INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Durant ces dix dernières années, on a constaté une innovation accrue dans les dispositifs de dépistage et de diagnostic poussé par la constante augmentation de l’utilisation des technologies numériques, l’émergence des objets connectés et de l’intelligence artificielle en santé. La tendance est nette à la simplification des capteurs, pour améliorer le confort du patient et diminuer le coût de l’équipement. On note les méthodes de mesures de l’oxymétrie de pouls, des sons trachéaux, des ronflements et bruits respiratoires, du ballistocardiogramme, des mouvements mandibulaires (Kelly, Strecker, & Bianchi, 2012) (Penzel, Schöbel, & Fietze, 2018). Les équipements électroniques sont soit achetés par les patients (pour les dispositifs grand public), soit proposés en location : dans ce dernier cas, les patients sont invités à venir au cabinet pour récupérer le matériel et/ou se le faire installer, ou à réceptionner le matériel par voie postale et l’installer soi-même, ou à accueillir un prestataire qui peut effectuer la pose de l’équipement. Après examen, le patient doit renvoyer le matériel ou se déplacer directement au cabinet. Les équipements électroniques sont connectés, ou simplement munis d’une carte mémoire que le médecin connectera à son PC pour effectuer la lecture des tracés et l’annotation des événements respiratoires. Parmi les systèmes couramment accessibles, seuls certains objets connectés ont une valeur diagnostique et simplifient l’examen de polygraphie ventilatoire en réduisant le nombre de capteurs nécessaire ; cependant, le nombre d’examen réalisables par ces systèmes restent matériellement limités par l’acquisition de ces objets connectés. Inversement, d’autres systèmes, utilisant par exemple seulement un microphone ou un procédé sonar, n’ont jusqu’à présent aucune ou une faible valeur diagnostique à cause de leurs fonctionnalités et mesures physiologiques limitées.
Dans ce contexte, la présente invention fournit une solution permettant de diminuer la complexité du système d’acquisition de sorte à réduire drastiquement le coût et la logistique de l’examen diagnostic, tout en étant plus confortable et plus pratique pour le patient. Un nombre plus important de patients pourraient être ainsi diagnostiqués.
RÉSUMÉ La présente invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour l’estimation de signaux physiologiques d’un sujet, ledit procédé comprenant : - la réception d’au moins un signal cardio-respiratoire représentatif des sons et/ou mouvements provenant de la cage thoracique et des voies aériennes du sujet, le signal cardio-respiratoire étant acquis pendant le sommeil du sujet ; - l’utilisation d’un modèle de régression non-linéaire du type réseau de neurones configuré et entraîné pour recevoir, en entrée, l’au moins un signal cardio-respiratoire, et fournir en sortie au moins une estimation d’un signal physiologique de polygraphie ventilatoire et/ou un signal physiologique d’électrocardiographie ; dans lequel le réseau de neurones comprenant un encodeur ayant une entrée et plusieurs sorties et un décodeur ayant une sortie et plusieurs entrées, dans lequel au moins deux sorties d’encodeur sont directement reliées à au moins deux entrées respectives du décodeur, et au moins deux sorties de l’encodeur sont connectées entre elles et dans lequel ledit réseau de neurones est configuré pour réaliser des opérations de convolution unidimensionnelles ; et - fournir en sortie l’au moins une estimation d’un signal physiologique de polygraphie ventilatoire et/ou un signal physiologique d’électrocardiographie.
Le modèle utilisé dans le procédé de l’invention permet de manière avantageuse d’obtenir plusieurs signaux ayant des tracés caractéristiques des signaux mesurés par les capteurs de polygraphie ventilatoire et/ou d’électrocardiogramme en utilisant comme seule entrée un signal cardio-respiratoire sonore (i.e., acquis par un microphone) et/ou un signal cardio-respiratoire de mouvement (i.e., acquis par un gyroscope et/ou un accéléromètre positionné en contact du thorax du sujet). Ce procédé permet donc d’obtenir des signaux de polygraphie ventilatoire ou d’électrocardiogramme (ECG) par le biais seulement d’un capteur audio et/ou un capteur de mouvement à la place de l’ensemble de capteurs nécessaires dans une acquisition standard de polygraphie ventilatoire ou ECG (i.e., lunette nasale, ceinture thoracique, ceinture abdominale, électrodes, etc.).
Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones comporte un U-Net et l’encodeur comporte un ResNet. L’architecture en U du U-Net permet avantageusement de connecter plusieurs sorties du l’encodeur à plusieurs entrées du décodeur de sorte à extraire des informations à plusieurs échelles pour ensuite les assembler dans le décodeur. Ceci donne une estimation plus fiable des signaux physiologiques en sortie.
Dans un mode de réalisation, ledit signal physiologique de polygraphie ventilatoire est choisi parmi : un débit nasal acquis par le biais d’une lunette nasale, une pression nasale acquis par le biais d’une lunette nasale, un effort respiratoire thoracique acquis par le biais d’une ceinture thoracique ou un effort respiratoire abdominal acquis par le biais d’une ceinture abdominale.
Dans un mode de réalisation, ledit signal physiologique d’électrocardiographie est acquis par le biais d’un électrocardiogramme d’au moins une dérivation.
Dans un mode de réalisation, l’au moins un signal cardio-respiratoire est un signal de mouvement cardio-respiratoire obtenu à l’aide d’un gyroscope et/ou un accéléromètre.
Inversement, le document CN 103990420 A propose de mettre en œuvre un insert pourvu d’une chambre de distribution et d’une chambre de collecte, disposée au centre d’un tube et définissant avec ce dernier une espace annulaire logeant le catalyseur solide.
Toutefois, l’agencement proposé dans ce document ne permet pas de répartir de manière homogène au sein de l’espace annulaire. Plus particulièrement, cet agencement ne permet pas d’obtenir un profil de température optimal au sein du catalyseur solide.
Par ailleurs, on connait de la demande de brevet européen EP 3 827 895 A1 de la Demanderesse un principe de distribution étagée de gaz dans un réacteur-échangeur. Le réacteur comporte un catalyseur prévu dans un espace annulaire situé entre un tube creux et un insert creux pourvu de chambres de distribution et de collecte. Des ouvertures distributrices et collectrices sont prévues pour permettre la distribution et la collecte des gaz. La réalisation de telles ouvertures n’est pas optimale et il subsiste un besoin pour concevoir un principe alternatif de réalisation de celles-ci.
Un but de la présente invention est de proposer un réacteur tubulaire à lit fixe permettant une distribution plus uniforme des réactifs au sein du catalyseur solide.
Un autre but de la présente invention est également de proposer un réacteur tubulaire à lit fixe permettant une répartition plus homogène du flux de chaleur généré au sein du catalyseur solide.
Un autre but de la présente invention est également de proposer un réacteur tubulaire permettant une meilleure gestion du refroidissement.
Un autre but de la présente invention est également de proposer un réacteur tubulaire pour lequel la fiabilité et la durée de vie sont améliorées au regard des réacteurs connus de l’état de la technique.
Un autre but de la présente invention est de proposer un réacteur tubulaire permettant d’optimiser (augmenter) le temps de passage des gaz dans le lit fixe de poudre catalytique.
L’invention vise à remédier au moins partiellement aux besoins et buts mentionnés précédemment et aux inconvénients relatifs aux réalisations de l’art antérieur.
L’invention a ainsi pour objet, selon l’un de ses aspects, un réacteur tubulaire à lit fixe qui s’étend, selon un axe longitudinal, entre une première extrémité et une deuxième extrémité, le réacteur comprenant un lit de poudre catalytique confiné dans un espace annulaire délimité par une première paroi d’un tube creux et une deuxième paroi d’un insert creux, disposé dans le tube creux et de manière coaxiale à ce dernier, l’insert creux comprenant au moins une chambre de distribution et au moins une chambre de collecte, séparées l’une de l’autre par une paroi séparatrice, et comprenant, respectivement, une ouverture d’admission de gaz au niveau de la première extrémité et une ouverture d’évacuation de gaz au niveau de la deuxième extrémité, la deuxième paroi comprenant au moins une ouverture distributrice et au moins une ouverture collectrice, l’ouverture distributrice permettant la distribution d’un gaz susceptible d’être admis par l’ouverture d’admission de la chambre de distribution vers l’espace annulaire, et l’ouverture collectrice permettant la collecte du gaz distribué dans l’espace annulaire par la chambre de collecte, caractérisé en ce que la deuxième paroi de l’insert creux comporte, sur au moins une première portion longitudinale de l’insert définie selon l’axe longitudinal, au moins une ouverture distributrice décalée et au moins une ouverture collectrice décalée, toute ouverture distributrice décalée étant contenue dans un plan transversal à l’axe longitudinal différent de tout plan transversal à l’axe longitudinal contenant une ouverture collectrice décalée de sorte que la direction du flux de gaz distribué et/ou admis entre une ouverture collectrice décalée et une ouverture distributrice décalée présente une composante axiale selon l’axe longitudinal.
Le réacteur selon l’invention peut en outre comporter l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes prises isolément ou suivant toutes combinaisons techniques possibles.
Il est entendu que dans la mesure où le réacteur selon la présente invention est tubulaire, le tube creux et l’insert creux sont nécessairement de forme cylindrique, mais pas nécessairement cylindrique de révolution.
Par ailleurs, dès lors que l’insert creux est disposé dans le tube creux et de manière coaxiale à ce dernier, l’espace annulaire peut présenter une symétrie de révolution.
Ainsi, le réacteur selon la présente invention permet de distribuer les gaz réactifs, du fait de l’étendue de l’ouverture de distribution, de manière relativement homogène dans l’espace annulaire. Ces derniers réagissent alors avec le lit de poudre catalytique sur toute la section couverte par l’ouverture de distribution. Les produits issus de la réaction des gaz, ainsi que les gaz n’ayant pas réagi sont collectés au niveau de l’ouverture de collecte et évacués du réacteur par l’ouverture d’évacuation opposée à l’ouverture d’admission.
Cet agencement pour lequel l’admission des gaz se fait par une extrémité et l’évacuation par l’autre extrémité permet une meilleure répartition des espèces réactives (les gaz) dans l’espace annulaire, et par voie de conséquence une meilleure répartition de la chaleur susceptible d’être dégagée lors de la réaction des espèces réactives dans l’espace annulaire.
Cette meilleure répartition de la chaleur dégagée permet de considérer un système de refroidissement moins puissant et donc de plus petites dimensions.
Dans ce but, des algorithmes d’apprentissage automatique de type « réseaux de neurones » peuvent être utilisés. Au moins deux méthodes différentes sont envisageables. Une première méthode consiste à appliquer les différents neurones aux différents points Xi afin de prédire une valeur l i pour un traitement particulier T i . Dans ce cas, les caractéristiques x ij sont définies à la main (« hand-crafted » en anglais). Cela nécessite toutefois une connaissance approfondie du domaine. Une deuxième méthode consiste à déléguer le choix des caractéristiques au réseau de neurones. Dans cette deuxième méthode, l’entrée du réseau de neurones est l’image médicale 12 sur laquelle la lésion 13 à traiter est visible, et les caractéristiques sont extraites par les filtres de convolution du réseau de neurones définis pendant le processus d’entrainement. L’utilisation de caractéristiques supplémentaires (métadonnées) ne faisant pas partie de l’image médicale 12 est toutefois toujours possible. Ces caractéristiques supplémentaires peuvent notamment être introduites au niveau de la dernière couche du réseau de neurones.
Des algorithmes d’apprentissage automatique de type « forêt d’arbres décisionnels » peuvent également être utilisés. Les arbres de classification font partie des algorithmes les plus populaires dans le domaine de l’apprentissage automatique et ils sont à la base des méthodes les plus performantes. Par exemple, dans une structure d’arbre, un nœud sélectionne la variable xij qui minimise une erreur de classification selon une certaine règle, et une feuille représente un indice de confiance I i pour un traitement T i particulier. L’ensemble d’éléments d’entrainement est utilisé pour définir la variable xij et la règle spécifique à utiliser pour chaque nœud. Par exemple, le premier nœud de l’arbre pourrait correspondre au volume de la lésion et à la règle « volume de la tumeur inférieur à 4 cm 3 ». Si le volume est inférieur à 4 cm 3 , un deuxième nœud pourrait ensuite par exemple correspondre à un choix sur le type de la lésion (carcinome hépatocellulaire, métastase, etc…). Le cheminement à travers les nœuds de l’arbre (correspondant à la vérification d’un ensemble de règles) permet d’aboutir à une valeur de prédiction pour l’indice de confiance I i pour un traitement T i . De multiples arbres de classification peuvent être créés pour les différents traitements disponibles par un processus d’échantillonnage aléatoire à partir de l’ensemble Ω d’éléments d’entrainement 21. Pour une nouvelle valeur de X, chaque arbre donne une valeur de l et la prédiction finale peut ensuite être faite par un simple vote majoritaire. Chaque arbre est généralement construit indépendamment des autres et présente le même poids sur la décision finale.
Selon un autre exemple, un algorithme d’apprentissage automatique de type « AdaBoost » peut être utilisé (de l’anglais « Adaptative Boosting », en français « renforcement adaptif »). L’implémentation classique de la méthode AdaBoost consiste en une combinaison de classifieurs faibles (typiquement des arbres de classification avec un seul nœud) où des classifieurs faibles subséquents sont ajustés pour donner plus de poids aux échantillons mal classés par les classifieurs précédents. Contrairement aux forêts d’arbres décisionnels, dans la méthode Ada-Boost les classifieurs faibles ne sont pas indépendants des autres et ils n’ont pas non plus les mêmes poids sur la classification finale. Dans la problématique qui nous concerne, un premier classifieur faible serait constitué par exemple d’un seul nœud correspondant au volume de la lésion, et le classifieur suivant, qui présenterait par exemple un seul nœud correspondant au type de lésion, serait créé pour compenser les erreurs de classification du premier classifieur.
Selon un autre exemple, un algorithme d’apprentissage automatique de type « machine à vecteurs de support » peut être utilisé. Cette technique permet par exemple de séparer, de manière binaire, les points X correspondant à des patients traités par un traitement particulier avec un premier indice de confiance I (correspondant par exemple à une probabilité de succès supérieure à un certain seuil), des point X’ correspondant à des patients traités avec le même traitement mais avec un indice de confiance I’ différent (correspondant par exemple à une probabilité de succès inférieur audit seuil). Pour cela, des fonctions kernels sont appliqués aux différents points afin de les rendre séparables par un hyper-plan dans un espace de dimension supérieure. Cette technique peut ainsi permettre de prédire un indice de confiance (renseignant sur la probabilité de succès par rapport à un seuil prédéterminé) pour un traitement particulier (les machines à vecteurs de support sont des classifieurs binaires). Afin de pouvoir gérer une granularité plus fine de l’indice de confiance et plusieurs traitements possibles, le problème peut être découpé en plusieurs problèmes binaires (approche appelée en anglais « One-vs-One and One-vs-Rest »).
Selon encore un autre exemple, un algorithme d’apprentissage automatique de type « k-moyennes » peut être utilisé. Il s’agit d’une méthode d’apprentissage non-supervisé qui regroupe les données d’entrainement X i en différents groupes (« clusters » en anglais ») représentés par leurs moyennes , (p variant par exemple de 1 à M, où M est le nombre de groupes) qui minimise la somme S des distances entre les points X d’un groupe et la moyenne associée :
Dans le cas qui nous concerne, pour un traitement donné, M correspond par exemple à un nombre de valeurs possibles prises par l’indice de confiance (par exemple M = 11 si l’indice de confiance correspond à une valeur entière variant entre 0 et 10). Une fois l’algorithme entrainé, l’indice de confiance pour un nouveau patient représenté par X est déterminé en cherchant la moyenne la plus proche de X.
D’autres types d’algorithmes d’apprentissage automatique pourraient être envisagés, aussi bien des algorithmes de classification que des algorithmes de régression. Le choix d’un type particulier d’algorithme d’apprentissage automatique n’est qu’une variante de l’invention.
Il peut être intéressant, pour le praticien qui va effectuer le traitement, d’obtenir une image médicale de référence correspondant à un cas particulièrement similaire ayant été précédemment traité avec le même traitement que le traitement optimal sélectionné. Dans ce but, dans un mode particulier de mise en œuvre tel qu’illustré sur la , le procédé 100 comporte une étape de calcul 106 d’une valeur de similarité pour chaque élément d’entrainement 21 correspondant au traitement optimal sélectionné. La valeur de similarité est représentative de la similarité entre l’image médicale 12 du patient à traiter et l’image médicale 22 de l’élément d’entrainement 21 considéré. Le procédé 100 comporte ensuite une étape de sélection 107 d’un élément d’entrainement de référence parmi l’ensemble des éléments d’entrainement 21 en fonction des valeurs de similarité calculées. Par exemple, l’élément de référence correspond à l’élément d’entrainement 21 présentant la plus grande valeur de similarité. L’image médicale 22 associée à cet élément de référence peut alors être utilisée par le praticien pour comparer le cas clinique du patient à traiter avec le cas clinique correspondant à l’élément de référence. Une valeur de similarité importante indique que la lésion visible sur l’image médicale de l’élément de référence est similaire à la lésion visible sur l’image médical du patient à traiter. Cela peut permettre de conforter le praticien sur la validité du traitement optimal sélectionné. Le praticien peut également prendre des informations sur le déroulement ou les résultats d’une éventuelle intervention ayant eu lieu pour traiter la lésion du cas correspondant à l’élément de référence.
Il peut arriver que le rapport bénéfice/risque de mener une intervention sur le patient pour ablater la lésion n’est pas suffisant (si les effets bénéfiques thérapeutiques de l’ablation sont plus faibles que les risques liés à sa mise en œuvre). Dans un tel cas, il est préférable de ne pas ablater la lésion. Il est donc envisageable que l’option consistant à ne pas ablater la lésion fasse partie des traitements disponibles. Autrement dit, le traitement optimal sélectionné par le procédé 100 peut consister à ne pas traiter la lésion. Cela pourrait également être le cas par exemple si l’élément identifié comme une lésion par le praticien sur l’image médicale 12 du patient n’est en fait pas une lésion, ou s’il s’agit d’une lésion bénigne.
Pour ces raisons, il peut être avantageux d’entrainer l’algorithme d’apprentissage automatique 20 avec des images médicales 22 sur lesquelles il n’y a pas de lésion visible dans l’anatomie d’intérêt. Ainsi, dans des modes particuliers de mise en œuvre, les images médicales 22 associées à certains des éléments d’entrainement 21 utilisés pour entrainer l’algorithme d’apprentissage automatique 20 ne présentent pas de lésion visible dans l’anatomie d’intérêt.
La description ci-avant illustre clairement que, par ses différentes caractéristiques et leurs avantages, la présente invention atteint les objectifs fixés. En particulier, l’invention permet d’obtenir une prédiction fiable et rapide d’un traitement optimal pour l’ablation percutanée d’une lésion dans l’anatomie d’intérêt d’un patient. En outre, l’invention peut être utilisé par des personnes qui ne sont pas nécessairement expertes en ablation percutanée ; la solution proposée permet donc une démocratisation des traitements par ablation percutanée.
Ensemble capteurs de position et température La présente invention concerne un ensemble capteurs comportant un capteur de position à technologie inductive et un capteur de température. Cet ensemble est destiné à mesurer la position et la température au sein d’une machine électrique utilisée dans un engin de mobilité du type véhicule électrique ou vélo à assistance électrique.
Habituellement ce type d’ensemble est composé d’une part d’un capteur inductif avec au moins un câble et d’autre part d’un capteur de température avec au moins un autre câble. Un tel ensemble nécessite ainsi l’utilisation de au moins deux faisceaux électriques distincts. L’utilisation de cet ensemble de faisceaux augmente le coût de l’ensemble capteur et impose la manipulation des câbles pendant l’assemblage des différents capteurs, ce qui complexifie cet assemblage.
De plus, dans les moteurs de véhicule, ces ensembles capteurs sont amenés à être positionnés près d’un organe ou élément électrique du moteur générant un champ magnétique important tel un alternateur, un moteur, un réducteur, ou des câbles électriques à forte intensité utilisés par exemple pour les véhicules hybrides, et la présence des faisceaux augmente l’encombrement de l’ensemble, ce qui rend difficile son intégration.
La présente invention a donc pour objet de pallier un ou plusieurs des inconvénients des ensembles de l’art antérieur en proposant un ensemble capteurs, comportant des capteurs de position et température amélioré.
Pour cela la présente invention propose un ensemble capteurs, pour onduleur, comportant au moins un capteur de position à technologie dite inductive et au moins un capteur de température pour machine électrique, chacun des capteurs comportant au moins un connecteur, caractérisé en ce que chacun des connecteurs des capteurs est relié par au moins un câble commun à l’autre connecteur de capteurs et au connecteur de l’onduleur.
Si les ouvrants du véhicule 100 sont déverrouillés avec la clé 2 de l’utilisateur du véhicule 100, à la suite de l’Action 2 (Condition 8), alors l’organe de gestion 110 commande le dispositif anti-vol 50 pour l’arrêt de l'alarme et des signaux de détresse puis l’organe de gestion 110 réinitialise le processus de vérification de l’Etat 1.
Si une personne de confiance confirme sa présence dans le véhicule 100 via l'IHM 63 en saisissant un mot de passe valide, avant la fin du décompte temporel T2 (Condition 6), alors le processus de vérification (Etat 1) se répétera au bout d’une durée déterminée paramétrable (Etat transitoire), à la suite d’une détection d’ouverture suivie d’une fermeture d'une portière du véhicule 100 ou si la personne n’est plus détectée à l’intérieur du véhicule 100 (par le capteur à ultrasons et par les capteurs de présence d’occupants sur les sièges) au-delà d’une durée déterminée T3 ou si le moteur est en marche au-delà d’une durée déterminée T4 ou si l'un au moins des dispositifs d’éclairage intérieur 20 ou extérieur 30 du véhicule 100 est allumé au-delà d’une durée déterminée T5 (Condition 7).
Le procédé de gestion de sécurisation implémente un produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé décrit ci-dessus.
Ce programme est implémenté par exemple par un ou plusieurs processeurs du calculateur BSI (Boitier de servitude intelligent appelé aussi boitier contrôle habitacle et BCM (Boitier contrôle moteur) du véhicule en lien avec un ou plusieurs processeurs du système IVI (In-Vehicle Infotainment) qui est l’organe central du véhicule dédié au traitement des données et à la communication avec le l’utilisateur du véhicule 100.