Intravenous cyclophosphamide improves functional outcomes in interstitial lung disease related to idiopathic inflammatory myopathies

Objective: To compare the efficacy, toxicity and glucocorticoid (GC)-sparing effects of intravenous cyclophosphamide (iv CYC) with other immunosuppressive regimes as the induction treatment for Idiopathic Inflammatory Myopathy-Related Interstitial Lung Disease (IIM-ILD). Methods: Observational comparative study of patients with IIM-ILD from the EPIMAR and Cruces cohorts. The main efficacy outcome was a 6 to 12-month improvement >10% in the forced vital capacity (FVC) from baseline. Results: Overall, 47 patients were included: 22 (47%) in the CYC group and 25 (53%) in the non-CYC group (32% azathioprine, 28% GC alone, 20% mycophenolate, 16% calcineurin-inhibitors and methotrexate and 4% rituximab). 81% patients were female with a mean age of 50.4 years. FVC improvement was achieved by 64% patients in the CYC group vs. 32% in the non-CYC group (p = 0.03). In the logistic regression model, CYC was identified as the only independent predictor of FVC improvement (OR=3.97, 95% CI 1.07–14.75). Patients in the CYC group received more methyl-prednisolone pulses (MP) (59% vs. 28% in the non-CYC group, p = 0.03), less initial GCs doses >30 mg/d (19% vs. 77%, p = 0.001) and lower 6-month average doses of prednisone (11 mg/d vs. 31.1 mg/d, p = 0.001). Conclusion: iv CYC showed better functional outcomes than other immunosuppressants in IIM-ILD. The additional use of MP is likely to potentiate the effects of CYC and allows lowering prednisone doses. Therefore, CYC in combination with MP could be considered as the first line induction therapy in IIM-ILD, without limiting its use to rapidly progressive, life-threatening or refractory disease

Active Learning for Auditory Hierarchy

Much audio content today is rendered as a static stereo mix: fundamentally a fixed single entity. Object-based audio envisages the delivery of sound content using a collection of individual sound ‘objects’ controlled by accompanying metadata. This offers potential for audio to be delivered in a dynamic manner providing enhanced audio for consumers. One example of such treatment is the concept of applying varying levels of data compression to sound objects thereby reducing the volume of data to be transmitted in limited bandwidth situations. This application motivates the ability to accurately classify objects in terms of their ‘hierarchy’. That is, whether or not an object is a foreground sound, which should be reproduced at full quality if possible, or a background sound, which can be heavily compressed without causing a deterioration in the listening experience. Lack of suitably labelled data is an acknowledged problem in the domain. Active Learning is a method that can greatly reduce the manual effort required to label a large corpus by identifying the most effective instances to train a model to high accuracy levels. This paper compares a number of Active Learning methods to investigate which is most effective in the context of a hierarchical labelling task on an audio dataset. Results show that the number of manual labels required can be reduced to 1.7% of the total dataset while still retaining high prediction accuracy

Classification automatique de signaux naturels pour la surveillance environnementale

This manuscript summarizes a three years work addressing the use of machine learning for the automatic analysis of natural signals. The main goal of this PhD is to produce efficient and operative frameworks for the analysis of environmental signals, in order to gather knowledge and better understand the considered environment. Particularly, we focus on the automatic tasks of detection and classification of natural events.This thesis proposes two tools based on supervised machine learning (Support Vector Machine, Random Forest) for (i) the automatic classification of events and (ii) the automatic detection and classification of events. The success of the proposed approaches lies in the feature space used to represent the signals. This relies on a detailed description of the raw acquisitions in various domains: temporal, spectral and cepstral. A comparison with features extracted using convolutional neural networks (deep learning) is also made, and favours the physical features to the use of deep learning methods to represent transient signals.The proposed tools are tested and validated on real world acquisitions from different environments: (i) underwater and (ii) volcanic areas. The first application considered in this thesis is devoted to the monitoring of coastal underwater areas using acoustic signals: continuous recordings are analysed to automatically detect and classify fish sounds. A day to day pattern in the fish behaviour is revealed. The second application targets volcanoes monitoring: the proposed system classifies seismic events into categories, which can be associated to different phases of the internal activity of volcanoes. The study is conducted on six years of volcano-seismic data recorded on Ubinas volcano (Peru). In particular, the outcomes of the proposed automatic classification system helped in the discovery of misclassifications in the manual annotation of the recordings. In addition, the proposed automatic classification framework of volcano-seismic signals has been deployed and tested in Indonesia for the monitoring of Mount Merapi. The software implementation of the framework developed in this thesis has been collected in the Automatic Analysis Architecture (AAA) package and is freely available.Ce manuscrit de thèse résume trois ans de travaux sur l’utilisation des méthodes d’apprentissage statistique pour l’analyse automatique de signaux naturels. L’objectif principal est de présenter des outils efficaces et opérationnels pour l’analyse de signaux environnementaux, en vue de mieux connaitre et comprendre l’environnement considéré. On se concentre en particulier sur les tâches de détection et de classification automatique d’événements naturels.Dans cette thèse, deux outils basés sur l’apprentissage supervisé (Support Vector Machine et Random Forest) sont présentés pour (i) la classification automatique d’événements, et (ii) pour la détection et classification automatique d’événements. La robustesse des approches proposées résulte de l’espace des descripteurs dans lequel sont représentés les signaux. Les enregistrements y sont en effet décrits dans plusieurs espaces: temporel, fréquentiel et quéfrentiel. Une comparaison avec des descripteurs issus de réseaux de neurones convolutionnels (Deep Learning) est également proposée, et favorise les descripteurs issus de la physique au détriment des approches basées sur l’apprentissage profond.Les outils proposés au cours de cette thèse sont testés et validés sur des enregistrements in situ de deux environnements différents : (i) milieux marins et (ii) zones volcaniques. La première application s’intéresse aux signaux acoustiques pour la surveillance des zones sous-marines côtières : les enregistrements continus sont automatiquement analysés pour détecter et classifier les différents sons de poissons. Une périodicité quotidienne est mise en évidence. La seconde application vise la surveillance volcanique : l’architecture proposée classifie automatiquement les événements sismiques en plusieurs catégories, associées à diverses activités du volcan. L’étude est menée sur 6 ans de données volcano-sismiques enregistrées sur le volcan Ubinas (Pérou). L’analyse automatique a en particulier permis d’identifier des erreurs de classification faites dans l’analyse manuelle originale. L’architecture pour la classification automatique d’événements volcano-sismiques a également été déployée et testée en observatoire en Indonésie pour la surveillance du volcan Mérapi. Les outils développés au cours de cette thèse sont rassemblés dans le module Architecture d’Analyse Automatique (AAA), disponible en libre accès

Réduction du biais dans la classification de données sismique : méthodes de gestion des jeux de données asymétriques

International audienceIn this work, we compare different strategies to deal with class size imbalanced datasets for the classification of seismic signal. Our dataset contains 80k samples and is divided into six classes, where the majority class has ten times as many samples as the minority classes. The four strategies we explore are resampling of the training set, class-weighting in the loss function by inverse of sample frequency, class-weighting by effective number of samples and focal loss. By using a simple convolutional neuralnetwork (CNN), we obtain a balanced accuracy of 0.17, with a bias towards the majority class. Any of the strategies to deal with imbalanced datasets significantly improves model performance. For our study, the best performance is not achieved by using the most advanced class-weighting techniques, but by simply weighting the loss function by inverse of class frequency with a BA of 0.64. The optimisation of learning and model parameters are also addressed in this workDans ce travail, nous mettons en place et comparons différentes stratégies pour traiter les jeux de données déséquilibrés pour la classification de signaux sismiques. Notre jeu de données contient 80k échantillons répartis en six classes, la classe majoritaire ayant dix fois plus d'échantillons que les classes minoritaires. Les quatre stratégies que nous explorons sont le rééchantillonnage de l'ensemble d'apprentissage, la pondération des classes dans la fonction de perte par l'inverse de la fréquence des échantillons, la pondération des classes par le nombre effectif d'échantillons et l'utilisation de la perte focale. En utilisant des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) simples, la balanced accuracy (BA) est de 0.17, avec un biais vers la classe majoritaire. Toutes les stratégies visant à traiter les jeux de données déséquilibrés améliorent de manière significative les performances du modèle. Pour notre étude, la meilleure performance n'est pas obtenue en utilisant les techniques de pondération par classe les plus avancées, mais en pondérant simplement la fonction de perte par l'inverse de la fréquence des classes, avec une BA de 0.64. Les questions sur l'optimisation des paramètres du modèles et des paramètres d'apprentissage sont également abordées

Increasing the reliability of seismic classification: A comparison of strategies to deal with class size imbalanced datasets

International audienceRecent employment of large seismic arrays and distributed fibre optic sensing cables leads to an overwhelming amount of seismic data. As a consequence, the need for reliable automatic processing and analysis techniques increases. Therefore, the number of machine learning applications for detection and classification of seismic signal augments too.A challenge however, is that seismic datasets are highly class imbalanced, i.e. certain seismic classes are dominant while others are underrepresented. Unfortunately, a skewed dataset may lead to biases in the model and thus to higher uncertainties in the model predictions. In the machine learning literature, several strategies are described to mitigate this problem. In presented work we explore and compare those approaches.For our application, we use event catalogues and seismic continuous recordings of the RD network in France [RESIF, 2018]. Using a simple 3-layered convolutional neural network (CNN) we aim to differentiate between six seismic classes, which are based on hand-picked catalogues. The training set we obtained is highly skewed with earthquakes as the majority class, containing 77% of the samples. The remaining classes (quarry blasts, marine explosions, suspected induced events, noise and earthquakes with unquantifiable magnitude) represent 2.1 - 7.5% of the dataset, respectively.We compare four strategies to deal with an imbalanced datasets for a multi-class classification problem. The first strategy is to resample the dataset (in our case we chose to reduce the size of the majority class). Another approach is the adaptation of the loss function by weighting the classes when penalizing the loss (i.e. increasing the weight of the minority classes). Those class weights can be adjusted either w.r.t. the reciprocal of class frequency [inspired by King and Zeng, 2001] or w.r.t. the effective number of samples [Cui et al., 2019]. Lastly, we have explored the use of a focal loss function [Lin et al., 2020].Using balanced accuracy as a metric while minimizing the loss, we found that in our case adjusting the class weights in the loss function according to the reciprocal of the class frequency provides the best results

Réduction du biais dans la classification de données sismique : méthodes de gestion des jeux de données asymétriques

International audienceIn this work, we compare different strategies to deal with class size imbalanced datasets for the classification of seismic signal. Our dataset contains 80k samples and is divided into six classes, where the majority class has ten times as many samples as the minority classes. The four strategies we explore are resampling of the training set, class-weighting in the loss function by inverse of sample frequency, class-weighting by effective number of samples and focal loss. By using a simple convolutional neuralnetwork (CNN), we obtain a balanced accuracy of 0.17, with a bias towards the majority class. Any of the strategies to deal with imbalanced datasets significantly improves model performance. For our study, the best performance is not achieved by using the most advanced class-weighting techniques, but by simply weighting the loss function by inverse of class frequency with a BA of 0.64. The optimisation of learning and model parameters are also addressed in this workDans ce travail, nous mettons en place et comparons différentes stratégies pour traiter les jeux de données déséquilibrés pour la classification de signaux sismiques. Notre jeu de données contient 80k échantillons répartis en six classes, la classe majoritaire ayant dix fois plus d'échantillons que les classes minoritaires. Les quatre stratégies que nous explorons sont le rééchantillonnage de l'ensemble d'apprentissage, la pondération des classes dans la fonction de perte par l'inverse de la fréquence des échantillons, la pondération des classes par le nombre effectif d'échantillons et l'utilisation de la perte focale. En utilisant des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) simples, la balanced accuracy (BA) est de 0.17, avec un biais vers la classe majoritaire. Toutes les stratégies visant à traiter les jeux de données déséquilibrés améliorent de manière significative les performances du modèle. Pour notre étude, la meilleure performance n'est pas obtenue en utilisant les techniques de pondération par classe les plus avancées, mais en pondérant simplement la fonction de perte par l'inverse de la fréquence des classes, avec une BA de 0.64. Les questions sur l'optimisation des paramètres du modèles et des paramètres d'apprentissage sont également abordées

Détection de véhicules en temps réel sur grilles d'occupation par des méthodes d'apprentissage profond

International audienceLes grilles d'occupation sont un modèle d'environnement communément utilisé pour représenter l'environnement direct autour d'un véhicule sous forme d'une grille. Cette étude évalue la possibilité de détecter des véhicules sur des grilles d'occupation en s'inspirant de l'état de l'art en traitement d'images. Les architectures développées produisent des résultats de détection précis avec un temps de prédiction permettant une exécution en temps réel

Vehicle Detection on Occupancy Grid Maps: Comparison of Five Detectors Regarding Real-Time Performance

Occupancy grid maps are widely used as an environment model that allows the fusion of different range sensor technologies in real-time for robotics applications. In an autonomous vehicle setting, occupancy grid maps are especially useful for their ability to accurately represent the position of surrounding obstacles while being robust to discrepancies between the fused sensors through the use of occupancy probabilities representing uncertainty. In this article, we propose to evaluate the applicability of real-time vehicle detection on occupancy grid maps. State of the art detectors in sensor-specific domains such as YOLOv2/YOLOv3 for images or PIXOR for LiDAR point clouds are modified to use occupancy grid maps as input and produce oriented bounding boxes enclosing vehicles as output. The five proposed detectors are trained on the Waymo Open automotive dataset and compared regarding the quality of their detections measured in terms of Average Precision (AP) and their real-time capabilities measured in Frames Per Second (FPS). Of the five detectors presented, one inspired from the PIXOR backbone reaches the highest AP0.7 of 0.82 and runs at 20 FPS. Comparatively, two other proposed detectors inspired from YOLOv2 achieve an almost as good, with a AP0.7 of 0.79 while running at 91 FPS. These results validate the feasibility of real-time vehicle detection on occupancy grids

Détection de véhicules en temps réel sur grilles d'occupation par des méthodes d'apprentissage profond

International audienceLes grilles d'occupation sont un modèle d'environnement communément utilisé pour représenter l'environnement direct autour d'un véhicule sous forme d'une grille. Cette étude évalue la possibilité de détecter des véhicules sur des grilles d'occupation en s'inspirant de l'état de l'art en traitement d'images. Les architectures développées produisent des résultats de détection précis avec un temps de prédiction permettant une exécution en temps réel