d’état. Le deuxième espace latent peut comporter un groupe d’état considéré comme représentatif d’un état sain de l’individu test. Lorsque les coordonnées du vecteur sont incluses dans ce dernier, l’individu de test est considéré comme sain. Essais expérimentaux . Au cours d’une première série d’essais, les données physiologiques déterminées étaient des volumes de structures cérébrales observées sur des images anatomiques obtenues par IRM, avec pondération T1. On a pris en compte, pour l’apprentissage : 425 individus d’apprentissage présentant la maladie d’Alzheimer (AD = Alzheimer Disease), dont les caractéristiques ont été extraites des cohortes internationales AIBL (Australian Imaging Biomarker and Lifesyle), MIRIAD (Minimal Interval Resonance Imaging in Alzheimer’s Disease) et ADNI (Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative) ; 296 individus d’apprentissage ayant une démence fronto-temporale (FTD), dont les caractéristiques ont été extraites dans les cohortes internationales NFID (Northern Finland Intellectual Disease) et 4RTNI (R Repeat Tauopathy Neuroimaging Initiative) 537 individus d’apprentissage ayant la maladie de Parkinson (PD : Parkinson Disease), dont les caractéristiques ont été extraites de la cohorte internationale PPMI (Parkinson’s Progression Markers Initiative). L’intérêt de ces cohortes est qu’elles ont établies à partir de plusieurs dispositifs IRM, avec des paramétrages de séquences T1 différentes. On a également pris en compte 398 individus d’apprentissage sains (C : contrôle). Ces derniers ont été utilisés en tant qu’individus de référence, pour former le premier espace latent lors du premier apprentissage, et en tant qu’individus d’apprentissage, pour former le deuxième espace latent lors du deuxième apprentissage. On a mis en œuvre les étapes 100 à 200 en prenant en compte : pour les étapes 100 à 130 : les individus sains ; pour les étapes 140 à 200 : les individus sains et les individus pathologiques. Pour chaque individu, on a pris en compte 196 caractéristiques issues de séquences d’imagerie IRM T1. La figure 4A montre le premier espace latent, de dimensions 2, dans lequel on a regroupé les vecteurs latents des individus, non centrés réduits. La figure 4B montre le deuxième espace latent, de dimensions 2, dans lequel on a regroupé les vecteurs de score projetés des individus. Sur chaque figure, on a représenté des groupes d’état , rassemblant les vecteurs (figure 4A) et (figure 4B) d’individus de même état . On observe que sur la figure 4B, les groupes d’états sont mieux séparés que sur la figure 4A. Cela montre que si l’on souhaite séparer les individus en fonction de leur état, le vecteur est plus pertinent que le vecteur . La figure 4C montre un mode de réalisation dans lequel on a pris en compte, dans le vecteur de scores de chaque individu, un âge de chaque individu. Puis le vecteur de score a été projeté dans le deuxième espace latent, de façon à former un vecteur de score projeté . On observe que sur la figure 4C, les groupes d’état sont mieux séparés que sur la FIG. 4 . Ainsi, la prise en compte de données contextuelles peut permettre d’améliorer la séparation de individus en fonction de leur état. Sur la FIG. 4 , chaque ensemble est délimité par un contour annoté en fonction du pourcentage d’individus du même état qu’il délimite : par exemple AD 80 correspond à un contour renfermant 80% des individus présentant une maladie d’Alzheimer. Au cours d’une deuxième série d’essais, on a analysé 196 structures corticales pour des sujets contrôles (groupe C), ainsi que pour des sujets atteints de sclérose en plaque (SEP), avec différents niveaux d’efficacité pour un traitement donné en première intention : Le groupe SEP 1 correspond à des individus pour lesquels le traitement de première intention fonctionne moyennement. Le groupe SEP 2 correspond à des individus pour lesquels le traitement de première intention en fonctionne pas. Dans cet exemple, il y a 40 individus dans chaque groupe SEP1 et SEP2 et 100 individus dans le groupe contrôle C. La FIG. 5 montre une projection, dans le deuxième espace latent, obtenue avec l’ensemble des individus pris en compte : les populations contrôle C, SEP 1 et SEP 2 peuvent être séparées. Ainsi, la mise en œuvre de l’invention permet d’estimer, pour un individu présentant une pathologie, en l’occurrence la sclérose en plaque, le type de pathologie, en fonction d’une sensibilité à un traitement. L’invention permet de former, dans le deuxième espace latent, un « atlas » d’états, dans lequel les vecteurs de score projetés sont regroupés en fonction d’un état d’un utilisateur. La position du vecteur de score projeté forme une assistance à un praticien pour évaluer l’état de l’utilisateur et former un diagnostic. Un avantage notable du procédé est qu’il permet une prise en compte de données physiologiques mesurées, en limitant un biais lié à l’instrument de mesure. Le premier espace réduit permet de capturer les effets liés à la variabilité inter-individuelle ainsi qu’à la variabilité liée à l’instrument de mesure, en particulier lorsque la population de référence est suffisamment large : les caractéristiques de chaque individu sont mesurées avec des dispositifs différents, ce qui permet de prendre en compte la variabilité instrument, qui correspond à la variabilité affectant le paramètres de mesure de chaque instrument. La projection dans le deuxième espace latent, à partir de Zscores, permet de limiter l’influence de la variabilité instrument. Cela permet d’obtenir une séparation plus nette en fonction de l’état de chaque individu : on visualise ainsi plus spécifiquement la pathologie et on peut mieux séparer les différents états pathologiques. L’invention pourra être mise en œuvre en utilisant des données physiologiques résultant de différents type d’analyse, à des fins d’aide au diagnostic. Procédé de traitement de données physiologiques d’un individu, chaque donnée physiologique résultant de mesures effectuées sur l’individu, le procédé comportant les étapes suivantes : a) en fonction des données physiologiques de l’individu ( ), assignation de coordonnées, dites coordonnées d’origine ( ), dans un espace d’origine ( ), à l’individu, à chaque coordonnée d’origine étant attribué un rang ( ), les coordonnées d’origine formant un vecteur de caractéristiques ( ) ; b) projection du vecteur de caractéristiques dans un premier espace latent pour former un vecteur latent ( ) ; c) application d’une fonction de régression ( ) au vecteur latent résultant de b), de façon à estimer une coordonnée d’origine ( ), dans l’espace d’origine ( ), pour chaque rang ( ); d) pour au moins un rang ( ), comparaison ( ) des coordonnées d’origine l’individu résultant de c) et de a) et détermination d’un score de l’individu ( ) en fonction de la comparaison ; e) formation d’un vecteur de scores ( ) à partir de scores déterminés pour différentes caractéristiques physiologiques ; le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte f) projection du vecteur de scores ( ) dans un deuxième espace latent, de façon à obtenir un vecteur de score projeté ( ), le deuxième espace latent comportant au moins un groupe d’état , correspondant à des coordonnées, dans l’espace latent, associées à un état de l’individu ; g ) détermination d’une position du vecteur de score projeté par rapport à un groupe d’état ou à chaque groupe d’état ; les étapes a) à f) étant mises en œuvre par ordinateur. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’état de l’individu est choisi parmi : au moins un état pathologique ou un état sain ; et/ou au moins deux états pathologiques différents, correspondant respectivement à au moins deux pathologies différentes ; et/ou au même deux états différents d’une même pathologie. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel le premier espace latent est déterminé à partir de données physiologiques établies sur des individus de référence ( ), d’une population de référence ; le deuxième espace latent est déterminé à partir de données physiologiques établies sur des individus ( ) de différents états ( ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape f) comporte une projection du score de l’individu et d’au moins une caractéristique contextuelle de l’individu. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la caractéristique contextuelle comporte un âge de l’individu et/ou un sexe de l’individu et/ou une donnée morphologique de l’individu. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant, préalablement à l’étape a), une obtention des données physiologiques de l’individu à l’aide d’au moins un capteur. Procédé selon la revendication 6, comportant formation d’une image bidimensionnelle ou tridimensionnelle de l’individu ; extraction de données physiologiques à partir de chaque image de l’individu. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’image résulte d’une modalité d’imagerie médicale de type IRM, tomodensitométrie, scintigraphie, spectroscopie infrarouge, spectroscopie Raman. Procédé selon la revendication 6, dans lequel les données physiologiques résultent d’une modalité d’analyse de type : électrocardiogramme, électromyogramme, électroencéphalogramme, magnétoencéphalographie, oxymétrie, analyse de la composition de gaz corporel. Procédé selon la revendication 6, comportant une analyse d’un fluide corporel de l’utilisateur, préalablement prélevé, les données physiologiques de l’individu résultant de l’analyse du fluide corporel. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le vecteur latent est obtenu par une projection du vecteur de caractéristiques dans un premier espace latent suivi d’un traitement pour centrer et réduire les coordonnées du vecteur de caractéristiques projeté. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le vecteur latent est obtenu par une projection du vecteur de caractéristiques dans un premier espace latent suivi d’un traitement pour centrer et réduire les coordonnées du vecteur de caractéristiques projeté. Système (1) de traitement de données physiologiques d’un individu, le système comportant : un capteur (10), ou un ensemble de capteurs, configuré pour mesurer des données physiologique de l’individu ; une unité de traitement (12), configurée pour recevoir les données physiologiques mesurées par le capteur ou l’ensemble de capteurs, et à mettre en œuvre les étapes a) à f) d’un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Support, pouvant être connecté à un ordinateur, comportant des instructions pour mettre en œuvre les étapes a) à f) d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12 à partir de données physiologiques mesurées sur un individu.