FR 3092423 A1 20200807 FR 1900898 A 20190131 Description Titre de l'invention : CARTOGRAPHIE DE SAILLANCE D'IMAGES PENDANT UNE CLASSIFICATION D'IMAGES PAR INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Domaine de l'invention 100011 La présente invention concerne le domaine de la classification de caractéristiques d'images au moyen de réseaux neuronaux profonds et, plus particulièrement, l'introspection de réseaux neuronaux profonds lors de classifications d'images. 100021 Dans le contexte de la vision artificielle, la reconnaissance d'image est la capacité d'un logiciel à identifier des personnes, des endroits, des objets, des actions et des écritures sur des images. Pour effectuer une reconnaissance d'image, un processeur informatique utilise une vision artificielle et un dispositi I. de production d'image tel qu'une caméra ou un dispositif d'imagerie médicale. En appliquant un réseau neuronal convolutionnel, le processeur considère l'image objet et calcule la probabilité selon laquelle chaque caractéristique d'image contribue à la classification correcte de l'image. 100031 Généralement, la complexité et la taille du réseau neuronal convolutionnel utilisé pour effectuer une reconnaissance d'image sont telles que le processus qui sous-tend la classification particulière du réseau neuronal pour une image objet s'en trouve obscurci. L'obscurité de la prise de décision par un réseau neuronal a contribué à un certain degré de méfiance envers l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la classification d'une image objet. Compte tenu des risques reconnus de méfiance envers l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la classification d'images, il a été suggéré d'utiliser l'introspection afin d'apporter une certaine visibilité dans la prise de décision d'un réseau neuronal convolutionnel profond. [0004] À cet égard, généralement, la plateforme hôte pour un réseau neuronal peut inclure une interface programmatique pour l'introspection du réseau neuronal, incluant la récupération de sorties déterminantes par les différents noeuds et couches du réseau neuronal en temps réel. Malgré cela, l'interprétation de la sortie déterminante d'un réseau neuronal peut être difficile, sujette à erreur et manquant de guidage définitif quant aux caractéristiques précises d'une image d'entrée sur lesquelles s'appuyer pour produire une classification résultante pour l'image d'entrée. Des procédés d'introspection de réseaux neuronal plus récents se sont révélés prometteurs, mais ne sont pas suffisants pour produire le type d'informations nécessaire, en particulier en lien avec l'imagerie diagnostique médicale telle que l'échographie, où les images contiennent de nombreuses caractéristiques fines et ésotériques, utilisent souvent une vidéo à fréquence de trame élevée, sont utilisées pour des mesures et des calculs lin- 2 portants, et présentent souvent beaucoup de bruit. [0005] BREF RESUME DE L'INVENTION [0006] Des formes de réalisation de la présente invention remédient aux insuffisances de la technique en ce qui concerne l'introspection de réseaux neuronaux et met à disposition un procédé, un système et un produit de programme informatique nouveaux et non évidents pour une cartographie de saillance. Selon une forme de réalisation de l'invention, un procédé de cartographie de saillancc comprend l'affichage d'images sous forme de clip vidéo d'un organe sur un écran d'affichage d'un ordinateur, la soumission du clip d'images vidéo à un réseau neuronal entrainé pour produire une probabilité d'existence d'une caractéristique physique de l'organe et, en réponse à la soumission, la réception de la probabilité en association avec une cartographie, à l'échelle du pixel, de pixels déterminants du clip d'images vidéo dont découle la probabilité. [0007] Le procédé comprend en outre la soumission répétitive de variations du clip d'images vidéo au réseau neuronal, où chaque resoumission comprend un changement d'au moins l'un des pixels du clip d'images vidéo. Ensuite, en réponse à chaque resoumission, un changement de probabilité est mesuré et ce changement est ensuite corrélé aux pixels changés. Par exemple, le changement de probabilité mesuré peut être calculé sous la forme d'une combinaison d'une moyenne d'un gradient de la sortie après les resournissions répétées et d'une mesure d'une variance du gradient de la sortie après les resournissions répétées, les soumissions répétées commençant par des images vidéo vierges et se terminant par une approximation du clip d'images vidéo affiché. Finalement, un indicateur graphique est superposé sur l'affichage du clip d'images vidéo en correspondance de chacun des pixels qui ont été déterminés, via la resoumission répétée, comme étant déterminants sur la base d'un changement mesuré seuil de la probabilité. [0008] Selon un aspect de la forme de réalisation, le procédé comprend, en réponse à chaque resoumission, le stockage d'une indication de changement pour chaque pixel dans une unique carte correspondant à chaque trame du clip d'images vidéo, de telle sorte que les corrélations du changement soient indiquées par une position de chaque pixel dans l'unique carte. Selon un autre aspect de la forme de réalisation, le procédé comprend en outre le floutage de l'unique carte avant l'exécution de la superposition. Selon encore un autre aspect, le procédé comprend en outre le filtrage de l'unique carte pour en éliminer les valeurs anormales. Selon encore un autre aspect de la forme de réalisation, la resoumission répétée comprend l'ajout d'un bruit blanc au clip d'images vidéo pour produire une version plus bruitée du clip d'images vidéo. Finalement, selon encore un autre aspect de la forme de réalisation, le procédé comprend en outre le stockage, en lien avec différents diagnostics, de différents ensembles de paramètres dont l'utilisation est requise dans la resoumission répétée. 3 [0009] Selon une autre forme de réalisation de l'invention, un système de traitement de données d'imagerie est configure pour effectuer une cartographie de saillance. Le système comprend un système informatique hôte qui comprend un ou plusieurs ordinateurs, qui comprennent chacun une mémoire et au moins un processeur. Le système comprend également un programme informatique d'imagerie diagnostique s'exécutant dans la mémoire du système informatique hôte. Le programme fournit des instructions de commande à un dispositif d'imagerie médicale auquel il est couplé de manière communicative, et fournit également une interface au dispositif d'imagerie médicale. [0010] Le programme comprend également des instructions de programme informatique activées, lors dc leur exécution, pour afficher un clip d'images vidéo d'un organe sur un écran d'affichage du système informatique hôte, soumettre le clip d'images vidéo à un réseau neuronal se trouvant dans la mémoire du système informatique hôte et entrainé pour produire une probabilité d'existence d'une caractéristique physique de l'organe et, en réponse à la soumission, recevoir la probabilité en association avec une cartographie, à l'échelle du pixel, de pixels déterminants du clip d'images vidéo dont découle la probabilité. Les instructions dc programme informatique sont en outre activées pour effectuer la resoumission répétée de variations du clip d'images vidéo au réseau neuronal, chaque resoumission comprenant un changement d'au moins l'un des pixels dans le clip d'images vidéo. À ce titre, en réponse à chaque resournission, un changement de probabilité est mesuré et ce changement est corrélé aux pixels changés. Finalement, un indicateur graphique est superposé sur l'affichage du clip d'images vidéo en con-espondance de chacun des pixels qui ont été déterminés, via la resoumission répétée, comme étant déterminants sur la base d'un changement mesuré seuil de la probabilité. [0011] Des aspects additionnels de l'invention seront en partie définis dans la description ci- après, et seront en partie évidents à la lecture de la description, ou pourront être appris par la mise en pratique de l'invention. Les aspects de l'invention seront réalisés et atteints au moyen des éléments et combinaisons particuliers ici exposés. On comprendra que la description générale ci-dessus et la description détaillée ci-après ne sont fournies qu'à titre d'exemple et d'explication et ne sont pas restrictives de l'invention telle qu'exposée ici. [0012] BREVE DESCRIPTION DES DIFFERENTES VUES DES DESSINS [0013] Les dessins joints, qui sont incorporés dans la présente description et qui en font partie, illustrent des formes de réalisation de l'invention et, associés à la description, permettent d'expliquer les principes de l'invention. Les formes de réalisation illustrées dans le présent document sont actuellement préférées, étant cependant entendu que l'invention n'est pas limitée aux arrangements et instruments précis représentés. Sur les dessins : [0014] [fig.1] la figure 1 est une illustration schématique d'un processus de cartographie de saillance permettant d'interpréter la confiance en un traitement d'images par intelligence artificielle; [0015] [fig.2] la figure 2 est une illustration schématique d'un système de traitement de données d'imagerie configure pour effectuer une cartographie de saillance permettant d'interpréter la confiance en un traitement d'images par intelligence artificielle ; et [0016] [fig.3] la figure 3 est un organigramme illustrant un processus de cartographie de saillance permettant d'interpréter la confiance en un traitement d'images par intelligence artificielle. Description des modes de réalisation [0017] Des formes de réalisation de l'invention mettent à disposition une cartographie de saillance. Selon une forme de réalisation de l'invention, un clip d'images vidéo est reçu pour un organe, et une caractéristique physique de l'organe est identifiée grâce à l'utilisation d'un réseau neuronal profond entrainé pour identifier la caractéristique physique et pour produire une probabilité correspondante de l'identification de la caractéristique physique. En particulier, le réseau neuronal profond, en plus de produire l'identification, renvoie également une cartographie, à l'échelle du pixel, de pixels déterminants du clip d'images vidéo dont découle la probabilité. Ensuite, une variation du clip d'images vidéo en termes de changement d'un ou plusieurs pixels du clip d'images vidéo est présentée au réseau neuronal et un gradient résultant de la sortie est mesuré en relation avec les pixels changés. Le processus se répète, chaque répétition incluant différents changements des pixels du clip d'images vidéo. De manière facultative, une moyenne du gradient résultant de la sortie peut être mesurée sur plusieurs resoumissions de variations du clip d'images vidéo allant d'une image vierge à une approximation proche de l'image originale. De plus, le gradient moyenne peut être combiné à une mesure d'une variance du gradient pour produire une valeur composite. La valeur composite est ensuite corrélée à un ou plusieurs des pixels changés. Ensuite, un indicateur graphique peut être superposé sur l'affichage du clip d'images vidéo en correspondance de chacun des pixels qui ont été déterminés, via la resoumission répétée, comme étant déterminants sur la base d'un changement mesuré du gradient ou d'une valeur composite au-delà d'une valeur seuil. [0018] À titre d'illustration supplémentaire, la Figure 1 représente de manière schématique un processus de cartographie de saillance permettant d'interpréter la confiance en un traitement d'images par intelligence artificielle. Tel que représenté sur la Figure 1, un appareil d'imagerie par ultrasons 110 acquière un clip d'images vidéo 130 d'un organe cible 120. Le clip d'images vidéo 130 comprend différentes images 140 agencées en une séquence de trames où chacune des images 140 présente une grille de pixels. Chacune des différentes images 140 du clip d'images vidéo 130 est ensuite traitée en tant qu'entrée d'un réseau neuronal 150 entrainé pour caractériser une ou plusieurs caractéristiques présentes dans le clip d'images vidéo 130 relativement à l'organe cible 120. Ensuite, le clip d'images vidéo 130 est présenté sous la forme d'une image ultrasonore 155 de la structure physique 165 de l'organe cible 120 sur un écran d'affichage 160 de l'appareil d'imagerie par ultrasons 110. Sur l'écran d'affichage 160 est également présentée la caractérisation, produite par le réseau neuronal 150, de l'une ou plusieurs caractéristiques présentes dans le clip d'images vidéo 130. [0019] On notera que l'introspection du réseau neuronal 150 peut être effectuée dans l'appareil d'imagerie par ultrasons 110. À cet égard, pour chacune des images 140 du clip d'images vidéo 130, une séquence de variations 170 est appliquée à l'image concernée des images 140. Chacune des variations 170 représente l'image concernée des images 140 avec des informations pour un ou plusieurs des pixels perturbés de façon à représenter ladite image concernée des images 140 dans une plage allant d'une image vierge à une approximation proche de ladite image concernée des images 140. Chacune des variations 170 est ensuite soumise à un prétraitement 180, par exemple par ajout d'un bruit blanc aux variations 170. Ensuite, chaque variation est soumise au réseau neuronal 150 et un gradient est mesuré sur la sortie du réseau neuronal 150 en conséquence de la soumission de la variation 170 au réseau neuronal 150. Des valeurs basées sur le gradient 185 peuvent être en outre soumises à un traitement statistique, par exemple calcul de moyenne ou calcul de variance. [0020] De manière facultative, le gradient peut être soumis à un filtrage 190 de façon à éliminer les valeurs anormales, et à effectuer un lissage des données. Les valeurs résultantes sont des valeurs basées sur le gradient 185 qui peuvent ensuite être stockées dans une grille d'image 195, à chaque position con-espondant à un pixel de la variation 170 qui a été retiré de l'image concernée. Une fois que la grille d'image 195 a été complétée, les valeurs basées sur le gradient 185 tombant en dessous d'un seuil sont retirées, tandis que les valeurs basées sur le gradient 185 excédant un seuil sont transformées en une valeur de pixel pour un rendu sur l'écran d'affichage 160. En particulier, la grille d'image résultante 195 est superposée sur les images ultrasonores 155 de la structure physique 165 de façon à produire une accentuation visuelle 175 des parties de la structure physique 165 les plus affectées par la variation 170 et ainsi considérer les plus déterminantes pour le réseau neuronal 150 pour le calcul de la caractérisation des images ultrasonores 155. [0021] Le processus décrit en lien avec la Figure 1 peut être mis en oeuvre dans un système de traitement de données d'imagerie. À titre d'illustration supplémentaire, la Figure 2 montre de manière schématique un système de traitement de données d'imagerie 6 configure pour effectuer une cartographie de saillance permettant d'interpréter la confiance en un traitement d'images par intelligence artificielle. Le système comprend un système informatique hôte 210 qui comprend un ordinateur ayant au moins un processeur, une mémoire et un écran d'affichage. Le système informatique hôte 210 est couplé à un dispositif d'imagerie par ultrasons 220 adapté pour acquérir des images ultrasonores par le positionnement d'un crayon d'imagerie (non représenté) à proximité d'un organe cible d'intérêt d'un sujet mammifère. [0022] Fait important, le système informatique hôte 210 est couplé de manière commu- nicative à un moyen de stockage fixe 240, soit local, soit à distance ("cloud"), sur lequel sont stockés un réseau neuronal 250 et une interface programmatique 260 du réseau neuronal 250. Le réseau neuronal 250 est entrainé pour caractériser une ou plusieurs caractéristiques de l'organe cible, par exemple une valeur de fraction d'éjection du coeur, ou la présence ou l'absence de sténose aortique. Pour cc faire, un clip d'images vidéo provenant du dispositif d'imagerie par ultrasons est fourni par l'intermédiaire d'une application d'imagerie 230 au réseau neuronal 250, qui accède alors à l'interface programmatique 260 de façon à pouvoir émettre la caractérisation du clip d'images vidéo en association avec un indice de confiance de cette caractérisation. L'application d'imagerie 230 restitue alors sur l'écran d'affichage du système informatique hôte 210 non seulement le clip d'images vidéo, mais également la caractérisation, et éventuellement l'indice de confiance. [0023] Selon une forme de réalisation de l'invention, un module de cartographie de saillance 300 est inclus à l'application d'imagerie 230. Le module de cartographie de saillance 300 comporte des instructions de programme informatique qui, lorsqu'elles sont exécutées dans la mémoire du système informatique hôte 210, sont activées pour générer, pour chaque image du clip d'images vidéo, une séquence de différentes variations, en modifiant un ou plusieurs pixels pour chaque image. L'ensemble d'images résultant va d'une image vierge à une approximation proche de l'image originale. Les instructions de programme sont en outre activées pour soumettre chaque image de l'ensemble, en séquence, au réseau neuronal 250, par l'intermédiaire de l'interface programmatique 260, et pour lire un gradient de la sortie du réseau neuronal 250. De manière facultative, les instructions de programme sont activées pour calculer une moyenne dans le temps des gradients mesurés, et également une variance dans le temps des gradients mesurés, et pour combiner informatiquement la moyenne et la variance pour produire une valeur basée sur le gradient sur une plage d'une valeur de pixel d'une image. [0024] Les instructions de programme sont ensuite activées pour stocker les valeurs basées sur le gradient dans une grille d'image 270, à une position correspondant aux pixels qui ont été retirés des images de l'ensemble. Les instructions de programme sont en outre 7 activées pour filtrer les valeurs dans la grille d'image 270, par exemple en appliquant un filtre passe-bande destiné à supprimer des valeurs éloignées qui sont soit trop petites, soit trop élevées. Les instructions de programme sont encore activées pour appliquer une fonction de floutagc à la grille d'image 270, tel qu'un filtre passe-bas gaussicn. Finalement, les instructions de programme sont activées pour commander à l'application d'imagerie 230 de superposer une présentation de la grille d'image 295 sur l'affichage du clip d'images vidéo provenant du dispositif d'imagerie par ultrasons 220. L'aspect résultant du clip d'images vidéo sur l'écran d'affichage du système informatique hôte 210 révèlera les pixels les plus saillants sur le clip d'images vidéo, considérés par le réseau neuronal 250 pour produire la caractérisation du clip d'images vidéo. [0025] À titre d'illustration supplémentaire du fonctionnement du module de cartographie de saillance, la Figure 3 est un organigramme illustrant un processus de cartographie de saillance permettant d'interpréter la confiance en un traitement d'images par intelligence artificielle. En commençant au bloc 305, un clip d'images vidéo d'un organe cible est acquis par un dispositif d'imagerie par ultrasons et, au bloc 310, le clip d'images vidéo est soumis à un réseau neuronal s'entrainant pour effectuer une caractérisation basée sur l'image de l'organe cible. Au bloc 315, une caractérisation de sortie du clip d'images vidéo est reçue du réseau neuronal et, au bloc 320, le clip d'images vidéo est affiché avec la caractérisation de la sortie sur l'écran d'affichage du système informatique hôte. [0026] Au bloc 325, une grille d'image est ensuite initialisée de façon à avoir les mêmes di- mensions que chaque image du clip d'images vidéo. Au bloc 330, une première image à pixel modifié est générée par le fait de perturber au moins un pixel de l'image correspondante du clip d'images vidéo. Ensuite, au bloc 335, l'image modifiée est envoyée au réseau neuronal et, au bloc 340, un gradient est reçu du réseau neuronal en référence à la caractérisation de sortie de l'image variée, par comparaison à l'image précédemment soumise du clip d'images vidéo. Au bloc 345, le gradient est corrélé aux pixels changeants retirés de l'image modifiée et, au bloc 350, la corrélation est transformée en une valeur de pixel et stockée dans la grille d'image a une ou plusieurs positions, correspondant chacune aux pixels changeants. Au bloc de décision 355, s'il reste d'autres images modifiées à générer et à traiter, le procédé revient au bloc 330 pour la création d'une nouvelle image modifiée avec des pixels additionnels retirés de l'image du clip d'images vidéo. [0027] Au bloc de décision 355, lorsqu'il ne reste plus d'image modifiée à générer et à traiter dans le réseau neuronal, au bloc 360, la grille d'image est filtrée pour éliminer les valeurs anormales et, au bloc 365, les valeurs de la grille d'image sont lissées. Ensuite, au bloc 370, les valeurs sont soumises à un traitement statistique, par exemple un 8 calcul de moyenne ou dc variance. Finalement, au bloc 375, la grille d'image est superposée sur le rendu du clip d'images vidéo, sur l'écran d'affichage du système informatique hôte, de façon à accentuer visuellement les pixels du clip d'images vidéo qui sont les plus saillants du point de vue du réseau neuronal pour la production de la caractérisation du clip d'images vidéo. [0028] La présente invention peut être mise en oeuvre dans un système, un procédé, un produit de programme informatique ou toute combinaison de ceux-ci. Le produit de programme informatique peut comprendre un ou plusieurs supports de stockage lisibles par ordinateur, contenant des instructions de programme lisibles par ordinateur, destinées à faire en sorte qu'un processeur exécute des aspects de la présente invention. Le support de stockage lisible par ordinateur peut être un dispositif tangible qui peut retenir et stocker des instructions destinées à être utilisées par un dispositif d'exécution d'instructions. Le support de stockage lisible par ordinateur peut être, par exemple, niais sans y être limité, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage semi-conducteur, ou toute combinaison appropriée de ceux-ci. [0029] Les instructions de programme lisibles par ordinateur décrites dans le présent document peuvent être téléchargées dans des dispositifs de calcul/traitement respectifs depuis un support de stockage lisible par ordinateur ou sur un ordinateur externe ou un dispositif de stockage externe, via un réseau. Les instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent s'exécuter entièrement sur l'ordinateur de l'utilisateur, partiellement sur l'ordinateur de l'utilisateur, sous la forme d'un progiciel autonome, partiellement sur l'ordinateur de l'utilisateur et partiellement sur un ordinateur distant ou entièrement sur l'ordinateur ou serveur distant. Des aspects de la présente invention sont décrits ici en liaison avec des en organigrammes et/ou des schémas fonctionnels de procédés, d'appareils (systèmes) et de produits de programmes informatiques selon des formes de réalisation de l'invention. On comprendra que chaque bloc des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels, et des combinaisons des blocs des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels, peuvent être mis en oeuvre par des instructions de programme lisibles par ordinateur. [0030] Ces instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent être fournies à un processeur d'un ordinateur d'usage général, un ordinateur d'usage spécial, ou un autre appareil de traitement de données programmable pour produire une machine, de telle sorte que les instructions, qui s'exécutent via le processeur de l'ordinateur ou autre appareil de traitement de données programmable, créent des moyens de mise en oeuvre des fonctions/actions spécifiées dans le ou les blocs des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels. Ces instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent 9 également être stockées dans un support dc stockage lisible par ordinateur qui peut commander un ordinateur, un appareil de traitement de données programmable et/ou d'autres dispositifs afin qu'ils fonctionnent d'une manière particulière, de telle sorte que le support de stockage lisible par ordinateur sur lequel sont stockées des instructions comprenne un article manufacturé incluant des instructions qui mettent en oeuvre des aspects de la fonction/action spécifiée dans le ou les blocs des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels. [0031] Les instructions de programme lisibles par ordinateur peuvent être chargées sur un ordinateur, un autre appareil de traitement de données programmable, ou un autre dispositif pour faire en sorte qu'une série d'étapes opérationnelles soit exécutée sur l'ordinateur, autre appareil programmable ou autre dispositif pour produire un processus mis en oeuvre par ordinateur, de telle sorte que les instructions qui s'exécutent sur l'ordinateur, autre appareil programmable, ou autre dispositif, mettent en oeuvre les fonctions/actions spécifiées dans le ou les blocs des organigrammes et/ou des schémas fonctionnels. [0032] L'organigramme et les schémas fonctionnels des Figures illustrent l'architecture, la fonctionnalité et le fonctionnement de mises en oeuvre possibles de systèmes, procédés et produits de programmes informatiques selon différentes formes de réalisation dc la présente invention. À cet égard, chaque bloc de l'organigramme ou des schémas fonctionnels peut représenter un module, un segment ou une portion d'instructions, qui inclut une ou plusieurs instructions exécutables pour la mise en oeuvre d'une ou plusieurs fonctions logiques spécifiées. Dans certaines autres formes de réalisation, les fonctions notées dans le bloc peuvent être exécutées dans un autre ordre que celui qui est noté sur les figures. Par exemple, deux blocs présentés à la suite l'un de l'autre peuvent, en fait, être exécutés essentiellement en même temps, ou bien les blocs peuvent parfois être exécutés dans l'ordre inverse, selon la fonctionnalité enjeu. On notera également que chaque bloc des schémas fonctionnels et/ou de l'organigramme, et des combinaisons de blocs des schémas fonctionnels et/ou de l'organigramme, peuvent être mis en oeuvre par des systèmes matériels à usage spécial qui exécutent les fonctions ou actions spécifiées ou des combinaisons d'instructions informatiques et de matériel à usage spécial. [0033] Finalement, la terminologie utilisée ici a pour seul objet de décrire des formes de réa- lisation particulières et n'est pas destinée à limiter l'invention. Telles qu'utilisées ici, les formes au singulier de "un", "une", "le" et "la" sont destinées à inclure également les formes au pluriel, sauf mention contraire. On comprendra que les termes "comprend" et/ou "comprenant", tels qu'utilisés ici, spécifient la présence de caractéristiques, entités, étapes, opérations, éléments et/ou composants mentionnés, mais n'excluent pas la présence ou l'ajout d'un ou une ou plusieurs autres caractéristiques, entités, étapes, opérations, éléments et/ou composants, et/ou groupes de ceux-ci. [0034] Les structures, matériaux, actions et équivalents correspondants de tous les moyens ou étapes et éléments fonctionnels ici exposés sont destinés à inclure tous et toutes structures, matériaux ou actions pour l'exécution de la fonction en combinaison avec d'autres éléments ici spécifiquement exposés. La description de la présente invention a été donnée à titre d'illustration et de description, mais n'a pas pour objet d'être exhaustive ou de limiter l'invention à la forme décrite. De nombreuses modifications et variantes seront évidentes pour l'homme du métier sans sortir du cadre et de l'esprit de l'invention. La forme de réalisation a été choisie et décrite afin de mieux expliquer les principes de l'invention et l'application pratique, et de permettre à d'autres personnes du métier de comprendre l'invention pour différentes formes de réalisation ayant différentes modifications telles qu'appropriées à l'utilisation particulière envisagée. [0035] L'invention ayant ainsi été décrite en détail et en référence à ses formes de réa- lisation, il sera bien évident que des modifications et variantes sont possibles sans sortir du cadre de l'invention telle qu'exposée ici. 11 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5] [Revendication 6]