Academic literature on the topic 'Diagnostic filaire complexe'

In Bangladesh, it was assumed that the endemicity of Lymphatic Filariasis (LF) in areas adjoining to the endemic districts may be related to the endemicity of this districts due to presence of sufficient vectors and extend of microfilaria for it’s chronicity. LF is caused by nematodes (round worms) and mainly transmitted to man by the infected- Culex mosquito. Among the 3 types of thread-like filarial worms; Wuchereria bancrofti is responsible for 90% of the cases. Filariasis is endemic in 34 districts and clinical cases are reported from 51 districts, with high endemicity in the northern part of Bangladesh. This cross-sectional survey study was conducted among 6,100 participants at areas adjoining to the endemic districts of LF to evaluate the endemic status during the period of 1st July 2014 to 30th June 2016. Total 10 sub-districts (upa-zilas) were selected from 5 districts of 4 divisions adjoining to the filaria endemic districts, and then 02 sub-districts (Sub-D) from each district. From each Sub-D, 02 unions (several unions constitute a sub-districts) and 10 ‘spot check site (SCS)’ from these unions were selected randomly. Villages and nearby areas of the ‘SCS’ were publicized previous day of data collection by personnel from Upa-zila Health Complexes (UHC) and audio announce. Average 60 samples were collected from each ‘SCS’ and interviewed participants in the same day. Data were collected by using On Site Filariasis Rapid test cassette for identifying the filarial cases and socioeconomic and demographic data had also been collected by interviewing using questionnaire. The mean age of the participants was 30.03+14.85; female - male ratio of were 1: 0.97 and almost equal numbers (20%-30%) respondents were in each age group (5-15, 16-25, 26-40 and >40 years). Most of the participants were Muslims and two third were married, where 56% were completed primary education or could not read and write and 44% secondary level or above. Nearly three fourth of participants were involved in household/ agricultural works or laborers; others were students, had service and small business and 01% had no work. Two third of participants had no income or could not state and other had monthly income ranges from 1000 to 10,000 taka. Prevalence rate of LF test positive cases was 0.2%; male-female ratio was 1:3, IgG was detected in 83% and rest IgM. Two third of cases were in age group 16-25 years and one fourth in >40 years; only 8.3% were in 5-15 years and no cases were found in age group 26-40 years. All positive cases were Muslim and two third were married, where majority were illiterate or primary and rest of them completed secondary or above. Two third of cases did household or agricultural works and rest were students. Two third had no income or could not state, one fourth had >2000 to 5000 taka and only 8.3% had income 5001–>10000 taka. The highest prevalence rate (2.50/1000 Pop) were found in Naogaon & Gaibandha districts and sub-districts were Niamotpur & Sadullapur (5.0/1000 Pop) and no cases were detected at Singra (Natore), Porsha (Naogaon), Palashbari (Gaibandha). Two third of cases suffered from itching; majority had fever and cough and one third stated breathlessness. Clinical signs edema was seen in feet 41.7% of cases. Few cases 08.3% had reached to health care facilities and 91.7% cases had never sought diagnostic facilities. Adjoining areas of endemic districts of LF are prone to spread this disease. Routine survey of LF cases would be continued in areas adjoining to the endemic district. Bangladesh Med J. 2019 May; 48 (2): 13-19

In Bangladesh, it was assumed that the endemicity of Lymphatic Filariasis (LF) in areas adjoining to the endemic districts may be related to the endemicity of this districts due to presence of sufficient vectors and extend of microfilaria for it’s chronicity. LF is caused by nematodes (round worms) and mainly transmitted to man by the infected- Culex mosquito. Among the 3 types of thread-like filarial worms; Wuchereria bancrofti is responsible for 90% of the cases. Filariasis is endemic in 34 districts and clinical cases are reported from 51 districts, with high endemicity in the northern part of Bangladesh. This cross-sectional survey study was conducted among 6,100 participants at areas adjoining to the endemic districts of LF to evaluate the endemic status during the period of 1st July 2014 to 30th June 2016. Total 10 sub-districts (upa-zilas) were selected from 5 districts of 4 divisions adjoining to the filaria endemic districts, and then 02 sub-districts (Sub-D) from each district. From each Sub-D, 02 unions (several unions constitute a sub-districts) and 10 ‘spot check site (SCS)’ from these unions were selected randomly. Villages and nearby areas of the ‘SCS’ were publicized previous day of data collection by personnel from Upa-zila Health Complexes (UHC) and audio announce. Average 60 samples were collected from each ‘SCS’ and interviewed participants in the same day. Data were collected by using On Site Filariasis Rapid test cassette for identifying the filarial cases and socioeconomic and demographic data had also been collected by interviewing using questionnaire. The mean age of the participants was 30.03+14.85; female - male ratio of were 1: 0.97 and almost equal numbers (20%-30%) respondents were in each age group (5-15, 16-25, 26-40 and >40 years). Most of the participants were Muslims and two third were married, where 56% were completed primary education or could not read and write and 44% secondary level or above. Nearly three fourth of participants were involved in household/ agricultural works or laborers; others were students, had service and small business and 01% had no work. Two third of participants had no income or could not state and other had monthly income ranges from 1000 to 10,000 taka. Prevalence rate of LF test positive cases was 0.2%; male-female ratio was 1:3, IgG was detected in 83% and rest IgM. Two third of cases were in age group 16-25 years and one fourth in >40 years; only 8.3% were in 5-15 years and no cases were found in age group 26-40 years. All positive cases were Muslim and two third were married, where majority were illiterate or primary and rest of them completed secondary or above. Two third of cases did household or agricultural works and rest were students. Two third had no income or could not state, one fourth had >2000 to 5000 taka and only 8.3% had income 5001–>10000 taka. The highest prevalence rate (2.50/1000 Pop) were found in Naogaon & Gaibandha districts and sub-districts were Niamotpur & Sadullapur (5.0/1000 Pop) and no cases were detected at Singra (Natore), Porsha (Naogaon), Palashbari (Gaibandha). Two third of cases suffered from itching; majority had fever and cough and one third stated breathlessness. Clinical signs edema was seen in feet 41.7% of cases. Few cases 08.3% had reached to health care facilities and 91.7% cases had never sought diagnostic facilities. Adjoining areas of endemic districts of LF are prone to spread this disease. Routine survey of LF cases would be continued in areas adjoining to the endemic district. Bangladesh Med J. 2019 May; 48 (2): 13-19

Les travaux de recherche présentés dans cette thèse portent sur le diagnostic de réseaux filaires en ligne. Il s'agit de détecter et de localiser des défauts électriques permanents ou intermittents sur le réseau d'un système alors que celui-ci est en fonctionnement. Ce type de diagnostic passe par des méthodes basées sur le principe de la réflectométrie, utilisées jusqu'alors pour le diagnostic hors ligne. L'objectif est l'étude et l'optimisation de méthodes de réflectométrie et la mise au point des traitements associés dans le but d'automatiser le diagnostic et de l'embarquer au sein du système cible pour une exécution en temps réel. La première contribution concerne l'utilisation de signaux multiporteurs afin de minimiser les interférences entre le système cible en fonctionnement et la réflectométrie. Cela requiert la mise en oeuvre d'algorithmes de déconvolution impulsionnelle également utilisés pour effectuer les traitements haute résolution. Une méthode de déconvolution semi-aveugle à faible coût de de calcul est notamment proposée. Le cas de la réflectométrie distribuée, qui consiste à effectuer l'injection et la mesure simultanément en plusieurs points d'un même réseau est également abordé. Une méthode de filtrage innovante, qualifiée de "moyennes sélectives", est proposée pour résoudre le problème des interférences entre les modules soulevé par l'injection simultanée de plusieurs signaux. Enfin, les différents aspects liés à la mise en oeuvre et à l'automatisation sont traités. Un algorithme innovant de détection des défauts intermittents en milieu bruité est notamment proposé
Research works presented in this thesis rely on on line diagnosis of wire networks. It consists indetecting and locating intermittent or permanent electrical faults, on a system's network while this system is running. Such a diagnosis is based on the principle of reflectometry which is used for off line diagnosis until then. The aim is the analysis and improvement of reflectometry methods and the implementation of related processing in order to automate and to embed it in the target system for a real time execution. The first contribution refers to the use of multicarrier signals so as to minimize interferences between the running target system and the reflectometry module. Pulse deconvolution algorithms are required for this purpose. These algorithms are also used for high resolution processing described subsequently. A low computational cost semi-blind deconvolution method is proposed among others. Distributed reflectometry, consisting in the simultaneous injection of signals at several points of the network, is then studied. An innovative filtering method called "selective average" is proposed as a solution to the problem of interferences due to the simultaneous injection of the modules. Finally several considerations on the implementation and automation are studied. An innovative intermittent fault detection algorithm for noisy environment is also proposed

Les câbles électriques sont utilisés dans tous les secteurs pour transférer de l'énergie ou de l'information. Pendant le fonctionnement, les câbles peuvent être sujets à des défauts francs (circuit ouvert ou court-circuit) ou des défauts non-francs (endommagement de l'isolant, pincement, etc.) dus à une mauvaise utilisation, aux conditions environnementales ou au vieillissement. Ces défauts doivent être détectés à leur stade le plus précoce pour éviter une interruption de la fonction ou des conséquences plus graves. Parmi les méthodes de diagnostic des réseaux filaires qui ont été étudiées dans la littérature, la réflectométrie électrique a été considérée la plus efficace surtout dans le cas d'un défaut franc. Cependant, cette méthode s'avère moins fiable en présence d'un défaut non-franc caractérisé, généralement, par une signature de faible amplitude sur le réflectogramme qui dépend non seulement de la variation de l'impédance caractéristique du câble au niveau du défaut mais également de la configuration du signal de test telle que sa bande passante. En effet, l'augmentation de la fréquence maximale du signal de test améliore la résolution ''spatiale'' de l'information des défauts non-francs. Cependant, elle accentue, en même temps, les phénomènes d'atténuation et de dispersion du signal de test rendant ainsi la détection de ces défauts moins fiable, et surtout dans le cas des réseaux filaires complexes où la réflectométrie pourrait souffrir de problèmes d'ambiguïté liée à la localisation des défauts. Dans ce cadre, la réflectométrie distribuée où plusieurs capteurs sont installés aux extrémités du réseau sous test est appliquée entrainant l'apparition d'autres problématiques telles que le partage des ressources, la fusion de capteurs pour la prise de décision, la consommation d'énergie, etc.Dans ce contexte, cette thèse propose de développer deux approches : la première permet de choisie la meilleure fréquence maximale à appliquer au signal de test pour la détection des défauts non-francs. La seconde approche a pour objectif de choisir les capteurs les plus pertinents pour leur diagnostic dans les réseaux filaires complexes. Pour cela, une combinaison entre les données basées sur la réflectométrie et l'algorithme d'analyse en composantes principales (PCA) est utilisée. Le modèle de la PCA est développé pour détecter les défauts non francs existants. Associé à une analyse statistique basée sur Hotelling’s T² et Squared Prediction Error (SPE), les paramètres requis sont identifiés. Une étude expérimentale est réalisée, et une analyse de leurs performances en environnement bruité est effectuée
Electrical cables are used in all sectors to transfer energy or information. During operation, the cables may be subject to hard faults (open circuit, short circuit) or soft faults (isolation damage, pinching, etc.) due to misuse, environmental conditions, or aging. These faults must be detected at their earliest stage to avoid interruption of the function or more serious consequences. Even though several electric and non-electric wire diagnosis methods have been studied and developed throughout the last few decades, reflectometry-based techniques have provided effective results with hard faults. However, they have been shown to be less reliable whenever soft faults are addressed.Indeed, soft faults are characterized by a small impedance variation, resulting in a low amplitude signature on the corresponding reflectograms. Accordingly, the detection of these faults depends strongly on the test signal configuration, such as its bandwidth. Although the increase of the maximal frequency of the test signal enhances the soft fault's ''spatial'' resolution, its performance is limited by signal attenuation and dispersion. Moreover, although reflectometry offers good results in point-to-point topology networks, it suffers from ambiguity related to fault location in more complex wired networks (Multi-branched). As a solution, distributed reflectometry method, where sensors are implemented in the extremities of the network under test, is used. However, several issues are enforced, from the computing complexities and sensors fusion problems to the energy consumption.In this context, this Ph.D. dissertation proposes to develop two approaches: the first selects the best maximal frequency for soft fault detection, and the second selects the most relevant sensors to monitor and diagnose those faults in multi-branched wired networks. The proposed solution is based on a combination between reflectometry and Principal Component Analysis (PCA). The PCA model coupled with statistical analysis based on Hotelling’s T² and Squared Prediction Error (SPE) is used to detect the soft faults and select the required parameters. Experimental validation is carried out, and performance analysis in the presence of noise is investigated

L’évolution des technologies et des modules de communications entraine une complexité croissante des systèmes embarqués. Les dispositifs deviennent de plus en plus intelligents et utilisent de plus en plus de capteurs et d’actionneurs. Les liaisons filaires se multiplient et leur complexité suit celle des systèmes, puisqu’elles viennent en support pour le transfert des données et l’alimentation en énergie. Une structure filaire standard contient de nombreux tronçons de câbles reliés entre eux par de multiples connecteurs. Les systèmes embarqués peuvent être soumis à des contraintes externes qui peuvent compromettre leur bon fonctionnement, simplement à cause d’un connecteur ou d’une liaison défaillante. De nombreuses problématiques apparaissent actuellement faisant référence à des défaillances liées aux lignes de transmission. Un outil permettant de diagnostiquer rapidement, automatiquement et précisément l’état d’un réseau filaire est donc d’une grande aide pour les opérations de maintenance ou de contrôle. La solution proposée dans cette thèse permet d’analyser et diagnostiquer l’état d’un réseau filaire complexe sans apporter la moindre ambigüité. Nous avons donc développé une nouvelle méthode, appelée réflectométrie distribuée par séquences M, plus efficace et fiable pour l’analyse des réseaux et qui prends en compte différents aspects tels que l’intégration, la précision et performances. En effet la distributivité d’une fonction de diagnostic permet d’appréhender l’ensemble d’un réseau et de garantir une analyse des réflectogrammes sans mauvaise interprétation. Cette méthode, purement numérique, est une solution adéquate pour une application embarquée
The evolution of technologies and the communication modules involve a growing complexity of the embedded systems. These systems are smarter and use more and more sensors and others components. The increase of embedded systems implies the increase of wired network that is the physical support for the data transfer and devices supply. A wired network is composed of several kinds of cables and connectors. These systems can operate in different environments and conditions that can induce failures, because of a defective cable. Nowadays, several problems begin to appear in the wired networks. A tool for diagnosing a wired network would be greatly helpful for maintenance and monitoring. The proposed solution in this thesis allows analysing and diagnosing the health of a wired network without ambiguities. We have developed a new method, called distributed reflectometry by M-sequences, which is more effective and more reliable for analysing wired networks and which considers different aspects such as integration, precision and performance. Indeed, the diagnosis function distribution in a wired network allows apprehending a complete network and guarantees a simple reflectograms analysis without incorrect interpretations. This original method, purely numerical, is an adequate solution for embedded applications

Cette étude s’inscrit dans le cadre du diagnostic embarqué des réseaux filaires complexes. Elle vise à détecter et localiser les défauts électriques avec précision. En effet, l’intégration du diagnostic par réflectométrie dans un système embarqué fait apparaître des problèmes d’interférence qui s’aggravent dans le cas d’un réseau complexe où plusieurs réflectomètres sont placés en différents points du réseau. L’objectif est de développer de nouvelles stratégies de diagnostic embarqué des réseaux filaires complexes pour résoudre les problèmes d’interférence d’une part et l’ambiguïté de localisation du défaut d’autre part. La première contribution concerne le développement d’une nouvelle méthode de réflectométrie baptisée OMTDR (Orthogonal Multi-tone Time Domain Reflectometry). Elle utilise des signaux numériques modulés et orthogonaux pour éliminer les interférences. Pour davantage de couverture, la deuxième contribution propose d’intégrer la communication entre les réflectomètres. Elle vise à fusionner les données afin de faciliter la prise de décision. La troisième contribution adresse la problématique de la stratégie de diagnostic, c’est-à-dire, de l’optimisation des performances du diagnostic d’un réseau complexe sous contraintes opérationnelles d’utilisation. L’utilisation des Réseaux Bayésiens permet d’étudier l’impact des différents facteurs et d’obtenir une estimation de la confiance et donc, de la fiabilité du résultat du diagnostic
This study addresses embedded diagnosis of complex wired networks. Based on the reflectometry method, it aims at detecting and locating accurately electrical faults. Increasing demand for on-line diagnosis has imposed serious challenges on interference mitigation. It aims at making diagnosis while the target system is running. The interference becomes more critical in the case of complex networks where several reflectometers are injecting their test signals simultaneously. The objective is to develop new embedded diagnosis strategies in complex wired networks that would resolve interference problems and eliminate ambiguity related to the fault location. The first contribution is the development of a new method called OMTDR (Orthogonal Multi-tone Time Domain Reflectometry). It uses orthogonal modulated digital signals for interference mitigation and thereby on-line diagnosis. For better coverage of the network, the second contribution proposes to integrate communication between reflectometers. It uses sensors data fusion to facilitate decision making. The third contribution addresses the problem of the diagnosis strategy, i.e. the optimization of diagnosis performance of a complex network under operational constraints. The use of Bayesian Networks allows us to study the impact of different factors and estimate the confidence level and thereby the reliability of the diagnosis results

Les recherches menées dans cette thèse portent sur le diagnostic de réseaux filaires complexes à l’aide de la réflectométrie distribuée. L’objectif est de développer de nouvelles technologies de diagnostic en ligne, distribuées des réseaux complexes permettant la fusion de données ainsi que la communication entre les réflectomètres pour détecter, localiser et caractériser les défauts électriques (francs et non francs). Cette collaboration entre les réflectomètres permet de résoudre le problème d’ambiguïté de localisation des défauts et d’améliorer la qualité du diagnostic. La première contribution concerne la proposition d’une méthode basée sur la théorie des graphes permettant la combinaison de données entre les réflectomètres distribués afin de faciliter la localisation d’un défaut. L’amplitude du signal réfléchi est ensuite utilisée pour identifier le type du défaut et estimer son impédance. Cette estimation est basée sur la régénération du signal en compensant la dégradation subie par le signal de diagnostic au cours de sa propagation à travers le réseau. La deuxième contribution permet la fusion des données de réflectomètres distribués dans des réseaux complexes affectés par de multiples défauts. Pour atteindre cet objectif, deux méthodes ont été proposées et développées : la première est basée sur les algorithmes génétiques (AG) et la deuxième est basée sur les réseaux de neurones (RN). Ces outils combinés avec la réflectométrie distribuée permettent la détection automatique, la localisation et la caractérisation de plusieurs défauts dans différents types et topologies des réseaux filaires. La troisième contribution propose d’intégrer la communication entre les réflectomètres via le signal de diagnostic porteur d’informations. Elle utilise adéquatement les phases du signal multiporteuses MCTDR pour transmettre des données. Cette communication assure l’échange d’informations utiles entre les réflectomètres sur l’état des câbles, permettant ainsi la fusion de données et la localisation des défauts sans ambiguïtés. Les problèmes d’interférence entre les réflectomètres sont également abordés lorsqu’ils injectent simultanément leurs signaux de test dans le réseau. Ces travaux de thèse ont montré l’efficacité des méthodes proposées pour améliorer les performances des systèmes de diagnostic filaire actuels en termes de diagnostic de certains défauts encore difficiles à détecter aujourd’hui, et d’assurer la sécurité de fonctionnement des systèmes électriques
The research conducted in this thesis focuses on the diagnosis of complex wired networks using distributed reflectometry. It aims to develop new distributed diagnostic techniques for complex networks that allow data fusion as well as communication between reflectometers to detect, locate and characterize electrical faults (soft and hard faults). This collaboration between reflectometers solves the problem of fault location ambiguity and improves the quality of diagnosis. The first contribution is the development of a graph theory-based method for combining data between distributed reflectometers, thus facilitating the location of the fault. Then, the amplitude of the reflected signal is used to identify the type of fault and estimate its impedance. The latter is based on the regeneration of the signal by compensating for the degradation suffered by the diagnosis signal during its propagation through the network. The second contribution enables data fusion between distributed reflectometers in complex networks affected by multiple faults. To achieve this objective, two methods have been proposed and developed: the first is based on genetic algorithms (GA) and the second is based on neural networks (RN). These tools combined with distributed reflectometryallow automatic detection, location, and characterization of several faults in different types and topologies of wired networks. The third contribution proposes the use of information-carrying diagnosis signal to integrate communication between distributed reflectometers. It properly uses the phases of the MCTDR multi-carrier signal to transmit data. This communication ensures the exchange of useful information (such as fault location and amplitude) between reflectometers on the state of the cables, thus enabling data fusion and unambiguous fault location. Interference problems between the reflectometers are also addressed when they simultaneously inject their test signals into the network. These studies illustrate the efficiency and applicability of the proposed methods. They also demonstrate their potential to improve the performance of the current wired diagnosis systems to meet the need and the problem of detecting and locating faults that manufacturers and users face today in electrical systems to improve their operational safety