INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Chaque valeur de pression P R est par exemple maintenue quelques secondes pour permettre au système de trouver son équilibre mécanique et d’acquérir suffisamment de mesures stabilisées pour en faire ensuite une moyenne temporelle.
La pression théorique perçue par chaque pixel 10 est égale à la pression P R divisée par le nombre de pixels N P . On choisit par exemple de soumettre chaque pixel à une pression variant entre 0 et 2 Newton, ce qui correspond à une pression de référence appliquée P R entre 0 et (2xN P ) Newton.
Dans un mode de réalisation, les impulsions de courant sont des stimuli biphasiques équilibrés en charge et dont la première phase a une amplitude comprise entre 10 µA et 6000 µA et une durée comprise entre 5 µs et 1 ms.
Dans un mode de réalisation, les séquences comprennent une succession de 5 à 100 impulsions de courant, lesdites impulsions étant répétées à une fréquence comprise entre 1 Hz et 1 kHz.
Dans un mode de réalisation, la librairie de séquence contient des séquences personnalisées pour un patient.
L’invention concerne aussi une méthode de neurostimulation comprenant la sélection d’au moins deux séquences dans une librairie de séquences, chaque séquence comprenant une série temporelle d’impulsions de courant associée à une configuration de contacts électriques ; et l’application d’une activation neurale à au moins une électrode neurale comportant au moins deux contacts électriques et destinée à être implantée sur au moins un nerf, ladite activation neurale comprenant l’entrelacement des au moins deux séquences et l’adressage des impulsions de courant des au moins deux séquences vers les au moins deux contacts électriques par un répartiteur de courant.
Dans un mode de réalisation, la méthode de neurostimulation comprend en outre la répétition de l’application d’une activation neurale.
L’invention concerne enfin une activation neurale comprenant l’entrelacement d’au moins deux séquences choisies dans une librairie de séquences, chaque séquence comprenant une série temporelle d’impulsions de courant associée à une répartition de courant entre plusieurs contacts électriques ; et l’adressage des impulsions de courant des au moins deux séquences vers les au moins deux contacts électriques d’une électrode neurale destinée à être implantées sur un nerf.
“ Contact électrique ” concerne une surface d’une électrode neurale, cette surface étant au contact du nerf à stimuler et reliée électriquement au dispositif de stimulation neurale. Une électrode neurale peut comprendre plusieurs contacts électriques répartis sur différents anneaux.
“ Configuration de contacts électriques ” concerne une configuration dans laquelle chaque contact électrique d’une électrode neurale est associé à un rôle d’anode « a », de cathode « c » ou n’est pas connecté « - ».
“ Configuration de stimulation ” concerne une configuration dans laquelle sont définis, pour une configuration de contacts électriques donnée, les amplitudes des impulsions de courants qui sont envoyées dans chaque contact.
“ Electrode neurale ” concerne une électrode destinée à être implantée au contact d’un nerf afin d’y appliquer des stimuli électriques.
“ Entrelacement ” concerne la superposition temporelle de deux – ou plus – séries de signaux électriques, en partie de deux – ou plus – séquences d’impulsions de courant.
“ Impulsion de courant ” concerne un signal électrique bref, caractérisé par sa forme, son amplitude et sa durée. L’impulsion de courant est typiquement rectangulaire, mais peut adopter toute autre forme – triangulaire, asymétrique, biphasique… – selon les besoins de la stimulation neurale. L’amplitude de l’impulsion est typiquement comprise entre 10 µA et 10 mA. La durée de l’impulsion est typiquement comprise entre 5 µs et 1 ms. De plus, l’impulsion de courant peut être positive – injection de charges électriques – ou négative – retrait de charges électriques.
“ Stimulus biphasique ” concerne un stimulus comprenant deux phases, séparées par un temps d’interstimulation visant à maintenir la pré-polarisation induite par la première phase du stimulus biphasique. Le temps d’interstimulation est typiquement compris entre 25 µs et 150 µs.
“ Stimulus biphasique équilibré en charge ” concerne un stimulus biphasique pour lequel la quantité de charges mise en œuvre lors de la première phase – charges injectées – est égale à la quantité de charges mise en œuvre lors de la deuxième phase – charges retirées – les signes des charges étant toutefois opposés dans les deux phases. Au total, aucune charge nette n’est injectée ou retirée par un stimulus biphasique équilibré en charge. Les deux phases peuvent avoir des formes, amplitudes et durées différentes à condition que les quantités de charges soient identiques.
DESCRIPTION DÉTAILLÉE La présente invention concerne un dispositif de stimulation neurale.
représente une vue schématique d’un dispositif de communication suivant un mode de réalisation de l’invention.
représente une vue schématique d’un dispositif de communication suivant un autre mode de réalisation de l’invention.
représente schématiquement un exemple de chronogramme du déroulement du procédé de communication suivant un mode de réalisation de l’invention.
représente schématiquement un autre exemple de chronogramme du déroulement du procédé de communication suivant un mode de réalisation de l’invention.
représente schématiquement le format d’un en-tête de trame de données, pouvant être utilisé suivant l’invention.
représente schématiquement un exemple de table de position temporelle d’émission pouvant être utilisée suivant l’invention.
représente schématiquement un autre exemple de table pouvant être utilisée suivant l’invention.
représente schématiquement un équipement de communication suivant un mode de réalisation de l’invention.
représente schématiquement un équipement de communication suivant un autre mode de réalisation de l’invention.
représente schématiquement un exemple d’organigramme pour la mise en œuvre du procédé de communication suivant un mode de réalisation de l’invention.
représente schématiquement une vue de côté d’un exemple de siège de véhicule ;
représente schématiquement en perspective un premier exemple d’armature de dossier équipée d’un premier exemple de dispositif d’airbag latéral, pouvant être mis en œuvre dans le siège de véhicule de la ;
représente schématiquement un détail de l’armature de dossier équipée du dispositif d’airbag latéral de la ;
représente schématiquement une vue en coupe d’un détail de l’armature de dossier équipé du dispositif d’airbag latéral de la ;
représente schématiquement en perspective un deuxième exemple d’armature de dossier équipée d’un deuxième exemple de dispositif d’airbag latéral, pouvant être mis en œuvre dans le siège de véhicule de la ;
représente schématiquement une vue éclatée du montant de l’armature de dossier équipé du dispositif d’airbag latéral de la .
En particulier, la direction longitudinale X s’entend de la direction longitudinale du siège. La direction longitudinale du siège est considérée être la même que la direction longitudinale du véhicule automobile dans lequel le siège est monté. Cette direction longitudinale X correspond à la direction normale d’avancement du véhicule. La direction longitudinale X est horizontale. La direction transversale Y du siège correspond ainsi à la direction transversale ou latérale du véhicule automobile. Cette direction transversale correspond à une direction perpendiculaire à la direction normale d’avancement du véhicule. La direction transversale Y est horizontale. Enfin, la direction verticale Z est une direction verticale du siège, perpendiculaire aux directions longitudinale et transversale.
La représente de façon schématique un siège de véhicule automobile 10 monté sur un mécanisme à glissières 12 .
Le siège 10 comporte une assise 13 , avec une armature d’assise 14 et une garniture d’assise 15 , sur laquelle un dossier 16 , avec une armature dossier 17 et une garniture de dossier 18 , est monté. L’armature de dossier 17 est ici pivotante autour d’un axe A transversal, par rapport à l’armature d’assise 14 . Pour ce faire, un mécanisme d’articulation 20 est disposé entre l’armature d’assise 14 et l’armature de dossier 17 .
L’assise 13 est montée sur des profilés mobiles 22 , également appelé coulisses ou profilés mâles, par l’intermédiaire de pieds 24 , 26 . Chaque profilé mobile 22 fait partie d’une glissière 12 et est associé à un profilé fixe 28 . Le profilé fixe 28 est également appelé rail ou profilé femelle. Le profilé fixe 28 est fixé au plancher 30 d’un véhicule automobile.
Le siège 10 comprend dans cet exemple un élément de commande manuelle 32 , appelé palonnier, de commande en coulissement des glissières 12 . Cet élément de commande manuelle 32 permet notamment de bloquer et débloquer des systèmes d’arrêt du coulissement des profilés mobiles 22 par rapport au profilés fixes 28 respectifs. Une fois les systèmes d’arrêt débloqués, l’élément de commande manuelle 32 peut également être utilisé pour faire coulisser les profilés mobiles 22 par rapport à leurs profilés fixes 28 respectifs de la glissière 12 dans la direction longitudinale X des glissières 12 . Les profilés fixes 28 et mobiles 22 des glissières 12 sont généralement métalliques.
Alternativement, le déplacement des profilés mobiles 22 par rapport aux profilés fixes 28 est commandé au moyen d’un actionneur.
Selon l’exemple illustré, le siège 10 peut également comprendre un appui-tête 34 . L’appui-tête 34 peut également comprendre une armature d’appui-tête et une garniture d’appui-tête.
On peut d’autre part utiliser pour évaluer la performance du réseau un critère supplémentaire CRIT2 caractérisant la capacité du réseau de neurones 30 à généraliser une correction sur des images I P_MES qui n’appartiennent pas à la base de données BD AUG .
On génère par exemple une nouvelle base de données BD MES_2 en utilisant le banc de mesure comme décrit à l’étape 11, mais en changeant le type d’appui appliqué sur la matrice 2. On impose par exemple un effort E de pression de référence P R connue sur une ou des sous-parties de la matrice 2, en jouant sur la forme et le nombre de pointes de touche fixées sur la tête 100 du banc, tel qu’illustré à la .
Ces pointes peuvent avoir des dimensions de surface d’appui exprimées en nombre de pixels 10 de la matrice 2, de manière à faciliter la reconstitution de l’image de pression référence I P_REF .
On a illustré à la un exemple d’images corrigées I P_COR générées par le réseau de neurones 30 à partir des images mesurées I P_MES lorsque la matrice 2 est soumise à des appuis variés de ce type.
Le critère supplémentaire CRIT2 peut être défini de plusieurs manières à partir des images corrigées de la nouvelle base de données BD MES_2 .
A titre d’exemple, on considère qu’on applique N C2 valeurs de pression de référence P R sollicitant chacun N P2 pixels de la matrice 2 pour constituer la nouvelle base de données BD MES_2 .
Pour chaque valeur de pression de référence P R,k avec k ∈ [1, N C2 ], on définit par exemple l’homogénéité A k des réponses corrigées des N P2 pixels sollicités par l’écart entre la réponse pixel corrigée Pxc k la plus élevée et la réponse pixel la plus faible :
En variante, on peut définir l’homogénéité A k des réponses corrigées des N P2 pixels sollicités par la variance des réponses pixels corrigées par rapport à la réponse moyenne , pour chaque valeur de pression de référence P R,k :
Le critère CRIT2 traduit alors l’homogénéité des réponses pixels corrigées soumis à une même valeur d’appui P R,k pour l’ensemble des N C2 valeurs d’appuis appliquées, soit :
Le réseau de neurones est estimé d’autant plus performant dans la correction des images que la valeur du critère CRIT2 est faible. On valide par exemple l’apprentissage du réseau de neurones pour CRIT2 < 0.1 (lorsque, comme mentionné plus haut, les valeurs des réponses des pixels ont été normalisées avant le calcul du critère).
On peut se servir des critères CRIT1 et CRIT2 décrits ci-dessus pour sélectionner le réseau de neurones le plus performant parmi des réseaux de neurones d’architectures différentes, en recherchant une architecture qui minimise à la fois les deux critères susmentionnés.
De manière générale, un produit des deux critères ne constitue pas toujours une métrique suffisante pour sélectionner le réseau recherché, car ce résultat pourrait privilégier un réseau très performant sur la base de données augmentées BD AUG mais pauvre sur la nouvelle base de données BD MES_2 .
On peut utiliser une somme pondérée des différents critères, en définissant des poids qui n’avantagent par exemple pas certains appuis plus que d’autres.
Pour CRIT1 < 0.01 et CRIT2 <0.1, on définit par exemple une métrique de type « score = 1 x CRIT1+ 0.1 x CRIT2 » et sélectionne le réseau qui génère le score le plus faible.
D’autres types de critères et/ou un nombre plus important de critères peuvent bien entendu être utilisés pour la validation et/ou la sélection du réseau de neurones 30, et leur pondération respective dans la formule du score est choisie selon les applications recherchées et les moyens dont on dispose.
On prend par exemple en compte le nombre de poids synaptiques du réseau testé, notamment si le système de calcul utilisé dispose de peu de mémoire (on cherchera alors à privilégier un réseau comportant un faible nombre de poids).
Les masques binaires sont par exemple définis par une ou plusieurs ellipsoïdes pixellisés, avec un pixel du masque égal à un pixel de la matrice, comme illustré sur la pour un masque MAS appliqué sur une image mesurée I P_MES et son image de référence I P_REF , pour une matrice de 8x8 pixels.
Les masques sont par exemple paramétrisés par le nombre d’ellipsoïdes et les valeurs de leur petit axe a, grand axe b, orientation, et coordonnées de leur centre O sur la matrice. Dans l’exemple illustré, le centre O du masque MAS est situé au niveau du pixel 4/4 (4 ème colonne et 4 ème ligne). Bien entendu, tout autre positionnement est envisageable.
Ces paramètres permettent ainsi de générer des masques allant d’un simple pixel, qui représente par exemple un appui très localisé, à un disque (pour représenter l’appui d’un doigt), une croix, un rectangle, ou tout autre forme d’intérêt.
Ces paramètres peuvent être choisis de manière aléatoire, ou de façon à couvrir toutes les combinaisons possibles pour une matrice 2 donnée.
On peut de plus jouer sur le nombre de masques afin de simuler des appuis multiples simultanés sur la matrice 2 et, le cas échéant, générer une image I P_MES finale en appliquant une combinaison de plusieurs masques à un même niveau d’appui donné, ou à des niveaux d’appuis différents en utilisant les différentes images I P_REF associées, et en sommant les images masquées correspondantes.
Pour éviter les problèmes de discontinuité d’efforts appliqués, on s’assure que les masques ne se chevauchent pas en appliquant par exemple une dilatation d’au moins un pixel entre deux masques adjacents, en calculant le résultat d’une fonction logique « ET » entre les masques puis en vérifiant que la somme est égale à 0. Si la somme est supérieure à 0 (indiquant que les masques se chevauchent) cette combinaison de masques n’est pas sélectionnée.
Générer M jeux de masques permet ainsi d’augmenter la taille de la base BD MES d’un facteur M. A titre d’exemple, pour une matrice de dimensions 8x8 pixels, couvrir toutes les configurations de masque possibles en se limitant à 1 seul masque et en figeant l’orientation de l’ellipsoïde à 0° revient à augmenter la base BD MES d’un facteur 4x4x64=1024 (4 valeurs de petit axe, 4 valeurs de grand axe, 8x8=64 positions du centre).
A l’étape 13, on entraîne le réseau de neurones 30 à délivrer une image I P_COR de pression corrigée de la réponse du capteur en utilisant la base de données augmentée BD AUG .
Grâce à l’enrichissement des données effectué à l’étape 12, le réseau de neurones 30 est entrainé avec des formes autres qu’uniquement des appuis homogènes sur l’ensemble des pixels de la matrice 2, ce qui permet d’améliorer les performances de la calibration et de la correction.
L’entraînement du réseau de neurones 30 consiste à déterminer les paramètres du modèle, c’est-à-dire ici moduler les poids synaptiques du réseau, de manière à faire tendre les réponses des pixels 10 vers la valeur de pression réelle à laquelle ils sont soumis.
Par exemple, pour une pression homogène P R appliquée sur l’ensemble de matrice 2, il s’agit d’homogénéiser les réponses des pixels 10 entre elles vers la valeur constante P R /N P avec N P le nombre de pixels.
Pour ce faire, on peut suivre des méthodes d’apprentissage connues de l’homme du métier, par exemple basées sur la rétropropagation d’erreur. On sépare par exemple la base de données BD AUG en deux sous-ensembles, l’un servant pour la phase d’apprentissage du réseau, et l’autre pour la validation du réseau ainsi déterminé.
Avant de débuter l’apprentissage, on normalise de préférence chaque réponse d’un pixel 10 par sa valeur maximale atteinte dans la base de données BD AUG .
Lors de la phase d’apprentissage, on fournit au réseau de neurones 30 les images mesurées I P_MES du premier sous-ensemble, provenant pour les unes des données directes obtenues à l’étape 11 et pour les autres des données additionnelles générées à l’étape 12, ainsi que les images de référence I P_REF associées.
Lors de la phase de validation, on fournit au réseau de neurones 10 les images mesurées I P_MES du deuxième sous-ensemble et on compare les images corrigées I P_COR générées en sortie par le réseau avec les images de référence I P_REF .
Un premier critère de validation CRIT1 de la performance du réseau peut être défini par une erreur quadratique moyenne (MSE) entre les images corrigées I P_COR et les images de référence I P_RE F inférieure à un certain seuil, par exemple 0.01.
La tête mobile 100 peut être montée sur un système amorti à base de ressort de manière à pouvoir absorber un déplacement vertical à mesure que la pression P R exercée augmente. Cela permet d’augmenter la course en déplacement vertical pour une plage d’efforts donnée et de relâcher des contraintes sur la résolution du contrôle des déplacements.
On peut utiliser un logiciel afin de synchroniser temporellement les données réelles de pression mesurées par la matrice 2 avec les pressions de référence P R associées, mesurées par le capteur 110.
Les données peuvent être post-traitées afin d’isoler les N C périodes sur lesquelles les réponses des N P pixels sont stables, et pour chacune de ces périodes, de calculer la valeur moyenne de chacun des pixels 10 ainsi que la valeur moyenne de la pression de référence P R .
Les résultats sont sauvegardés dans la base de données BD MES sous forme d’une table de dimensions (N P +1) x N C ,
N P désignant le nombre de pixels 10,
N C désignant le nombre valeurs de pression de référence P R testées, et
le « +1 » correspondant à la pression de référence P R .
Les données réelles de pression peuvent être représentées sous forme d’image de pression I P_MES , comme décrit plus haut et comme représenté à la pour 25 images de pression délivrées par une matrice 8x8 pixels, soit NP=64.
Ces 25 images représentent la réponse du capteur à 25 valeurs de pression de référence P R auxquelles la matrice 2 a été soumise de manière homogène, et peuvent être comparées à des images de référence I P_REF telles que représentées à la , sur lesquelles tous les pixels 10 ont une valeur identique égale à PR/NP avec NP= 64 et PR variant entre 0 et environ 45 Newton. Ainsi les valeurs de pression des pixels 10, identiques au sein d’une image de référence IP_REF, peuvent varier d’une image de référence à l’autre entre 0 et (45/64) Newton.
Contrairement à la pression appliquée, les images de pression I P_MES apparaissent pixélisées, avec pour certains pixels des valeurs différentes, indiquant que les réponses des pixels ne sont pas homogènes et qu’une correction est nécessaire.
L’étape 11 peut être répétée pour différentes conditions de température, si cela est souhaité. Dans ce cas, la base de données BD MES est reproduite autant de fois que l’on impose de valeurs de températures, par exemple tous les 10°C entre 0°C et +40°C pour des applications en intérieur.
A l’étape 12, on génère une base de données augmentée BD AUG contenant des données additionnelles d’appui partiel.
Ces données additionnelles sont obtenues par simulation à partir de la base de données BD MES en appliquant des masques binaires aux données d’appui homogène.
Cette étape permet d’enrichir la base de données BD MES , qui ne comporte que des données relatives aux réponses du capteur à des pressions homogènes exercées sur la matrice 2, cet enrichissement s’effectuant sans réaliser de nouvelles mesures.
Par « masque binaire », on désigne ici un masque géométrique qui, appliqué aux images I P_MES et I P_REF de la base de données BD MES , conserve les mesures des pixels 10 et de la pression de référence P R contenus sous ce masque, tout en forçant à 0 les réponses des pixels situés en dehors de ce masque.
Forcer des réponses à 0 revient à annuler le couplage réciproque entre les pixels 10 sollicités et ceux non sollicités par le masque.
Il est courant d’utiliser un tel dispositif de régulation d’un flux d'air pour réduire le coefficient de traînée et aussi pour améliorer les performances de refroidissement et de climatisation au sein d’un véhicule automobile. Un tel dispositif de régulation comprend au moins un rideau monté dans un cadre support. Ce rideau est déplaçable alternativement entre une position ouverte et une position fermée. En se déplaçant entre ces deux positions, le au moins un rideau permet au dispositif de régulation de laisser passer ou de faire obstacle au flux d’air traversant la calandre du véhicule automobile. Le déplacement du au moins un rideau s’effectue au moyen d’un ensemble cinématique qui guide le mouvement dudit au moins un rideau en translation, ainsi qu’un actionneur induisant un mouvement à l’ensemble cinématique.
Un tel dispositif de régulation est de préférence installé au niveau d’une calandre du véhicule automobile. En position d’ouverture du au moins un rideau, un flux d'air peut circuler à travers la calandre et participer notamment au refroidissement du moteur du véhicule automobile. En position de fermeture du au moins un rideau, l'air ne pénètre pas via la calandre, ce qui réduit la traînée et permet ainsi de réduire la consommation de carburant et l'émission de dioxyde de carbone. Le dispositif de régulation permet donc de réduire la consommation d'énergie et la pollution lorsque le moteur n'a pas besoin d'être refroidi par l'air extérieur.
En cas de casse ou de détérioration de l’ensemble cinématique qui participe au déplacement du au moins un rideau, il se peut que ce dernier soit limité dans ses déplacement, peut-être même bloqué. Or un tel blocage, notamment dans la position fermée, peut limiter la circulation du flux d’air et impacter négativement les performances des échangeurs de chaleur au sein du module de refroidissement.
Le but de la présente invention est donc de remédier au moins partiellement aux inconvénients de l’art antérieur et de proposer un dispositif amélioré permettant de détecter une défaillance au niveau de l’ensemble cinématique.