INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le système 2 comprend également une borne de sortie d’exploitant de parc 17 qui est utilisée pour fournir des indications de défauts à un exploitant de parc, lui permettant de prendre des décisions concernant le contrôle technique du véhicule 1 ou de programmer une maintenance. Le serveur 7 est configuré pour recevoir des données de rapport d’inspection actuelles 14b, ainsi que d’autres données d’entrée, du dispositif d’entrée de conducteur 13, et pour envoyer les données reçues à la borne de sortie d’exploitant de parc 17. Les données envoyées à la borne de sortie d’exploitant de parc 17 peuvent comprendre des données de rapport d’inspection actuelles 14b, des notes de conducteur supplémentaires, des photographies et/ou des lectures de capteur.
On comprendra que le véhicule 1 peut être inclus dans le parc de véhicules 8, et/ou que le dispositif d’entrée de conducteur 13 associé au véhicule 1 peut être inclus dans la pluralité de dispositifs d’entrée de conducteur 16.
La pluralité de capteurs 10 sur le parc de véhicules 8 transmettent des données de capteur de véhicule historiques 6a au même serveur distant 7, et la pluralité de dispositifs d’entrée de conducteur 16 associés au parc de véhicules 8 transmettent des données de rapport d’inspection historiques 14a au même serveur distant 7. Un tel système 2 est donc utilisé pour calculer des défauts probables avec un véhicule 1 sur la base de données de capteur de véhicule historiques 6a et de données de rapport d’inspection historiques 14a à partir de plusieurs véhicules dans un parc. Dans le mode de réalisation illustré,
La est un organigramme illustrant un procédé 20 d’identification de défauts probables avec le véhicule 1. Le procédé 20 peut par exemple être exécuté par le système 2 décrit ci-dessus, par exemple il peut être partiellement exécuté par le serveur 7, par exemple par le processeur 9 du serveur 7. À l’étape 22, des données historiques sont collectées à partir du parc de véhicules 8, qui peut être une pluralité de véhicules 1 dans un parc. Les données historiques comprennent des données de capteur de véhicule historiques 6a obtenues à partir du parc de véhicules 8, par exemple via les dispositifs télématiques 12 et/ou directement à partir des pluralités de capteurs 10, et des données de rapport d’inspection historiques 14a obtenues à partir de la pluralité de dispositifs d’entrée de conducteur 16.
À l’étape 24, l’algorithme est entraîné sur les données historiques à l’aide de techniques d’apprentissage automatique connues telles que celles décrites dans Collaborative Deep Learning for Recommender Systems by Wang et al (https://arxiv.org/pdf/1409.2944.pdf) pour reconnaître des corrélations dans les données historiques. La illustre un procédé d’apprentissage 33 moyennant quoi l’algorithme est entraîné à l’aide de données historiques qui comprennent des données de capteur de véhicule historiques 6a obtenues à partir des dispositifs télématiques 12 et/ou des pluralités de capteurs 10 sur le parc de véhicules 8, et des données de rapport d’inspection historiques 14a obtenues à partir de la pluralité de dispositifs d’entrée de conducteur 16 associés au parc de véhicules 8. L’ensemble de données doivent être d’une taille significative et collectées sur une période significative pour être considérées comme des données historiques. Par exemple, un ensemble approprié de données historiques peuvent être collectées à partir d’un parc de 20 véhicules sur une période de 6 mois. Alternativement, un ensemble approprié de données historiques peuvent être collectées à partir d’un parc de 10 véhicules sur une période de 12 mois.
Les données historiques peuvent contenir des données associées à des véhicules d’un type commun, éventuellement d’un fabricant commun, ou d’un modèle commun. Une liste non exhaustive de types de véhicules peut comporter : des motos, des voitures, des camionnettes, des minibus, des autobus, des camions ultralégers, des camions très légers, des camions légers, des camions moyens, des camions lourds et des camions tout-terrain. Dans certains exemples, il peut être avantageux de limiter les données historiques auxquelles l’algorithme est exposé à un seul type de véhicule, constructeur et/ou modèle afin de s’assurer que les défauts probables calculés sont aussi pertinents et aussi précis que possible. L’inconvénient d’une telle limitation est la réduction de la taille de l’ensemble de données historiques car davantage de limites sont imposées sur les propriétés de la pluralité de véhicules 1. Pour les utilisateurs qui disposent d’un parc de véhicules suffisamment important pour fournir un ensemble de données historiques utilisables, les données historiques peuvent comprendre uniquement des données de leur parc de véhicules. En variante, lorsqu’un utilisateur ne possède pas un grand parc de véhicules, l’ensemble de données historiques peuvent comprendre des données associées à des véhicules d’une pluralité de parcs différents.
Dans le mode de réalisation illustré, l’algorithme est entraîné à rechercher deux types de corrélations. À l’étape 37, l’algorithme est entraîné à rechercher des corrélations entre des données de capteur de véhicule historiques 6a et des données de rapport d’inspection historiques 14a. Les données de capteur de véhicule historiques 6a peuvent être sous la forme de codes d’anomalie de diagnostic (DTC), communément appelés « codes d’anomalie ». Ces codes d’anomalie peuvent être générés par les capteurs 10 ou signalés directement par les intégrations OEM. Les données de rapport d’inspection historiques 14a peuvent être sous la forme de réponses de liste de contrôle soumises par les conducteurs. Ainsi, lors de la recherche de corrélations, à l’étape 37, l’algorithme peut être entraîné à reconnaître quels DTC sont fréquemment présents lorsque des éléments de liste de contrôle spécifiques sont signalés comme défectueux par un conducteur. Dans le cadre de l’entraînement à reconnaître quels DTC sont fréquemment présents avec des éléments de liste de contrôle spécifiques, l’algorithme est muni d’une matrice de mappage pour regrouper les DTC en fonction des composants de véhicule spécifiques auxquels le DTC se rapporte. Cette matrice de mappage peut être prédéfinie et statique, ou la matrice de mappage peut être adaptable (par exemple, sur la base de la logique floue, de certaines règles basées sur la probabilité, d’algorithmes d’apprentissage, etc.). Le tableau 1 ci-dessous montre un exemple de regroupement des DTC selon les composants de véhicule auxquels ils se rapportent selon une matrice de mappage. On comprendra qu’un « composant de véhicule » peut être tout composant physique intervenant dans le fonctionnement du véhicule, qu’il soit distinct (par exemple les pneus) ou réparti (par exemple le liquide de refroidissement et l’huile moteur).
Codes d’anomalie signalés par le dispositif LINK (peuvent être lus depuis OBD ou CAN) Composant de véhicule correspondant / élément de liste de contrôle Codes d’anomalie liés à l’échappement P2463 : Restriction du filtre à particules - Banque d’accumulation de suie 1 P246C : Restriction du filtre à particules - Banque d’alimentation limitée forcée 1 509 Dépassement NOx P2BAC - Désactivation d’EGR 890 P0420 : Efficacité du système catalytique inférieure au seuil (Banque 1) P0430 : Efficacité du système catalytique inférieure au seuil (Banque 2) Échappement P0700 : Dysfonctionnement du système de contrôle de transmission P0702 : Système de contrôle de transmission électrique Moteur/Embrayage P00B7 Flux de liquide de refroidissement moteur faible/performances Liquide de refroidissement moteur P0195 Dysfonctionnement du capteur de température d’huile moteur P0196 Plage/Performances du capteur de température d’huile moteur P0197 Capteur de température d’huile moteur bas P0198 Capteur de température d’huile moteur élevé Huile moteur P0460 Dysfonctionnement du circuit de capteur de niveau de carburant P0461 Plage/Performances du circuit du capteur de niveau de carburant P0462 Entrée basse du circuit de capteur de niveau de carburant P0463 Entrée élevée du circuit de capteur de niveau de carburant P0464 Intermittence du circuit du capteur de niveau de carburant Niveau de carburant BS, 1094, Différents pneus (circonférence) montés sur un essieu Mesure d’accéléromètre inattendue depuis les essieux Pneus Connexion électrique défectueuse P0562 OBD-II : Code d’anomalie de diagnostic de faible tension de système (DTC) P0561 – Tension de système – instable P0560 - Dysfonctionnement de la tension de système P0563 – Tension de système - élevée Temps de recharge inattendus Câble de recharge défectueux Batterie / Circuit électrique
En outre, une approche similaire d’une matrice de mappage peut être appliquée aux données de rapport d’inspection historiques 14a. Dans des modes de réalisation où les données de rapport d’inspection historiques 14a se présentent sous la forme de réponses de liste de contrôle, les éléments de liste de contrôle sont généralement regroupés selon les composants de véhicule spécifiques auxquels ils se rapportent. Ces regroupements peuvent rationaliser le processus d’entraînement.
Une fois les regroupements appliqués aux données de capteur de véhicule historiques 6a et/ou aux données de rapport d’inspection historiques 14a, on laisse l’algorithme s’entraîner à rechercher des corrélations entre les deux ensembles de données 6a, 14a. Dans ce premier type de corrélation (étape 37), l’algorithme est entraîné à reconnaître quels éléments de liste de contrôle sont fréquemment signalés avec certains DTC. Un exemple de ce premier type de corrélation, donné ci-dessous, est une corrélation reconnue entre le DTC « BS, 7300, Le modulateur d’essieu de l’essieu arrière est défectueux » et l’élément de liste de contrôle « Pneus ». Un autre exemple de ce premier type de corrélation est une corrélation étant reconnue entre un code d’anomalie relatif à une chute de tension à une connexion de circuit électrique particulière ou à l’absence de signal électrique, et un composant de véhicule donné sur la liste de contrôle.
Exemple d’éléments de liste de contrôle Composants de véhicule externes Pneus Échappement Pare-brise Phares Contrôles quotidiens du véhicule Freins Niveau de carburant Moteur/embrayage Direction Contrôles hebdomadaires du véhicule Huile moteur Liquide de refroidissement moteur Liquide de frein Liquide de direction assistée Batterie / circuit électrique
De plus, ou en variante, à l’étape 39, l’algorithme est entraîné à rechercher des corrélations dans les données de rapport d’inspection historiques 14a elles-mêmes. Ainsi, lors de la recherche de ce second type de corrélations, à l’étape 39, l’algorithme peut être entraîné à reconnaître simultanément des éléments de liste de contrôle qui sont fréquemment signalés comme défectueux par un conducteur. Un exemple de ce second type de corrélation, donné ci-dessous, est une corrélation reconnue entre les éléments de liste de contrôle « Pneus » et « Direction ».
En se référant à nouveau à la , à l’étape 26, les données de capteur de véhicule actuelles 6b sont obtenues à partir du véhicule 1. Dans la présente demande, les données de capteur de véhicule actuelles 6b sont définies comme discuté ci-dessus. Ces données de capteur de véhicule actuelles 6a peuvent comprendre une liste de codes d’anomalie de diagnostic (DTC). Les données de capteur de véhicule actuelles 6a peuvent être obtenues à partir de l’un ou des deux du dispositif télématique 3 et de la pluralité de capteurs 5. À l’étape 28, l’algorithme calcule s’il existe des défauts probables qui peuvent être présents sur le véhicule 1 sur la base des données de capteur de véhicule actuelles 6b. L’algorithme est capable de faire ce calcul sur la base de l’entraînement de corrélation effectué sur les données historiques à l’étape 37 du procédé de formation de la .
En variante ou en plus, à l’étape 30, les données de rapport d’inspection actuelles 14b sont obtenues à partir du dispositif d’entrée de conducteur 13 associé au véhicule 1. Ces données de rapport d’inspection actuelles 14b peuvent comprendre des réponses de liste de contrôle soumises par un conducteur au niveau du dispositif d’entrée de conducteur 13. À l’étape 32, l’algorithme détermine s’il existe des défauts probables qui peuvent être présents sur le véhicule 1 sur la base des données de rapport d’inspection actuelles 14b. L’algorithme est capable d’effectuer ce calcul sur la base de l’entraînement de corrélation effectué sur les données de rapport d’inspection historiques à l’étape 37 et/ou à l’étape 39 du procédé d’entraînement 35 de la .
Si l’algorithme n’identifie aucun défaut probable, alors aucune action concernant l’indication de défauts n’est donnée. Si des défauts probables sont identifiés dans l’une ou les deux étapes 28 et 32, alors une indication est fournie et/ou une action suggérée est fournie à l’étape 33, par exemple une indication au niveau de la borne de sortie de conducteur 15.
La est un schéma synoptique illustrant un premier mode de réalisation du de la méthode selon l’invention.
La est un schéma synoptique illustrant un deuxième mode de réalisation de la méthode selon l’invention.
La illustre un second mode de réalisation du système selon l’invention.
La compare des résultats expérimentaux de l’indicateur, déterminé par le deuxième mode de réalisation de la méthode de la pour une pluralité d’individus atteints d’adrénomyéloneuropathie, avec les indicateurs EDSS et SSPROM.
La regroupe des résultats expérimentaux de l’indicateur déterminé par les deux modes de réalisation de la méthode des figures 3 et 4 pour une pluralité d’individus atteints d’adrénomyéloneuropathie.
La présente invention concerne un système et une méthode mise en œuvre par le système. Cette méthode est employée afin de déterminer un indicateur qui est représentatif d’une altération du cerveau d’un individu causée par une démyélinisation du système nerveux du fait d’une pathologie engendrant une démyélinisation primaire ou secondaire primaire. Le système comportant trois sous-systèmes distincts est décrit à l’appui de la . La méthode de l’invention est ensuite détaillée à partir des figures 2 et 3. Deux variantes de la méthode sont proposées, l’une permettant de déterminer l’altération de la gaine de myéline à un instant donné, et l’autre permettant de suivre l’évolution de la démyélinisation du cerveau dans le temps. Cette méthode s’appuie sur des coefficients de diffusion calculés à partir des variations anisotropes du champ magnétique mesurées par IRM du tenseur de diffusion du cerveau d’un patient, et compare ces coefficients à des données issues d’une cohorte de patient sains.
Présentation du système
Un premier aspect de l’invention concerne un système pour déterminer une altération du cerveau d’un individu causée par une pathologie démyélinisante.
La montre une représentation schématique du système 10 selon l’invention.
Le système 10 comprend : Un système d’acquisition 20, comprenant : Un module de commande 21 ; et Un module d’imagerie 22 par IRM (Imagerie par Résonance Magnétique) du tenseur de diffusion ; Un système de traitement 30, comprenant : Une mémoire volatile 31 ; Un module de traitement 32 ; Une mémoire non-volatile 33 ; Un système d’information 40, comprenant : Un module d’affichage 41 Une connexion 50 reliant le système d’acquisition 20 et le système de traitement 30 ; Une connexion 60 reliant le système d’acquisition 20 et le système d’information 40 ; Une connexion 70 reliant le système de traitement 30 et le système d’information 40.
Le système d’acquisition 20 est configuré pour procéder à l’acquisition des images du cerveau par IRM du tenseur de diffusion pour un individu. Plus précisément, le module de commande 21 est configuré pour piloter le module d’imagerie 22 de façon à réaliser une acquisition par IRM du tenseur de diffusion d’une image du cerveau de l’individu, et à acquérir cette image.
Par IRM du tenseur de diffusion, on entend toute technique de mesure par IRM de la distribution des directions de diffusion des molécules d'eau qui est sensible à l’anisotropie de la structure fibreuse du cerveau.
Le module de commande 21 peut être un ordinateur, un appareil mobile, un processeur, ou tout autre appareil en mesure d’exécuter des instructions pour piloter le module d’imagerie 22 ainsi que d’acquérir et conserver en mémoire l’image du cerveau par IRM du tenseur de diffusion.
Le module d’imagerie peut par exemple être un appareil IRM 1,5 Teslas, 3,0 Tesla ou 7,0 Tesla, par exemple de la marque Philips™, General Electric™ (GE) ou Siemens™.
L’image du cerveau peut être n’importe quel type d’image obtenue par un appareil IRM. Il peut s’agir par exemple d’une image non-pondérée ou d’une image pondérée en diffusion.
De même, pour calculer le premier score caractéristique, l’algorithme LOEUF, une méthode similaire à l’algorithme pLI, peut également être utilisé.
Karczewski, et al. "The mutational constraint spectrum quantified from variation in 141,456 humans." Nature 581, 434-443 (2020). (https://doi.org/10.1038/s41586-020-2308-7)
Ou encore, pour calculer le premier score caractéristique, on peut également utiliser simplement la méthode de division du nombre réel observé de variants génétiques causant la perte de fonction par le nombre théoriquement prévisible de variants génétiques causant la perte de fonction.
Le premier score caractéristique étant un score défini au niveau d’unité génétique et non de variant génétique, on ne peut mesurer le degré de la perte de fonction que chaque variant génétique causerait.
En utilisant de tel premier score caractéristique tel que décrit ci-dessus, on peut définir la probabilité d'intolérance du gène à la perte de fonction (la première probabilité).
D’une autre part, l’intolérance se traduisant par un niveau d’impact fatal à la survie, il pourrait avoir une forte corrélation entre la probabilité d’intolérance du variant génétique et la probabilité mortelle de la maladie causée par le variant génétique.
Ainsi, la probabilité d’intolérance du variant génétique (la deuxième probabilité) peut être proportionnelle à la probabilité que le variant génétique soit pathogénique, c’est-à-dire la probabilité du variant génétique soit un variant pathogène.
Dans ces conditions ci-dessus, dans la présente invention, on peut estimer à l’inverse la probabilité entrainant la perte de fonction du gène cible par le variant génétique cible au moyen des première et deuxième probabilités.
Plus spécifiquement, la première fonction peut être déduite par les étapes suivantes.
Tout d’abord, par la Loi de probabilité totale, la deuxième probabilité qui est la probabilité d’intolérance du variant génétique peut être formulé par la fonction suivante :
Ici, P(intolerant│variant) est la probabilité d’intolérance du variant génétique cible (c’est-à-dire la deuxième probabilité).
P(intolerant│LoF) est la probabilité d’intolérance du gène cible à la perte de fonction (c’est-à-dire la première probabilité).
P(LoF│variant)est la probabilité qu’une perte de fonction du gène cible par le variant génétique cible soit causée (c’est-à-dire la probabilité qu’on souhaite obtenir).
P(intolerant│GoF) est la probabilité d’intolérance du gène cible au gain de fonction (dit « gain of function » en anglais et abrégé « GoF »). Ici, le gain de fonction (GoF) est un phénomène contraire à celui de la perte de fonction (LoF), et signifie que la fonction originale du gène est davantage activée par la variante génétique.
P(GoF│variant)est la probabilité que le gain de fonction soit causé dans le gène cible par le variant génétique.
Dans un mode de réalisation, le procédé ou le mélange selon l’invention est caractérisé en ce que la composition comprend au moins quatre esters d’acide gras.
Dans un mode de réalisation, le procédé ou le mélange selon l’invention est caractérisé en ce que l’au moins ester d’acide gras est d’origine végétal.
Dans un mode de réalisation, le procédé ou le mélange selon l’invention est caractérisé en ce que l’au moins ester d’acide gras est d’origine synthétique.
Le procédé d’inhibition de la cristallisation d’une composition telle que définie précédemment, comprend les étapes suivantes :
Une étape a) où l’on dispose d’une composition dont le point d’écoulement, mesuré selon la norme NFT T60-105, est inférieur ou égal à 25°C.
Cette étape est généralement conduite à une température inférieure ou égale à 40°C et plus particulièrement à une température inférieure ou égale à 25°C.
Cependant, selon un mode de réalisation ledit procédé nécessite une étape de chauffage afin que la composition soit à l’état liquide et non à l’état solide lors de la réalisation dudit procédé.
Cette étape de chauffage est généralement conduite à une température supérieure ou égale à 40°C et inférieure ou égale à 150°C, plus particulièrement à une température supérieure ou égale à 50°C et inférieure ou égale à 100°C.
Cette étape de chauffage est mise en œuvre pendant une durée d’1h, 3h, ou encore 6h.
Une étape b) où l’on ajoute à ladite composition un système de solvant comprenant au moins un alcane de formule C n H 2n+2 avec n≤11.
Cette étape d’ajout est généralement conduite à une température supérieure ou égale à 10°C et inférieure ou égale à 45°C, plus particulièrement à une température supérieure ou égale à 20°C et inférieure ou égale à 40°C.
Une étape c) d’obtention du mélange ester(s)/alcane(s) dont le point d’écoulement mesuré selon la norme NF T60-105 est inférieur ou égal à 5°C
A noter qu’entre l’étape b) et c), une étape d’homogénéisation peut être effectuée. Cette étape a pour but d’obtenir un mélange homogène afin de mesurer les propriétés du mélange obtenu dans de meilleurs conditions opératoires.
Cette étape d’homogénéisation est généralement conduite à une température supérieure ou égale à 15°C et inférieure ou égale à 60°C, plus particulièrement à une température supérieure ou égale à 20°C et inférieure ou égale à 40°C.
Cette étape d’homogénéisation est mise en œuvre pendant une durée d’1h, 3h, ou encore 6h.
Dans un mode de réalisation, le procédé ou le mélange selon l’invention est caractérisé en ce que l’au moins ester d’acide gras est choisi dans le groupe constitué par les esters de formule I : Formule I dans laquelle, R est choisi dans le groupe constitué par les alkyles linéaires ou ramifiés comprenant m 2 atomes de carbones et où m 2 représente un nombre entier choisi dans l’intervalle de 7 à 32 ; R’ est choisi dans le groupe constitué par les alkyles linéaires ou ramifiés comprenant n 2 atomes de carbones et où n 2 est un nombre entier choisi dans l’intervalle de 2 à 32 atomes de carbones ; et m 2 + n 2 >15.
- deux faces transversales d’extrémité 47, formant les extrémités 4d opposées de ce profilé métallique 4 et au travers desquelles le conduit longitudinal 41débouche.
La face inférieure 44, la face supérieure 45 et les deux faces latérales 46 comportent avantageusement des reliefs coopérant avec les parois latérales 212 des gorges rectilignes 21, pour participer au maintien des profilés métalliques 4 au sein des gorges rectilignes 21.
La face supérieure 45 des profilés métalliques 4 s’étend avantageusement à distance de la face supérieure 2b du tapis de sol 2, par exemple à une distance de 1 à 5 mm.
Le matériau métallique choisi comporte avantageusement une conduction thermique élevée. Le profilé métallique 4 est par exemple réalisée en aluminium.
Les profilés métalliques 4 s’étendent avantageusement sur toute la longueur des gorges rectilignes 21 de sorte à se terminer au niveau des deux bordures transversales 2d du tapis de sol 2.
Par ailleurs, le tube plastique 5 est par exemple réalisé en polyéthylène.
De manière générale, la paroi des tubes plastiques 5 présente une épaisseur allant de 0,5 à 2 mm.
Encore par ailleurs, le conduit longitudinal 41 du profilé métallique 4 et le tube plastique 5 sont complémentaires, au jeu près ou avec une différence maximale en diamètre de 5 mm, de préférence de 0 à 2 mm.
En d’autres termes, le diamètre extérieur du tube plastique 5 est égal ou inférieur par rapport au diamètre du conduit longitudinal 41, de préférence avec une différence maximale en diamètre de 5 mm, de préférence de 0 à 2 mm.
Le diamètre du conduit longitudinal 41 et le diamètre extérieur du tube plastique 5 sont avantageusement de 10 à 25 mm.