INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Après refroidissement, la solution est alors additionnée de 10 mL de méthanol. Après 1 heure, l'ensemble est amené à sec, précipité dans l'eau et centrifugé.
Du fait que nous considérons toutes les combinaisons des offres pour les termes dans {T1, T2,...Tk}, on suppose que dans la combinaison courante, chaque terme T, dispose d'une offre b, et que le nombre de cliquages attendu est de c,. Le nombre de cliquages total
pour la combinaison courante est c, = Ci + c2 + ... ck, la dépense totale pour la combinaison courante est e, = b1c1 + b2c2 + ... + bkck et l'offre moyenne pour la combinaison courante est :
La combinaison courante est mise à l'écart si : 1. le coût total est supérieur au budget (e, > B) ; ou 2. le CPC moyen est supérieur au maximum (ba > C).
Sinon, le système réalise une vérification pour voir si la combinaison courante est la meilleure présentement. Si la combinaison courante est la meilleure jusqu'ici, alors la nouvelle combinaison meilleure est établie selon la combinaison courante.
Si le publicitaire spécifie un taux de conversion R et le profit moyen/action P moyen, alors la combinaison courante est la meilleure si le profit total courant ci(PxR - ba) est supérieur au profit total de la meilleure combinaison précédente.
Après calcul du profit de publicitaire total pour l'offre pour tous les rangs possibles pour les termes ou les expressions {T1, T2,...Tk}, le système retourne la combinaison optimum qui aboutit au profit de publicitaire le plus élevé.
L'exemple qui suit représente le fonctionnement de la gestion de campagne optimum. On considère le cas selon lequel il y a deux termes ou expressions {T1, T2} où chaque terme présente les combinaisons rang/cliquages/offre qui suivent qui sont disponibles pour un nouveau publicitaire (nous avons simplifié l'exemple en faisant en sorte que les deux termes ou expressions soient identiques) :
Rang Cliquages Offres (en dollars) 1 1782 0,72 2 1434 0,71 3 973 0,70 4 641 0,68 5 457 0,65 6 527 0,64 7 466 0,62 8 458 0,53 9 389 0,51 10 436 0,44
La gestion de campagne optimum considère 100 combinaisons où chaque combinaison considère l'un des dix rangs/offres pour chaque terme ou expression. Les combinaisons optimum pour différents budgets sont présentées ci-après :
Termes ou Cliquages Offre Coûts expressions (en dollars) (en dollars) [T1@1,T2@1] 3564 0,7200000 2566,08 [T1 @ 2, T2 @ 1] 3216 0,7155410 2301,18 T1 @2, T2 @ 2] 2868 0,7100000 2036,28 T1 @4, T2 @ 1] 2423 0,7094181 1718,92 T1 @3, T2@2 2407 0,7059576 799,24 T1 @6, T2 @ 1] 2309 0,7017410 1620,32 T1 @7, T2 @ 1] 2248 0,6992705 1571,96 [T1 @ 8, T2 @ 1] 2240 0,6811518 1525,8 [T1 @ 10, T2 @ 1] 2218 0,6649594 1474,88 [T1 @ 10, T2@2] 1870 0,6470481 1209,98 [T1 @ 8, T2 @ 3] 1431 0,6455905 923,84 [T1 @ 10, T2 @ 3] 1409 0,6195458 872,94 [T1 @ 8, T2 @ 4] 1099 0,6174886 678,62 [T1 @ 10, T2 @ 4] 1077 0,5828412 627,72 [T1 @ 10, T2 @ 6] 963 0,5494496 529,12 [T1 @ 8, T2 @ 8] 916 0,5300000 485,48 [T1 @ 10, T2 @ 8] 894 0,4861074 434,58
Par exemple, moyennant un budget B de 1250 $, la campagne optimum qui maximise le profit du publicitaire met en jeu le fait d'être au rang 10 pour T1 (moyennant une offre de 0,44 $) et le fait d'être au rang 2 pour T2 (moyennant une offre de 0,71 $). Le coût total pour
cette campagne est d'approximativement 1209,98 $, et le nombre total de cliquages attendu est de 1870. Au vu de cela, il s'ensuit que l'offre moyenne est de 1209,98/1870 = 0,6470481.
Malheureusement, cet algorithme présente un coût exponentiel.
On suppose que les k termes ou expressions dans {T1, T2,...Tk} présentent chacun ou chacune approximativement r rangs. L'algorithme doit considérer toutes les combinaisons de rangs pour lesquelles il convient de faire une offre. Il y a r+1 possibilités pour chaque terme ou expression (pour ne pas réaliser une offre sur ce terme ou cette expression ou pour réaliser une offre au rang 1 ou pour réaliser une offre au rang 2... ou pour réaliser une offre au rang r).
Puisque le choix pour chaque terme ou expression est indépendant, il y a (r + 1)k possibilités à considérer. Par conséquent, cet algorithme n'est pas envisageable dans la pratique pour des problèmes importants.
Réexécution périodique Au début de la campagne, le système calcule la combinaison idéale des offres pour les termes ou expressions dans {T1, T2,...Tk}, comme il a été décrit ci-avant. Du fait de la dynamique du marché, les offres et le nombre de cliquages pour les divers rangs peuvent varier pendant une campagne.
Le fait de décomposer la transformation V et de privilégier dans la définition du modèle une transformation de type projection plutôt que rétro-projection permet à l'utilisateur de renseigner les paramètres interactivement et intuitivement, de la manière dont il le ferait sur le système réel. Il est à noter toutefois que ce modèle peut être inversé tant dans sa définition que par résolution numérique. Les paramètres de distorsions géométriques sont fixés à des valeurs typiques (valeurs moyennes communément rencontrées sur le système d'acquisition considéré). En raison de la faible différence d'installation du patient entre l'acquisition préopératoire et l'acquisition peropératoire (la table supportant le patient agissant pour certains degrés de liberté comme un dispositif de contention) les paramètres (Txrp, Tyrp, Tzrp, 6 xrp, #yrp, #zrp) de la transformation #RP sont posés à zéro par défaut. Les paramètres (Txar, Tyar, Tzar' # xar, #yar, #zar) de la transformation #AR entre les référentiels RR et RA sont définis interactivement par l'utilisateur. Dans cette phase de simulation, les transformations #SA et #IS, entre les référentiels RS et RA, et RI et RS respectivement, sont complètement définies à partir des distances source - isocentre #SA# et source - plan image (#SI#), ainsi que des paramètres intrinsèques du système d'acquisition qui sont approximativement connus pour un dispositif donné.
Pour plus de réalisme, le calcul de l'image peropératoire virtuelle ne se limite pas à la projection de courbes ou de surfaces matérialisées par des points 3D, mais consiste à projeter sur le plan image le volume préopératoire Volp suivant la transformation exprimée par l'équation (11).
Deux modes de projection peuvent être réalisés, un mode radio qui consiste à affecter à chaque pixel de l'image virtuelle la somme des valeurs de voxel le long de la droite de projection associée, ou un mode MIP qui consiste à affecter à chaque pixel de l'image virtuelle la valeur maximale rencontrée le long de la droite de projection associée. Il ne s'agit donc pas ici d'une simple projection d'un point 3D sur un plan 2D.
La démarche consistant à déterminer dans un premier temps la droite de projection associée au point image considéré, il est nécessaire d'inverser le modèle de projection pour effectuer la rétro-projection. Dans le cas général, c'est-à-dire lorsque les distorsions géométriques ne sont pas négligées, une droite de projection dans l'espace 3D préopératoire doit être associée à tout point image de coordonnées ud, vd. Plusieurs solutions peuvent être adoptées. La formulation (10) qui exprime les coordonnées image avec distorsion en fonction des coordonnées image sans distorsion est similaire à celle d'un modèle (bi-) polynomial dont les coefficients seraient fonction de la combinaison des paramètres de distorsion exprimés précédemment. Les propriétés d'inversion des séries permettent alors d'exprimer les coordonnées sans distorsion à partir des coordonnées avec distorsions. Le modèle des distorsions géométriques (10) étant connu, ou supposé connu dans cette étape, une autre solution consiste à définir une table de correspondance (LUT) de la taille de l'image qui exprime les coordonnées sans distorsion à partir des coordonnées avec distorsions : u = LUTu (ud,vd), v = LUTv(ud,vd), avec 0 # ud Le calcul des valeurs de chaque point des tables LUTu et LUTv peut être réalisé, à partir d'un nombre limité de paires de points associés {(ud, vd) ; (u, v)} données par (10) ou directement à partir des données d'une mire et de l'image associée, au moyen de fonctions d'interpolation de type polynomiales, B-splines ou plaques minces ...
Quelle que soit la solution adoptée, il est possible d'exprimer de manière classique les coordonnées sans distorsion à partir des coordonnées avec distorsion sous la forme suivante : u = CORu(ud,vd), v = CORv(ud,vd) (12) où COR désigne soit une table de correspondance (LUT), une fonction d'interpolation ou un modèle de correction des distorsions.
A partir de la relation matricielle (11) et en notant mIJ (i = 1 à 3, j = 1 à 4) les composantes de la matrice V, l'équation de la droite de projection associée au point image sans distorsion u, v, et par conséquent au point image avec distorsions correspondant de coordonnées ud, Vd, s'exprime de la façon suivante : (m11 - m31#u)#x + (m12 - m32#u)#y + (m13 - m33#u)#z + m14 = m34#u (13) (m21 - m31#v)#x + (m22 - m32#v)#y + (m23 - m33#v)#z + m24 = m34#v L'expression (13) définit dans le référentiel 3D préopératoire la droite de projection passant par le centre de projection S et le point image considéré. Le volume image Volp(i,j,k) contenant les structures anatomiques segmentées dans le référentiel 3D préopératoire est connu d'après l'algorithme décrit ci-dessus en ii.a. Les coordonnées i, j,k correspondent à une discrétisation des coordonnées x, y, z dans le référentiel 3D préopératoire. La sommation des valeurs de voxel interpolées ou la détection de la valeur maximale du voxel interpolée le long de la droite de projection associée à chaque pixel de coordonnées ud, vd, permet alors de générer simplement l'image 2D virtuelle peropératoire (figure 3). ii.d. Contrôle interactif des paramètres Les paramètres du modèle sont réglés interactivement par l'utilisateur. Pour cela, il dispose d'une interface graphique qui lui permet d'agir sur le système d'acquisition, ainsi que sur les caractéristiques anatomiques à retenir pour effectuer le recalage.
L'interface constitue la partie interactive de l'environnement virtuel à partir duquel l'utilisateur peut simuler, entre autre, la partie acquisition de l'intervention. En réglant virtuellement les paramètres d'acquisition, de la même manière qu'il le fait dans la réalité, l'utilisateur peut choisir le meilleur réglage, pour générer l'image peropératoire 2D et faire apparaître la lésion sous la meilleure incidence.
L'image 2D virtuelle ainsi que les paramètres d'acquisitions associés étant déterminés, il peut alors sélectionner dans les données préopératoires 3D segmentées les structures anatomiques qui lui semblent pertinentes (choix des primitives de recalage), afin de tester la procédure de recalage décrite dans la suite. Dans le cas où le résultat du recalage n'est pas satisfaisant (mauvaise précision par exemple), il peut reconsidérer les choix effectués et relancer la procédure plusieurs fois afin de sélectionner la meilleure configuration. Pour une incidence et un ensemble de caractéristiques anatomiques
données, il est possible de lancer un ensemble de tests de recalage à partir de conditions initiales sur les paramètres recherchés lors de l'intervention (par exemple Txrp, Tyrp, Tzrp, #xrp, #yrjp, #zrp) qui s'écartent, dans une plage réglable par l'utilisateur, des valeurs fixées par défaut lors de la simulation de l'image virtuelle. Ceci permet d'anticiper des problèmes de recalage éventuels qui pourraient se produire si le réglage effectif de l'appareil d'acquisition peropératoire 2D (dans l'environnement interventionnel réel) s'avérait trop éloigné de ce qui était prévu lors de la simulation virtuelle.
Cette simulation réalisée au moyen de l'environnement virtuel permet au praticien de sélectionner les paramètres optimaux pour l'acquisition et le recalage qu'il cherchera à reproduire lors de l'intervention réelle. iii. Recalage du référentiel pré-opératoire 3D et du référentiel per-opératoire 2D La mise en correspondance des données du planning et de l'imagerie interventionnelle se traduit essentiellement par le recalage : de données préopératoires 3D extraites d'un volume image discrétisé (TDM par exemple) et de données peropératoires 2D extraites d'une image projective par Rayons X acquise sous une seule incidence.
La méthode proposée est basée sur : (a) la modélisation fine du système d'acquisition décrite précédemment ; (b) l'exploitation des structures anatomiques segmentées afin de créer des primitives 3D et 2D (extraction des lignes centrales 3D et 2D) et une carte de distances dans le plan image ; (c) l'estimation précise des paramètres de la transformation 3D/2D par un algorithme d'optimisation qui cherche à minimiser la distance entre la projection de la structure anatomique 3D segmentée (donnée par navigation exploratoire virtuelle dans le volume image préopératoire) et la ligne centrale extraite de l'image 2D acquise pendant l'intervention. iii.a. Données peropératoires 2D
La segmentation est un problème de traitement d'images à part entière qui ne constitue pas ici le c#ur de la méthode proposée, même si le résultat de la segmentation conditionne pour partie celui du recalage.
Ainsi, la phase de segmentation de l'image peropératoire 2D ne fait pas appel à des techniques sophistiquées, mais seulement aux fonctions de base de traitement d'images. Dans le cas des structures vasculaires par exemple, celles-ci permettent de dégager des structures segmentées de qualité satisfaisante sur des données réelles d'angiographie. Les données à segmenter sont des images standard d'artères, dans lesquelles du produit de contraste a été injecté afin qu'elles apparaissent à l'angiographie peropératoire (image 2D peropératoire de référence). On dispose également de la même vue des artères cette fois non injectées. Ce masque permet d'obtenir par soustraction une image des structures vasculaires injectées assez peu bruitée (figure 4A) sur laquelle des fonctions de segmentation sont appliquées.
Sur cette image de soustraction, l'application d'une fonction de seuillage donne une structure binarisée dont sont extraites, après squelettisation, les lignes (primitives 2D) considérées comme les lignes centrales des artères projetées (figure 4B).
L'extraction des contours des artères segmentées peut aussi être réalisée. Cependant, le choix des primitives de recalage s'est porté sur les lignes centrales des vaisseaux qui semblent à première vue moins porteuses d'erreurs de segmentation. De plus, ce choix semble assez naturel quand il s'agit de structures de type tubulaire, l'hypothèse sousjacente étant que la projection des lignes centrales 3D des structures anatomiques coïncide avec les lignes centrales 2D extraites des images peropératoires. iii.b. Distance Une carte de distance 2D est utilisée afin de mesurer, sans recherche explicite de correspondances points à points, la distance entre les lignes 2D segmentées et les lignes 3D projetées selon la transformation courante. Cette carte de distances est générée sur l'image 2D segmentée en utilisant un opérateur de type Chamfer. C'est un opérateur proche d'un filtre, qui s'applique sur l'image en la parcourant dans un sens puis dans le sens inverse et qui crée une image dont la valeur des pixels est d'autant plus grande que la distance de ce pixel aux lignes segmentées est grande.
Les lignes centrales 3D (primitives 3D de recalage) étant discrétisées, elles sont décrites par un ensemble fini de points. La projection de chacun des points de cet ensemble sur la carte de distance (figure 5) donne une valeur de distance qui traduit l'erreur entre les lignes 2D et le projeté du point 3D. Pour estimer l'erreur de l'ensemble des points 3D, on calcule une fonction de distance d'ensemble qu'on a choisi égale à la somme des carrés des distances de chaque point. Soit W l'ensemble des points w, 3D décrivant les lignes centrales, # la transformation géométrique estimée qui projette les points w, sur la carte de distance 2D en q, =#(wl) et dist(q,) la valeur donnée par la carte de distance en ce point, la fonction de distance E des lignes centrales 3D projetées à la ligne centrale 2D s'écrit formellement : iii.c. Optimisation L'algorithme utilisé est un algorithme de type énumératif. A partir d'un jeu de paramètres initiaux, il recherche de façon quasi-exhaustive le minimum local. Dans un soucis de simplification, le comportement de l'algorithme est décrit en considérant un jeu de deux paramètres. Partant de la position initiale D (p1D,p2D), on fixe le paramètre p2 et on cherche sur l'axe du paramètre p1 dans un voisinage de A la meilleure transformation. On obtient ainsi le point (p1D',p2D). Ensuite on fixe p1 à p1D',et on trouve le point minimum dans la direction p2, soit (p1D',p2D'). Le fait de faire varier les paramètres en fixant les autres réduit le temps de calcul et fait que la complexité de l'algorithme est linéaire vis-à-vis du nombre de paramètres. L'opération est répétée jusqu'à trouver le minimum local M. Pour trouver le minimum global de la fonction, on procède par saut aléatoire sur l'espace des transformations et la méthode décrite précédemment est appliquée à partir de la position aléatoire trouvée. Le processus est itéré un nombre de fois jugé suffisant pour atteindre le minimum global. Toutefois, d'autres types d'algorithmes d'optimisation pourraient être utilisés, tels Powell, Newton Raphson ..., sans sortir du cadre de l'invention. iii.d. Stratégie de recalage Le procédé proposé s'applique à la localisation et à la conduite de navigation dans le cas de structures anatomiques arborescentes et de type tubulaire. Comme déjà
B.1) Dissolution de l'ADN.
Un culot sec d'ADN génomique de la souche TT01 a été repris dans 200 l de TE 10 :1 puis dissous 30 minutes à 65 C. Sa concentration a été estimée à 0,15 g/ l.
B. 2) Digestion partielle de l'ADN génomique par l'enzyme de restriction Sau3A.
15 l d'ADN on été digérés par 2 ou 1 ou 0,5 ou 0,25 ou 0,125 ou 0,0625 ou 0,03125 unités d'enzyme de restriction Sau3A pendant lh à 37 C.
B. 3) Extraction au chloroforme.
L'extraction au chloroforme permet d'arrêter la digestion enzymatique, et d'éliminer toutes traces protéiques.
Après digestion, on récupère 100 l d'ADN chromosomique.
+ 100 l TE 10 mM + 200 (il chloroforme Vortexer, centrifuger 1 min à 1000 tpm Récupérer la phase aqueuse, phase supérieure, comportant l'ADN chromosomique.
B.4) Précipitation à l'acétate de sodium Ajouter 1/10 du volume, d'acétate de sodium (3M, pH : 5,2) soit 20 l.
Resuspendre le culot dans 20 l H20.
On appelle verranne les fils de verre discontinus obtenus par fibrage de verre en fusion à travers les orifices d'une filière.
La filière en question peut être alimentée indifféremment soit par des morceaux de verre, généralement sous forme de billes (procédé par refusion ), soit par du verre fondu provenant d'un four (procédé direct ). Le verre peut être du verre E, du verre C ou tout autre verre apte à subir l'opération de fibrage.
La verranne peut se présenter sous la forme d'un ruban, improprement appelé mèche , qui est un ensemble continu sans torsion de fils de verre sensiblement parallèles maintenus par leur adhérence réciproque. La mèche résulte de l'assemblage de filaments discontinus entremêlés à l'aide d'une fausse torsion. Généralement, ce ruban est soit utilisé tel quel pour former la trame de certains types de tissus, soit retordu pour en faire un fil textile, soit coupé en éléments de longueur déterminée.
La fabrication de verranne peut être réalisée selon le procédé décrit par exemple dans la demande de brevet FR-A-2 817 548. Les filaments de verre fondu s'écoulant de la filière sont étirés et enroulés sous forme de nappe sur un cylindre situé sensiblement à la verticale de la filière. Après rotation du cylindre d'environ 270 , la nappe de filaments arrive au contact d'un racle qui la décolle de la surface du cylindre et coupe les filaments, puis ces filaments sont dirigés vers un dispositif oblong de forme conique comportant en son centre un fil d'âme qui se déplace d'une extrémité à l'autre du cône. Les filaments issus du cylindre s'enroulent autour du fil d'âme et forment une mèche qui, à la sortie du cône, est enroulée sur un bobinoir placé latéralement à l'élément oblong. Le fil d'âme donne de la résistance à la verranne lorsque cette dernière est sollicitée en traction : il peut être en verre ou mieux encore en matière plastique.
Sauf lorsqu'ils sont destinés à former de la bourre, les filaments, avant leur rassemblement sous forme de fils, sont revêtus d'une composition d'ensimage destinée à les protéger de l'abrasion qui se produit lors du frottement avec les organes des différents dispositifs mis en #uvre pour leur formation.
L'application de la composition d'ensimage est effectuée au moyen de dispositifs appropriés, tels que des buses de pulvérisation, des rouleaux enducteurs ou des pinceaux, généralement disposés en amont du dépôt des filaments sur le cylindre et en amont du racle.
Le rôle de l'ensimage est essentiel. En plus de sa fonction de protection contre l'abrasion, il permet d'associer la verranne avec des matières organiques et/ou inorganiques en facilitant notamment le mouillage et l'imprégnation de la mèche par ces matières. L'ensimage favorise aussi la liaison des filaments entre eux ce qui se traduit par une meilleure stabilité dimensionnelle du fil. Pouvoir disposer de tels fils présente un avantage lorsqu'on souhaite les utiliser dans conditions nécessitant des contraintes mécaniques fortes, par exemple pour des applications textiles.
On attend notamment d'un ensimage qu'il favorise le collage des filaments sur le cylindre d'étirement, permette d'obtenir une coupe franche par le racle et ne forme pas trop de bourre , c'est-à-dire de filaments brisés qui en s'accumulant sur certains organes tels que les poulies en bloquent le fonctionnement. Une autre raison de vouloir limiter la bourre est qu'elle se disperse facilement dans l'air que les opérateurs sont susceptibles de respirer, ce qu'il est souhaitable d'éviter.
De manière générale, les compositions d'ensimage doivent aussi pouvoir résister au cisaillement induit par le passage des fils sur les dispositifs d'étirage et mouiller la surface des filaments, et ce, à des vitesses d'étirage élevées, de l'ordre de plusieurs dizaines de mètres par seconde. Elles doivent aussi ne pas conférer un caractère glissant pas trop prononcé pour que les bobines de verranne gardent leur stabilité dimensionnelle pendant le transport et le stockage, à savoir que les spires ne s'effondrent pas.
Les compositions doivent encore conserver leurs propriétés initiales dans le temps et leurs constituants doivent demeurer stables avant la dépose sur les filaments.
Les compositions d'ensimage usuelles qui conviennent à la production de verranne sont essentiellement à base d'huile(s) minérale(s), éventuellement en
combinaison avec des agents tensioactifs. Si l'huile permet de protéger efficacement de l'abrasion et participe à former une mèche ayant du gonflant (on parle aussi de voluminisation ), elle apporte aussi du glissant aux filaments qui rend la mèche insuffisamment cohésive pour lui permettre d'être tissée dans de bonnes conditions, notamment parce qu'il y a formation de n#uds. Pour satisfaire aux conditions du tissage, il est en effet impératif que la mèche ait de la tenue, c'est-à-dire que les filaments qui la constituent puissent en quelque sorte s'accrocher les uns aux autres. La liaison des filaments doit demeurer souple afin que ceux ci restent libres dans une certaine mesure de se déplacer les uns par rapport aux autres lorsque des variations de tension importantes se produisent, et éviter ainsi une rupture brutale de la mèche. De manière générale, on peut considérer que plus la résistance à l'allongement d'une mèche est élevée, meilleure est l'aptitude au tissage.
La recherche d'une composition d'ensimage ayant de meilleures performances au tissage ne doit pas se faire au détriment des autres propriétés.
Notamment, la composition doit rester apte à être appliquée par l'intermédiaire de buses de pulvérisation à air fonctionnant avec une pression d'environ 20 bars sans générer des gouttelettes trop fines susceptibles de former une sorte de brouillard.
La présence de brouillard au voisinage des buses se traduit par une perte d'ensimage qui ne se dépose pas sur les filaments et une probabilité plus grande pour les opérateurs d'inhaler les produits en cause.