Salle d'opération | EPFL Graph Search

vignette|Une salle opératoire. Une salle d'opération (« salle d'op » dans le langage médical familier) est une partie d'un bloc opératoire servant à pratiquer une intervention chirurgicale. Elle contient le matériel approprié à chaque intervention. Au centre, se trouve la table d'opération. La salle d'opération est une salle de grandes dimensions, d'environ dans la plupart des cas. L'accès est strictement réservé aux personnels de santé et aux opérés, afin favoriser des conditions d'asepsie maximales, et ainsi limiter au mieux les problèmes d'infections nosocomiales, dites « post-opératoires ». La salle d'opération doit être conçue, occupée et utiliser pour limiter au maximum le risque de distraction des personnes qui y travaillent, afin que chacune puisse rester concentrée sur les tâches qui lui incombent, sachant que la notion de distraction est ici à nuancer, la distraction pouvant tantôt être définie comme nuisible pour la performance de l'opération, tantôt comme bénéfiques (avec par exemple, le partage d'informations critiques sur le patient, ou la musique qui soulage l'ennui et aide à se concentrer) ou comme aléa inévitable (chute d'objet au sol... ; même . Sasangohar et al. en 2015 notent qu'en unité de soins intensifs, un panneau « Ne pas déranger » diminue l'occurrence de conversation personnelle aux moments critiques, mais bloque aussi des échanges d'informations critiques sur les patients. Et des stratégies d'atténuation mal conçues peuvent à leur tour devenir des sources de distractions. La table d'opération est une table standard respectant un ensemble de normes précises, permettant plusieurs options. Celle-ci peut être équipée de « bras », pour écarter les jambes d'un patient (pour des interventions gynécologiques, par exemple). De plus, une pédale ou une télécommande permettent de régler la position du malade par rapport au chirurgien, l'inclinaison de la table (ou de certaines parties de celle-ci), la hauteur, le roulis. La table se doit d'être la plus confortable possible pour l'opéré qui, en général, est anxieux avant l'intervention et l'anesthésie.

Surveillance continue des transformateurs de puissance par réseaux de neurones auto-organisés

Alain Schenk

An outage of a power transformer, generally, has heavy financial consequences for electric power systems utilities. In order to prevent any failure and to optimize their maintenance, a growing number of operating parameters are measured on-line. The important amount of data together with the ever increasing number of units to be monitored calls for automatic alarm devices. Due to the complexity of power transformers, the evolution of the operating parameters is hardly known and, in fact, difficult to model. That is why the alarms, generally, start on thresholds defined independently for each recorded variable. With such an approach, neither variations in relation to operating conditions, nor existing relations between different monitored quantities are taken into consideration. This thesis is devoted to the study of an "intelligent" on-line monitoring system, able to adapt itself depending on those variations. The developed solution uses self-organizing maps (SOM). It consists of unsupervised neural networks inspired by the organization of cortical zones in the brains of mammals. Their characteristics enable them to represent a complex set of data in a generally dimensional space preserving at the same time, the topology of the original set as truthfully as possible. This work shows, more specifically, that these systems allow to model the different states of a transformer preserving not only the general structure of data, but also their local correlations. The topological preservation feature of the maps implies that close operating states will also be close on the map. Based on this observation, a powerful graphic interface is proposed to exploit qualitatively the measurement results. The monitoring is considered in the real context for which, in case of a defect, the transformer behaviour is generally unknown. This constraint resulted in the study of the self-organizing map response for states located outside the original model space. A confidence indicator quantifying the accuracy of the model response was proposed. It is shown that this indicator allows to define an adaptive alarm threshold that complements the developed tool for qualitative interpretation. The developed approach is finally validated using data collected on a pilot-transformer, operating in the Swiss electric network. The obtained results show the pertinence of the proposed technique and its ability to reveal any sudden change of one or several variables with a relatively sharp sensitivity.

EPFL2001

Surveillance continue des transformateurs de puissance par réseaux de neurones auto-organisés

Alain Schenk

EPFL2001