The use of classification and regression trees to predict the likelihood of seasonal influenza.

Background Individual signs and symptoms are of limited value for the diagnosis of influenza. Objective To develop a decision tree for the diagnosis of influenza based on a classification and regression tree (CART) analysis. Methods Data from two previous similar cohort studies were assembled into a single dataset. The data were randomly divided into a development set (70%) and a validation set (30%). We used CART analysis to develop three models that maximize the number of patients who do not require diagnostic testing prior to treatment decisions. The validation set was used to evaluate overfitting of the model to the training set. Results Model 1 has seven terminal nodes based on temperature, the onset of symptoms and the presence of chills, cough and myalgia. Model 2 was a simpler tree with only two splits based on temperature and the presence of chills. Model 3 was developed with temperature as a dichotomous variable (≥38°C) and had only two splits based on the presence of fever and myalgia. The area under the receiver operating characteristic curves (AUROCC) for the development and validation sets, respectively, were 0.82 and 0.80 for Model 1, 0.75 and 0.76 for Model 2 and 0.76 and 0.77 for Model 3. Model 2 classified 67% of patients in the validation group into a high- or low-risk group compared with only 38% for Model 1 and 54% for Model 3. Conclusions A simple decision tree (Model 2) classified two-thirds of patients as low or high risk and had an AUROCC of 0.76. After further validation in an independent population, this CART model could support clinical decision making regarding influenza, with low-risk patients requiring no further evaluation for influenza and high-risk patients being candidates for empiric symptomatic or drug therapy.

Bayesian classification criterion for forensic multivariate data

This study presents a classification criteria for two-class Cannabis seedlings. As the cultivation of drug type cannabis is forbidden in Switzerland, law enforcement authorities regularly ask laboratories to determine cannabis plant's chemotype from seized material in order to ascertain that the plantation is legal or not. In this study, the classification analysis is based on data obtained from the relative proportion of three major leaf compounds measured by gas-chromatography interfaced with mass spectrometry (GC-MS). The aim is to discriminate between drug type (illegal) and fiber type (legal) cannabis at an early stage of the growth. A Bayesian procedure is proposed: a Bayes factor is computed and classification is performed on the basis of the decision maker specifications (i.e. prior probability distributions on cannabis type and consequences of classification measured by losses). Classification rates are computed with two statistical models and results are compared. Sensitivity analysis is then performed to analyze the robustness of classification criteria.

"Etude rétrospective des cas de vasculite cutanée identifiés au laboratoire de dermopathologie du CHUV de 2006 à 2010"

CONTEXTE Les vasculites représentent un groupe de maladies inflammatoires touchant tous les vaisseaux, des grosses artères aux artères de plus petit calibre, en passant par les capillaires et les veines, de toutes tailles également. La taille des vaisseaux atteints est d'une importance cruciale pour le diagnostic puisque la classification actuelle en dépend. Sur le plan histopathologique, la vasculite est une réaction inflammatoire qui atteint la paroi de vaisseaux, et qui va entraîner alors une ischémie, puis une nécrose du vaisseau lui-­‐ même voire des structures environnantes ; les caractéristiques microscopiques de ces lésions permettent souvent d'aider à préciser le groupe auquel appartient la vasculite. Cependant, il n'est pas toujours facile ni possible d'obtenir un échantillon de tissu, une biopsie, selon l'endroit concerné (cerveau, régions profondes et difficilement accessibles...). OBJECTIFS Dans les atteintes de type « vasculite », la peau est fréquemment un organe cible. Le grand avantage est son accès direct et aisé, notamment dans le but de pratiquer un examen histopathologique par le biais d'une biopsie, qui peut se pratiquer de manière superficielle ou profonde, révélant alors des vaisseaux de différents calibres. Face à un tableau clinique parfois complexe et menaçant, il est important de pouvoir orienter le diagnostic rapidement. L'objectif de ce travail est donc de déterminer quelles sont l'utilité et l'apport de la biopsie cutanée dans le diagnostic des vasculites, et autrement dit de déterminer s'il vaut la peine de pratiquer ce genre d'examen, ou s'il vaut mieux privilégier d'autres approches plus rentables sur ce plan-­‐là. METHODES Grâce à l'aide des dermatologues et à la base de données du Service de dermatopathologie du CHUV, nous nous proposons de faire une étude rétrospective et systématique, sur les 5 années passées, de toutes les biopsies cutanées compatibles avec le diagnostic de vasculite. RESULTATS ESCOMPTES Ils sont de deux ordres : déterminer d'une part si le résultat de la biopsie était compatible avec le diagnostic clinique retenu chez les patients ayant subi ce type d'examen. Cela nous permettra alors d'établir des recommandations pour la réalisation éventuelle d'une biopsie cutanée dans ce type de situation. Il sera en effet capital de savoir si ce geste est utile et, le cas échéant, s'il faut demander une biopsie profonde ou si une biopsie superficielle est suffisante. Ce travail nous permettra d'autre part de revoir les caractéristiques cutanées -­‐ sur le plan histopathologique -­‐ des vasculites, et de déterminer aussi leur fréquence. Dans l'idéal, ce travail devrait permettre de faire la revue et la mise à jour des connaissances dans le domaine des vasculites cutanées, utiles aux praticiens notamment.

Analyse systématique et permanente de la délinquance sérielle : place des statistiques criminelles ; apport des approches situationnelles pour un système de classification ; perspectives en matière de coopération

Résumé de la thèse L'évolution des systèmes policiers donne une place prépondérante à l'information et au renseignement. Cette transformation implique de développer et de maintenir un ensemble de processus permanent d'analyse de la criminalité, en particulier pour traiter des événements répétitifs ou graves. Dans une organisation aux ressources limitées, le temps consacré au recueil des données, à leur codification et intégration, diminue le temps disponible pour l'analyse et la diffusion de renseignements. Les phases de collecte et d'intégration restent néanmoins indispensables, l'analyse n'étant pas possible sur des données volumineuses n'ayant aucune structure. Jusqu'à présent, ces problématiques d'analyse ont été abordées par des approches essentiellement spécialisées (calculs de hot-sports, data mining, ...) ou dirigées par un seul axe (par exemple, les sciences comportementales). Cette recherche s'inscrit sous un angle différent, une démarche interdisciplinaire a été adoptée. L'augmentation continuelle de la quantité de données à analyser tend à diminuer la capacité d'analyse des informations à disposition. Un bon découpage (classification) des problèmes rencontrés permet de délimiter les analyses sur des données pertinentes. Ces classes sont essentielles pour structurer la mémoire du système d'analyse. Les statistiques policières de la criminalité devraient déjà avoir répondu à ces questions de découpage de la délinquance (classification juridique). Cette décomposition a été comparée aux besoins d'un système de suivi permanent dans la criminalité. La recherche confirme que nos efforts pour comprendre la nature et la répartition du crime se butent à un obstacle, à savoir que la définition juridique des formes de criminalité n'est pas adaptée à son analyse, à son étude. Depuis près de vingt ans, les corps de police de Suisse romande utilisent et développent un système de classification basé sur l'expérience policière (découpage par phénomène). Cette recherche propose d'interpréter ce système dans le cadre des approches situationnelles (approche théorique) et de le confronter aux données « statistiques » disponibles pour vérifier sa capacité à distinguer les formes de criminalité. La recherche se limite aux cambriolages d'habitations, un délit répétitif fréquent. La théorie des opportunités soutien qu'il faut réunir dans le temps et dans l'espace au minimum les trois facteurs suivants : un délinquant potentiel, une cible intéressante et l'absence de gardien capable de prévenir ou d'empêcher le passage à l'acte. Ainsi, le délit n'est possible que dans certaines circonstances, c'est-à-dire dans un contexte bien précis. Identifier ces contextes permet catégoriser la criminalité. Chaque cas est unique, mais un groupe de cas montre des similitudes. Par exemple, certaines conditions avec certains environnements attirent certains types de cambrioleurs. Deux hypothèses ont été testées. La première est que les cambriolages d'habitations ne se répartissent pas uniformément dans les classes formées par des « paramètres situationnels » ; la deuxième que des niches apparaissent en recoupant les différents paramètres et qu'elles correspondent à la classification mise en place par la coordination judiciaire vaudoise et le CICOP. La base de données vaudoise des cambriolages enregistrés entre 1997 et 2006 par la police a été utilisée (25'369 cas). Des situations spécifiques ont été mises en évidence, elles correspondent aux classes définies empiriquement. Dans une deuxième phase, le lien entre une situation spécifique et d'activité d'un auteur au sein d'une même situation a été vérifié. Les observations réalisées dans cette recherche indiquent que les auteurs de cambriolages sont actifs dans des niches. Plusieurs auteurs sériels ont commis des délits qui ne sont pas dans leur niche, mais le nombre de ces infractions est faible par rapport au nombre de cas commis dans la niche. Un système de classification qui correspond à des réalités criminelles permet de décomposer les événements et de mettre en place un système d'alerte et de suivi « intelligent ». Une nouvelle série dans un phénomène sera détectée par une augmentation du nombre de cas de ce phénomène, en particulier dans une région et à une période donnée. Cette nouvelle série, mélangée parmi l'ensemble des délits, ne serait pas forcément détectable, en particulier si elle se déplace. Finalement, la coopération entre les structures de renseignement criminel opérationnel en Suisse romande a été améliorée par le développement d'une plateforme d'information commune et le système de classification y a été entièrement intégré.

Lipid composition of fingermark residue and donor classification using GC/MS

Lipids available in fingermark residue represent important targets for enhancement and dating techniques. While it is well known that lipid composition varies among fingermarks of the same donor (intra-variability) and between fingermarks of different donors (inter-variability), the extent of this variability remains uncharacterised. Thus, this worked aimed at studying qualitatively and quantitatively the initial lipid composition of fingermark residue of 25 different donors. Among the 104 detected lipids, 43 were reported for the first time in the literature. Furthermore, palmitic acid, squalene, cholesterol, myristyl myristate and myristyl myristoleate were quantified and their correlation within fingermark residue was highlighted. Ten compounds were then selected and further studied as potential targets for dating or enhancement techniques. It was shown that their relative standard deviation was significantly lower for the intra-variability than for the inter-variability. Moreover, the use of data pretreatments could significantly reduce this variability. Based on these observations, an objective donor classification model was proposed. Hierarchical cluster analysis was conducted on the pre-treated data and the fingermarks of the 25 donors were classified into two main groups, corresponding to "poor" and "rich" lipid donors. The robustness of this classification was tested using fingermark replicates of selected donors. 86% of these replicates were correctly classified, showing the potential of such a donor classification model for research purposes in order to select representative donors based on compounds of interest.

Approche biochimique et morphologique des espèces du genre Trichia (Helicidae, Gastropoda) de Suisse occidentale

The highly polymorphic so called "Trichia hispida group" is taxonomically problematic. According to different authors, one to about one hundred species are recognized in this group. Some recent publications admit 8 species for Central Euorpe. The present study gives arguments from biochemical data (12 enzymatic loci are electrophoretically analysed) for regrouping 5 morphological types into 2 species : Trichia sericea (Müller) var. sericea, plebeia, montana and striolata, and T.hispida(L.). A multivariate analysis of morphological measurments, and patterns of coexistence seem to corroborate this interpretation. T. sericea presents a wider ecological and morphological range, and both species need further investigations on their ecological and taxonomical relationship.

Structured output SVM for remote sensing image classification

In the recent years, kernel methods have revealed very powerful tools in many application domains in general and in remote sensing image classification in particular. The special characteristics of remote sensing images (high dimension, few labeled samples and different noise sources) are efficiently dealt with kernel machines. In this paper, we propose the use of structured output learning to improve remote sensing image classification based on kernels. Structured output learning is concerned with the design of machine learning algorithms that not only implement input-output mapping, but also take into account the relations between output labels, thus generalizing unstructured kernel methods. We analyze the framework and introduce it to the remote sensing community. Output similarity is here encoded into SVM classifiers by modifying the model loss function and the kernel function either independently or jointly. Experiments on a very high resolution (VHR) image classification problem shows promising results and opens a wide field of research with structured output kernel methods.