INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Lorsqu'il s'agit d'un copolyamide, le copolymère (C) est obtenu par éactions d'amidification et polycondensation (polyamidification).
**Crop R & T images (because of alignment & Image Margins, if specified). else IfAdaptive Fine AJign Image Then Adaptively align T image with R image (within Lens Set Alignment Error pixels).
4. Extract Test Features: IfFixed Threshold Image then Threshold T Image between Binary Threshold Low & High Binary Threshold. for Test Feature Image.
*Else IfAdaptive Threshold Image then Adaptively Threshold T Image for Test Feature Image (parameters TBD).
*Else IfTemplate Match Image Then Template Match T Image for Test Feature Image (Template from Setup).
5. Compute Test Feature Image : Segment Test Feature Image.
Merge nearby blobs (within Min. Defect Gap pixels) in Test Feature Image.
Remove small blobs (smaller than a certain Min. Defect Width).
Compute Test Features Properties (incl. Location, area, intensity, sum of intensity) 6. *If More Feature Properties Then Compute rest ofFeature Properties (e. g., moments, principle axes) 7. Match Features in R & T images: Overlay R and T Features to find Common & Missing Features Calculate Common Feature Image Exclude Common Features that touch edge ofimages Calculate Missing Feature Image Exclude Missing Features that touch edge ofimage 8. Compare R & T Feature Properties: Calculate Property Comparison statistics 9. Compute Defect Image : For each Blob's Property Comparison that meets Defect Criteria Save Feature Defect info Add to Defect Image If*Save Defect Images Then Save Defect Image to bulk memory.
10. Compute Defect Results: Find the Find N/Find All worst defects that meet the Defect Criteria.
For each Defect Do IfDisplayDefectsThen Overlay defects in red on R & T (original/normalized/smoothed?) images.
Draw cross-hair at center(or area/boundingbox ?) of Report N/Report All largest defects on R& T.
Display overlaid R& T images side-by-side.
Report the total number of blobs found, theX & Y alignment, and the Report N/Report All worst defects' found and locations (and rest of TBD defect properties).
If*Save Defects Then Save Defect Results & TBD (compressed? ) images to disk Update Run Defect Report.
If more T images go to Step 4.
11. *Update Run Defect Report.
Groupe 4 : traité avec AB + MPTP.
N du groupe Taux de dopamine Coefficient d'efficacité ng/mg de tissu 1 3,24 - 2 3,77 1,16 3 3,81 1,17 4 5,21 1,60 Les résultats montrent que l'acide lipoïque, sous forme réduite, utilisé comme antioxydant métabolique à la dose de 10 mg/kg est inactif pour protéger l'animal de la chute de dopamine survenant après injection de MPTP. Le N-phényl-2thiophènecarboximidamine utilisé comme inhibiteur de NO synthase à la dose de 3 mg/kg est également inactif. Par contre, l'association des deux composés se révèle active pour restaurer le taux de dopamine des animaux soumis à la neurotoxicité du MPTP.
Exemple 2 Composé AB, combinaison des principes actifs A et B. Composé A : laNGnitro- arginine, inhibiteur puissant des NO synthases constitutives et inductibles.
Composé B : forme réduite de l'acide lipoïque, antioxydant métabolique.
Composé de l'exemple 2 : groupes d'animaux sont constitués : Groupe 1 : traité avec le MPTP ; Groupe 2 : traité avec A (3 mg/kg) + MPTP.
Groupe 3 : traité avec B (10 mg/kg) + MPTP.
N du groupe Taux de dopamine Coefficient ng/mg de tissu d'efficacité 1 4, Il - 2 6,98 1,69 3 4,48 1,09 4 8,65 2,1 La NGnitro-arginine utilisé en tant qu'inhibiteur des NO synthases, active à la dose de 3 mg/kg, a une efficacité augmentée lorsqu'elle est associée à l'acide lipoïque.
Les résultats expérimentaux des exemples 1 et 2 montrent donc un effet potentialisateur voir une synergie entre les deux types de composés.
La médiatisation de notre Société, par le biais de la publicité, du cinéma et de la télévision, impose de plus en plus une image exacerbée de la jeunesse corporelle, et de ses caractéristiques morphologiques, qui devient une sorte d'idéal dont tout un chacun essaye de se rapprocher.
La chevelure, composante importante de cette image, fait partie des caractéristiques physiques que tout individu expose au regard des autres.
En effet, à tout âge, l'aspect idéal de la chevelure peut être altéré par de nombreux dysfonctionnements physiologiques ou pathologiques. L'exemple le plus connu en est la perte progressive et/ou locale de cheveux dont la calvitie est l'ultime étape.
Les hommes étant préférentiellement touchés par la calvitie à tout âge, le rôle des hormones androgènes a été très rapidement suspecté et démontré (par exemple Jahoda C. A. (1998) Exp. Dermatol.7:235-248) et confirmé par la perte de cheveux observée chez les femmes après la ménopause et son cortège de dérèglements hormonaux (par exemple Rubin M. B. et al. (1997) Postgrad Med.102:129-131).
Depuis, un nombre important de dysfonctionnements physiologiques ou pathologiques ont été identifiés : psychologiques aussi bien chez la femme que chez l'homme (par exemple : T. F. (1993) J Am. Acad Dermatol.29:568- 575); conséquences d'actes médicaux banals (par exemple Wise R.P. et al. (1997) J.A.M.A.279:117-118); facteurs génétiques liés, ou non, à d'autres pathologies spécifiques comme les risques d'infarctus (par exemple Herrera C.R. et al. (1995) Am. J. Epidemiol.142:828.833) ou de cancer de la prostate (par exemple : H.J. et al. (1998) Endocrine9:39-43).
Par ailleurs, la chimiothérapie est bien connue pour provoquer des alopécies rapides et totales par le biais d'un mécanisme, maintenant identifié, qui aboutit à une accélération de l'apoptose du follicule pileux (par exemple Cece R. et al. (1996) Lab. Invest.75:601-609).
A ce jour, pour corriger l'aspect de l'alopécie, de nombreuses solutions ont été utilisées : application locale d'extraits végétaux ou minéraux de toute sorte, traitement hormonal par voie topique ou générale, prothèse et autres postiches ou perruques, implants, autogreffes.
//Translate TestWholeImage to match RefWholelmage.
MbufClear(milBuflImage, OL); NEmTranslate(rnilTestWholeBloblmage, milBuflImage, (1)*fovReport.imageShiftX, (1)*fovReport.imageShiftY, M DEFAULT);
MdispSelect(MilDisplay, milBuflImage), //Find where blobs match (ie intersect) => SeedImage. MmA.rith(milRefWholeBloblmage, milBufl Image, milSeedBloblmage, M~AND); MdispSelect(MilDisplay, milSeedBloblmage); pause4User("Seed Blob Image"), //Reconstruct only common blobs in ref that match in test. MbufClear(milReommonBlobImage, OL); MblobReconstruct(milRefBlobImage, milSeedBlobImage, milRefCommonBlobImage, M~RECONSTRUCT~FROM~SEED,M~GRAYSCALE), MdispSelect(MilDisplay, milRefCommonBlobImage); pause4User("Reference Common Blob Image"); //Now remove all common blobs fromRefWholeImage, leavingonly loner blobs MimArith(milRefCommonBlobImage,NULL, milBuf2Image, M NOT); llmArith(milRefWholeBlobImage, rni[Buf2lmage, milRefLonerBlobImage, M~AND); MdispSelect(MilDisplay, milRefLonerBlobImage); pause4User("Reference Loner Blob Image"); //Do same thingfortest image.
//First translate Seedlmage to matchTestWholelmage.
MbufClear(milBuflImage, OL); MmTrarisiate(rnilSeedBlobImage, milBufl Image, (-I)*fovReport.imageShiftX, (-1)*fovReport.imageShiftY, M~DEFAULT); MdispSelect(MilDisplay, milBuflImage); //Reconstruct only commonblobs inref that match in test.
MbufClear(milTestCommonBlobImage, OL); MblobReconstruct(milTestBlobImage, milBuflImage, milTestCommonBlobImage, M~RECONSTRUCT~FROM~SEED,M~GRAYSCALE); MdispSelect(MilDisplay, milTestCommonBlobImage); pause4User("Test Common Blob Image");
//Now remove all common blobs from RefWholeImage, leaving only loner blobs MimArith(milTestCommonBlobImage, NULL, milBuf2Image, M~NOT), MimArith{milTestWholeBlobImage, milBuf2Image, milTestLonerBlobImage, M~AND); MdispSelect(MilDisplay, milTestLonerBlobImage); pause4User("Test Loner Blob Image"); //All done ; have all segmented images: ref and test common and loner blobs //Find Reference blob (in common) list MdispSelect(MilDisplay, milRefCommonBlobImage); MblobCalculate(milRefCommonBlobImage, miIRefImage, MilRefF eatureList, MilRefCommonBlobResult); longNumRefCommonBlobs; MblobGetNumber(MilRefCommonBlobResult, &NumRefCommonBlobs); fovReport.largestDefectSize=NumRefCommonBlobs; //Removeblobs smallerthanMinFeatureArea.
MbufCIear(rnitRefCommonBloblmage, OL); MblobSelect(MilRefCommonBlobResult. M~EXCLUDE, M~AREA, M~LESS, MinFeatureArea, M~NULL); MblobFill(MilRefCommonBlobResult, milRefCommonBlobImage, M~INCLUDED~BLOBS, (long)255); MdispSelect(MilDisplay,milRefCommonBlobImage); pause4User("ReferenceCommonBlobImage, Size-Limited"); MblobGetNumber(MilReflrommonBlobResult, &NumRefCommonBlobs); fovReport.largestDefectSize = NumRefCommonBlobs; //Find blobs in TestImage (Note: TestImage is already shifted to match Reflmage alignment) MdispSelect(MilDisplay, milTestCommonBlobImage); MblobCalculate(milTestCommonBlobImage, milTestImage, MilTestFeatureList, MilTestCommonBlobResult);
//get number of blobs to compare longNumTestCommonBlobs; MblobGetNumber(MilTestCommonBlobResult, &NumTestCommonBlobs); fovReport.largestDefectSize =NumTestCommonBlobs; //Remove blobs smaller than MinFeatureArea.
MbufClear(milTestCommonBlobImage, OL); MblobSelect(MilTestCommonBIobResult, M~EXCLUDE, M~AREA, MJLESS, MinFeatureArea, M~NULL); MblobFill(MiITestCommonBlobResult, milTestCommonBlobImage, M~INCLUDED~BLOBS, (long) 255); MdispSelect(MilDisplay, milTestCommonBloblmage); pause4User("Test Common Blob Image, Size-Limited"); MblobGetNumber(MiITestCommonBlobResult' &NumTestCommonBlobs); fovReport.largestDefectSize = NumTestCommonBlobs; //Calculate stats for Reference loner blobs; store in RefBlobImage MdispSelect(MilDisplay, milRefLonerBlobImage); MblobCalculate(milRefLonerBIobImage, milReflmage, MilRefFeatureList, MilRefLonersBlobResult); long NumRefLonerBlobs; MblobGetNumber(1GIRefLonersBlobResult, &NumRefLonerBlobs); fovReport.largestDefectSize=NumRefLonerBlobs; //Remove blobs smallerthanMinFeatureArea.
Mbuflear(milRefLonerBlobImage, OL); MblobSelect(NEIRefLonersB]obResult M~EXCLUDE, M~AREA, M~LESS, MinFeatureArea, M~NULL); MblobFill(MilRefLonersBlobResult, miRefLonerBlobImage, M~INCLUDED~BLOBS, (long) 255); MdispSelect(MilDisplay, milRefLonerBlobImage); pause4User("Reference LonerBlob Image, Size-Limited");
MblobGetNumber(MilRefLonersBlobResult, &NumRefLonerBlobs); fovReport.largestDefectSize =NumRefLonerBlobs; //Calculate stats for Test loner blobs; store in TestBlobImage MdispSelect(MilDisplay, milTestLonerBlobImage); MblobCalculate(milTestLonerBIobImage, milTestImage, MilTestFeatureList, MilTestLonersBlobResult); longNumTestLonerBlobs; MblobGetNumber(MilTestLonersBlobResult, &NumTestLonerBlobs); fovReport.largestDefectSize =NumTestLonerBlobs; //Removeblobs smallerthan MinFeatureArea.
Mbuf#lear(milTestLonerBlobImage, OL); MblobSelect(MilTestLonersBlobResult, M~EXCLUDE,M~AREA,M~LESS, MinFeatureArea, M~NULL); MblobFil](NEITestLonersBlobResult, milTestLonerBlobImage, M INCLUDED BLOBS, (long) 255); MdispSelect(MiDispla, milTestLonerBlobImage); pause4User("Test Loner Blob Image, Size-Limited"); MblobGetNumber(MilTestLonersBlobResult, &NumTestLonerBlobs); fovReport.largestDefectSize =NumTestLonerBlobs; //Now have to recompute the common blobs, because small blobs have been removed independently.
//TranslateTestWholeImageto match RefBlobImage.
MbufCIear(milBuflImage, OL); MimTranslate(milTestCommonBlobImage, milBuflImage, (1)*fovReport.imageShiftX, (1)*fovReport.imageShiftY, M DEFAULT); MdispSelect(IVIilDisplay, milBuflImage); //Find whereblobs match (ie intersect) => SeedImage.
MdispSelect(MiDisplay, milSeedBlobImage); MimArith(milRefCommonBlobImage, milBuflImage, milSeedBloblmage, M~AND);
Récemment, un type de traitement pharmacologique est apparu avec une nouvelle classe de molécules : activateurs des canaux potassiques qui, à l'origine, étaient destinés aux traitements de problèmes cardio-vasculaires et non capillaires (par exemple Buhl A.E. (1993) J Invest. Dermatol.101:148S-152S).
L'industrie cosmétique est donc tout à fait dans son rôle quand elle recherche en permanence de nouveaux concepts et produits capables de prévenir, réduire ou supprimer la chute des cheveux ou de favoriser leur repousse.
L'objet de cette demande de brevet réside dans la découverte, et dans la démonstration, qu'une nouvelle approche du problème de régulation de la perte des cheveux et de leur repousse peut être proposée.
Pour comprendre l'intérêt de notre découverte, quelques rappels succincts du mécanisme et la physiologie de la formation du cheveu (dans Dermatologie, Collection Consultation, Dr Michel Jossey, M.A. Editions Paris, 1993:107-114) sont donnés ci-après.
Le cheveu se compose d'une racine et d'une tige.
La première est formée de plusieurs couches de kératine et son extrémité inférieure se renfle en forme de bulbe, encapuchonnant ainsi la papille, riche en vaisseaux sanguins et en terminaisons nerveuses. La racine, ou follicule pileux, est ancrée dans le maillage du tissu cutané constitué par différents types de collagènes : types I, II, II V et XI, formes fibrillaires, comblent les espaces vides alors que le type IV forme les réseau en feuillet de la lame basale et que le type VII constitue les fibrilles d'ancrage des épithéliums squameux stratifiés (par exemple Albert B et al., Biologie Moléculaire de la cellule, 3ème éd., Médecine Science, Flammarion ed., Paris, 1997:979-980).
La tige, ou partie libre du cheveu est constituée de kératine et peut être comparée à un ongle (phanère).
A la naissance, nous possédons environ 100. 000 follicules pilo-sébacés et comme il ne peut en apparaître d'autres au cours de la vie, il est naturel que ce nombre diminue avec l'âge.
A l'exception du caniche et du mouton mérinos, les poils des mammifères évoluent cycliquement. Chez l'Homme, chaque follicule évolue indépendamment de son voisin selon trois grands phases: # Anagène, ou phase de croissance, qui dure environ deux ans et qui concerne, à un moment donné, environ 75 % du cuir chevelu. Le cheveu anagène a une tige foncée, de grande taille, à l'extrémité proximale rectiligne et au bulbe pigmenté.
# Catagène qui dure environ 2 semaines et touche 5 % des cheveux. Elle correspond à l'arrêt des divisions cellulaires. Le cheveu, de couleur légèrement foncé, présente alors une extrémité proximale arrondie en massue.
# Télogène qui dure de 3 à 4 mois et concerne environ 20 % des cheveux. C'est une phase de repos et de mort qui entraîne obligatoirement la chute du cheveu.
Après ce cycle, le cheveu tombé est remplacé par un autre, à la condition que le follicule soit resté actif et donc, qu'il soit maintenu dans un contexte tissulaire et physiologique normal ou pour le moins satisfaisant.
Pour cela, il est au moins deux conditions essentielles qui paraissent évidentes: # le follicule pileux doit baigner dans un environnement riche en vaisseaux sanguins pour être alimenté correctement et donc, recevoir les nutriments dont il a besoin et éliminer les catabolites produits par son métabolisme, # le follicule pileux doit être bien ancré dans le tissu cutané grâce à une maillage efficace établi par des molécules de constitution telles les collagènes, notamment ceux des types I, II, III et IV (par exemple Almond-Roesler N. et al.
(1997) Arch. Derm Res. 289 :698-704).
L'objet de cette demande de brevet réside dans la découverte, et dans la démonstration, que les conditions optimales pour maintenir le follicule pileux du cheveu dans un milieu favorable à sa survie étaient obtenues par l'utilisation topique de notre nouvelle molécule, le N-Biotinyl-Glycine-Histidine-Lysine (ou N- Biotinyl-GIy-His-Lys ou encore le N-Biotinyl-G-H-K).
Ce N-Biotinyl-G-H-K est obtenu par le greffage d'une molécule de biotine sur la partie N-terminale du tripeptide Gly-His-Lys, créant ainsi une nouvelle molécule.
Gabarit de particularités : particularité, par exemple un contact, utilisée pour aider dans une extraction de particularités. Par exemple, la théorie des filtres mis en concordance peut être utilisée pour extraire, d'une image, des particularités d'un type particulier en appliquant un filtre dont la réponse d'impulsions est la même que celle du type de particularités à extraire ou lui est semblable. Des particularités sont identifiées là où il existe, entre une particularité de l'image et le gabarit de particularité, une forte corrélation ou un maximum par différentiation dans la réponse de corrélation. Après avoir ainsi identifié une particularité comme se corrélant avec le gabarit de particularité, ses dimensions peuvent être extraites en utilisant un effet de seuil ou en calculant la dérivée seconde et en utilisant les maxima de gradients pour déterminer les dimensions. Par exemple une image d'un contact est corrélée avec une image qui contient de nombreux contacts. Les contacts sont identifiés en tant que tels en raison de la corrélation élevée avec le gabarit de particularité.
Arbitrage : une comparaison peut être exécutée entre une image de référence et une image de test, de la manière exposée ci-dessus. L'image de référence peut être celle d'une microplaquette à moindre probabilité de défaut que l'image de test : exemple une microplaquette proche du centre d'une tranche peut être utilisée comme image de référence parce que sa probabilité de défauts est moindre que pour une microplaquette proche du bord d'une tranche. La microplaquette de test est dans une zone qui risque
davantage de présenter des défauts. Mais il est cependant possible que la microplaquette de référence présente des défauts. Il n'est alors généralement pas possible de déterminer sans ambiguïté l'image qui est défectueuse, et il peut falloir une troisième image pour arbitrage. Un arbitrage peut être combiné avec le processus de détection de défauts ou être exécuté en tant que processus ultérieur. Dès lors qu'un défaut est détecté par comparaison entre une image de référence et une image de test, un arbitrage est exécuté par comparaison avec une troisième image, ou avec une troisième cellule dans le cas d'une comparaison de cellule à cellule dans un mode en réseau, pour déterminer si c'est l'image de référence ou l'image de test qui souffre du défaut. Dans l'image en réseau, des particularités sont extraites et comparées aux particularités correspondantes des cellules voisines de la même image. Aucun arbitrage n'est nécessaire lorsque l'image de référence est engendrée par une base de données de conception assistée par ordinateur, par exemple.
Un exemple de fonctionnement en mode en réseau est illustré aux Figures 23A à 23D et à la Figure 24.
Le fonctionnement en mode en réseau bénéficie de la nature répétitive de structures comme les cellules de mémoire. En mode en réseau, une structure répétitive comme une cellule de mémoire est comparée à sa voisine pour trouver des défauts. Dans l'exemple des Figures 23A à 23D, l'image de test peut être une cellule voisine, par exemple une cellule adjacente. Un fonctionnement en mode en réseau peut être mis en application de nombreuses manières, par exemple en décalant d'une cellule l'image ou en utilisant un sous-programme qui met des particularités en concordance, sur la base d'une répétition de cellules comme dans le schéma logique de la Figure 24. La
Figure 23 représente un exemple d'une cellule répétitive 2305 à plusieurs particularités comme des contacts et des orifices de contact. La Figure 23B représente une image dans laquelle la cellule de la Figure 23A devrait être répétée sans erreur. Des particularités semblables provenant de cellules voisines comme les cellules 2310 et 2315 peuvent être comparées pour identifier des défauts. Il manque un contact dans la cellule 2320, comme indiqué en 2325, et ceci devrait être détecté comme défaut. La Figure 23C représente l'image de configurations de cellules de la Figure 23B qui se répètent, où un contact manque à la cellule 2320. La Figure 23D représente la même image, décalée d'une cellule vers la droite, afin de faciliter une comparaison entre la cellule 2330 et la cellule 2320.
La Figure 24 est un schéma logique d'un procédé en mode en réseau pour exécuter une comparaison de cellule à cellule afin de détecter des défauts. En mode en réseau, un double comptage de défauts se produit parce que chaque cellule est impliquée dans deux comparaisons : fait, l'une avec le côté gauche et l'autre avec le côté droit. Un défaut de particularité apparaît par exemple comme particularité additionnelle dans l'une des comparaisons, et apparaît comme particularité manquante dans la comparaison suivante, l'un et l'autre pouvant faire l'objet d'un compte-rendu erroné en tant que défaut si aucun arbitrage, au sens exposé précédemment, n'est utilisé pour identifier la cellule qui présente le défaut réel. Le procédé débute à l'étape 2410. A l'étape 2420, une image de la structure répétitive en réseau est acquise, ou en variante restituée à partir de la mémoire principale ou d'une autre mémoire si elle est déjà acquise. A l'étape 2430, le bruit de l'image acquise ou restituée est réduit, par exemple par
lissage. A l'étape 2440, des particularités sont extraites de l'image. A l'étape 2450, la mise en concordance de particularités de cellule à cellule est exécutée en utilisant un déport répété, égal à une cellule chaque fois. A l'étape 2460, les particularités mises en concordance sont comparées. A l'étape 2470, un arbitrage est exécuté facultativement pour éliminer un double comptage de défauts résultant du décalage de cellule effectif dans des directions alternées. A l'étape 2480, des particularités sont comparées et des comptes-rendus de défauts sont effectués. L'étape 2490 renvoie la commande à l'étape 2420 pour répéter le processus pour des images additionnelles. Le procédé se termine lorsque le traitement de toutes les image est achevé.
Des systèmes d'imagerie par faisceau électronique comme le système de la Figure 2 sont commandés par un processeur à mémoire de données. Des procédés cohérents avec la présente invention peuvent être mis en oeuvre en amenant le processeur à exécuter un code d'application, c'est-à-dire un ensemble d'instructions lisibles par un ordinateur, incorporé sous une forme quelconque de produit programme informatique. Un produit programme informatique comprend un support qui est configuré pour mémoriser ou transporter un code lisible par ordinateur, ou dans lequel un code lisible par ordinateur peut être incorporé. Certains exemples de produits programmes informatiques sont des disques compacts CD-ROM, des cartes de mémoire morte, des disques souples, des bandes magnétiques, des unités de disques d'ordinateur, des serveurs sur un réseau, et des ondes porteuses. Des fonctions de comparaison décrites ici peuvent à volonté être exécutées dans le processeur d'un système d'imagerie à faisceau électronique ou dans d'autres systèmes informatiques.
Les systèmes décrits ci-dessus ne le sont qu'à titre
d'exemple. Un mode de réalisation cohérent avec l'invention peut être mis en application dans un système de faisceau de particules chargées qui inclut un type quelconque de système informatique ou d'environnement de programmation ou de traitement.
Des procédés destinés à extraire des particularités à partir d'images ne sont pas limités aux exemples décrits ici. Tous procédés appropriés connus dans l'art peuvent être utilisés de la manière adaptée. Des techniques d'extraction, d'analyse et d'identification de particularités d'image, appelées parfois aussi dans l'art des "blobs" comme déjà précisé précédemment, utiles pour mettre en application des procédés et des appareils cohérents avec la présente invention sont bien connus, et des bibliothèques d'instructions informatiques pour la mise en application de telles techniques sont commercialisées. L'exemple d'une telle bibliothèque est la Matrox Imaging Library, c'est-à-dire la Bibliothèque d'imagerie Matrox, par exemple selon sa version 3. 1, commercialisée par Matrox Electronic Systems Ltd. et possédant une fonctionnalité décrite dans le Manuel "Command Référence", de Matrox, référence N 10368-MS-0310.