INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
De plus, dans l’arbre de décision entier décrit sur la , la relation entre la quantité caractéristique et le nœud de branche est exprimée par « C (n° 0), D (n° 1), A (n° 2), F (n° 3), A (n° 8), B (n° 10), F (n° 12) ». Ensuite, l’unité de calcul de score d’interaction 113 permute de façon aléatoire les positions des quantités caractéristiques dans « C (n° 0), D (n° 1), A (n° 2), F (n° 3), A (n° 8), B (n° 10), F (n° 12) », et affecte le résultat de permutation à chaque nœud de branche. Le résultat de la permutation aléatoire des positions de quantités caractéristiques dans « C (n° 0), D (n° 1), A (n° 2), F (n° 3), A (n° 8), B (n° 10), F (n° 12) » est « A (n° 0), C (n° 1), F (n° 2), B (n° 3), F (n° 8), A (n° 10), D (n° 12) » et « D (n° 0), F (n° 1), B (n° 2), F (n° 3), C (n° 8), A (n° 10), A (n° 12) », et similaire.
De manière similaire, dans l’arbre de décision entier décrit sur la , la relation entre la quantité caractéristique et le nœud de branche est exprimée par « B (n° 0), A (n° 1), F (n° 2), D (n° 5), C (n° 8), E (n° 9), D (n° 12) ». Ensuite, l’unité de calcul de score d’interaction 113 permute les positions des quantités caractéristiques dans « B (n° 0), A (n° 1), F (n° 2), D (n° 5), C (n° 8), E (n° 9), D (n° 12) », comme dans l’arbre de décision décrit sur les figures 5A et 5B, et affecte les résultats permutés à chaque nœud de branche. Le résultat de la permutation des positions de quantités caractéristiques dans « B (n° 0), A (n° 1), F (n° 2), D (n° 5), C (n° 8), E (n° 9), D (n° 12) » est « D (n° 0), C (n° 1), A (n° 2), E (n° 5), B (n° 8), D (n° 9), F (n° 12) » et similaire.
Une telle permutation crée un état dans lequel les informations sur la dépendance entre des quantités caractéristiques sont perdues dans l’arbre de décision.
Ensuite, l’unité de calcul de score d’interaction 113 calcule le nombre de fois que la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F » apparaissent simultanément dans la même branche de recherche (le nombre d’apparitions simultanées) pour chaque arbre de décision dans lequel le résultat de permutation de la position de la quantité caractéristique est affecté. Ce processus est effectué de la même manière qu’avant le processus de permutation. Incidemment, ce processus correspond à l’étape S126 sur la .
Ensuite, l’unité de calcul de score d’interaction 113 additionne le nombre d’apparitions simultanées obtenues pour chaque arbre de décision dans tous les arbres de décision. Ce résultat est M(A,F) de l’équation (1). Ce processus correspond à l’étape S127 sur la .
L’unité de calcul de score d’interaction 113 effectue une telle permutation une pluralité de fois (par exemple, environ 10 fois). Ensuite, l’unité de calcul de score d’interaction 113 divise l’accumulation de M(A,F) pour chaque permutation par le nombre de permutations pour calculer E(M(A,F)) de l’équation (1), qui est la valeur moyenne de M(A,F). De plus, l’unité de calcul de score d’interaction 113 calcule σ(M(A,F)) de l’équation (1), qui est l’écart type de M(A,F) sur la base de M(A,F) et E(M(A,F)). Ce processus correspond à l’étape S129 sur la .
Dans la zone d’affichage de liste 520, la combinaison de quantités caractéristiques et le degré d’association avec la pollinose (score d’interaction) sont affichés dans l’ordre croissant. Le contenu d’affichage de la zone d’affichage de liste 520 est le même que celui sur la . C’est-à-dire que, parmi un nombre élevé de combinaisons de quantités caractéristiques, celles ayant un score d’interaction de « 10 » ou plus sont affichées. La combinaison des quantités caractéristiques affichées dans la zone d’affichage de liste 520 est définie par la fenêtre de réglage de valeur de seuil 532 de la zone de description et de réglage 530.
La zone de description et de réglage 530 comporte une zone d’explication de formule de calcul 531 et une fenêtre de réglage de valeur de seuil 532.
Dans la zone d’explication de formule de calcul 531, une explication concernant la formule de calcul du score d’interaction est affichée. La zone d’explication de formule de calcul 531 peut être omise.
Dans la fenêtre de réglage de valeur de seuil 532, la valeur de seuil du score d’interaction affichée dans la zone d’affichage de liste 520 est définie comme décrit ci-dessus. Comme décrit ci-dessus, dans l’exemple décrit sur la , étant donné que « 10 » est défini dans la fenêtre de réglage de valeur de seuil 532, dans la zone d’affichage de liste 520, les combinaisons de quantités caractéristiques ayant un score d’interaction de « 10 » ou plus sont présentées dans l’ordre croissant du score d’interaction (degré d’association). Dans le présent mode de réalisation, la valeur de seuil définie dans la fenêtre de réglage de valeur de seuil 532 est appliquée à l’affichage de la zone d’affichage de liste 520, mais elle peut être appliquée à l’affichage de la zone d’affichage graphique 510. De plus, la valeur de seuil est définie à l’avance, c’est-à-dire que la valeur de réglage par défaut est définie comme étant la valeur initiale, et l’utilisateur peut définir la valeur de seuil à l’aide de la fenêtre de réglage de valeur de seuil 532.
Comme décrit ci-dessus, l’écran de sortie 500 dans le présent mode de réalisation peut présenter une liste des interactions entre quantités caractéristiques ayant un degré élevé d’association extrait par une valeur de seuil prédéterminée (valeur de seuil définie par défaut) ou une valeur de seuil spécifiée par l’utilisateur dans la fenêtre de réglage de valeur de seuil 532.
Selon le premier mode de réalisation, seule une combinaison de quantités caractéristiques hautement associées extraite par un procédé utilisant un modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre (forêt aléatoire dans l’exemple décrit dans le premier mode de réalisation) peut être analysée. Cela permet d’éviter des tests multiples, qui sont un problème dans les procédés statistiques. À savoir, selon l’exemple décrit sur la , la combinaison de « Ruminococcus » et « Cu » ayant le degré d’association (score d’interaction) le plus élevé peut être analysée. Par conséquent, étant donné qu’il n’est pas nécessaire d’analyser de nombreuses combinaisons de quantités caractéristiques, les tests multiples peuvent être évités.
De plus, étant donné que l’importance utilisée dans un modèle général de classification et de prédiction avec une structure d’arbre est évaluée en présence de toutes les autre quantités caractéristiques, c’est un indice qui prend également en compte les effets des interactions entre les quantités caractéristiques. Cependant, étant donné que l’importance est calculée pour chaque quantité caractéristique, les informations sur l’interaction en fonction de la combinaison de quantités caractéristiques ne sont pas données. D’autre part, selon le score d’interaction dans le présent mode de réalisation, il est possible d’obtenir des informations sur l’interaction en fonction de la combinaison de quantités caractéristiques. C’est-à-dire que le score d’interaction selon le présent mode de réalisation peut évaluer directement quel type d’interaction entre des quantités caractéristiques est important dans la classification et la prédiction.
Dans ce mode de réalisation, l’apport nutritionnel est utilisé en tant que quantité caractéristique, mais les informations de santé obtenues par l’examen de santé peuvent également être utilisées en tant que quantité caractéristique. Dans ce cas, des informations de santé peuvent être utilisées en tant que quantité caractéristique à la place de l’apport nutritionnel, ou l’apport nutritionnel et les informations de santé peuvent tous deux être utilisés en tant que quantité caractéristique.
Comme décrit ci-dessus, dans le premier mode de réalisation, un modèle de classification et de prédiction avec une structure d’arbre est utilisé sur la base de différentes métadonnées telles que des informations sur la composition en espèces bactériennes du microbiote intestinal, des informations sur l’apport nutritionnel, des informations de santé, et similaire pour analyser l’association entre le microbiote intestinal et la maladie en tenant compte des interactions entre de nombreuses quantités caractéristiques. Ensuite, en conséquence, l’interaction entre les quantités caractéristiques associées à la maladie peut être extraite. À savoir, dans le premier mode de réalisation, le degré d’association de l’interaction entre les quantités caractéristiques avec le phénotype (événement) est converti en score en tant que score d’interaction et délivré au moyen du modèle de classification et de prédiction ayant une structure d’arbre. Cela permet d’extraire l’interaction entre des quantités caractéristiques associées au phénotype (événement). En conséquence, dans l’analyse d’association entre le microbiote intestinal et la maladie (présence ou absence de pollinose dans le premier mode de réalisation), l’interaction de la quantité caractéristique hautement associée à la maladie peut être extraite.
Ci-après, un deuxième mode de réalisation de la présente invention est décrit en référence à la .
La est un schéma représentant un exemple d’un écran de sortie 500a dans le deuxième mode de réalisation. Sur la , les mêmes composants que ceux sur la sont désignés par les mêmes numéros de référence, et la description de ceux-ci est omise.
Par combinaison du procédé d’apprentissage automatique avec un autre procédé statistique, il est possible d’évaluer si l’interaction entre les quantités caractéristiques hautement associées extraite par le procédé d’apprentissage automatique est associée positivement ou négativement à la pollinose. Dans l’association positive, plus la valeur est élevée, plus la probabilité de pollinose est élevée, et dans l’association négative, plus la valeur est faible, plus la probabilité de pollinose est élevée.
Par exemple, en examinant le signe du coefficient correspondant à chaque quantité caractéristique au moyen d’une régression logistique en plus de la forêt aléatoire, il est possible d’évaluer si l’association entre chaque quantité caractéristique et la pollinose est positive ou négative. Cependant, le procédé n’est pas limité à ce procédé, et une pluralité d’autres procédés statistiques peuvent être combinés. La variable explicative utilisée pour la régression logistique est constituée des données de vecteur de quantité caractéristique 211.
L’écran de sortie 500a décrit sur la représente un exemple dans lequel le procédé de régression logistique est appliqué en plus de la forêt aléatoire dans la zone d’affichage de liste 520a.
Dans la zone d’affichage de liste 520a de la , une colonne de « +/- » est ajoutée. Dans la colonne de « +/- », le signe du coefficient correspondant à chaque quantité caractéristique est décrit dans le procédé de régression logistique. Dans le procédé de régression logistique, une pluralité de coefficients sont calculés, mais si le coefficient ayant un signe négatif est supérieur au coefficient ayant un signe positif, « - » est stocké dans la colonne « +/- ». Au contraire, si le coefficient ayant un signe positif est supérieur au coefficient ayant un signe négatif, « + » est stocké dans la colonne « +/- ». Si « + » est stocké dans la colonne « +/- », cela indique que l’association entre chaque quantité caractéristique et la pollinose est positive. De plus, si « - » est stocké dans la colonne « +/- », cela indique que l’association entre chaque quantité caractéristique et la pollinose est négative.
Par ailleurs, si le coefficient ayant un signe positif et le coefficient ayant un signe négatif sont les mêmes nombres, « 0 » est stocké dans la colonne « +/- ». Dans ce cas, cela signifie qu’il n’est pas possible d’évaluer si l’association entre chaque quantité caractéristique et la pollinose est positive ou négative.
Ensuite, l’unité de calcul de score d’interaction 113 substitue les M(A,F), E(M(A,F)) et σ(M(A,F)) calculés dans l’équation (1) pour calculer I(A,F) (score d’interaction). Ce processus correspond à l’étape S130 sur la .
L’unité de calcul de score d’interaction 113 calcule le score d’interaction pour chaque combinaison de toutes les quantités caractéristiques (correspondant aux étapes S114 à S141 sur la ).
Dans l’équation (1), la normalisation est effectuée en fonction de l’état dans lequel les informations sur la dépendance entre les quantités caractéristiques sont perdues ((M(x,y)). De cette manière, par normalisation de l’état dans lequel les informations sur la dépendance entre les quantités caractéristiques sont perdues, l’intensité de l’interaction est correctement reflétée.
N(A,F) indique le nombre d’apparitions simultanées dans chaque arbre de décision généré par construction de modèle. Le nombre d’apparitions simultanées indique l’intensité de l’interaction entre la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « B » dans l’arbre de décision. Cependant, si la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F » apparaissent simplement en grands nombres dans chaque arbre de décision, la valeur de N(A,F) devient élevée. À savoir, si la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F » apparaissent simplement en grands nombres dans chaque arbre de décision, même s’il y a peu d’interaction entre la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F », N(A,F) devient élevé. À savoir, N(A,F) comprend le nombre de fois que la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F » apparaissent simultanément dans la branche de recherche par hasard.
Par conséquent, dans le présent mode de réalisation, le nombre d’apparitions simultanées (M(A,F)) dans l’état dans lequel les informations sur la dépendance entre les quantités caractéristiques sont perdues dans chaque arbre de décision par le processus de permutation est soustrait à N(A,F). À savoir, M(A,F) indique le nombre de fois que la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F » apparaissent dans la même branche de recherche.
Par conséquent, le résultat de la soustraction de M(A,F) à N(A,F) représente la valeur (intensité) de l’interaction réelle entre la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F ». Cependant, étant donné que la valeur de M(A,F) change en fonction du résultat de permutation, E(M(A,F)) dans lequel la somme de M(A,M) par rapport au nombre de permutations est divisée par le nombre de permutations, est utilisé en effectuant la permutation une pluralité de fois.
De plus, dans l’équation (1), des données avec différentes échelles peuvent être comparées en divisant par σ(M(x,y)). Cependant, la division par σ(M(x,y)) ne peut pas être effectuée dans l’équation (1).
En utilisant le score d’interaction décrit dans l’équation (1), l’interaction entre les quantités caractéristiques ayant un score d’interaction élevé dans la classification et la prédiction de patients atteints de pollinose et de patients non atteints de pollinose, c’est-à-dire, l’interaction entre les quantités caractéristiques ayant un degré d’association élevé avec la pollinose, peut être extraite. En ce qui concerne le score d’interaction tel que décrit dans l’équation (1), le score d’interaction peut être calculé de manière similaire pour une combinaison de deux ou un nombre quelconque de quantités caractéristiques.
(Exemple de résultat de calcul de score d’interaction)
La est un schéma représentant un exemple du résultat de calcul du score d’interaction pour la combinaison des deux quantités caractéristiques.
Dans les résultats décrits sur la , la combinaison de quantités caractéristiques et le degré d’association avec la pollinose sont représentés en association l’un avec l’autre. Le degré d’association avec la pollinose est le score d’interaction. À savoir, plus le score d’interaction est élevé, plus le degré d’association avec la pollinose est élevé, et plus le score d’interaction est faible, plus le degré d’association est faible. Le degré élevé d’association avec la pollinose indique que la combinaison des quantités caractéristiques correspondantes est susceptible d’être associée à la présence ou l’absence de l’apparition de pollinose.
Dans l’exemple décrit sur la , la combinaison de l’apport de « Ruminococcus » en tant que bactérie intestinale et l’apport de « Cu (cuivre) » en tant qu’apport de nutriments présente le degré le plus élevé d’association (score d’interaction) avec la pollinose. Incidemment, dans l’exemple décrit sur la , parmi un nombre élevé de combinaisons de quantités caractéristiques, celles ayant un score d’interaction de 10 ou plus sont représentées.
(Écran de sortie 500)
La est un schéma représentant un exemple de l’écran de sortie 500 dans le premier mode de réalisation. L’écran de sortie 500 décrit sur la est généré dans l’étape S142 de la .
Comme décrit sur la , l’écran de sortie 500 comporte une zone d’affichage graphique 510, une zone d’affichage de liste 520, et une zone de description et de réglage 530.
Dans la zone d’affichage graphique 510, le score d’interaction est représenté par un graphique à barres, et la combinaison de quantités caractéristiques est présentée dans l’ordre du degré d’association (score d’interaction) (ordre croissant). La combinaison des quantités caractéristiques est décrite dans la zone d’affichage graphique 510 sous la forme de « (Cu, Ruminococcus) » ou similaire.
Étant donné que le modèle de classification et de prédiction avec une structure d’arbre telle qu’une forêt aléatoire divise les données par ramification conditionnelle, il est possible de capturer la dépendance entre une pluralité de quantités caractéristiques. Ensuite, dans le modèle de classification et de prédiction avec une structure d’arbre, celui-ci comporte une caractéristique telle que la dépendance entre une pluralité de quantités caractéristiques est exprimée dans chaque branche de l’arbre de décision.
Présentement, la branche est le chemin du nœud de racine au nœud de feuille. Par exemple, dans l’arbre de décision décrit sur la , le chemin du nœud de racine (« Nœud n° 0 ») au nœud de feuille « Nœud n° 12 » (« Nœud n° 0 »-« Nœud n° 2 »-« Nœud n° 8 »- « Nœud n° 10 »-« Nœud n° 12 ») devient une branche.
Dans le chemin, le côté du nœud de racine est défini comme étant l’amont et le côté de nœud de feuille est défini comme étant l’aval.
Par exemple, dans l’exemple décrit sur la , la branche constituée de « Nœud n° 0 »-« Nœud n° 2 »-« Nœud n° 8 »-« Nœud n° 10 »-« Nœud n° 12 » indique explicitement que l’interaction des quantités caractéristiques « A », « B », « D », et « F » contribue à la classification et à la prédiction de l’absence de pollinose.
L’intensité de l’interaction entre les quantités caractéristiques peut être évaluée sur la base du nombre d’apparitions simultanées. Le nombre d’apparitions simultanées sera décrit ultérieurement. Dans le présent mode de réalisation, l’intensité de l’interaction entre les quantités caractéristiques est décrite comme étant le score d’interaction. Ensuite, dans le présent mode de réalisation, le score d’interaction pour la combinaison de x et y, qui sont des quantités caractéristiques quelconques, est défini par l’équation (1) suivante.
Dans l’équation (1), I(x,y) est un score d’interaction pour une combinaison de x et y, qui sont des quantités caractéristiques quelconques. N(x,y) est le nombre de fois (le nombre d’apparitions simultanées) que les quantités caractéristiques x et y apparaissent simultanément dans la même branche de recherche dans le modèle de classification et de prédiction avant permutation. La branche de recherche sera décrite ultérieurement. De plus, M(x,y) est le nombre d’apparitions simultanées lorsque les positions des quantités caractéristiques sont permutées de façon aléatoire tout en maintenant la topologie de l’arbre. En outre, E(M(x,y)) désigne la moyenne de M(x,y), et σ(M(x,y)) est l’écart type de M(x,y).
Dans un premier temps, le procédé de calcul de N(x,y) dans l’équation (1) est décrit.
Dans le présent mode de réalisation, la branche de recherche est définie comme un chemin jusqu’à ce que toutes les quantités caractéristiques d’intérêt apparaissent en suivant le chemin du nœud de racine à l’aval.
Par exemple, si l’attention est portée aux quantités caractéristiques « A » et « B » dans l’arbre de décision décrit sur la , la quantité caractéristique « A » apparaît dans le nœud de racine « Nœud n° 0 » et la quantité caractéristique « B » apparaît dans le nœud de branche « Nœud n° 1 ». Étant donné que les quantités caractéristiques « A » et « B » qui sont d’intérêt apparaissent toutes deux dans le nœud de racine « Nœud n° 0 » et le nœud de branche « Nœud n° 1 », le chemin en aval du « Nœud n° 1 » est exclu de la cible de recherche. Par conséquent, dans l’arbre de décision décrit sur la , la branche de recherche dans laquelle les quantités caractéristiques « A » et « B » apparaissent est le chemin de « Nœud n° 0 - Nœud n° 1 ».
Ensuite, dans cet exemple, le nombre de fois que les quantités caractéristiques « A » et « B » apparaissent simultanément dans l’arbre de décision décrit sur la est « 1 ».
À savoir, lorsque la branche de recherche est définie comme décrit ci-dessus, le nombre de fois que deux quantités caractéristiques apparaissent simultanément dans la même branche de recherche (le nombre d’apparitions simultanées) est synonyme du calcul du nombre de branches de recherche dans chaque arbre de décision.
Sur la base de ce qui précède, en référence aux figures 5A à 5C, N(A,F) est obtenu en tant qu’exemple spécifique de N(x,y).
Dans l’arbre de décision décrit sur la , la quantité caractéristique « A » apparaît dans « Nœud n° 0 », et la quantité caractéristique « F » apparaît dans « Nœud n° 10 ». Par conséquent, dans l’arbre de décision décrit sur la , les branches de recherche dans lesquelles la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F » apparaissent sont un, « Nœud n° 0 » - « Nœud n° 2 » - « Nœud n° 8 » - « Nœud n° 10 ». À savoir, pour l’arbre de décision décrit sur la , le nombre d’apparitions simultanées est « 1 ».
Dans l’arbre de décision décrit sur la , la quantité caractéristique « A » apparaît dans « Nœud n° 2 » et « Nœud n° 8 », et la quantité caractéristique « F » apparaît dans « Nœud n° 3 » et « Nœud n° 12 ». Par conséquent, dans l’arbre de décision décrit sur la , la branche de recherche dans laquelle la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F » apparaissent est deux, « Nœud n° 0 » - « Nœud n° 1 » - « Nœud n° 2 » - « Nœud n° 3 », et « Nœud n° 0 » - « Nœud n° 8 » - « Nœud n° 10 » - « Nœud n° 12 ». À savoir, pour l’arbre de décision décrit sur la , le nombre d’apparitions simultanées est « 2 ».
Ensuite, dans l’arbre de décision décrit sur la , la quantité caractéristique « A » apparaît dans « Nœud n° 1 », et la quantité caractéristique « F » apparaît dans « Nœud n° 2 ». Par conséquent, dans l’arbre de décision décrit sur la , la branche de recherche dans laquelle la quantité caractéristique « A » et la quantité caractéristique « F » apparaissent est un, « Nœud n° 0 » - « Nœud n° 1 » - « Nœud n° 2 ». À savoir, pour l’arbre de décision décrit sur la , le nombre d’apparitions simultanées est « 1 ».
De cette manière, le processus de calcul du nombre de branches de recherche (c’est-à-dire, le nombre d’apparitions simultanées) dans chaque arbre de décision est le processus correspondant à l’étape S122 sur la .
De même dans la description qui précède, l’invention était décrite en référence à un réseau de transducteurs T 1 -T n ayant une géométrie linéaire. Il est bien évident pour l’homme du métier que le réseau de transducteurs T 1 -T n peut présenter d’autres formes telles qu’une forme courbe, ou matricielle.
Dans le cas d’une sonde matricielle, donc bidimensionnelle, la méthode précédente se généralise en définissant des ondes planes ou spirales bidimensionnelles. Ces ondes planes ou spirales ne sont rien d’autres que la combinaison d’une onde plane ou spirale selon un axe avec une onde plane ou spirale selon l’autre axe, donnant ainsi des lois de retard définies dans des repères cartésiens, cylindriques ou polaires.