Academic literature on the topic 'Diagnostic de précision'

L'arithmétique à virgule flottante est l'approche la plus utilisée pour réaliser des calculs mathématiques reposant sur les nombres réels avec un ordinateur. Cependant, elle souffre d'un défaut : chaque opération peut introduire une erreur, c'est-à-dire une différence avec le résultat que nous aurions obtenu en utilisant des réels. Bien que ces erreurs soient très faibles, elles peuvent s'accumuler et provoquer des bugs ayant parfois des conséquences graves, en particulier dans des domaines critiques comme l'aéronautique ou le nucléaire. Il est donc nécessaire de pouvoir garantir que les erreurs introduites par l'utilisation de l'arithmétique flottante ne causent pas de problème, ou, dit autrement, qu'elles soient suffisamment faibles pour que le programme se comporte comme attendu. Pour répondre à ce besoin, nous proposons une analyse statique par interprétation abstraite, reposant sur un nouveau domaine abstrait, et calculant une sur-approximation des erreurs introduites par l'arithmétique flottante. Cette analyse repose sur l'interaction, au travers d'un produit réduit, entre deux conceptions de la notion d'erreur: l'erreur absolue, intuitive et permettant de mieux comprendre le programme analysé, et l'erreur relative, plus proche du fonctionnement de l'arithmétique flottante. Notre analyse repose sur la combinaison des arithmétiques affines et d'intervalles, et dispose de capacités de raisonnements relationnels. Cette combinaison a cependant des difficultés à traiter les opérations non linéaires, dont la précision impacte fortement l'évaluation des erreurs relatives. Nous proposons donc deux approches pour répondre à ce problème. La première consiste en différentes améliorations de cette combinaison, permettant d'évaluer plus précisément multiplications et divisions sans impacter significativement les performances. La seconde consiste en la définition d'une nouvelle arithmétique relationnelle, spécifiquement conçue pour représenter l'erreur relative. Par ailleurs, nous avons implémenté un prototype de notre analyse au sein de l'outil Frama-C/Eva. Les premiers résultats expérimentaux montrent l'intérêt de notre analyse par rapport à l'état de l'art<br>Floating point arithmetic is the most used approach to perform mathematical computations using real numbers with a computer. However, this approach has a default : each operation can introduce an error, that is, a difference with the result we would have obtained using real numbers. Even if those errors are very small, they can accumulate et provoke serious bugs, particularly in critical domains like aeronautics or nuclear energy production for example. Thus, we have to be able to guarantee that the errors introduced by the use of floating point arithmetic do not cause problems, in other words, that they are small enough for the program to behave as expected. To answer this need, we propose an abstract interpretation based static analysis, along with a new abstract domain, that computes an overapproximation of the errors introduced by floating point arithmetic. This analysis is based on the interaction, performed through a reduced product, between two conceptions of the concept of error : absolute error, intuitive and helpful to understand the analyzed program, and relative error, closer of floating point arithmetic functioning. Our analysis relies on the combination of affine and intervals arithmetics, and thus have relational reasoning capacities. However, this combination has difficulties dealing with non linear operations, whose precision has a huge impact on relative errors evaluations. Thus, we propose two approaches to tackle this problem. The first one consists of several improvements of this combination that help evaluating multiplications and divisions more precisely without impacting performances significantly. The second one consists of the definition of a new relational arithmetic, specifically designed to represent relative errors. Besides, we have implemented a prototype of our analysis within the Frama-C/Eva tool. The first experimental results enlighten the advantages of our analysis against state of the art tools

La pomme de terre est l’une des cultures les plus exigeantes en engrais et elle se cultive généralement sur des sols légers ayant de faibles réserves en N, P, K, Ca et Mg. Ces cinq éléments sont essentiels à la croissance des plants, à l’atteinte des bons rendements et à l’obtention de bonne qualité des tubercules de pomme de terre à la récolte et à l’entreposage. La recherche d’un équilibre entre ces cinq éléments constitue l’un des défis de pratiques agricoles de précision. La collecte de 168 échantillons de feuilles de pommes de terre selon une grille de 40 m × 60 m (densité d’échantillonnage de 2,9 échantillons ha-1) dans un champ de pommes de terre de 54 ha au Saguenay-Lac-Saint-Jean et la détermination de leur teneur en N, P, K, Ca et Mg au stade début floraison, jumelée à une lecture de l’indice de chlorophylle avec SPAD-502, a permis d’établir les faits suivants : parmi tous les indicateurs de diagnostic foliaire selon les 3 approches connues VMC, DRIS et CND, le contraste logarithmique entre les deux éléments nutritifs type anioniques (N et P) vs les trois éléments type cationiques (K, Ca et Mg), noté ilr (log ratio isométrique) du coda (Compositional Data Analysis) est l’indicateur le plus fortement relié à la lecture SPAD-502 (r=0,77). L’étude géostatique spatiale appliquée au Coda a montré une grande similitude entre le CND-ilr (anions vs cations) et la lecture SPAD-502. Ce CND-ilr devrait être interprété en termes de fertilisation de démarrage (N+P), en lien avec les apports des cations sous forme d’engrais (K, Ca et Mg) ou d’amendement (Ca et Mg).

Depuis l'achèvement du projet du génome humain en 2001, le domaine de lagénomique a progressé de façon exponentielle, en grande partie grâce àl'introduction du séquençage de nouvelle génération (NGS), une technique deséquençage qui a révolutionné les méthodes d'investigation des maladiesgénétiques. L’accessibilité croissante de ces technologies permet l’essor de lamédecine de précision, basée sur une prise en charge spécifique de chaque patienten fonction de son profil génétique. Le séquençage peut être utilisé pour lediagnostic de maladies, la recherche de prédispositions génétiques, ou encore pourle choix thérapeutique en particulier en cancérologie. Le séquençage de l'exome(WES), en particulier, offre une méthode efficace pour étudier les maladies, car lesrégions exoniques représentent 2% du génome entier, mais peuvent contenir jusqu'à85% de variants fonctionnels responsables des maladies. Or, l’analyse génétiquedes patients en milieu clinique est principalement effectuée par le séquençage cibléde panels de quelques gènes choisis en fonction du contexte clinique. Le travaileffectué dans le cadre de cette thèse CIFRE en partenariat avec la sociétéPrenostics a été de développer des analyses WES pertinentes permettant decaractériser le profil génétique de patients atteints de maladies génétiques et decancers. L’objectif a été d’évaluer leur apport dans le diagnostic et l’établissement destratégies thérapeutiques personnalisées dans trois contextes distincts de pratiqueclinique, en le comparant à l’approche conventionnelle de séquençage de panels.- Dans le domaine des maladies génétiques pédiatriques, le diagnostic moléculairepar les méthodes conventionnelles n’atteint que 25%, laissant la majorité desfamilles sans conseil génétique pertinent. Notre analyse WES d’une cohorte de 26enfants atteints de maladies génétiques non diagnostiqués par les analysesgénétiques conventionnelles, notre approche WES a permis d’établir un diagnosticpositif dans 35% des cas.- Environ 5 à 10% des cancers du sein sont héréditaires, mais plus de la moitiéd’entre eux ne sont pas élucidés par le séquençage de panel classique incluant lesgènes à risque (BRCA1, BRCA2, PALB2, etc) et ne sont pas causés par des gènesde prédisposition connus. En analysant l’exome de quatre familles, nous avons tentéd’identifier les gènes en cause de cas familiaux ne présentant pas d’altération desgènes connus BRCA1/BRCA2 (familles BRCAx). Après filtration des variants à risque transmis parmi les membres atteints, nous avons identifié les gènes candidatsHIST1H1C, TYRO3, TPH1, SLC12A3 et CCNF comme de possibles gènes deprédisposition au cancer du sein. Cependant, sans études fonctionnelles pousséespermettant de valider leur implication, le WES ne semble pas apporter de bénéficepour la prise en charge de ces familles.- Enfin, dans le domaine de la cancérologie, la personnalisation du traitement est aucentre des enjeux actuels. Notre étude d’une cohorte de 35 tumeurs solidesréfractaires a démontré la faisabilité et l’efficacité du WES pour la caractérisation duprofil génétique de tumeurs solides et la prise de décision en oncologie. Ladétermination des pattern mutationnels tumoraux, de la charge tumorale et dessignatures mutationnelles à partir des données de WES a permis d’émettre dessuggestions thérapeutiques pour la moitié d’entre eux et a contribué à la modificationdu traitement d’au moins huit patients sur 35.Cette étude décrit les différentes applications, les limites et les avantages du WEScomme outil d’investigation moléculaire des maladies humaines. En démontrant lebénéfice d’utilisation du WES en clinique, nos résultats contribuent aux efforts encours pour son intégration dans le parcours de soin et le développement de lamédecine de précision<br>Since the completion of the Human Genome Project in 2001, the field of genomicshas grown exponentially, in large part due to the introduction of Next GenerationSequencing (NGS). This technique has revolutionized the investigation methods ofgenetic diseases, allowing high-throughput genome-wide sequencing to establish thegenetic basis of diseases. The increasing accessibility of these technologies allowsthe development of precision medicine, based on the specific care of each patientaccording to his genetic profile. Sequencing can be used for the diagnosis ofdiseases, the search for genetic predispositions to a disease, or for the therapeuticchoice, in particular in oncology. Exome sequencing (WES), in particular, offers aneffective method for studying diseases, since exonic regions represent 2% of theentire genome, but can contain up to 85% of functional variants responsible fordiseases. However, the genetic analysis of patients in a clinical setting is mainly carried out by the targeted sequencing of panels of a few genes chosen according tothe clinical context. The work carried out during this CIFRE thesis in partnership withthe company Prenostics was to develop relevant WES analyzes to characterize thegenetic profile of patients with rare genetic diseases and cancers. The objective wasto assess their contribution to the diagnosis and establishment of personalizedtreatment strategies in three distinct contexts of clinical practice, by comparing it tothe conventional approach of panel sequencing.- In the field of pediatric genetic diseases, molecular diagnosis by conventionalmethods only reaches 25%, leaving the majority of families without precise geneticcounseling. Our WES analysis of a cohort of 26 children with genetic diseases notdiagnosed by conventional genetic analyzes, our WES approach resulted in apositive diagnosis in 35% of cases.- About 5 to 10% of breast cancers are hereditary, but more than half of them are notelucidated by the genes at risk of breast cancer (BRCA1, BRCA2, PALB2, etc.) thatare included in conventional panel sequencing. By analyzing the exome of fourfamilies, we attempted to identify the genes involved in familial cases non-mutatedfor the known BRCA1 / BRCA2 genes (BRCAx families). After filtering the riskvariants transmitted among affected limbs, we identified the candidate genesHIST1H1C, TYRO3, TPH1, SLC12A3 and CCNF as possible genes of predispositionto breast cancer. However, without in-depth functional studies to validate theirinvolvement, WES does not seem to provide any benefit for patient management.- Finally, in the field of oncology, the personalization of treatment is at the center ofcurrent issues. Our study of a cohort of 35 refractory solid tumors aimed atdemonstrating the feasibility and efficacy of WES for characterizing the geneticprofile of solid tumors and for decision-making in oncology. We were able to maketreatment suggestions for half of them and helped modify the treatment of at leasteight out of 35 patients.This study describes the different applications, limits and advantages of WES as amolecular investigation tool for human diseases. By demonstrating the benefit ofusing WES in the clinic, our results contribute to the ongoing efforts to integrate it intothe care pathway and the development of precision medicine

La culture bananière dédiée à l'export est industrielle et implantée sur de grandes surfaces monovariétales. Cette culture est intensive en intrants, en main d'oeuvre et est soumise à des contraintes environnementales et sociétales qui imposent une amélioration des pratiques agricoles. L’Agriculture de Précision (AP) est une approche technique qui est apparue sur les grandes cultures pour optimiser leur rendement, la qualité des récoltes et pour diminuer leur impact environnemental. Cette approche s'appuie sur les données spatialisées des exploitations pour réaliser un état des lieux de la production. Son objectif est de mettre en évidence les conditions variables de croissance et d'identifier celles qui sont contrôlables afin d'optimiser les procédés de production en fonction du potentiel local dans l'exploitation. La culture bananière présente des particularités par rapport aux grandes cultures qui n’ont pas été étudiées et qui remettent en cause l’utilisation directe des méthodes d’analyse des données des exploitants. Notamment, les bananiers sont asynchrones, leur cycle de développement n'est pas saisonnier et n'est pas synchronisé par le mode de culture. En conséquence, les parcelles sont constituées de bananiers à différents stades phénologiques. Ainsi, contrairement aux grandes cultures qui sont, elles, synchrones, les observations que l'on peut faire sur une bananeraie à un moment donné ne dépendent pas seulement des conditions de croissance mais aussi du stade phénologique variable des plants. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles méthodes pour valoriser les données produites en bananeraies afin de faciliter le diagnostic agronomique dans une démarche d’AP. Les données sur lesquelles nous avons travaillées sont issues d'observations classiquement réalisées dans les bananeraies pour gérer les récoltes. Nous nous sommes aussi intéressés à la télédétection et nous avons proposé des méthodes d’analyse qui permettent d'étudier la variabilité spatiale en diminuant le biais lié à l'asynchronisme.Le premier travail de la thèse a été de proposer des méthodes de caractérisation de l’asynchronisme des parcelles. Pour cela nous avons définis plusieurs indicateurs : la durée du cycle de développement des bananiers ; l’hétérogénéité des conditions de croissance ; le stade phénologique moyen d’une parcelle et enfin la variabilité des stades présents dans une parcelle. Ces méthodes ont été appliquées sur les données de floraisons d’une plantation industrielle au Cameroun. Nous avons ainsi mis en évidence un effet de l’environnement et des pratiques des producteurs sur l’asynchronisme. Un deuxième pan du travail de thèse a été de proposer un modèle qui permet d’identifier la variabilité liée à l’environnement à partir de données de production. Le but était de générer des cartes interprétables agronomiquement sans biais lié à l’asynchronisme. Le modèle que nous avons proposé a été appliqué sur un indicateur particulier : le temps entre la floraison des plants et le moment de leur maturité. On suppose que cette méthode est suffisamment générale pour être appliquée à d’autres propriétés comme le poids des régimes à la récolte.Enfin, le dernier sujet étudié a été l’intérêt de la télédétection dans les bananeraies malgré la diversité des stades phénologiques. Nous avons quantifié l'importance de différentes sources de variabilité sur la teneur en chlorophylle des feuilles de bananier mesurée à partir d'un capteur piéton et nous avons construit un indice qui permet de prédire cette teneur par drone. Des cartes de variabilités de la chlorophylle intra-parcellaire ont été produites par ce moyen mais l’interprétation agronomique doit être faite avec précaution car les stades phénologiques ne sont pas connus et leurs effets ne peuvent être corrigés. Les conditions permettant d’interpréter ces cartes sont discutées<br>Exported bananas are produced on industrial plantations covering large areas and relying most of the times on clones of the Cavendish cultivars. This crop is input and labour intensive and is subject to environmental and societal constraints that impose an improvement in agricultural practices. Precision Agriculture (PA) is a methodological approach that has emerged on arable crops to optimize their yield, quality and reduce their environmental impact. This approach uses geo-referenced producer’s data and studies their spatial variability to increase the farming performance by adjusting the management by area. Its objective is to highlight the variable growth conditions and identify those that are manageable in order to optimize production processes according to the specific potential of the sites on the farm. Unlike arable crops, bananas exhibit unique characteristics that must be taken into account when studying production and yields. In particular, banana plants are asynchronous, their development cycle is not seasonal and is not synchronized by the cropping system. As a result, the fields are made up of banana plants at different phenological stages. Thus, unlike arable crops which are synchronous, the observations that can be made on a banana plantation at a given time depend not only on growing conditions but also on the variable phenological stages of the plants. The objective of this doctoral thesis was to propose new methods for using data produced in banana plantations in order to facilitate agronomic diagnosis in a PA approach. The data used are mainly those recorded to manage the harvests. These are observations classically recorded in banana plantations. We also studied remote sensing data and proposed analytical methods to study spatial variability by reducing the bias due to the asynchronism of banana plants.The first thesis work consisted in proposing methods to characterize the asynchronism of the fields. For this purpose, we defined several indicators: the average duration of the banana plant development cycle; the heterogeneity of growing conditions; and finally the average phenological stage of a field and the within field variability of the stages. These methods were applied to flowering data from an industrial plantation in Cameroon. An effect of the environment and producers' practices on asynchronism was highlighted. A second part of the thesis work consisted in proposing a model that identifies variability related to the environment and producers' choices using production data. The purpose of this method was to generate maps that could be interpreted agronomically, without the asynchronism bias. The model we proposed was applied to a particular property: the time between flowering and commercial maturity. It is assumed that this method is general enough to be applied to other agronomic properties such as the weight of bunches at harvest.Finally, the last subject we studied was the relevancy of remote sensing in banana plantations despite the diversity of phenological stages. We assessed the importance of different sources of variability on the chlorophyll content of banana leaves measured from a pedestrian sensor and constructed an index to predict this content by drone. Maps of within field variability of chlorophyll content have been produced by this method, but agronomic interpretation must be done with caution because the phenological stages are not known and their effects cannot be corrected. The conditions for interpreting these maps are discussed

Le séquençage à haut débit short-read d’ADN a favorisé une médecine personnalisée par la génomique, per- mettant d’identifier des anomalies moléculaires qui augmentent le risque de cancer ou guident la prise en charge thérapeutique. L’interprétation de ces variants est cruciale, notamment pour les cancers, où la diversité des indica- tions thérapeutiques nécessite des panels de gènes larges et des résultats rapides pour répondre aux contraintes de prise en charge des patients.Nous avons développé DrugOrder un outil qui permet d’associer l’ensemble des thérapies disponibles pour des variants (SNV, CNV et fusions de gènes), dits actionnables. DrugOrder propose une classification basée sur le niveau de preuve par rapport à la thérapie considérée et l’impact du variant dans l’oncogénèse. DrugOrder est également capable d’identifier une similarité entre un nouveau variant non décrit et un variant équivalent déjà présent dans une base de données. DrugOrder a été évalué sur deux jeux de données, simulés et réels pour lesquels un ensemble de variants actionnables était préalablement connus. Cet outil a montré sa capacité à prioriser ces variants actionnables avec une haute efficacité.En complément du séquençage short-read, de nouvelles technologies innovantes de séquençage long-read de l’ADN ou de l’ARN offrent la possibilité d’explorer des évènements complexes, composés de variants structuraux ou d’isoformes alternatives d’ARNm. Par conséquent, il est nécessaire de constituer des méthodologies d’analyses intégratives permettant de détecter ces événements à partir des données issues de séquençage long-read.Avec le développement de LoRID, nous avons résolu une partie de ce défi pour les patientes atteintes du syndrome Hereditary Breast and Ovarian Cancer (HBOC). LoRID est un pipeline complet qui permet l’assemblage d’isoformes alternatives de l’ARN ainsi que leur annotation via un module appelé SOSTAR. Ce dernier permet de décrire les différents événements d’épissage composant une isoforme donnée, tout en quantifiant l’abondance de chaque isoforme. Notre outil a pu identifier un rétrotransposon SVA dans une famille atteinte du syndrome HBOC sans anomalies moléculaires connues, expliquant ainsi le trait génétique de ce syndrome pour cette famille<br>High-throughput sequencing has encouraged personalised medicine through genomics, making it possible to identify molecular anomalies that increase the risk of cancer or guide therapeutic management. The interpretation of these variants is crucial, particularly for cancers, where the diversity of therapeutic indications requires large gene panels and rapid results to meet patient management constraints.We have developed DrugOrder, a tool that combines all available therapies for actionable variants (SNV, CNV and gene fusions). DrugOrder offers a classification based on the level of evidence for the therapy under consideration and the impact of the variant in oncogenesis. DrugOrder is also capable of identifying similarities between a new, undescribed variant and an equivalent variant already present in a database. DrugOrder was evaluated on two datasets, simulated and real, for which a set of actionable variants was previously known. The tool demonstrated its ability to prioritise these actionable variants effectively.In addition to short-read sequencing, new innovative technologies for long-read sequencing of DNA or mRNA offer the possibility of exploring complex events composed of structural variants or alternative isoforms of mRNA. Consequently, there is a need to develop integrative analysis methodologies that can detect these events from long- read sequencing data.With the development of LoRID, we have solved part of this challenge for patients with Hereditary Breast and Ovarian Cancer (HBOC) syndrome. LoRID is a complete pipeline that enables the assembly of alternative RNA isoforms and their annotation with a module called SOSTAR. The latter can be used to describe the different splicing events making up a given isoform, while quantifying the abundance of each isoform. Our tool was able to identify a SVA retrotransposon in a family suffering from HBOC syndrome with no known molecular anomalies, thus explaining the genetic trait of this syndrome in this family

L’objectif de ce mémoire concerne, d'une part, l'analyse structurelle et quantitative d'un processus et, d'autre part, la conception optimale d'une architecture d'instrumentation permettant de définir la position, le nombre et la précision des capteurs. Cette conception doit satisfaire à de nombreuses contraintes dont les principales sont la disponibilité de la valeur des variables nécessaires, la détectabilité et l'isolabilité des capteurs défaillants, la précision de l'estimation, le coût, la fiabilité et la disponibilité du systeme d'instrumentation. Pour ce qui est l'analyse structurelle et quantitative, nous avons développé des méthodes permettant de caractériser le processus selon le critère d'observabilité, le degré de redondance des variables, la détectabilité et l'isolabilité des capteurs défaillants, la précision de l'estimation de l'état du processus, la fiabilité et la disponibilité de son systeme d'instrumentation. Quant à la conception optimale d'un systeme d'instrumentation, elle a été résolue en trois étapes: i) définir la position et le nombre de capteurs sous contraintes d'observabilité, de degré de redondance, de détectabilité et d'isolabilité des capteurs défaillants, de non-mesurabilité et d'obligation de mesurer des variables. En utilisant les cycles et la formulation en termes de programmation linéaire en nombres entiers, une solution optimale est proposée soit en minimisant le coût à fiabilité imposée, soit en maximisant la fiabilité à coût imposé, ii) déterminer la précision des capteurs de façon à garantir une précision imposée de l'estimation, en se basant sur un algorithme à itération directe, iii) déterminer le taux de réparation des capteurs pour obtenir une disponibilité donnée pour le systeme d'instrumentation. Ces méthodes ont été testées sur une partie d'une plate-forme pétrolière de la société ELF

Cette thèse est consacrée à l'étude de diagnostic de pannes pour les systèmes pile à combustible de type PEMFC. Le but est d'améliorer la fiabilité et la durabilité de la membrane électrolyte polymère afin de promouvoir la commercialisation de la technologie des piles à combustible. Les approches explorées dans cette thèse sont celles du diagnostic guidé par les données. Les techniques basées sur la reconnaissance de forme sont les plus utilisées. Dans ce travail, les variables considérées sont les tensions des cellules. Les résultats établis dans le cadre de la thèse peuvent être regroupés en trois contributions principales.La première contribution est constituée d'une étude comparative. Plus précisément, plusieurs méthodes sont explorées puis comparées en vue de déterminer une stratégie précise et offrant un coût de calcul optimal.La deuxième contribution concerne le diagnostic online sans connaissance complète des défauts au préalable. Il s'agit d'une technique adaptative qui permet d'appréhender l'apparition de nouveaux types de défauts. Cette technique est fondée sur la méthodologie SSM-SVM et les règles de détection et de localisation ont été améliorées pour répondre au problème du diagnostic en temps réel.La troisième contribution est obtenue à partir méthodologie fondée sur l'utilisation partielle de modèles dynamiques. Le principe de détection et localisation de défauts est fondé sur des techniques d'identification et sur la génération de résidus directement à partir des données d'exploitation.Toutes les stratégies proposées dans le cadre de la thèse ont été testées à travers des données expérimentales et validées sur un système embarqué<br>Aiming at improving the reliability and durability of Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell (PEMFC) systems and promote the commercialization of fuel cell technologies, this thesis work is dedicated to the fault diagnosis study for PEMFC systems. Data-driven fault diagnosis is the main focus in this thesis. As a main branch of data-driven fault diagnosis, the methods based on pattern classification techniques are firstly studied. Taking individual fuel cell voltages as original diagnosis variables, several representative methodologies are investigated and compared from the perspective of online implementation.Specific to the defects of conventional classification based diagnosis methods, a novel diagnosis strategy is proposed. A new classifier named Sphere-Shaped Multi-class Support Vector Machine (SSM-SVM) and modified diagnostic rules are utilized to realize the novel fault recognition. While an incremental learning method is extended to achieve the online adaptation.Apart from the classification based diagnosis approach, a so-called partial model-based data-driven approach is introduced to handle PEMFC diagnosis in dynamic processes. With the aid of a subspace identification method (SIM), the model-based residual generation is designed directly from the normal and dynamic operating data. Then, fault detection and isolation are further realized by evaluating the generated residuals.The proposed diagnosis strategies have been verified using the experimental data which cover a set of representative faults and different PEMFC stacks. The preliminary online implementation results with an embedded system are also supplied

Contexte: Le cancer colo-rectal est la deuxième cause de décès, par ordre de fréquence. L’utilisation de l’imagerie dans la stadification du cancer colo-rectal est un élément important de la prise en charge de la maladie. L’échographie endoscopique est une modalité qui permet de préciser la profondeur de l’atteinte néoplasique. Les données probantes concernant la performance diagnostique dans l’identification de cancers peu avancés sont variables. Objectif : Effectuer une revue systématique sur la performance diagnostique de l’échographie endoscopique dans l’identification de cancer de stade T1 et T2. Devis : Revue systématique. Sources bibliographiques : PubMed, EMBASE, Ovid and Cochrane library Méthodes: Dans un premier temps, une recherche de revue systématique publiée dans les 15 dernières années fût effectuée sur la précision diagnostique de l’échographie endoscopique dans les banques PubMed, Cochrne et trip database. Deux revues systématiques, publiées en 2008 et 2009 fûrent identifiées. Une deuxième recherche portant sur des études primaires a été effectuée pour la période 2009 à 2016, dans les mêmes banques bibliographiques. La qualité des études primaires a été évaluée à l’aide de la grille QUADAS2. Les mots clés utilisés étaient échographie endoscopique, EUS, cancer rectal, histo-pathologie, staging. Sélection d’études : Les critères d’inclusion : population adulte avec diagnostic de cancer du rectum pas avancé, articles complets publiés dans des revues avec comité de pairs, articles en anglais. Critères d’exclusion : population pédiatrique, cancers avancés avec atteinte métastatique, patients évalués avec d’autres modalités (CT ou IRM) sans échographie endoscopique, absence de confirmation histologique. Résultats : Dix articles, publiés depuis 2009, répondaient aux critères d’inclusion. Ces articles furent ajoutés aux articles retenus dans les revues systématiques déjà publiées. Au total,49 articles sont inclus dans cette revue systématique. La performance diagnostique de l’échographie endoscopique a été évaluée en calculant la sensitivité et la spécificité des études regroupées. Pour le stade T1, les valeurs de sensitivité et spécificité étaient 0.84 (CI 0.75-0.91) et 0.93 (CI 0.86–0.97), respectivement. Pour le stade T2 les valeurs de sensitivité et spécificité étaient 0.83 (CI 0.74–0.90) et 0.93 (CI 0.86–0.97), respectivement. Conclusion: L’échographie endoscopique présente une performance diagnostique pour l’identification de cancers de stade T1 et T2. Ceci permet d’orienter des patients vers des chirurgies moins invasives avec une survie égale et un taux de complications inférieures comparativement à des chirurgies plus invasives.<br>Background: Colorectal cancer (CRC) is the second leading cause of death. The use of preoperative imaging in the staging of (CRC) plays a major role in the management. Endorectal ultrasound (ERUS) is a precise imaging modality to determine the depth of penetration. The data on the precision of (ERUS) to predict early stage of rectal cancer has been variable Objectives: To conduct a systematic review, on the diagnostic performance of (ERUS) in the staging of T1 and T2 CRC. Design: Systematic review. Data sources: A literature search via PubMed, EMBASE, Ovid and Cochrane library. METHODS: An initial search for systematic review articles published in the last 15 years on the diagnostic accuracy of EUS in the staging of CRC using PubMed, Cochrane library, and trip database was conducted. After finding two systematic reviews that were published in 2008 and 2009, a second search of original studies published since the systematic reviews were conducted using the same databases from 2009 to 2016. The primary studies included in the systematic reviews and the primary studies published afterwards were included in the review. Methodological quality was applied using a modified version of the quality assessment of diagnostic accuracy studies (QUADAS2) tool. Terms used for search were endoscopic ultrasound, EUS, rectal cancer, histo-pathological finding, and staging. Study selection: Inclusion criteria includes adult people diagnosed with early stage CRC, all articles in english language and must be a full manuscripts published in peer-reviews journals. Exclusion criteria includes any recurrent or metastasis cancer and children with rectal cancer. Patients who were staged preoperatively by other imaging modality (MRI or CT) and no comparison with post operative pathology. Results: The search identified 420 articles, 97 articles were duplicate and excluded, and 232 refined articles were screened for title and abstract, reviewed. Thirty-two full text studies were assessed for eligibility, and ten published as full text and met the inclusion criteria; they were added to the articles identified in the earlier systematic reviews a total of 49 articles. Results of the evaluation of the accuracy of ERUS analyzed according to the diagnostic measures of sensitivities and specificities calculated for each study. The pooled sensitivity and specificity of EUS for stage T1 CRC was 0.84 (CI 0.75-0.91) and 0.93 (CI 0.86–0.97), and for T2 was 0.83 (CI 0.74–0.90) and 0.93(CI 0.86–0.97) respectively. Conclusion: The range of sensitivity and specificity values suggest that EUS performs well in accurately staging T1 and T2 cancers. Further advancement in this technology will lead to an improved diagnosis, clinical decision-making, and reduce the over staging drawback.