FR 3147660 A1 20241011 FR 2303553 A 20230408 Procédé de traitement de caractéristiques physiologiques d’un individu, comportant: a) en fonction des caractéristiques physiologiques de l’individu ( ), assignation de coordonnées, dans un espace d’origine ( ), à l’individu, à chaque coordonnée étant attribué un rang ( ); b) association de chaque coordonnée ( ) de l’individu, dans l’espace d’origine, à un espace latent ( ) appartenant à un ensemble d’espaces latents, chaque espace latent ayant une dimension inférieure à la dimension de l’espace d’origine ; c) projection de chaque coordonnée résultant de a) dans l’espace latent associé à ladite coordonnée, pour obtenir un vecteur latent ( ); d) application d’une fonction de régression ( ) à chaque vecteur latent de façon à estimer une coordonnée d’origine ( ), dans l’espace d’origine ; e) comparaison ( des coordonnées d’origine l’individu résultant de d) et de a) et détermination d’un score 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, afin d’évaluer un état d’un individu par rapport à des états de référence définis à partir d’une population de référence. Plus précisément, le domaine technique concerne les techniques d’apprentissage de variété pour la classification d’individus à partir de données physiologiques établies pour chacun d’entre eux. 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. La publication Attyé et al « Tractlearn : a geodesic learning framework for quantitative brain bundles” 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 ont perfectionné le procédé décrit dans cette publication, afin d’améliorer la sensibilité et la spécificité de l’analyse de données physiologiques mesurées sur un patient. 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; b) association de chaque coordonnée d’origine de l’individu, dans l’espace d’origine, à un espace latent de dimension inférieure à la dimension de l’espace d’origine ; c) projection de chaque coordonnée d’origine résultant de a) dans l’espace latent associé à ladite coordonnée, de façon à obtenir une coordonnée latente de l’individu dans ledit espace latent, et formation d’un vecteur latent dans l’espace latent associé à ladite coordonnée d’origine; d) application d’une fonction de régression au vecteur latent résultant de c), de façon à estimer une coordonnée d’origine, dans l’espace d’origine, pour chaque rang, la fonction de régression étant associée à l’espace latent associé à la coordonnée d’origine ; e) pour au moins un rang, comparaison des coordonnées d’origine l’individu résultant de d) et de a) et détermination d’un score de l’individu en fonction de la comparaison. Le procédé peut être tel que dans b), l’espace latent associé à chaque coordonnée d’origine appartient à un ensemble d’espaces latents, l’association de chaque coordonnée d’origine à un espace latent étant effectuée en fonction du rang de ladite coordonnée ; dans c), les coordonnées latentes dans un même espace latent forment un vecteur latent ; d) comporte une application d’une fonction de régression dans chaque vecteur latent résultant de c) : Le procédé peut être tel que chaque espace latent est déterminé à partir de données physiologiques établies sur des individus de référence, d’une population de référence, selon les étapes suivantes : i) assignation de coordonnées de référence à chaque individu de référence dans l’espace d’origine, chaque coordonnée de référence étant établie à partir d’une donnée physiologique résultant d’une mesure effectuée sur l’individu de référence ; ii) application d’un algorithme de réduction de dimensions aux coordonnées de référence de chaque individu de référence, de façon à définir, pour chaque individu de référence, des coordonnées latentes dans un espace latent, l’étape ii) étant mise en œuvre, lors d’une première itération, pour l’ensemble des rangs et, lors des itérations suivantes, pour les rangs non sélectionnés dans l’étape v) d’une itération précédente, les coordonnées latentes dans un même espace latent formant un vecteur latent; iii) pour chaque rang, application d’une fonction de régression à chaque vecteur latent, de façon à obtenir une estimation de la coordonnée d’origine pour ledit rang, dans l’espace d’origine; iv) comparaison des coordonnées d’origine de chaque individu de référence résultant des étapes (i) et (iii) de façon à obtenir, pour chaque rang, un indicateur de pertinence ; v) prise en compte d’une condition de sélection et sélection de rangs pour lesquels l’indicateur de pertinence satisfait à la condition de sélection ; vi) réitération des étapes ii) à v) pour les rangs non sélectionnés lors de v), la réitération étant effectuée jusqu’à l’atteinte d’un critère d’arrêt des itérations. Selon une possibilité, l’étape c) comporte une application d’une fonction de régression à chaque vecteur latent dans l’espace latent, l’étape c) étant telle que deux fonctions de régression, appliquées à un même vecteur latent, et permettant l’estimation de deux coordonnées d’origine différentes, sont différentes. Lors de la première itération, l’étape ii) peut comporter : ii-a) à partir des coordonnées des individus de référence dans l’espace latent, sélection des individus de référence représentatifs de la population de référence ; ii-b) répétition des étapes i) et ii) en ne prenant pas en compte les individus de référence sélectionnés lors de la sous-étape ii-b). La sous-étape ii-a)) peut comporter : estimation d’une densité de probabilité à partir des vecteurs latents respectivement associés à chaque individu de référence ; pour chaque individu de référence, calcul d’une valeur de la densité de probabilité à partir du vecteur latent associé à l’individu de référence ; sélection des individus de référence pour lesquels la valeur de la densité de probabilité est supérieure à un seuil prédéterminé. 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 de type IRM (Imagerie par Résonnance Magnétique), tomodensitométrie, scintigraphie. Les données physiologiques résultent d’une modalité d’analyse de type : électrocardiogramme, électromyogramme, électroencéphalogramme, magnétoencéphalographie, oxymétrie, analyse de la composition de gaz corporel. Le procédé peut comporter ou être appliqué postérieurement à 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 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 e) d’un procédé selon le premier mode de réalisation. 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 montre un exemple de système convenant à une mise en œuvre de l’invention. La schématise les principales étapes de mise en œuvre d’un procédé selon l’invention. La illustre une association de plusieurs espaces latents à des coordonnées d’origine. La montre un histogramme de la valeur d’un paramètre d’un estimateur (taille de la fenêtre de l’estimateur) pour différentes caractéristiques. La figure 5 représente, pour différentes caractéristiques étudiées (axe des abscisses), l’erreur quadratique moyenne (axe des ordonnées)entre la caractéristique centrée réduite et son estimation calculée par régression. La montre une sélection d’individus à partir de vecteurs latents definis dans un espace latent. EXPOSE DE MODES DE REALISATION PARTICULIERS La 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 identification, à l’aide de données physiologiques mesurées, d’une éventuelle anomalie du patient par rapport à une population de référence. Il revient ensuite à un praticien de déterminer la cause de l’anomalie, et un éventuel état pathologique de l’individu. Ainsi, le procédé objet de l’invention ne comporte pas une détermination d’un éventuel état pathologique de l’individu à partir d’une éventuelle anomalie du patient. 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 dimensionnalité. 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 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. Un aspect important de l’invention est que le vecteur de caractéristiques est projeté non pas sur un seul espace latent, mais sur plusieurs espaces latents définis lors de l’étape d’apprentissage. Ainsi, à chaque caractéristique, formant une coordonnée d’origine, est associé un espace latent, et de préférence un seul espace latent. Au moins deux caractéristiques différentes du vecteur de caractéristiques sont respectivement projetées dans deux espaces latents différents. La phase d’apprentissage comporte les étapes 100 à 160 représentées sur la . 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. L’indice correspond à un rang assigné à chaque donnée physiologique, avec 1≤ ≤ désignant le nombre de données physiologiques mesurées. Pour chaque individu de référence, à partir des données physiologiques mesurées, on établit des caractéristiques formant un vecteur de caractéristiques défini dans un espace d’origine, ou espace réel . Dans cet exemple, chaque caractéristique est une donnée physiologique mesurée centrée et réduite : où est une moyenne des valeurs pour l’ensemble des individus et est l’écart type des caractéristiques de même rang . Dans cet exemple, le nombre de caractéristiques correspond au nombre de données physiologiques mesurées. 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. 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. Les étapes 110 et 150 sont ensuite effectuées de façon itérative. désigne un rang assigné à chaque itération, avec , correspondant au nombre d’itérations. 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 . Lors de la première itération ( = 1), l’algorithme est appliqué à l’ensemble des caractéristiques formant chaque vecteur de référence : Lors des itérations suivantes, on utilise un vecteur de référence qui comporte des caractéristiques du vecteur non sélectionnées lors de l’itération précédente L’algorithme de réduction de dimensionnalité définit une 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 espace latent . Dans l’espace latent , on obtient un vecteur projeté , dont la dimension est inférieure à la dimension du vecteur . L’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 de l’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, 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 utilisée 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 . Selon une variante, 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 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, en considérant l’espace latent de rang k. Le terme « Z-score » est un terme usuel pour l’homme du métier. Etape 140 : Détermination d’un indicateur de pertinence Au cours de l’étape 140, on sélectionne les caractéristiques de rang satisfaisant à un critère de sélection. Pour cela, pour chaque caractéristique , on établit un indicateur de pertinence représentatif d’une distribution statistique des valeurs du résidu , pour ladite caractéristique et pour tout ou partie des individus de référence. L’indicateur de pertinence peut être une valeur moyenne en considérant un même rang et tout ou partie des individus de référence. L’indicateur de pertinence peut comporter l’écart type des résidus . L’indicateur de pertinence peut être représentatif d’une dispersion du résidu en considérant un même rang et tout ou partie des individus de référence. Il peut par exemple s’agir d’une variance ou d’un écart type de en considérant les différents individus de référence. Etape 150 : Sélection des caractéristiques Au cours de cette étape, l’indicateur de pertinence résultant de l’étape 140 est comparé à un seuil. Lorsque l’indicateur est inférieur au seuil, on considère que l’espace latent est bien adapté à la caractéristique . Le seuil avec lequel l’indicateur de dispersion est comparé peut être un seuil prédéterminé ou un seuil calculé par une méthode de seuillage connue, par exemple un seuillage dit d’Otsu. Lorsque, pour une caractéristique de rang , le critère de sélection est rempli, c’est-à-dire lorsque l’indicateur statistique tel que ou est inférieur au seuil, la caractéristique est considérée comme bien représentée dans l’espace latent . Dans ce cas, la caractéristique de rang est associée à l’espace latent . Dans le cas contraire, la caractéristique de rang n’est pas associée à l’espace latent . Une nouvelle itération des étapes 110 à 150 est mise en œuvre, de rang +1. Au cours de la nouvelle itération , on utilise un vecteur de référence qui comporte des caractéristiques du vecteur non sélectionnées lors de chaque itération précédente. Etape 160 Lorsque, suite aux itérations des étapes 110 et 150, à chaque caractéristique de rang a été associé un espace latent , la phase d’apprentissage est achevée. On dispose alors, pour chaque caractéristique d’origine : un, et de préférence un seul, espace latent associé ; une fonction de projection ; une fonction de rétroprojection , commune à chaque caractéristique d’origine associée au même espace latent , ou une fonction de rétroprojection définie individuellement pour chaque caractéristique d’origine associée au même espace latent . Dans ce dernier cas, pour au moins deux caractéristiques d’origines différentes, la fonction de rétroprojection peut être différente. Le nombre d’itérations des étapes 110 à 150 correspond au nombre d’espaces latents constitués. Variante La population de référence est supposée être constituée d’individus de référence, dans un état de référence. Dans cet exemple, l’état de référence est un état non pathologique. Cependant, certains individus de référence peuvent être des « faux négatifs », c’est-à-dire des individus de référence considérés à tort comme étant dans l’état de référence. Dans cet exemple, il s’agit d’individus non sains, ou des individus sains dont les mesures physiologiques ont été affectées par un biais, par exemple une erreur de mesure. Afin d’éviter une telle situation, le procédé peut comporter, au cours de la première itération des étapes 110 à 150 ( = 1), une étape 125 de filtrage de la population de référence. Au cours de cette étape, on dispose des vecteurs de coordonnées centrées réduites pour chaque individu de référence . On suppose que : la population de référence est susceptible de comporter un faible nombre d’individus considérés, à tort, comme faisant partie de la population de référence. L’effectif de tels individus est considéré comme étant de préférence inférieur à 10% ou à 5 % de l’effectif total . les vecteurs des coordonnées centrées réduites des individus de référence, vrais négatifs, sont plus proches les uns des autres que de vecteurs d’individus faux positifs. Les vecteurs sont supposés être distribués selon une même loi de probabilité. La densité de probabilité suivi par les vecteurs peut être estimée par une méthode de type KDE (Kernel Density Estimation – estimation par noyau). Cela permet de déterminer la densité de probabilité, de dimension , du vecteur , ce dernier étant considéré comme une variable aléatoire. La densité de probabilité est déterminée à partir de l’échantillon constitué par les vecteurs des individus de référence. Le noyau paramétrant la méthode KDE est prédéterminé. Il peut par exemple être considéré comme gaussien. On sélectionne ensuite, parmi l’ensemble des vecteurs , les % les plus représentatifs de la distribution de probabilité ainsi déterminée. peut par exemple être égal à 50 % ou à 80 % ou davantage. Les vecteurs ainsi sélectionnés sont considérés comme de vrais négatifs, c’est-à-dire correspondant à des individus de référence sains et non affectés par des erreurs de mesure. Les vecteurs non sélectionnés sont rejetés. On retourne ensuite à l’étape 100,en n’utilisant que les individus de référence sélectionnés. La sélection est effectuée dans l’espace latent . On tire profit de la faible dimension de cet espace latent, comparativement à la dimension de l’espace d’origine . Cela facilite la détermination de la loi de probabilité suivie par les différentes coordonnées, et le filtrage de la population de référence. Bien que décrite sur la base des vecteurs latents, comportant les coordonnées ou les coordonnées centrées réduites , l’étape de filtrage 125 peut être mise en œuvre en utilisant le vecteur projeté à la place du vecteur latent , le vecteur projeté comportant des valeurs non centrées réduites,. Cette variante peut être mise en œuvre indépendamment de la prise en compte de différents espaces latents. Elle peut être mise en œuvre à partir d’une estimation des caractéristiques à partir d’un seul espace latent, commun à l’ensemble des caractéristiques. Les étapes 200 à 240 décrivent une mise en œuvre d’un procédé de traitement de caractéristiques d’un individu de test, différent des individus de référence. A l’individu de test est assigné un vecteur de données physiologiques , de la même dimension que les vecteurs des données physiologiques des individus de référence. 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. Etape 200 : Pour chaque individu de test, à 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. Lorsque l’étape 125 de filtrage des individus de référence a été mise en œuvre, les grandeurs et sont calculées à partir des individus de référence sélectionnés. Etape 210 : projection dans les espaces latents Au cours de cette étape, à partir du vecteur , on forme différents vecteurs , correspondant au nombre d’espaces latents . Chaque vecteur est projeté dans un espace latent de façon à obtenir autant de vecteurs projetés . Sur la figure 3, on a représenté un exemple selon lequel le vecteur comporte 12 caractéristiques … . Les caractéristiques , , , , forment un vecteur qui est destiné à être projeté dans un espace latent Les caractéristiques , , , forment un vecteur qui est destiné à être projeté dans un espace latent Les caractéristiques , , forment un vecteur qui est destiné à être projeté dans un espace latent Etape 220 : obtention de coordonnées latentes Les vecteurs projetés 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. Lorsque l’étape 125 a été mise en œuvre on ne prend en compte que les individus de référence sélectionnés au cours de cette étape. Les coordonnées forment un vecteur de dimension dans chaque espace latent . Selon une autre possibilité, les vecteurs projetés ne sont pas centrés réduits. Chaque vecteur latent correspond à un vecteur projeté. Etape 230 : rétroprojection Au cours de l’étape 230, le fonction de régression correspondant à l’espace latent est appliquée au vecteur pour estimer un vecteur tel que ou Chaque terme du vecteur est une caractéristique estimée ,dans l’espace d’origine , à partir du vecteur des coordonnées centrées réduites dans l’espace latent . Selon une possibilité, chaque caractéristique et telle que . L’étape 230 est effectuée de chaque espace latent vers l’espace d’origine R. Etape 240 : calcul d’un score Au cours de cette étape, on détermine un score , usuellement désigné « z-score », pour chaque caractéristique de rang , tel que : D’une façon générale, le z-score comporte une comparaison entre et . Dans l’exemple de la formule (8), la comparaison est une soustraction normalisée par l’écart-type défini dans l’étape 140. Le z-score permet de détecter une présence d’une anomalie affectant la caractéristique de rang . Lorsque la valeur absolue du z-score est supérieur à une valeur seuil prédéterminée, la caractéristique de rang est considérée comme anormale. Lorsque le z-score est défini selon l’expression (8), et que l’on suppose qu’il est distribué selon une loi gaussienne, la valeur seuil peut être 1.96. Ainsi, lorsque , la caractéristique de rang est considérée comme anormale. Ainsi, lorsque , la caractéristique de rang est considérée comme normale. Selon une possibilité, le z-score est déterminé selon l’expression : (9) est déterminé selon une procédure dite de « leave one out », selon laquelle les étapes itératives 110 et 150 sont effectuées en retirant successivement un individu de référence de rang . Cela permet de former J ensembles de K espaces latents Chaque 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 (10). correspond alors à l’écart type des résidus correspondant respectivement aux différents individus de rang considérés. Selon une variante, le procédé comporte une prise en compte d’une caractéristique dite contextuelle de l’individu. Les individus de référence sont ceux qui, parmi la population de référence, présentent ladite caractéristique contextuelle. Par caractéristique contextuelle, on entend l’âge et/ou le sexe de l’individu et/ou le poids. Les étapes 100 à 150 sont effectuées en sélectionnant les individus de référence présentant la même caractéristique contextuelle que l’individu de test. 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 également déterminé des valeurs représentatives de l’asymétrie des structures cérébrales entre l’hémisphère droit et l’hémisphère gauche. Le vecteur de caractéristiques de chaque individu comportait 187 composantes, ce qui correspond à la dimension de l’espace d’origine . L’asymétrie des structures cérébrales est quantifiée par un coefficient s’asymétrie, usuellement désigné « symetrical index » par l’homme du métier. Il s’agit d’une valeur comprise entre -1 et 1, calculée selon l’expression où : = coefficient d’asymétrie d’une structure cérébrale de rang i ; : volume gauche de la structure cérébrale de rang i ; = volume droit de la structure cérébrale de rang i On a calculé le coefficient d’asymétrie pour les structures cérébrales identifiées. La mise en œuvre des étapes 110 à 150 a conduit à obtenir 4 espaces latents différents et Les espaces latents et correspondaient respectivement à des caractéristiques : de volumes de structures de la substance blanche, des noyaux gris centraux et des ventricules ; de volumes de structures de la substance grise ; des volumes d’autres structures de la substance grise ; de données d’asymétrie des différentes structures cérébrales Les étapes110 à 150 ont permis d’obtenir 4 espaces latents différents. On observe que les régions anatomiques sont réparties dans les espaces latents selon le tableau 1. k=1 k=2 k=3 k=4 Noyau Accumbens droit Amygdale droite Symétrie de l’hippocampe Symétrie des noyaux accumbens Noyau Accumbens gauche Amygdale gauche Ventricule latéral inférieur symétrique Symétrie des noyaux caudés Tronc cérébral Insula antérieure droite Symétrie du ventricule latéral Symétrie de la substance blanche du cervelet Noyau Caudé droit Insula antérieure gauche Symétrie du gyrus cingulaire antérieur Symétrie de la substance blanche cérébrale Noyau Caudé gauche Gyrus orbitaire antérieur droit Symétrie du gyrus orbitaire antérieur Symétrie du pallidum Substance blanche du cervelet droit Gyrus orbitaire antérieur gauche Symétrie du cuneus Symétrie du putamen Substance blanche du cervelet gauche Gyrus angulaire droit Symétrie de l’opercule frontal Symétrie du thalamus Substance blanche cérébrale droite Gyrus angulaire gauche Symétrie du gyrus fusiforme Symétrie du diencéphale ventral Substance blanche cérébrale gauche Cortex calcarin droit Symétrie du gyrus rectus Symétrie du télencéphale gauche Hippocampe droit Cortex calcarin gauche Gyrus temporal inférieur droit Symétrie de l’insula Hippocampe gauche Cuneus droit Gyrus temporal inférieur gauche Symétrie du gyrus angulaire Ventricule latéral inférieur droit Cuneus gauche Symétrie du gyrus temporal inférieur Symétrie du cortex calcarin Ventricule latéral inférieur gauche Cortex entorhinale droite Symétrie du cortex frontal médial Symétrie de l’opercule central Ventricule latéral droit Cortex entorhinale gauche Symétrie du gyrus frontal moyen Symétrie du cortex entorhinale Ventricule latéral gauche Opercule frontal droit Symétrie du gyrus occipital moyen Symétrie du pôle frontal Pallidum droit Opercule frontal gauche Segment médian du gyrus précentral droit Symétrie du gyrus lingual Pallidum gauche Pôle frontal droit Segment médian du gyrus précentral gauche Symétrie du gyrus orbitaire latéral Putamen droit Pôle frontal gauche Symétrie du segment médian du gyrus précentral Symétrie du gyrus orbitaire médial Putamen gauche Gyrus fusiforme droit Segment médian du gyrus frontal supérieur droit Symétrie du segment médian du gyrus postcentral Thalamus droit Gyrus fusiforme gauche Gyrus temporal moyen symétrique Symétrie du pôle occipital Thalamus gauche Gyrus occipital inférieur droit Gyrus occipital fusiforme droit Symétrie du gyrus frontal inférieur orbitaire Diencéphale ventral droit Gyrus occipital inférieur gauche Gyrus occipital fusiforme gauche Symétrie du precuneus Diencéphale ventral gauche Symétrie du gyrus occipital inférieur Symétrie du gyrus occipital fusiforme Symétrie du gyrus parahippocampique Prosencéphale droit Gyrus lingual droit Symétrie du gyrus frontal inférieur operculaire. Symétrie de l’insula postérieure Prosencéphale gauche Gyrus lingual gauche Gyrus cingulaire postérieur droit Symétrie du gyrus postcentral Gyrus cingulaire antérieur droit Gyrus orbitaire latéral droit Gyrus cingulaire postérieur gauche Symétrie du gyrus orbitaire postérieur Gyrus cingulaire antérieur gauche Gyrus orbitaire latéral gauche Symétrie du gyrus cingulaire postérieur Symétrie du planum polaire Opercule central droit Gyrus cingulaire moyen droit Gyrus parahippocampique droit Symétrie du gyrus précentral Opercule central gauche Gyrus cingulaire moyen gauche Gyrus parahippocampique gauche Symétrie de la zone sous-callosale Gyrus rectus droit Symétrie du gyrus cingulaire moyen Symétrie du gyrus frontal supérieur. Cortex moteur supplémentaire droit Gyrus rectus gauche Gyrus occipital moyen droit Cortex moteur supplémentaire gauche Cortex frontal médian droit Gyrus occipital moyen gauche Symétrie du gyrus supramarginal Cortex frontal médian gauche Gyrus orbitaire médial droit Symétrie du gyrus occipital supérieur Gyrus frontal moyen droit Gyrus orbitaire médial gauche Symétrie du lobule pariétal supérieur Gyrus frontal moyen gauche Segment médian du gyrus postcentral droit Symétrie du gyrus temporal supérieur Gyrus frontal supérieur droit médian Segment médian du gyrus postcentral gauche Symétrie du pôle temporal Gyrus frontal supérieur gauche médian Gyrus temporal moyen droit Symétrie du gyrus frontal inférieur triangulaire Précuneus gauche Gyrus temporal moyen gauche Précuneus droit Pôle occipital droit Zone sous-callosale droite Pôle occipital gauche Zone sous-callosale gauche Gyrus frontal inférieur operculaire droit Gyrus frontal supérieur droit Gyrus frontal inférieur operculaire gauche Gyrus frontal supérieur gauche Gyrus frontal inférieur orbitaire droit Gyrus temporal supérieur droit Gyrus orbitaire inférieur frontal droit Gyrus temporal supérieur gauche Gyrus orbitaire inférieur frontal gauche Pôle temporal droit Insula postérieure droite Pôle temporal gauche Insula postérieure gauche Gyrus frontal inférieur triangulaire droit Opercule pariétal droit Gyrus frontal inférieur triangulaire gauche Opercule pariétal gauche Symétrie de l’opercule pariétal Gyrus postcentral droit Gyrus postcentral gauche Gyrus orbitaire postérieur droit Gyrus orbitaire postérieur gauche Planum polaire droit Planum polaire gauche Gyrus précentral droit Gyrus précentral gauche Planum temporale droit Planum temporale gauche Symétrie du planum temporale Symétrie du cortex moteur supplémentaire Gyrus supramarginal droit Gyrus supramarginal gauche Gyrus occipital supérieur droit Gyrus occipital supérieur gauche Lobule pariétal supérieur droit Lobule pariétal supérieur gauche Gyrus temporal transverse droit Gyrus temporal transverse gauche Symétrie du Gyrus temporal transverse On observe que chaque espace latent correspond soit à une région anatomique, soit à un type de caractéristique (volumes pour les espaces coefficient d’asymétrie pour l’espace ). Cela montre la pertinence de l’approche proposée par les inventeurs, visant à définir plusieurs espaces latents, et à associer, à chaque caractéristiques, un des espaces latents défini. Au cours d’une autre série d’essais, les données analysées étaient les épaisseurs corticales, déterminées par IRM pondérée T1. Le vecteur de caractéristiques de chaque individu comportait 98 composantes, ce qui correspond à la dimension de l’espace d’origine . On a pris en compte une population de 3187 individus différents. Chaque composante correspondait à une épaisseur corticale d’une région anatomique du cortex, ce dernier ayant été segmenté en 98 régions. On a disposé d’une cohorte pathologique de 28 sujets épileptiques, qui présentaient une région hypertrophique liée à l’épilepsie, constatée et traitée par chirurgie. Une cohorte de contrôle était constituée de 30 sujets contrôles, considérés comme normaux. Chaque sujet a fait l’objet d’un examen, de façon à extraire un vecteur de caractéristiques, correspondant au volume de chacune des 98 régions anatomiques précitées. Pour chaque sujet de chaque cohorte, on a mis en œuvre : une méthode d’analyse de l’art antérieur, mettant en œuvre l’algorithme « Lifespan », basé sur des abaques définissant une plage normale de volume anatomique en fonction de l’âge. L’algorithme Lifespan a été décrit dans la publication Coupé et al. “ Alzheimer’s disease neuroimaging initiative. Towards a unified analysis of brain maturation and aging across the entire lifespan ; A MRI analysis ”; Hum Brain Mapp 38,5501-5518 (2017). la méthode décrite en lien avec les étapes 200 à 250 (invention). On a observé : pour les sujets de la cohorte pathologique, 60% de régions corticales épileptiques atypiques (atrophiques ou hypertrophiques) en mettant en œuvre l’invention, contre 39% en mettant en œuvre la méthode de l’art antérieur ; pour les sujets de la cohorte contrôle, 7±3 régions corticales atypiques, contre 11±5 en mettant en œuvre la méthode de l’art antérieur. Ces résultats montrent que par rapport à l’art antérieur, la mise en œuvre de la méthode s’accompagne d’une amélioration de la sensibilité (cf. résultats obtenus sur la cohorte pathologique), et d’une amélioration de la spécificité (cf. résultats de la cohorte de contrôle). Par ailleurs, en mettant en œuvre les étapes 200 à 250, on a utilisé, lors de la rétroprojection, une fonction de rétroprojection définie individuellement pour chaque caractéristique. Chaque fonction de rétroprojection était un estimateur de type Nadaraya-Watsonn basé sur une fonction de pondération de type noyau gaussien. La figure 4 représente un histogramme des valeurs de la taille h de la fenêtre de l’estimateur pour chacune des 98 caractéristiques de rang . On observe que la taille est distribuée entre 0.1 et 2.8. En imposant une même fonction de régression pour l’ensemble des caractéristiques, la taille était de 1.67. Le fait de disposer d’un degré de liberté quant à la taille du noyau permet, pour chaque caractéristique, d’utiliser une fonction de régression individualisée, avec ses propres caractéristiques, en l’occurrence la taille de la fenêtre. Au cours d’une autre série d’essais, on a utilisé des données résultants d’hémogrammes résultants d’analyses effectuées en laboratoire. On a considéré 5 caractéristiques : quantité de globules blancs pour 1 mL (var1)– quantité de globules rouges pour 1mL (var2)– taux d’hémoglobine exprimé en g/dL (var3)– pourcentage d’hématocrite (var4) et volume globulaire moyen, exprimé en fL (var5). On disposait d’hémogrammes de 1975 individus. La figure 5 représente, pour chaque caractéristique étudiée (axe des abscisses), l’erreur quadratique moyenne entre la caractéristique centrée réduite résultant de l’étape 200 et son estimation calculée par régression. L’erreur quadratique moyenne correspond à l’axe des ordonnées. L’estimation a été calculée : soit en mettant en œuvre un modèle de régression identique pour chaque caractéristique (barres verticales grises sur la ) soit en mettant en œuvre un modèle de régression déterminé individuellement pour caractéristique (barres verticales noires sur la ) On observe que l’erreur quadratique moyenne est systématiquement plus faible en mettant en œuvre un modèle de régression individualisé. Au cours d’une autre série d’essais, on a pris en compte des ionogrammes sanguins. On disposait de 28 concentrations en ions sur une population de 4188 individus. La figure 6 représente les coordonnées de chaque caractéristique selon deux axes de l’espace latent de rang 1. Ces coordonnées sont obtenues lors de la première itération de l’étape 120. On a ensuite mis en œuvre l’étape 125 précédemment décrite. On a sélectionné, parmi l’ensemble des vecteurs , les % les plus représentatifs de la distribution de probabilité suivie par les variables dans l’espace latent. La illustre ce filtrage : les points noirs correspondent aux variables latentes non filtrées. Les points gris correspondent aux variables latentes filtrées. 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, mis en œuvre par ordinateur, 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 ( ); b) association de chaque coordonnée d’origine ( ) de l’individu, dans l’espace d’origine, à un espace latent ( ) de dimension inférieure à la dimension de l’espace d’origine ; c) projection de chaque coordonnée d’origine résultant de a) dans l’espace latent associé à ladite coordonnée, de façon à obtenir une coordonnée latente de l’individu dans ledit espace latent, et formation d’un vecteur latent ( ) dans l’espace latent associé à ladite coordonnée d’origine; d) application d’une fonction de régression ( ) au vecteur latent résultant de c), de façon à estimer une coordonnée d’origine ( ), dans l’espace d’origine ( ), pour chaque rang ( ), la fonction de régression étant associée à l’espace latent associé à la coordonnée d’origine ; e) pour au moins un rang ( ), comparaison ( des coordonnées d’origine l’individu résultant de d) et de a) et détermination d’un score de l’individu ( ) en fonction de la comparaison ; le procédé étant caractérisé en ce que dans b), l’espace latent associé à chaque coordonnée d’origine appartient à un ensemble d’espaces latents, l’association de chaque coordonnée d’origine à un espace latent étant effectuée en fonction du rang de ladite coordonnée ; dans c), les coordonnées latentes dans un même espace latent forment un vecteur latent ( ); d) comporte une application d’une fonction de régression dans chaque vecteur latent résultant de c) : et en ce que : chaque espace latent est déterminé à partir de données physiologiques établies sur des individus de référence ( ), d’une population de référence, selon les étapes suivantes : i) assignation de coordonnées de référence ( ) à chaque individu de référence dans l’espace d’origine, chaque coordonnée de référence étant établie à partir d’une donnée physiologique ( ) résultant d’une mesure effectuée sur l’individu de référence ; ii) application d’un algorithme de réduction de dimensions aux coordonnées de référence de chaque individu de référence, de façon à définir, pour chaque individu de référence, des coordonnées latentes ( ) dans un espace latent, l’étape ii) étant mise en œuvre, lors d’une première itération, pour l’ensemble des rangs et, lors des itérations suivantes, pour les rangs non sélectionnés dans l’étape v) d’une itération précédente, les coordonnées latentes dans un même espace latent formant un vecteur latent ( ); iii) pour chaque rang ( ), application d’une fonction de régression ( ) à chaque vecteur latent, de façon à obtenir une estimation de la coordonnée d’origine ( ) pour ledit rang, dans l’espace d’origine; iv) comparaison des coordonnées d’origine de chaque individu de référence résultant des étapes (i) et (iii) de façon à obtenir, pour chaque rang, un indicateur de pertinence ( ); v) prise en compte d’une condition de sélection et sélection de rangs pour lesquels l’indicateur de pertinence satisfait à la condition de sélection ; vi) réitération des étapes ii) à v) pour les rangs non sélectionnés lors de v), la réitération étant effectuée jusqu’à l’atteinte d’un critère d’arrêt des itérations. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape c) comporte une application d’une fonction de régression ( ) à chaque vecteur latent dans l’espace latent, l’étape c) étant telle que deux fonctions de régression, appliquées à un même vecteur latent, et permettant l’estimation de deux coordonnées d’origine différentes, sont différentes. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, lors de la première itération, l’étape ii) comporte : ii-a) à partir des coordonnées des individus de référence dans l’espace latent, sélection des individus de référence représentatifs de la population de référence ; ii-b) répétition des étapes i) et ii) en ne prenant pas en compte les individus de référence sélectionnés lors de la sous-étape ii-a). Procédé selon la revendication 3, dans lequel la sous-étape ii-a) comporte : estimation d’une densité de probabilité à partir des vecteurs latents respectivement associés à chaque individu de référence ; pour chaque individu de référence, calcul d’une valeur de la densité de probabilité à partir du vecteur latent associé à l’individu de référence ; sélection des individus de référence pour lesquels la valeur de la densité de probabilité est supérieure à un seuil prédéterminé. 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 5, 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 de type IRM, tomodensitométrie, scintigraphie. Procédé selon la revendication 5, 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 5, 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. Système (1) de détermination d’un état 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 e) d’un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes.