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1. (WO2005086068) PROCEDES ET SYSTEMES DE PREVISION D'UN EVENEMENT
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2005/086068    N° de la demande internationale :    PCT/US2005/006241
Date de publication : 15.09.2005 Date de dépôt international : 25.02.2005
CIB :
G06T 7/00 (2006.01)
Déposants : AUREON LABORATORIES, INC. [US/US]; 28 Wells Avenue, Building #3, Yonkers, NY 10701 (US) (Tous Sauf US).
SAIDI, Olivier [FR/US]; (US) (US Seulement).
VERBEL, David, A. [US/US]; (US) (US Seulement).
YAN, Lian [CN/US]; (US) (US Seulement)
Inventeurs : SAIDI, Olivier; (US).
VERBEL, David, A.; (US).
YAN, Lian; (US)
Mandataire : SNELL, Peter, F.; Mintz, Levin, Cohn, Ferris, Glovsky and Popeo, P.C, ., Chrysler Center, 666 Third Avenue, New York, NY 10017 (US)
Données relatives à la priorité :
60/548,322 27.02.2004 US
60/577,051 04.06.2004 US
Titre (EN) METHODS AND SYSTEMS FOR PREDICTING OCCURRENCE OF AN EVENT
(FR) PROCEDES ET SYSTEMES DE PREVISION D'UN EVENEMENT
Abrégé : front page image
(EN)Embodiments of the present invention are directed to methods and systems for training a neural network having weighted connections for classification of data, as well as embodiments corresponding to the use of such a neural network for the classification of data, includíng, for example, prediction of an event (e.g., disease). The method may include inputting input training data into the neural network, processing, by the neural network, the input training data to produce an output, determining an error between the output and a desired output corresponding to the input training data, rating the performance neural network using an objective function, wherein the objective function comprises a function C substantially in accordance with an approximation of the concordance index and adapting the weighted connections of the neural network based upon results of the objective function.
(FR)Dans divers modes de réalisation, cette invention concerne des procédés et des systèmes de formation au classement de données d'un réseau neural doté de connexions pondérées et, dans d'autres modes de réalisation, l'utilisation d'un tel réseau neural pour le classement des données, notamment pour la prévision d'un événement (une maladie par exemple). Le procédé peut englober les opérations suivantes: entrée de données de formation dans le réseau neural; traitement par ce réseau neural des données entrées pour la production d'un résultat; détermination d'une erreur entre le résultat effectif et un résultat souhaité correspondant aux données de formation entrées; évaluation des performances du réseau neural au moyen d'une fonction objective, laquelle fonction objective comprend une fonction C sensiblement conforme à une approximation de l'indice de concordance; et adaptation des connexions pondérées du réseau neural en fonction des résultats de la fonction objective.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KP, KR, KZ, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LV, MA, MD, MG, MK, MN, MW, MX, MZ, NA, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, YU, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, MC, NL, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)