Patent WO-2018060967-A1 (WO)
Title: Méthodologie d'auto-apprentissage de mégadonnées pour la quantification et la classification précises d'informations spectrales sous une varlabilité complexe et une interférence multi-échelle
Inventor: DA COSTA MARTINS RUI MIGUEL
IPC: G06K9/62
Filed: 2017-09-29
Abstract: La présente invention concerne une méthodologie d'intelligence artificielle à auto-apprentissage de mégadonnées pour la quantification précise de métabolites de classification de conditions de santé à partir d'informations spectrales, où la variabilité biologique complexe et l'interférence spectrale multi-échelle étant présentes. En particulier, la présente invention permet la décomposition de signaux spectraux biologiques hautement complexes en espace de caractéristique dimensionnelle élevée où des caractéristiques locales de chaque sous-espace sont corrélées avec précision à la fois avec une concentration de métabolite spécifique ou une condition catégorielle. Ceci est obtenu par un nouveau procédé d'auto-apprentissage, qui ne nécessite aucune intervention humaine. L'intelligence artificielle développée peut établir sa propre base de connaissances lorsque de nouvelles données sont fournies par réalisation de transformations d'espace de caractéristiques, recherche de directions de co-variance et optimisation de corrélations spectrales de composition locale. Ces procédés permettent à l'intelligence artificielle d'établir des cartes de connaissances des deux quantifications et des classifications, qui peuvent être cassées pour des performances de calcul supérieures. En particulier, une recherche directe consiste à trouver à travers les données d'espace de caractéristiques et des dimensions qui permettent une correspondance linéaire directe entre la composition métabolique et la variance de bandes spectrales. De plus, une approche similaire est obtenue pour définir les régions de coque convexes de différentes classes de conditions de santé à partir de spectres de fluide corporel. De tels résultats dans la création de cartes de connaissances pour la quantification et la classification sont tels. La présente invention permet également d'évaluer la prévisibilité, la précision et la précision de nouvelles estimations. En outre, la présente invention concerne une approche d'auto-apprentissage pour la définition de l'espace de caractéristique globale à l'aide de mégadonnées, pour sa caractérisation correcte sous une variabilité élevée, une détection précise d'anomalies locales, ainsi que des valeurs aberrantes qui peuvent contaminer la base de connaissances. Cette invention est applicable à toutes les régions des spectres électromagnétiques utilisés dans l'analyse par spectroscopie (rayons x, uv, vis, nir, ir, lointain-ir et micro-ondes), ou avec tout autre type de spectroscopie (absorption, réflectance, fluorescence, phosphorescence, diffusion Raman) où une interférence multi-échelle complexe et une variabilité biologique sont présentes. Elle s'étend en outre à des domaines d'applications de spectroscopie non destructive et non invasive dans des domaines tels que la santé, la médecine vétérinaire, la biotechnologie, les produits pharmaceutiques, les aliments et l'agriculture.