FR 3150629 A1 20250103 FR 2407082 A 20240628 L’invention concerne un procédé mis en œuvre par des moyens informatiques pour prédire la dynamique de la sévérité de la dermatite atopique d’au moins une zone d’un patient à partir d’images de séries temporelles de la peau dudit patient, ledit procédé comprenant une phase d’inférence comprenant les étapes suivantes : (a) la segmentation de chaque image pour délimiter au moins une lésion de dermatite atopique dans ladite image, (b) la prédiction de l’évolution dans le temps d’au moins un élément de sévérité de ladite lésion segmentée, à l’aide d’un modèle espace-état bayésien entraîné pour la prédiction de chaque élément de sévérité. Figure de l’abrégé : Figure 6 Procédé pour prédire la dynamique de la sévérité de la dermatite atopique d’au moins une zone d’un patient La présente invention concerne un procédé mis en œuvre par des moyens informatiques pour prédire la dynamique de sévérité de la dermatite atopique d’au moins une zone d’un patient sur la base d’images de séries temporelles de la peau dudit patient. La dermatite atopique (DA) ou eczéma est une affection cutanée chronique prévalente caractérisée par une peau sèche et des démangeaisons. La maladie présente des périodes de poussées et de rémissions, qui sont souvent imprévisibles, ce qui rend le traitement difficile et constitue un fardeau pour les patients. Les traitements actuels de la DA légère et modérée impliquent l’utilisation de crèmes hydratantes sur la peau sèche et de crèmes ou de pommades anti-inflammatoires (telles que les corticostéroïdes topiques et les inhibiteurs de la calcineurine) sur la peau enflammée. Il est essentiel de personnaliser les approches thérapeutiques en fonction des conditions spécifiques de chaque patient pour obtenir une efficacité optimale, car les réponses au traitement peuvent varier d’un individu à l’autre, voire au sein d’une même personne. Le développement de stratégies de traitement personnalisées repose sur la capacité à prédire l’état futur de la maladie pour chaque patient, car les symptômes de la DA fluctuent de manière dynamique et très variée. L’initiative HOME (Harmonising Outcome Measures for Eczema) a suggéré d’utiliser l’indice de surface et de sévérité de l’eczéma (EASI) comme principal outil de mesure pour évaluer les signes cliniques de l’eczéma dans les essais cliniques. Le SCORing AD (SCORAD) et sa composante objective (oSCORAD) ont également été validés en tant que mesures des résultats, tandis que d’autres systèmes de notation comme le Six Area Six Signs AD (SASSAD) sont couramment utilisés dans la pratique clinique. Ces instruments fournissent un score unique qui reflète la sévérité globale de l’eczéma en combinant les scores de divers éléments de sévérité, notamment les signes d’intensité, les symptômes subjectifs et l’étendue de la zone affectée. Chaque critère de sévérité saisit un aspect distinct de la sévérité de l’eczéma et peut présenter ses propres schémas d’évolution dans le temps. De tels systèmes de notation peuvent être complexes et longs à calculer pour les praticiens. Le présent document propose un procédé mis en œuvre par ordinateur pour prédire de manière fiable la dynamique de la sévérité de la dermatite atopique. L’état de la technique à prendre en compte peut être trouvé dans : Suhendra, Rivansyah, et al. "A novel approach to multi-class atopic dermatitis disease severity scoring using multi-class SVM." 2019 IEEE International Conference on Cybernetics and Computational Intelligence (CyberneticsCom), IEEE, 2019 ; et Helske, Jouni, et Matti Vihola. "bssm : Bayesian Inference of Non-linear and Non-Gaussian State Space Models in R." arXiv preprint arXiv:2101.08492 (2021). Résumé Le présent document propose un procédé mis en œuvre par des moyens informatiques pour prédire la dynamique de sévérité de la dermatite atopique d’au moins une zone d’un patient à partir d’images de séries temporelles de la peau dudit patient, ledit procédé comprenant une phase d’inférence comprenant les étapes suivantes : (a) la segmentation de chaque image pour délimiter au moins une lésion de dermatite atopique dans ladite image, (b) la prédiction de l’évolution dans le temps d’au moins un élément de sévérité de ladite lésion segmentée, à l’aide d’un modèle espace-état bayésien entraîné pour la prédiction de chaque élément de sévérité. La dynamique de la sévérité de la dermatite atopique (DA) fait référence aux schémas et aux changements dans la sévérité des symptômes de la DA au fil du temps. Comme mentionné ci-dessus, la DA est connue pour sa nature fluctuante, avec des périodes d’exacerbation (poussées) et des périodes de rémission. La dynamique de la sévérité englobe les variations de l’intensité des symptômes, de leur durée, de leur fréquence et de l’étendue de l’atteinte cutanée tout au long de l’évolution de la maladie. La dynamique de la sévérité de la DA peut varier considérablement d’un individu à l’autre, voire au sein d’une même personne, car elle est influencée par divers facteurs tels que la prédisposition génétique, les déclencheurs environnementaux, les réponses du système immunitaire et les caractéristiques individuelles du patient. Il est essentiel de comprendre la dynamique de la sévérité pour une prise en charge et un traitement efficace de la DA. Pendant les poussées, la sévérité des symptômes de la DA tend à augmenter, avec des manifestations notables telles que des démangeaisons intenses, des rougeurs, une sécheresse, une desquamation et des lésions cutanées. Ces poussées peuvent être déclenchées par des facteurs tels que les allergènes, les irritants, le stress, les changements climatiques ou les infections. La dynamique de la sévérité peut inclure l’apparition et la progression rapides des symptômes, entraînant une gêne importante et une altération de la qualité de vie du patient. À l’inverse, pendant les périodes de rémission, les symptômes de la DA s’atténuent ou deviennent moins graves, ce qui se traduit par une amélioration de l’état de la peau et une réduction des symptômes. Les phases de rémission peuvent être spontanées ou se produire à l’aide de traitements ou d’adaptations du mode de vie. La dynamique de la sévérité de la DA peut varier en termes de durée et de fréquence des poussées et des rémissions. Certaines personnes connaissent des poussées fréquentes et prolongées avec des périodes de rémission plus courtes, tandis que d’autres peuvent avoir des périodes de rémission plus longues entre les poussées. La sévérité des poussées peut également varier, allant de légère à sévère. Le suivi et la compréhension de la dynamique de la sévérité de la DA sont essentiels pour adapter les stratégies de traitement à chaque patient. Cela permet aux prestataires de soins de santé d’ajuster les médicaments, les modifications du mode de vie et les mesures préventives en fonction des besoins spécifiques de chaque patient, dans le but d’obtenir un contrôle optimal de la maladie, de minimiser les symptômes et d’améliorer la qualité de vie en général. Dans l’apprentissage automatique et la modélisation statistique, la phase d’inférence et la phase d’entraînement sont deux étapes distinctes du cycle de vie du modèle. Au cours de la phase d’entraînement, le modèle peut être entraîné sur un ensemble de données étiquetées afin d’apprendre des modèles, des relations et des paramètres qui lui permettent de faire des prédictions ou d’effectuer une tâche spécifique. Les données d’entraînement consistent en des exemples d’entrée et des étiquettes de sortie connus correspondants ou des valeurs cibles. Le modèle ajuste itérativement ses paramètres internes sur la base des données d’apprentissage afin de minimiser l’écart entre les sorties prédites et les étiquettes réels. Ce processus est souvent appelé optimisation ou apprentissage. La phase d’entraînement vise à trouver le meilleur ensemble de paramètres de modèle qui se généralisent bien aux données inédites et qui permettent de faire des prédictions précises. En d’autres termes, la phase d’entraînement est l’étape au cours de laquelle un modèle d’apprentissage automatique apprend des modèles et des relations à partir de données étiquetées afin de faire des prédictions précises ou d’effectuer une tâche spécifique. Une fois le modèle entrainé, il peut être utilisé au cours de la phase d’inférence, également appelée phase de déploiement ou phase de prédiction. Au cours de cette phase, le modèle entraîné est utilisé pour faire des prédictions ou exécuter la tâche souhaitée sur de nouvelles données inédites. La phase d’inférence consiste à appliquer le modèle entraîné aux données d’entrée et à obtenir des prédictions ou des estimations de sortie basées sur les modèles et les relations qu’il a appris au cours de l’entraînement. L’inférence est généralement la phase opérationnelle au cours de laquelle le modèle est utilisé pour fournir des prédictions en temps réel ou effectuer des tâches en production ou dans des applications pratiques. En d’autres termes, la phase d’inférence est l’étape au cours de laquelle le modèle entraîné est utilisé pour faire des prédictions ou exécuter des tâches sur des données nouvelles, inédites, en temps réel ou dans des applications pratiques. Les images de séries temporelles font référence à une collection d’images capturées sur une période de temps, par exemple entre 4 et 10 jours, où chaque image représente un moment spécifique ou une image dans cette séquence. Ces images sont généralement capturées à intervalles réguliers et sont utilisées pour capturer les changements ou les variations qui se produisent au fil du temps. Cette image peut être une image en 2D. Une image en 2D est une image qui existe en deux dimensions et qui se compose de lignes et de colonnes de pixels, où chaque pixel représente une couleur ou une valeur d’intensité spécifique. Une image en 2D n’a pas de profondeur ni de perception d’un espace tridimensionnel. Cette image peut représenter une partie du corps du patient, telle que la tête, le tronc, les bras, les mains, les jambes, les pieds, les organes génitaux et/ou la peau en gros plan. La segmentation d’une lésion cutanée dans une image fait référence au processus d’identification et de délimitation des frontières de la lésion par rapport à la peau saine environnante dans l’image. Elle peut consister à séparer la région d’intérêt, c’est-à-dire la lésion cutanée, de l’arrière-plan. La segmentation est une étape importante de l’analyse des images médicales, en particulier en dermatologie, car elle permet l’analyse quantitative et la mesure de diverses caractéristiques de la lésion, telles que la taille, la forme et la texture. Elle joue également un rôle crucial dans le diagnostic et la planification du traitement assistés par ordinateur. Le processus de segmentation d’une lésion cutanée peut généralement comporter au moins certaines des étapes suivantes : Prétraitement : L’image d’entrée peut subir des étapes de prétraitement telles que l’élimination du bruit, l’amélioration du contraste et la normalisation afin d’améliorer la qualité et l’uniformité de l’image. Amélioration de l’image : Des techniques telles que l’égalisation d’histogramme, le filtrage et les opérations morphologiques peuvent être appliquées pour améliorer les caractéristiques et mettre en évidence les limites de la lésion. Extraction des caractéristiques : Les caractéristiques de l’image pertinentes pour la segmentation des lésions cutanées peuvent être extraites. Il peut s’agir d’informations sur la couleur, la texture et les descripteurs locaux de l’image. Algorithme de segmentation : Différents algorithmes de segmentation d’image peuvent être utilisés, en fonction des caractéristiques de la lésion cutanée et des exigences spécifiques de l’application. Post-traitement : Après avoir obtenu une segmentation initiale, des étapes de post-traitement peuvent être appliquées pour affiner et améliorer le résultat de la segmentation. Il peut s’agir de techniques telles que les opérations morphologiques (érosion, dilatation), le filtrage par région ou le lissage des contours. L’algorithme de segmentation susmentionné peut comprendre le seuillage, la segmentation basée sur les régions (par exemple la croissance des régions ou la division et la fusion des régions), la segmentation basée sur les bords (par exemple la détection des bords, les contours actifs (serpents) ou les ensembles de niveaux), la segmentation basée sur l’apprentissage automatique (par exemple à l’aide de réseaux neuronaux convolutifs (CNN)). Comme indiqué ci-dessus, dans le contexte de l’évaluation de la sévérité de la dermatite atopique (DA), divers critères de sévérité ou systèmes de notation peuvent être utilisés pour évaluer l’étendue et l’intensité de la maladie. Ces critères de sévérité sont conçus pour fournir un moyen standardisé et objectif de mesurer la sévérité des symptômes de la dermatite atopique et de suivre les changements au fil du temps. Un modèle espace-état bayésien (BSSM) est un cadre statistique qui combine la modélisation espace-état avec l’inférence bayésienne. Il peut être utilisé pour analyser des données de séries temporelles (ici des images de peau au fil du temps) où le processus sous-jacent est supposé avoir des états non observés ou latents. Les BSSM peuvent être particulièrement utiles lorsqu’il s’agit de systèmes dynamiques, tels que les processus biologiques, où les états évoluent dans le temps et ne sont pas directement observables. Dans un BSSM, le système peut être représenté par deux composantes : l’équation d’état et l’équation d’observation. L’équation d’état peut décrire l’évolution des états latents dans le temps. Elle est généralement représentée sous la forme d’un ensemble d’équations qui spécifient la dynamique de transition des états. Les états peuvent être continus ou discrets et représenter divers aspects du système modélisé. L’équation d’observation peut relier les données observées aux états sous-jacents. Elle décrit la relation entre les états latents et les variables observées. Les variables observées peuvent être des mesures bruitées des états latents, et l’équation d’observation modélise le processus de mesure. L’objectif d’un BSSM peut être d’estimer les états inconnus à partir des données observées et de déduire les paramètres des équations d’état et d’observation. L’inférence bayésienne peut être utilisée pour obtenir la distribution postérieure des états et des paramètres, en tenant compte à la fois des connaissances préalables et des données observées. L’inférence bayésienne dans les BSSM implique la spécification de distributions préalables pour les paramètres du modèle et l’utilisation du théorème de Bayes pour mettre à jour les croyances préalables sur la base des données observées, ce qui donne la distribution postérieure. Cette distribution postérieure peut fournir une représentation probabiliste des états et des paramètres inconnus en fonction des données, ce qui permet de quantifier l’incertitude. La période de temps de cette prédiction peut être comprise entre 4 et 10 jours. Le procédé selon le présent document peut présenter les avantages suivants par rapport à l’art antérieur : Localisation précise : La segmentation permet de délimiter précisément les frontières des lésions de dermatite atopique dans l’image de la peau. Cette localisation précise permet une analyse ciblée et une prédiction de la dynamique de la sévérité, spécifiquement au sein des lésions identifiées. Elle permet de distinguer les zones affectées des zones non affectées, réduisant ainsi le risque de prédictions erronées dues à l’inclusion de régions non apparentées. Évaluation objective et quantitative : L’utilisation de procédés informatiques permet une évaluation objective et quantitative de la dynamique de la sévérité de la dermatite atopique. Elle élimine la subjectivité ou la variabilité potentielle associée aux évaluations manuelles en fournissant des mesures standardisées. Évaluation ciblée : En segmentant les lésions de dermatite atopique, le procédé se concentre sur les zones spécifiques d’intérêt. Elle permet une analyse plus ciblée et plus détaillée de la dynamique de la sévérité au sein des lésions, fournissant des informations spécifiques sur l’évolution de la sévérité au fil du temps. Cette évaluation ciblée peut s’avérer précieuse pour comprendre la progression de la maladie, la réponse au traitement et les variations localisées de la sévérité. Non invasif et pratique : Le procédé repose sur l’analyse d’images de la peau, ce qui constitue une approche non invasive et pratique pour les patients. Elle élimine le besoin d’examens physiques ou de procédures invasives, ce qui rend le processus d’évaluation plus confortable pour les patients. Précision et efficacité accrues : Les algorithmes informatisés améliorent la précision de l’évaluation de la sévérité par rapport aux procédés manuels. En outre, l’utilisation de techniques d’apprentissage automatique, telles que les modèles espace-état bayésien, améliore les capacités prédictives, permettant des prédictions plus précises et plus fiables de la dynamique de la sévérité. La segmentation contribue également à améliorer les performances de prédiction de la dynamique de la sévérité. En isolant les lésions, le procédé peut tenir compte des caractéristiques uniques et de la dynamique propre aux zones affectées. Le modèle espace-état bayésien, entraîné spécifiquement sur les données des lésions segmentées, peut mieux capturer les modèles temporels complexes et fournir des prévisions plus précises de l’évolution de la sévérité. Suivi en temps réel : Le procédé permet de suivre en temps réel la dynamique de la sévérité de la dermatite atopique. En prédisant l’évolution des éléments de sévérité au fil du temps, les cliniciens peuvent suivre la progression de la maladie et prendre des décisions éclairées concernant les stratégies et les ajustements de traitement. Approche thérapeutique personnalisée : Le procédé facilite les approches thérapeutiques personnalisées en donnant un aperçu de la dynamique de sévérité de zones spécifiques chez des patients individuels. Cela permet aux prestataires de soins de santé d’adapter les plans de traitement en fonction de la dynamique de sévérité prédite, d’optimiser l’efficacité des interventions et de réduire potentiellement le fardeau de la maladie pour les patients. Recherche et analyse comparative : Les lésions segmentées et la dynamique de sévérité prédite fournissent des données précieuses pour la recherche et l’analyse comparative. Les chercheurs peuvent analyser la dynamique de la dermatite atopique dans des régions de lésions spécifiques, évaluer l’efficacité de différents traitements et explorer les corrélations entre l’évolution de la sévérité et divers facteurs. Cela peut contribuer à l’avancement des connaissances dans ce domaine et au développement de nouvelles idées et stratégies. L’étape (b) peut consister à prédire l’évolution dans le temps de plusieurs éléments de sévérité de ladite lésion segmentée, à l’aide d’un modèle espace-état bayésien pour la prédiction de chaque élément de sévérité. Ledit procédé peut comprendre l’étape suivante : (c) l’agrégation de la prédiction de chaque élément de sévérité faite par chaque modèle espace-état bayésien pour déterminer un score de sévérité agrégé de ladite lésion segmentée. Le score de sévérité agrégé peut être le SCORAD et les éléments de sévérité peuvent comprendre les signes d’étendue et d’intensité de ladite lésion segmentée. Ledit SCORAD peut être basé sur chaque lésion du patient. Les signes d’intensité peuvent comprendre la sécheresse, les rougeurs, le gonflement, les croûtes ou les suintements, les traces de grattage et/ou l’épaississement de ladite lésion segmentée. Les éléments de sévérité peuvent également comprendre des symptômes subjectifs. Les symptômes subjectifs peuvent comprendre des démangeaisons et des troubles du sommeil. Bien entendu, d’autres scores de sévérité agrégés peuvent être utilisés, par exemple : Indice de surface et de sévérité de l’eczéma (EASI) Mesure de l’eczéma orientée vers le patient (POEM) Évaluation globale de l’investigateur (IGA) Sévérité à trois niveaux (TIS) Échelle d’évaluation numérique (EEN) Le modèle espace-état bayésien pour la prédiction de l’étendue peut être une chaîne de Markov binomiale. Le modèle espace-état bayésien pour la prédiction de l’étendue de chaque signe d’intensité peut être une marche aléatoire logistique ordonnée. Le modèle espace-état bayésien pour la prédiction de chaque symptôme subjectif peut être une marche aléatoire binomiale. Les modèles d’espace d’état bayésiens sont définis ci-dessous, les notations suivantes étant utilisées dans le présent document : est le score d’intérêt du -ième patient au moment . est supprimée pour les modèles qui ne prennent pas en compte la dépendance au patient. est la valeur maximale que peut théoriquement prendre, c’est-à-dire . indique que est normalement distribué avec une moyenne et une variance . indique que suit une distribution semi-normale (distribution normale définie pour des valeurs positives) de variance . indique que est distribué de façon log-normale, c’est-à-dire que . indique que est distribué de façon logit-normale, c’est-à-dire que . Modèles d’étendue : Chaîne de Markov binomiale Le modèle d’étendue suppose que la surface corporelle peut être subdivisée en cent zones, chacune ayant une probabilité, , d’être classée comme lésionnelle, et que chaque zone a des probabilités de transition fixes entre les états lésionnel et non lésionnel. La mesure est spécifiée sous la forme d’une distribution binomiale pour compter le nombre de zones lésionnelles afin de produire le score d’étendue, . Modèles de chaînes de Markov à deux états pour les dynamiques latentes Le passage de l’état non lésionnel à l’état lésionnel ou de l’état lésionnel à l’état non lésionnel pour une zone donnée de la peau est modélisé par une chaîne de Markov à deux états caractérisée par la matrice de transition suivante où est la probabilité de transition entre l’état lésionnel et l’état non lésionnel, c’est-à-dire la probabilité qu’une zone lésionnelle soit classée comme non lésionnelle à l’étape suivante, est la probabilité qu’une zone lésionnelle reste lésionnelle et peut être interprétée comme une mesure de la persistance de l’eczéma, et est la probabilité de transition de l’état non lésionnel à l’état lésionnel, c’est-à-dire la probabilité qu’une zone non lésionnelle soit classée comme lésionnelle à l’étape suivante, et peut être interprétée comme une mesure de la sensibilité de l’eczéma à développer des symptômes. La probabilité, d’une zone donnée soit lésionnelle est calculée comme suit L’état d’une zone de peau à l’instant t est désigné par s’il est non lésionnel et s’il est lésionnel. Les prédictions de l’état au temps est donnée par avec où est l’une des valeurs propres de (l’autre est 1) et caractérise la distribution de l’état stable (limite), vers laquelle la chaîne de Markov converge si l’horizon de prédiction, est suffisamment long. La valeur de indique la mobilité de la chaîne de Markov, c’est-à-dire la vitesse à laquelle elle converge vers la distribution de l’état stable, la valeur de indiquant une convergence plus rapide. Nous supposons que les probabilités, et , dépendent du patient et que l’une ou l’autre ou les deux probabilités dépendent du temps, étant donné que la chaîne de Markov converge vers la distribution de l’état stable, , qui est susceptible d’évoluer sur une période suffisamment longue. Nous supposons en outre que (où est une mesure de la persistance de l’eczéma) ne présente pas une forte dépendance temporelle et que (une mesure de la sensibilité de l’eczéma à développer des symptômes) change dynamiquement en raison de facteurs endogènes et exogènes tels que l’intégrité de la barrière cutanée et les facteurs de stress environnementaux, respectivement. Nous paramétrons donc la chaîne de Markov par un dépendant du temps et du patient et un dépendant du patient, à partir desquels nous pouvons déduire Données préalables du modèle binomial de chaîne de Markov L’évolution de l’étendue, , pour le -ième patient au moment est modélisée à l’aide d’un modèle de mesure binomial et d’un modèle de chaîne de Markov latent décrits ci-dessus (les équations du modèle comprennent puisque la limite supérieure de conditionnée par est où est comprise entre 0 et 1) : ), , , , avec les données préalables, ), Les données préalables sont choisies pour être faiblement informatives et se traduisent par des distributions prédictives préalables raisonnables. Les données préalables sur se traduisent par un incrément de rapport impair pour d’au plus 5. C’est-à-dire que évolue jusqu’à , ce qui peut être considéré comme un changement exceptionnellement important. Les données préalables pour la condition initiale, , à du premier point de données sont légèrement biaisées vers 0, étant donné que des valeurs élevées de sont très peu probables. Les données préalables sur et se traduisent par des données préalables approximativement uniformes sur . Modèles de signes d’intensité : Marche aléatoire logistique ordonnée On suppose que les mesures des signes d’intensité sont générées à partir d’une distribution logistique ordonnée, qui convient pour décrire des variables aléatoires ordinales ne comportant que quelques catégories. Une distribution logistique ordonnée est une distribution logistique avec un paramètre de localisation (score latent), , qui est intégré entre seuils, ), est fixé sans perte de généralité puisque le modèle de distribution logistique ordonnée est invariant par translation (ajouter à et ne modifie pas la distribution). L’échelle dépend de , et est approximativement . Nous choisissons donc d’exprimer les données préalables et la dynamique latente avec , une version normalisée de . Nous supposons que suit une marche aléatoire gaussienne de variance . ), et utilisons les données préalables : ), ), ), ), où sont les différences entre les seuils consécutifs, c’est-à-dire pour Les données préalables sont choisies pour être faiblement informatives et se traduisent par des distributions prédictives préalables raisonnables. Les données préalables sur se traduisent par des valeurs inférieures à la largeur de la distribution logistique standard, ce qui permet d’envisager la possibilité de (l’écart-type de la distribution logistique standard est de ). Les données préalables sur et se traduisent par des données préalables approximativement uniformes pour le score latent initial, dans l’intervalle de . Les données préalables sur supposent qu’il est possible de passer d’un état où est le résultat le plus probable, à un état où est le résultat le plus probable, en deux transitions. Modèles de symptômes subjectifs : Marche aléatoire binomiale Le score latent, pour les symptômes subjectifs (variables discrètes avec un grand nombre de catégories) est supposé suivre une marche aléatoire sur l’échelle logit, et la mesure est modélisée par une distribution binomiale dont le paramètre de succès, , est autorisé à varier dans le temps, avec les données préalables, ), ), ), ), Les données préalables sont choisies pour être faiblement informatives et se traduisent par des distributions prédictives préalables raisonnables. Les données préalables sur se traduisent par un incrément de rapport impair pour d’au plus 5. Par exemple, si , les données préalables supposent qu’il est inhabituel, mais pas impossible, que la valeur suivante soit . Les données préalables sur et ont une portée raisonnable et se traduisent par des données préalables marginales pour qui sont approximativement uniformes. L’étape (a), ou étape de segmentation, peut être réalisée à l’aide d’un modèle U-Net entraîné. U-Net est une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) utilisée notamment pour les tâches de segmentation d’images. L’architecture U-Net doit son nom à sa conception en forme de U, composée d’un chemin d’encodage (chemin de contraction) et d’un chemin de décodage (chemin d’expansion). Le chemin d’encodage capture les informations contextuelles et réduit les dimensions spatiales de l’image d’entrée, tandis que le chemin de décodage récupère les informations spatiales et génère une carte de segmentation. Les principales caractéristiques de l’architecture U-Net sont les suivantes : - Voie d’encodage : La voie d’encodage consiste en de multiples couches de sous-échantillonnage, généralement mises en œuvre à l’aide d’opérations convolutives et de mise en commun. Chaque couche de sous-échantillonnage réduit les dimensions spatiales tout en augmentant le nombre de canaux de caractéristiques, ce qui permet au réseau de capturer des informations de plus en plus abstraites et contextuelles. - Voie d’expansion : Le chemin de décodage est responsable de la récupération des détails spatiaux et de la génération d’une carte de segmentation à haute résolution. Il se compose de couches d’échantillonnage supérieur qui augmentent les dimensions spatiales tout en réduisant le nombre de canaux de caractéristiques. Les couches d’échantillonnage ascendant peuvent être accompagnées de connexions de saut qui concatènent les cartes de caractéristiques des niveaux correspondants dans le chemin d’encodage. Ces connexions permettent de préserver les détails spatiaux et de les combiner avec des informations contextuelles. - Connexions de saut : Les connexions de saut de U-Net permettent le flux d’informations entre les voies d’encodage et de décodage à des résolutions multiples. En combinant les caractéristiques à haute résolution du chemin d’encodage avec les caractéristiques échantillonnées dans le chemin de décodage, le réseau peut localiser et segmenter efficacement les objets avec des détails fins. - Architecture symétrique : L’architecture symétrique d’U-Net garantit que les informations spatiales perdues lors du sous-échantillonnage sont effectivement récupérées lors du sous-échantillonnage, ce qui permet d’obtenir des résultats de segmentation précis. Cette architecture est capable de capturer les informations contextuelles locales et globales tout en préservant les détails spatiaux les plus fins, ce qui la rend particulièrement adaptée aux tâches nécessitant une segmentation précise et exacte. Le modèle Resnet, par exemple ResNet-34, peut être utilisé comme dorsale pour le réseau U-Net. Dans le contexte de l’architecture U-Net, la dorsale fait référence à la partie encodeur du réseau. La dorsale est généralement constituée de modèles de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) préentraînés qui se sont avérés efficaces dans diverses tâches de vision par ordinateur. Le choix de la dorsale pour U-Net dépend des exigences spécifiques de la tâche à accomplir et des modèles pré entraînés disponibles. Les dorsales pour U-Net comprennent par exemple VGG, ResNet, MobileNet ou EfficientNet. Les connexions résiduelles dans la dorsale de ResNet permettent de résoudre le problème du gradient qui s’évanouit et facilitent l’apprentissage de représentations plus profondes. Ces dorsales sont généralement utilisées dans des scénarios d’apprentissage par transfert, où les poids préentraînés de la dorsale sont initialisés avec des poids appris à partir de tâches de classification d’images à grande échelle telles qu’ImageNet. La dorsale est ensuite affinée en fonction de la tâche spécifique de segmentation d’images à l’aide de l’architecture U-Net. En utilisant une dorsale préentraînée comme encodeur, U-Net peut exploiter les caractéristiques apprises lors de la tâche de classification à grande échelle, ce qui permet d’extraire des caractéristiques significatives et de haut niveau à partir de l’image d’entrée. Cela permet une segmentation précise et efficace des objets ou régions cibles. Le présent document concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé susmentionné, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Le présent document concerne également un support d’enregistrement non transitoire lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé susmentionné, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. Le présent document concerne également un dispositif informatique comprenant : - une interface d’entrée pour recevoir des images de séries temporelles, - une mémoire pour stocker au moins les instructions du programme informatique susmentionné, - un processeur accédant à la mémoire pour lire les instructions susmentionnées et exécuter ensuite le procédé susmentionné, - une interface de sortie pour fournir une information basée sur la prédiction de l’étape (b). D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : représente schématiquement un exemple de dispositif informatique selon le présent document, montre schématiquement un exemple de procédé selon le présent document, illustre (a) une image originale de la peau d’une première partie du corps du patient et (b) les masques de segmentation de la surface des lésions sur cette image, illustre (a) une image originale de la peau d’une deuxième partie du corps du patient et (b) les masques de segmentation de la surface des lésions sur cette image, illustre les modèles espace-état bayésien selon le présent document, où chaque modèle décrit la dynamique d’une sévérité latente (ovales blancs) et la mesure de la sévérité latente pour obtenir la sévérité enregistrée (ovales gris), illustre la prédiction du SCORAD en utilisant neuf modèles (rectangles colorés), dont chacun correspond à l’un des neuf éléments de sévérité du SCORAD, qui sont agrégés pour fournir des prédictions pour le SCORAD. La illustre schématiquement un exemple d’un dispositif informatique 1 selon l’invention. Ledit dispositif informatique 1 comprend: - une interface d’entrée 2, - une mémoire 3 pour stocker au moins les instructions d’un programme informatique, - un processeur 4 accédant à la mémoire 3 pour lire lesdites instructions et exécuter le procédé selon le présent document, - une interface de sortie 5. Le procédé selon le présent document (tel qu’illustré à la ) est un procédé mis en œuvre par des moyens informatiques pour prédire la dynamique de sévérité de la dermatite atopique d’au moins une zone d’un patient à partir d’images de séries temporelles de la peau dudit patient, ledit procédé comprenant une phase d’inférence comprenant les étapes suivantes : la segmentation (SA) de chaque image pour délimiter au moins une lésion de dermatite atopique dans ladite image, à l’aide d’un modèle de segmentation entraîné, plus particulièrement un modèle U-Net, la prédiction (SB) de l’évolution dans le temps des éléments de sévérité de ladite lésion segmentée, à l’aide d’un modèle espace-état bayésien entraîné pour la prédiction de chaque élément de sévérité, l’agrégation (SC) de la prédiction de chaque élément de sévérité faite par chaque modèle espace-état bayésien pour déterminer un score de sévérité agrégé de ladite lésion segmentée. Entraînement et validation du modèle de segmentation U-Net Ensembles de données Trois ensembles de données annotées ont été construits pour entraîner et valider les performances de la segmentation de la surface des lésions. Les deux premiers ensembles de données comprennent uniquement des patients à la peau claire (Fitzpatrick I-III), tandis que le troisième ensemble de données est constitué d’images de patients à la peau foncée (Fitzpatrick IV-VI). Le premier ensemble de données est un ensemble de données collectées à partir d’atlas dermatologiques en ligne qui se composent de 604 images appartenant à des patients à la peau claire, dont un tiers sont des enfants, souffrant de DA, avec des lésions présentes sur différentes parties du corps. L’ensemble de données contient le pourcentage suivant de zones corporelles : tête (22 %), tronc (11 %), bras (23 %), mains (9 %), jambes (16 %), pieds (8 %), organes génitaux (3 %), corps entier (1 %) et peau en gros plan (7 %). L’ensemble de données contient une grande variété d’images cliniques prises avec différents angles, distances, conditions de lumière, parties du corps et sévérité de la maladie. Les images ont une taille minimale de 260 x 256 pixels, une taille moyenne de 667 x 563 pixels et une taille maximale de 1 772 x 1 304 pixels. Le deuxième ensemble de données a été constitué à des fins de test. Il provient de plusieurs atlas dermatologiques accessibles au public et contient un total de 367 images appartenant exclusivement à des patients à la peau claire. Chaque image a été examinée par un médecin qui a approuvé son inclusion dans l’ensemble de données. Les doublons ou les images très similaires ont été supprimés et aucune autre technique d’échantillonnage des données n’a été appliquée. L’ensemble de données contient des images d’enfants et d’adultes avec une grande variabilité dans les angles, les distances, les conditions de lumière, les parties du corps et la sévérité de la maladie. Le deuxième ensemble de données contient le pourcentage suivant de zones corporelles : tête (35 %), tronc (20 %), bras (18 %), mains (7 %), jambes (13 %), pieds (2 %), organes génitaux (2 %) et peau en gros plan (3 %). Les images ont une taille minimale de 313 x 210 pixels, une taille moyenne de 574 x 537 pixels et une taille maximale de 2 848 x 3 252 pixels. Le troisième ensemble de données est un ensemble de données collectées à partir d’atlas dermatologiques en ligne qui contiennent des photos d’enfants et d’adultes avec des types de peau Fitzpatrick IV-VI- souffrant de DA. Il se compose de 112 images d’une taille minimale de 200 x 204 pixels, d’une taille moyenne de 766 x 695 pixels et d’une taille maximale de 3 024 x 4 032 pixels. L’ensemble de données contient le pourcentage suivant de zones corporelles : tête (41 %), tronc (10 %), bras (17 %), mains (8 %), jambes (13 %), pieds (3 %) et peau en gros plan (8 %). L’objectif de l’inclusion de cet ensemble de données dans l’étude était de recueillir des preuves préliminaires de l’efficacité de l’algorithme pour les peaux foncées. Marqueur de réalité de terrain Les réalités de terrain correspondantes de chaque ensemble de données ont été préparées par neuf experts, trois pour chaque ensemble de données, qui traitent des patients atteints de DA dans leur pratique quotidienne, afin de réduire la variabilité en combinant leurs résultats. Les experts ont annoté les images sans plus de contexte que les images. Ils devaient dessiner un masque sur la lésion. Les marqueurs de réalité de terrain ont été obtenues pour la segmentation des lésions en faisant la moyenne des masques des trois annotateurs. La moyenne a été préférée à la médiane car c’est la mesure statistique qui donne les meilleurs résultats pour générer des marqueurs de réalité de terrain à partir de données ordinales multi-annotateurs. Prétraitement des données Les images ont été redimensionnées à 512 x 512 et les valeurs des pixels ont été échelonnées entre 0 et 1. En outre, les images dans lesquelles la maladie était trop petite ont été recadrées, en se concentrant sur la maladie. Les marqueurs de réalité de terrain ont été obtenus en faisant la moyenne des résultats, comme expliqué dans la section précédente. En ce qui concerne les masques de surface des lésions, le masque moyen a été calculé, ce qui a donné une image en niveaux de gris comprise entre 0 et 255. Un seuil d’intensité de 155 pixels a été appliqué pour obtenir un masque binaire qui a été utilisé comme réalité de terrain. Les images ont finalement été normalisées dans l’intervalle 0-1. Mesures d’évaluation La précision des pixels, l’aire sous la courbe (AUC), l’intersection sur l’union (IoU) et le score F1 ont été les mesures préférées pour évaluer le modèle de segmentation. Dispositif expérimental Deux expériences principales ont été réalisées : l’une avec des images contenant uniquement des peaux claires et l’autre en ajoutant un petit nombre d’images de peaux foncées dans l’ensemble d’entraînement. Dans la première expérience, le premier ensemble de données a été utilisé pour l’entraînement et les deuxième et troisième ensembles de données ont été utilisés pour les tests. Une stratégie de validation croisée à six niveaux a été mise en œuvre pour entraîner les modèles. Les modèles entraînés sur les différents niveaux ont été testés sur les deux ensembles de test, et les résultats ont été moyennés sur les niveaux afin de réduire la variance et les biais. La deuxième expérience a été réalisée pour mieux comprendre les performances du réseau sur la peau foncée en incluant une petite fraction d’images de patients à la peau foncée dans l’ensemble d’entraînement. Dans cette expérience, le premier ensemble de données, le deuxième ensemble de données et un sous-ensemble du troisième ensemble de données ont été utilisés pour l’entraînement et le reste pour le test. Les sous-ensembles d’entraînement et de test du troisième ensemble de données ont été obtenus à l’aide d’une stratégie de validation croisée à trois niveaux. Cela signifie que l’ensemble d’entraînement était composé de 971 images de patients à la peau claire (premier et deuxième ensembles de données combinés) et de 75 images de patients à la peau foncée (troisième ensemble de données), ce qui représente une infime partie du nombre total d’images (8 %). L’ensemble de test pour la peau foncée était composé des 37 images restantes du troisième ensemble de données. Cette division a été effectuée trois fois (trois niveaux), en incluant des images différentes dans l’ensemble d’entraînement et l’ensemble de test, afin d’obtenir des résultats plus fiables. Résultats L’AUC, l’IoU et le F1 pour la peau claire étaient respectivement de 0,93, 0,64 et 0,75, alors que les résultats de ces mesures étaient respectivement de 0,83, 0,32 et 0,42 pour la peau foncée. Lors de l’entraînement sur un petit sous-ensemble d’images de peaux foncées (expérience 2), il apparaît que les résultats sont encore améliorés (0,41 pour l’IoU et 0,33 pour F1). Les figures 3 et 4 illustrent les images segmentées pour deux images de peau différentes. Entraînement et validation des modèles espace-état bayésiens Aperçu des modèles Une collection de neuf modèles d’apprentissage automatique (modèles espace-état bayésien) est utilisée pour prédire chacun des neuf éléments de sévérité pour SCORAD. Les prédictions des neuf modèles sont agrégées pour produire des prédictions pour SCORAD en supposant l’indépendance des éléments de sévérité. La dynamique latente et les distributions de mesures des modèles espace-état ont été adaptées à chaque élément de sévérité. La dynamique latente a été modélisée pour l’étendue comme une chaîne de Markov qui décrit comment une petite "zone" de la peau passe de l’état non lésionnel à l’état lésionnel et vice versa. Une distribution binomiale a été utilisée pour compter le nombre de zones lésionnelles, c’est-à-dire l’étendue. Nous avons supposé une dynamique latente de marche aléatoire pour les signes d’intensité et les symptômes subjectifs en l’absence d’informations précises sur les mécanismes de génération de données spécifiques à l’article. La mesure des signes d’intensité à partir des scores latents a été décrite par une distribution de mesure logistique ordonnée et celle des symptômes subjectifs par une distribution binomiale. Les paramètres des distributions de mesure et la variance de la dynamique latente de la marche aléatoire ont été partagés entre les patients, tandis que les paramètres de la dynamique latente de la chaîne de Markov ont été rendus dépendants du patient avec des données préalables hiérarchiques. Les données préalables ont été choisies pour être faiblement informatives. Les valeurs manquantes ont été traitées comme une absence de mesure dans les modèles espace-état. L’inférence du modèle a été réalisée à l’aide de l’algorithme de Monte Carlo Hamiltonien. Validation du modèle La performance prédictive des modèles a été évaluée dans le cadre d’un chaînage prospectif, où les modèles ont été entraînés tous les quatre jours. En d’autres termes, les modèles ont d’abord été entraînés sur les données du premier jour d’un patient et testés en utilisant les données des quatre jours suivants, puis les modèles ont été entraînés sur les données des cinq premiers jours et testés sur les données des quatre jours suivants, etc. Les prédictions probabilistes de SCORAD et de ses neuf éléments de sévérité peuvent être évaluées à l’aide d’une règle de notation logarithmique, le logarithme de la densité prédictive (lpd). Une mesure de précision peut également être calculée pour les prédictions SCORAD. Procédé mis en œuvre par des moyens informatiques pour prédire la dynamique de sévérité de la dermatite atopique d’au moins une zone d’un patient sur la base d’images de séries temporelles de la peau dudit patient, ledit procédé comprenant une phase d’inférence caractérisée en ce qu’elle comprend les étapes suivantes : la segmentation de chaque image pour délimiter au moins une lésion de dermatite atopique dans ladite image, la prédiction de l’évolution dans le temps d’au moins un élément de sévérité de ladite lésion segmentée, à l’aide d’un modèle espace-état bayésien entraîné pour la prédiction de chaque élément de sévérité. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape (b) comprend la prédiction de l’évolution dans le temps de plusieurs éléments de sévérité de ladite lésion segmentée, à l’aide d’un modèle espace-état bayésien pour la prédiction de chaque élément de sévérité. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ledit procédé comprend l’étape suivante : (c) l’agrégation de la prédiction de chaque élément de sévérité faite par chaque modèle espace-état bayésien pour déterminer un score de sévérité agrégé de ladite lésion segmentée. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le score de sévérité agrégé est SCORAD et les éléments de sévérité comprennent les signes d’étendue et d’intensité de ladite lésion segmentée. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les signes d’intensité comprennent la sécheresse, les rougeurs, le gonflement, les croûtes ou les suintements, les traces de grattage et/ou l’épaississement de ladite lésion segmentée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les images de séries temporelles sont capturées sur une période de temps comprise entre 4 et 10 jours. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la période de temps de ladite prédiction est comprise entre 4 et 10 jours. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 7, dans lequel le modèle espace-état bayésien pour la prédiction de l’étendue est une chaîne de Markov binomiale. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 8, dans lequel le modèle espace-état bayésien pour la prédiction de chaque étendue de signe d’intensité est une marche aléatoire logistique ordonnée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 9, dans lequel le modèle espace-état bayésien pour la prédiction de chaque symptôme subjectif une marche aléatoire binomiale. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (a) est réalisée à l’aide d’un modèle U-Net entraîné. Programme informatique comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. Dispositif informatique (1) comprenant : - une interface d’entrée (2) pour recevoir l’image de série temporelle, - une mémoire (3) pour stocker au moins les instructions d’un programme d’ordinateur selon la revendication 12, - un processeur (4) accédant à la mémoire (3) pour lire lesdites instructions et exécuter alors le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, - une interface de sortie (5) pour fournir une information basée sur la prédiction de l’étape (b).