INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Chaque base de données secondaire comporte une pluralité d’images I cérébrales chacune associée à un ensemble d’informations relatives à la segmentation de chaque thrombus dans l’image.
Ainsi, les données d’entrée sont les images I cérébrales et les vraies données de sortie sont les informations relatives à la segmentation de chaque thrombus dans l’image.
La montre un premier exemple en haut et un deuxième exemple en bas, d’une image I cérébrale, d’informations E T relatives à la segmentation d’un thrombus dans l’image I et d’une prédiction de thrombus P T fournie par le réseau de neurones artificiels récurrents secondaire.
L’entraînement supervisé de chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire consiste donc à mettre à jour les hyperparamètres de manière à minimiser une fonction de coût correspondant à l’erreur entre la prédiction de thrombus fournie par le réseau de neurones artificiels récurrents secondaire à partir d’une image I cérébrale de la base de données secondaire et les informations relatives à la segmentation de chaque thrombus dans l’image I associées à l’image I dans la base de données secondaire.
Chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire est associé à un jeu de paramètres d’entraînement qui peut être identique ou différent des jeux de paramètres des autres réseaux de neurones artificiels récurrents secondaires.
Les dimensions des images utilisées lors de l’entraînement du jeu de paramètres d’entraînement de chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire sont par exemple plus grandes que les dimensions des images utilisées lors de l’entraînement du jeu de paramètres d’entraînement de chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire.
Chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire est par exemple un réseau LSTM, ou un réseau LSTM convolutif, ou encore un réseau LSTM convolutif à champ récepteur maximal.
Chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire peut présenter une architecture identique ou différente de l’architecture des autres réseaux de neurones artificiels récurrents secondaires.
Chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire peut présenter une architecture identique ou différente de l’architecture des réseaux de neurones artificiels récurrents primaires.
Cette perturbation éventuelle est particulièrement problématique si elle a lieu durant la phase de programmation lors de la mesure initiale du niveau de radioactivité NL et de la détermination du niveau cible NC qui s’en suit.
Une contre-mesure possible consiste par exemple à ajouter un blindage en plomb, ou tout matériau équivalent, au circuit intégré 1 afin de réduire les effets d’une radioactivité extérieure.
On peut aussi se munir d’un compteur Geiger ou équivalent au moment de la programmation pour surveiller la radioactivité locale. Le calcul du niveau cible NC peut tenir compte, le cas échéant, de l’influence de ce niveau de radioactivité locale et par exemple empêcher la programmation du circuit 1 tant que le niveau de radioactivité locale peut avoir une influence néfaste sur la mesure initiale du niveau de radioactivité NL.
Il est aussi possible d’ajouter une vérification lors de la mesure initiale du niveau de radioactivité NL, comme illustré à la . Au moment de la fabrication du circuit intégré 1, en environnement sécurisé / maitrisé, on réalise par exemple un test initial afin de déterminer un niveau NLMAX.
Une seconde diode PIN peut aussi être ajoutée au circuit afin de surveiller la radioactivité locale et empêcher la programmation si cela est nécessaire.
Lors de la phase de programmation et durant les interrogations, on vérifie que toutes les mesures suivantes de niveau de radioactivité NL ne dépassent pas ce niveau NLMAX.
Dans le cas contraire, le système s’arrête par exemple de fonctionner, voire s’autodétruit, en activant par exemple un fusible.
D’autres mesures pour protéger le secret sont envisageables. On peut ajouter une diode (non représentée) détectant le niveau de lumière auquel le circuit intégré 1 est exposé et programmer le circuit pour effacer le secret si ce niveau dépasse un certain seuil, l’effacement se faisant par exemple grâce à l’énergie apportée par ladite lumière.
Les exemples décrits ci-dessus ne requièrent de l’énergie qu’au moment de la lecture du niveau de radioactivité NL. Ce sont des systèmes passifs ; en particulier, l’expiration du délai D ne se manifeste pas tant qu’on n’effectue pas de tentative de lecture.
Pour certaines applications, il peut être intéressant de disposer d’un circuit capable de surveiller niveau de radioactivité NL de manière active, notamment afin de révéler spontanément le secret S dès le délai D écoulé.
Dans l’exemple illustré à la , on donne en entrée une durée D5 d’interdiction et une durée D6 d’autorisation. Les données sont acquises par un algorithme de gestion du système 65, qui permet au circuit intégré 1 de s’auto-entretenir en programmant par exemple des plages de temps sur lesquelles certaines actions peuvent être autorisées.
Un tel circuit fonctionne par exemple comme suit :
la durée d’interdiction D5 est envoyée au circuit de calcul 30 qui calcule un premier niveau cible NC5, simultanément, un signal d’autorisation 75 est désactivé, le niveau de radioactivité NL est lu de manière régulière tant que le niveau cible NC5 n’est pas atteint, le comparateur 40 renvoyant les résultats de la comparaison à l’algorithme de gestion 65, une fois le niveau de radioactivité NL en deçà du niveau cible NC5, l’algorithme de gestion 65 envoie la durée d’autorisation D6 au circuit de calcul 30, qui calcule un second niveau cible NC6, simultanément, le signal d’autorisation 75 est activé, le niveau de radioactivité NL est lu de manière régulière tant que le niveau cible NC6 n’est pas atteint, le comparateur 40 renvoyant les résultats de la comparaison à l’algorithme de gestion 65, et les étapes ci-dessus sont répétées.
Un tel fonctionnement nécessite que le circuit soit alimenté en continu, notamment par une alimentation externe, afin d’effectuer les lectures régulières du niveau de radioactivité NL.
On peut par exemple appliquer ce fonctionnement à l’ouverture de coffres de banque, ou encore pour aider à réguler une addiction à certains applications de téléphone, en programment les plages de temps où ces applications peuvent être utilisées, et en empêchant leur utilisation hors de ces plages de temps.
Dans l’exemple illustré à la , la source radioactive R est utilisée à la fois pour servir d’horloge, et pour produire de l’énergie électrique afin d’alimenter localement le circuit intégré 1.
Avantageusement, le ou les polymères cationiques associatifs sont choisis parmi les (poly)hydroxyéthylcelluloses quaternisées modifiées par des groupements comportant au moins une chaîne grasse.
Avantageusement, le ou les polymères cationiques (v) sont choisis parmi les polymères cationiques non associatifs et leurs mélanges, de préférence parmi les polysaccharides cationiques (la famille (2)) et leurs mélanges, plus préférentiellement parmi les gommes de galactomannanes cationiques et leurs mélanges, et mieux encore parmi les gommes de guar cationiques et leurs mélanges.
La teneur totale du ou des polymères cationiques (v), présents dans la composition selon l’invention, va de préférence de 0,05 à 2% en poids, et plus préférentiellement de 0,1 à 1% en poids, par rapport au poids total de la composition.
Les polymères épaississants
La composition selon la présente invention peut éventuellement comprendre en outre un ou plusieurs polymères épaississants, différents du ou des polymères cationiques (v) définis ci-avant.
Par « polymère épaississant », on entend selon la présente invention des polymères qui augmentent, par leur présence à une concentration de 0,05% en poids, la viscosité des compositions cosmétiques dans lesquelles ils sont introduits d’au moins 20 cps (20 mPa.s), de préférence d’au moins 50 cps (50 mPa.s), à température ambiante (25°C), à pression atmosphérique et à un taux de cisaillement de 1s -1 (la viscosité peut être mesurée à l’aide d’un viscosimètre cône/plan, Rhéomètre Haake R600 ou analogue).
Le ou les polymères épaississants utilisables selon l’invention, sont différents du ou des polymères cationiques (v) définis ci-avant, ils sont donc anioniques, amphotères ou non ioniques ; ils sont préférentiellement choisis parmi les polymères épaississants anioniques, amphotères ou non ioniques non associatifs à motifs sucres, les polymères épaississants anioniques, amphotères ou non ioniques non associatifs sans motif sucre, les polymères épaississants anioniques, amphotères ou non ioniques associatifs et leurs mélanges.
Par « motif sucre », on entend au sens de la présente invention un composé hydrocarboné oxygéné qui possède plusieurs fonctions alcool, avec ou sans fonction aldéhyde ou cétone, et qui comporte au moins 4 atomes de carbone.
Les motifs sucres peuvent être éventuellement modifiés par substitution, et/ou par oxydation et/ou par déshydratation.
Les motifs sucre des polymères épaississants sont de préférence issus des sucres suivants : glucose ; galactose ; arabinose ; rhamnose ; mannose ; xylose ; fucose ; anhydrogalactose ; acide galacturonique ; acide glucuronique ; acide mannuronique ; galactose sulfate ; anhydrogalactose sulfate et le fructose.
Selon l’invention, les polymères à motifs sucres sont également appelés polysaccharides.
On peut notamment citer à titre de polymères épaississants non associatifs à motifs sucres, les gommes natives telles que :
a) les exsudats d’arbres ou d’arbustes dont : - la gomme arabique (polymère ramifié de galactose, d’arabinose, de rhamnose et d’acide glucuronique) ; - la gomme ghatti (polymère issu d’arabinose, de galactose, de mannose, de xylose et d’acide glucuronique) ; - la gomme karaya (polymère issu d’acide galacturonique, de galactose, de rhamnose et d’acide glucuronique) ; - la gomme tragacanthe (ou adragante) (polymère d’acide galacturonique, de galactose, de fucose, de xylose et d’arabinose) ;
b) les gommes issues d’algues dont : - l’agar (polymère issu de galactose et d’anhydrogalactose) ; - les alginates (polymères d’acide mannuronique et d’acide glucuronique) ; - les carraghénanes et les furcelleranes (polymères de galactose sulfate et d’anhydrogalactose sulfate) ;
c) les gommes issues de semences ou tubercules dont : - la gomme de guar (polymère de mannose et de galactose) ; - la gomme de caroube (polymère de mannose et de galatose); - la gomme de fenugrec (polymère de mannose et de galactose) ; - la gomme de tamarin (polymère de galactose, de xylose et de glucose) ; - la gomme de konjac (polymère de glucose et mannose) ;
d) les gommes microbiennes dont : - la gomme de xanthane (polymère de glucose, de mannose acétate, de mannose/acide pyruvique et d’acide glucuronique) ; - la gomme de gellane (polymère de glucose partiellement acylé, de rhamnose et d’acide glucuronique) ; - la gomme de scléroglucane (polymère du glucose) ;
Par exemple, chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire et chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire présentent une même architecture de type réseau LSTM convolutif à champ récepteur maximal.
La quatrième étape 104 du procédé 100 est par exemple réalisée pour un premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et un deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire présentant une même architecture de type LSTM convolutif à champ percepteur maximal et des jeux de paramètres d’entraînement identiques, sur une première base de données secondaire pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents secondaire et sur une deuxième base de données secondaire différente de la première base de données secondaire pour le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents secondaire, la première base de données secondaire comportant une pluralité d’images I acquises selon la première modalité comme images I cérébrales et la deuxième base de données secondaire comportant une pluralité de deuxièmes images I concaténées comme images I cérébrales.
La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement de sous-étapes de la quatrième étape 104 du procédé 100.
La quatrième étape 104 peut comporter une première sous-étape 1041, une deuxième sous-étape 1042 et une troisième sous-étape 1043 pour chaque image I de la base de données secondaire.
La première sous-étape 1041 consiste à soumettre l’image I une première fois au réseau de neurones artificiels récurrents secondaire qui va ainsi remplir sa mémoire.
La deuxième sous-étape 1042 consiste à soumettre l’image I une deuxième fois au réseau de neurones artificiels récurrents secondaire qui va ainsi fournir une prédiction de thrombus P T en utilisant les informations enregistrées dans sa mémoire à la première sous-étape 1041.
La deuxième soumission est immédiatement consécutive à la première soumission, c’est-à-dire qu’aucune autre image I n’est soumise au réseau de neurones artificiels récurrents secondaire entre la première sous-étape 1041 et la deuxième sous-étape 1042.
La troisième sous-étape 1043 consiste à effacer la mémoire du réseau de neurones artificiels récurrents secondaire.
La quatrième étape 104 pourrait également être réalisée antérieurement ou parallèlement à la troisième étape 103.
Une cinquième étape 105 du procédé 100 selon l’invention comporte une première sous-étape 1051 et une deuxième sous-étape 1052 qui peuvent être réalisées en parallèle comme illustré sur la ou l’une après l’autre.
La première sous-étape 1051 consiste à utiliser chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire entraîné à la troisième étape 103, sur chaque image I d’un ensemble d’images primaire, chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire fournissant alors une prédiction de lésion P L pour chaque image I de l’ensemble d’images primaire.
Chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire peut être utilisé sur un ensemble d’images primaire identique ou différent par rapport aux autres réseaux de neurones artificiels récurrents primaires.
Chaque ensemble d’images primaire dépend d’au moins un ensemble d’images associé à une modalité, c’est-à-dire que chaque ensemble d’images primaire peut correspondre à un ensemble d’images ou à une combinaison d’ensembles d’images.
La première sous-étape 1051 est par exemple réalisée sur un même ensemble d’images primaires pour le premier réseau de neurones artificiels récurrents primaire et le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents primaire précédemment décrits, et l’ensemble d’images primaire correspond à l’ensemble de premières images concaténées obtenu à la deuxième étape 102.
La première sous-étape 1051 consiste ensuite à obtenir un ensemble de segmentations de lésion en fusionnant les prédictions de lésion P L obtenues pour l’ensemble des réseaux de neurones artificiels récurrents primaires.
Ainsi, si deux réseaux de neurones artificiels récurrents primaires sont utilisées, les prédictions de lésion P L par le premier réseau de neurones artificiels récurrents primaire sont fusionnées avec les prédictions de lésion P L par le deuxième réseau de neurones artificiels récurrents primaire.
Le bouton a3 permet de revenir au début de la séquence précédant la séquence en cours de visionnage.
Le bouton a4 permet de revenir au début (au timecode du marqueur de début) de la séquence en cours de visionnage.
Le bouton a5 permet d’arrêter le visionnage de la séquence en cours et lance la lecture de la séquence suivante.
D’autres boutons virtuels sont susceptibles d’être rajoutés : Un bouton (« -N s »), qui permet de revenir N secondes en arrière du fichier vidéo numérique de la séquence en cours permettant de revoir une séquence ou de voir N secondes avant le marqueur de début de la séquence virtuelle en cours ; Un bouton virtuel (« + Ns »), ce bouton permet d’avancer de N secondes en avant du fichier vidéo numérique de la séquence en cours permettant de sauter une séquence ou de voir 10 secondes après le marqueur de fin de la séquence virtuelle en cours.
Les boutons virtuels permettent d’interagir avec les marqueurs de début et de fin de séquence en arrière-plan.
Les figures et représentent deux exemples d’interface graphique 55.
La représente une interface graphique du procédé informatisé, comprenant un premier écran 53 pour le visionnage de la playlist, un second écran 54 pour un graphique en lien avec la séquence en cours de visionnage et une télécommande virtuelle 51 située en dessous des deux écrans pour naviguer dans la playlist, ainsi qu’un bouton servant à mettre en plein écran la playlist.
La représente une interface graphique 56 du procédé informatisé, comprenant un premier écran 53 pour le visionnage de la playlist, un second écran 54 pour mettre des messages en lien avec la vidéo ou pour communiquer avec d’autres utilisateurs, une télécommande virtuelle 51 située en dessous des deux écrans pour naviguer dans la playlist et un bouton servant à mettre en plein écran la playlist.
Lorsqu’un résultat de recherche ne comprend que des séquences virtuelles identifiées dans un seul et même fichier vidéo numérique, la playlist constituée d’extraits sur la base de ce résultat de recherche peut être exhaustive.
Elle peut aussi ne contenir que les extraits considérés comme essentiels par rapport à des critères de recherche spécifiés par l’utilisateur.
Un score peut notamment être défini pour classer les séquences virtuelles de fichiers vidéo numériques en deux catégories : « essentiels » et « d’ornement ».
Lorsqu’un résultat de recherche comprend des séquences virtuelles issues de fichiers vidéo numériques différents, la playlist constituée d’extraits sur la base de ce résultat de recherche peut ne contenir que les extraits associés à des séquences virtuelles identifiées comme essentielles par rapport à des critères de recherche spécifiés par l’utilisateur.
La notion de résumé peut être définie par rapport à un domaine particulier. Dans le cas du sport, et en particulier du football, le résumé peut être construit à partir de mots-clés fournis par l’utilisateur ou définis au préalable, par exemple {but, carton jaune, carton rouge, changement de joueur, mi-temps}, les séquences pertinentes étant présentées dans l’ordre temporel du fichier vidéo numérique initiale dont elles sont issues.
Il est possible de naviguer dans cette playlist ou la nouvelle vidéo en sélectionnant ou désélectionnant certaines scènes, en vue d’un montage vidéo en temps réel, par exemple au travers d’une interface graphique comprenant une barre de menu et des boutons de contrôle activables par un clic souris, tels que « marche », « avance rapide », « arrêt », « sélection chapitre », …
La recherche est possible en mode « plein texte » (ou encore « texte intégral ») et en mode recherche « à facettes », avec éventuellement une saisie semi-automatique. Les réponses facettées permettent d’affiner les critères de recherche et sont combinées avec des mots en texte intégral.
Par exemple, pour l’exemple du domaine du football, il est possible de réaliser une playlist comportant des buts sur corners de toutes les équipes de ligue 1 en France sur un an à domicile dans le dernier 1/4 d’heure de match en une durée de l’ordre de 10 fois inférieure à celle nécessaire sur une plateforme professionnelle (Instat/Dartfish/Sportscode couplés aux data providers Opta/Bombstats), et la playlist n’est composée que des séquences de matches pertinentes et non de la totalité des matches.
La mémoire non-volatile réinscriptible 6 mémorise également une base B comprenant un nombre entier L de nombres premiers {p i } i=1..L référencés par un indice i, i étant un nombre entier compris entre 1 et L, qui seront utilisés lors du procédé de génération de l’élément p ou q.
La mémoire vive 4 mémorise par ailleurs une valeur initiale Y 0 . Par exemple, la valeur initiale Y 0 peut être tirée aléatoirement par le processeur 2, par exemple au début du procédé de la , lors d’une étape E1, et présenter une taille prédéterminée, par exemple une taille de N bits. La valeur initiale Y 0 sera alors inférieure à une borne B Y égale à 2 N (cette borne B Y pouvant en outre être mémorisée dans la mémoire non-volatile 6 pour utilisation ultérieure). Dans un exemple plus concret, si la valeur initiale Y 0 est un nombre de taille 1024 bits tiré aléatoirement, alors la valeur initiale Y 0 sera inférieure à 2 1024 .
En variante, la valeur initiale Y 0 peut être choisie de sorte à être inférieure à une borne B Y prédéterminée (et dans ce cas la borne B Y est par exemple mémorisée dans la mémoire non-volatile 6). Si la valeur initiale Y 0 est supérieure à la borne B Y , des tirages aléatoires successifs sont réalisés jusqu’à ce que la valeur Y 0 obtenue soit inférieure à la borne B Y .
Selon une variante envisageable, la borne B Y pourrait être déterminée (au début du procédé de la , par exemple à l’étape E0) par tirage aléatoire, par exemple au sein d’une plage de valeurs prédéterminée.
La mémoire non-volatile réinscriptible 6 mémorise également un incrément dY. Par exemple, l’incrément dY peut être une valeur tirée aléatoirement par le processeur au début du procédé de la , lors d’une étape E2.
Le procédé selon l’invention débute à l’étape E0 lors de laquelle le processeur 2 alloue un espace mémoire dans la mémoire vive 4 destiné à mémoriser un ensemble B K d’indices.
Le processeur 2 initialise ensuite à l’étape E3 un nombre résiduel t à la valeur de l’exposant public e. Le nombre résiduel t est par exemple mémorisé dans la mémoire vive 4.
Il est à noter que l’étape les étapes E0 et E3, E1 et E2 peuvent être exécutées dans un ordre arbitraire.
Le processeur 2 met ensuite en œuvre une étape E4 visant à déterminer les facteurs de l’exposant public e parmi les nombres premiers {p i } i=1..L et à affecter une nouvelle valeur au nombre résiduel t.
Comme décrit ci-après en référence à la , l’étape E4 utilise une boucle mettant en œuvre plusieurs itérations, tant que la valeur d’un compteur CNT est inférieur au nombre L de nombres premiers {p i } i=1..L de la base B, afin d’éventuellement mémoriser dans l’ensemble d’indices B K des indices k référençant des nombres premiers p k de la base B déterminés comme étant facteurs de l’exposant public e, et afin d’éventuellement affecter une nouvelle valeur au nombre résiduel t.
L’étape E4 commence par une étape E41 d’initialisation d’un compteur CNT à la valeur 1. Puis, lors d’une étape E42, le processeur 2 affecte à une variable k la valeur CNT. Dans une étape E43, le processeur 2 détermine si le nombre premier p k associé à l’indice k est un facteur de l’exposant public e. Par exemple, le processeur 2 calcule une réduction modulaire de l’exposant public e modulo le nombre premier p k . Puis, le processeur 2 compare le reste modulaire de la réduction modulaire avec 0. Si ce reste modulaire est égal à 0, le nombre premier p k est facteur premier de l’exposant public e. Sinon, le nombre premier p k n’est pas facteur premier de l’exposant public e.
Si le résultat de l’étape E43 est négatif (flèche N), le procédé passe directement à l’étape E46 décrite ci-après.
Si, au contraire, à l’étape E43, le processeur détermine que le nombre premier p k est un facteur premier de l’exposant public e (flèche P), il ajoute lors d’une étape E44 la valeur de la variable k à l’ensemble d’indices B K . Puis, le processeur 2 exécute une étape E45, illustrée à la . L’étape E45 est une sous-boucle dans laquelle le processeur 2 entre afin de mettre en œuvre une série de sous-itérations. Lors de chaque sous-itération, le processeur 2 calcule le reste modulaire r t k de la valeur du nombre résiduel t modulo p k . Si le reste modulaire r t k est nul, le processeur 2 met à jour le nombre résiduel t en lui affectant le quotient de la valeur courante du nombre résiduel t par le nombre premier p k . La sous-boucle se poursuit tant que le reste modulaire r t k est égal à 0. Dès que le reste modulaire r t k d’une des sous-itérations est différent de 0, le procédé sort de la sous-boucle et continue à l’étape E46 décrite ci-après.