INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La deuxième enceinte 20 peut également entourer l’arbre basse pression au niveau de la turbine basse pression 8. La machine électrique 22 peut être sensiblement annulaire et s’étendre autour de l’arbre basse pression. La deuxième enceinte 20 peut être située en aval de la première enceinte 10, par exemple directement en aval de la première enceinte 10.
La première cavité 30 et/ou la deuxième cavité est une enceinte à air pressurisée, ce qui signifie que la première cavité 30 et/ou la deuxième cavité est maintenue à une pression supérieure à la pression régnant dans les étages de la turbine basse pression 8. Le joint d’étanchéité 31 disposé entre la première enceinte 10 et la cavité 30 est solidaire du carter d’échappement 83, et est disposé au contact d’une piste solidaire en rotation de l’arbre basse pression de la turbomachine 1.
La turbine basse pression 8 peut comprendre en outre une chape de fixation du carter d’échappement 83 à la turbomachine 1, la chape étant située sur la virole externe 85 du carter d’échappement 83.
Divers aspects et particularités de la divulgation sont décrits plus en détail ci-dessous.
Un premier aspect de la divulgation concerne un dispositif informatique de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain, le dispositif informatique comprend une unité d’acquisition incluant une circuiterie de calcul configurée pour acquérir une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain ; une unité d’extraction incluant une circuiterie de calcul configurée pour extraire une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse du sujet humain ; une unité de classification incluant une circuiterie de calcul configurée pour classifier lesdites données de particularités extraites ; et une unité d’affichage incluant une circuiterie de calcul configurée pour afficher lesdits résultats classifiés ; dans lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné ou des informations de fréquence de l’acné.
Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, le dispositif informatique comprend également un stockage de données incluant une circuiterie de calcul configurée pour stocker lesdites images numériques.
Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ladite unité d’acquisition est choisie parmi un microscope, ledit microscope étant de préférence un microscope confocal à réflectance.
Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ladite unité de classification inclut une circuiterie de calcul configurée pour classifier un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un premier modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné.
Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ladite unité de classification inclut une circuiterie de calcul configurée pour classifier un second ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un second modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de fréquence de l’acné.
Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ledit premier modèle d’apprentissage automatique est entraîné par l’obtention de données d’appréciation clinique liées à l’acné pour une pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’obtention de données d’auto-déclaration des antécédents d’acné de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’extraction d’une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; et la construction dudit premier modèle d’apprentissage automatique en utilisant lesdites données d’appréciation clinique, lesdites données d’auto-déclaration des antécédents d’acné et un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites.
Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ledit second modèle d’apprentissage automatique est entraîné par l’obtention de données d’auto-déclaration des antécédents d’acné de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; l’extraction d’une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés ; et la construction dudit second modèle d’apprentissage automatique en utilisant lesdites données d’auto-déclaration des antécédents d’acné et un second ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites.
Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, ledit premier ensemble de données de particularités comprend un rapport des follicules d’hyperkératinisation.
Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, lesdites secondes données de particularités comprennent un rapport des follicules d’hyperkératinisation, un rapport des follicules à bordure kératinisée épaisse et un rapport des follicules à teneur en kératine interne.
Dans un mode de réalisation dudit premier aspect, le rapport des follicules d’hyperkératinisation est obtenu en comptant manuellement les follicules hyperkératinisés parmi tous les follicules ou par des algorithmes d’auto-segmentation.
Un deuxième aspect de la divulgation concerne un procédé de prédiction des propriétés acnéiques de la matière kératineuse d’un sujet humain, le procédé comprenant : l’acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain ; l’extraction d’une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse du sujet humain ; la classification desdites données de particularités extraites ; et l’affichage desdits résultats classifiés ; dans lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné ou des informations de fréquence de l’acné.
Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ledit procédé comprend également le stockage desdites images numériques.
Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ladite acquisition d’une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse du sujet humain est réalisée par un microscope, ledit microscope étant de préférence un microscope confocal à réflectance.
Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ladite classification desdites données de particularités extraites comprend également la classification d’un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un premier modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de prédisposition à l’acné.
Dans un mode de réalisation dudit deuxième aspect, ladite classification desdites données de particularités extraites comprend également la classification d’un deuxième ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites par un second modèle d’apprentissage automatique pour obtenir un résultat selon lequel lesdits résultats classifiés sont des informations de fréquence de l’acné.
Le coupleur optique 22 présente un axe central longitudinal X.
Le coupleur optique 22 comprend une première 221, une deuxième 222 et une troisième 223 parties
Le coupleur optique 22 peut comprendre en outre une quatrième 224 partie.
La première partie 221 comprend une enveloppe 221' suivant une forme d'ellipsoïde de révolution d'axe X, tronquée selon une section de plan perpendiculaire à l'axe longitudinal X.
L'enveloppe 221' de la première partie 221 étant de forme ellipsoïdale de révolution d'axe longitudinal X, celle-ci est définie par deux foyers situés sur l'axe longitudinal X : l'enveloppe 221' de la première partie 221 présente un premier foyer F1 et un deuxième foyer F2. L'enveloppe 221' de la première partie 221 est tronquée telle que le premier foyer F1 se situe à l'extérieur de la première partie 221 et à l'extérieur du coupleur optique 22 . L'enveloppe 221' de la première partie 221 est tronquée de sorte que deuxième foyer F2 se situe à l'extérieur de la première partie 221, mais à l'intérieur du coupleur optique 22 .
L'enveloppe 221' de la première partie 221 a une section transverse S1 polygonale régulière. L'aire section transverse S1 de l'enveloppe 221' de la première partie augmente progressivement et de manière continue le long de l'axe longitudinal X, entre une section d'entrée SE et une première section intermédiaire SI1. L'aire section d'entrée SE est inférieure à la l'aire de la première section intermédiaire SI1. En d’autres termes, l’enveloppe 221’ est formée par une succession continue de sections polygonales croissantes.
De préférence, l'aire de la section d'entrée SE recouvre entièrement une surface carrée d'aire supérieure ou égale 9 mm².
Par exemple, l'aire de la section d'entrée SE polygonale recouvre entièrement une surface carrée d'aire égale 16 mm².
Par exemple, le diamètre du cercle inscrit dans la section d'entrée SE polygonale est supérieur ou égal à 3mm.
Par exemple, le diamètre du cercle inscrit dans la section d'entrée SE est égal à 4 mm.
Par exemple, le diamètre du cercle inscrit dans la première section intermédiaire SI1 polygonale est compris entre 6mm et 10mm.
De préférence, le diamètre du cercle inscrit dans la première section intermédiaire SI1 polygonale est égal 6,698 mm.
Ainsi, l'enveloppe 221' de la première partie 221 est délimitée à ses extrémités par la section d'entrée SE et la première section intermédiaire SI1.
La section d'entrée SE est adaptée pour recevoir un faisceau de lumière.
De préférence, l'enveloppe 221' de la première partie 221 est conçue de sorte que le foyer F1 se situe à une distance D, selon l'axe longitudinal X, prédéterminée de la section d'entrée SE
La section S1 de l'enveloppe de la première partie 221 est un polygone convexe régulier d'ordre n, le nombre n étant un entier naturel compris de préférence entre 4 et 10. L'ordre d'un polygone est le nombre de ses arrêtes et/ou le nombre de ses sommets.
Enfin, à l’étape 505, ledit premier modèle d’apprentissage automatique est construit en utilisant lesdites données d’appréciation clinique, lesdites données d’auto-déclaration des antécédents d’acné et un premier ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites. Dans un exemple, le paramètre « rapport des follicules d’hyperkératinisation » comme premier ensemble de données de particularités est extrait, puisqu’il est prouvé que le signal du pore hyperkératinisé sur la zone du visage de la personne est fortement corrélé à la classification clinique de « peau prédisposée à l’acné ». Dans un exemple, le premier modèle d’apprentissage automatique pour la classification « prédisposition à l’acné » est construit avec le progiciel « scikit-learn » de OpenCV[1] en utilisant les données des étapes 501, 502, 504.
Pour une étude clinique (N=15 sujets), l’essai a montré que la taille des follicules de la plage de peau prédisposée à l’acné est plus grande que celle des follicules de la peau moins prédisposée à l’acné. La matière kératineuse prédisposée à l’acné a également montré un taux plus élevé de follicules pileux hyper-kératinisés, un taux plus élevé de follicules pileux à bordure kératinisée épaisse, plus de follicules pileux de forme irrégulière, et plus de follicules pileux à teneur en kératine interne que la peau moins prédisposée à l’acné, comme le montre la figure 2(b). Les résultats des mesures de la RCM ont également montré une forte corrélation avec les signes cliniques d’acné inflammatoire, l’EIP (érythème post-inflammatoire), l’HPI (hyperpigmentation post-inflammatoire) et la fréquence historique de l’acné auto-déclarée. On constate également que le rapport des follicules pileux hyperkératinisés et de la bordure de kératine épaisse diminue après un traitement de 4 semaines avec un produit sérum pour le visage.
La illustre un exemple de construction dudit premier modèle d’apprentissage automatique en utilisant un arbre de décision. Comme le montre la , il s’agit du modèle d’apprentissage automatique Modèle 1- Peau prédisposée à l’acné contre Peau moins prédisposée à l’acné. Dans un exemple, en utilisant le « pourcentage d’hyperkératinisation » comme ENTREE, la SORTIE est « peau prédisposée à l’acné » ou « matière kératineuse moins prédisposée à l’acné ». Dans un exemple, une valeur prédéterminée pour le pourcentage d’hyperkératinisation est fixée à 40,9% et la valeur prédéterminée peut être modifiée en fonction du besoin réel. Si le pourcentage d’hyperkératinisation est > 40,9%, la classification = « matière kératineuse prédisposée à l’acné » comme branche de droite. Si le pourcentage d’hyperkératinisation <= 40,9%, la classification = « peau moins prédisposée à l’acné » comme branche de gauche.
Pour un nouvel utilisateur, en utilisant un dispositif/outil d’acquisition d’images (par exemple, un microscope confocal à réflectance) pour obtenir des images de la peau au niveau épidermique de la zone du visage avec des signaux d’hyperkératinisation de multiples follicules/pores de la peau. Ensuite, à partir de l’image, l’utilisateur peut obtenir les paramètres VIP (par exemple, le « rapport de follicules kératinisés ») pour la classification de prédisposition à l’acné en traitant les images soit en comptant manuellement les follicules hyper-kératinisés parmi tous les follicules (par exemple, 45% des follicules sur un total de 30 follicules sont kératinisés), soit en utilisant des algorithmes d’auto-segmentation pour obtenir les mêmes paramètres. Le résultat des paramètres VIP est entré dans un « arbre de décision », comme le montre la , dont la sortie est la classification de « prédisposition à l’acné ».
Grâce à ce premier modèle d’apprentissage automatique, une peau prédisposée à l’acné peut être prédite rapidement et un résultat de classification rapide et cohérent peut être délivré.
La illustre un organigramme de construction d’un second modèle d’apprentissage automatique selon la présente divulgation. Comme indiqué ci-dessus, le second modèle d’apprentissage automatique est entraîné au préalable pour classifier la « fréquence de l’acné ». Au cours du second modèle d’apprentissage automatique, des données d’auto-déclaration des antécédents d’acné d’une pluralité de sujets humains échantillonnés sont obtenues à l’étape 701. Par exemple, l’auto-déclaration des antécédents d’acné peut être un état moyen de l’acné au cours de la dernière année écoulée. Ensuite, à l’étape 702, une ou plusieurs images numériques d’une région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés sont acquises. Dans un exemple, les images numériques peuvent être des images du niveau épidermique de la zone du visage.
Ensuite, à l’étape 703, une pluralité de données de particularités liées à l’acné parmi tous les pores à partir d’une ou plusieurs images numériques de ladite région de matière kératineuse de ladite pluralité de sujets humains échantillonnés sont extraites.
Enfin, à l’étape 704, ledit second modèle d’apprentissage automatique est construit en utilisant lesdites données d’auto-déclaration des antécédents d’acné et un second ensemble de données de particularités issu desdites données de particularités extraites. Dans un exemple, les paramètres « rapport des follicules d’hyperkératinisation », « rapport des follicules à bordure kératinisée épaisse » et « rapport des follicules à teneur en kératine interne » en tant que second ensemble de données de particularités sont extraits, puisqu’il est prouvé que le « rapport des follicules d’hyperkératinisation », le « rapport des follicules à bordure kératinisée épaisse » et le « rapport des follicules à teneur en kératine interne » sont fortement corrélés à la classification clinique du « niveau de fréquence de l’acné ». Cependant, ledit deuxième ensemble de données de particularités n’est pas limité aux paramètres « rapport des follicules d’hyperkératinisation », « rapport des follicules à bordure kératinisée épaisse » et « rapport des follicules à teneur en kératine interne » et peut être modifié en fonction du besoin réel. Dans un exemple, le second modèle d’apprentissage automatique pour la classification de la « fréquence de l’acné » est construit avec le progiciel « scikit-learn » de OpenCV[1] en utilisant les données des étapes 701, 703.
Pour une étude clinique (N=15 sujets), l’échelle de niveau de fréquence de l’acné auto-déclaré de l’individu peut être de 0 à 3 (N=15). Il est prouvé que le niveau de fréquence de l’acné auto-déclaré de l’individu a une forte corrélation avec le résultat instrumental en « hyperkératinisation » (0,67) et « pourcentage de bordure kératinisée épaisse » (0,717).
La illustre un exemple de construction dudit second modèle d’apprentissage automatique en utilisant un arbre de décision. Comme le montre la , il s’agit du modèle 2 d’apprentissage automatique de classification de fréquence de l’acné, en utilisant le « rapport des follicules d’hyperkératinisation », le « rapport des follicules à bordure kératinisée épaisse » et le « rapport des follicules à teneur en kératine interne » en tant qu’ENTRÉES, les SORTIES sont CLASS=0, CLASS=1, CLASS=2, où Class 0=« l’acné se produit moins d’une fois tous les 3 mois », Classe 1 = « l’acné se produit une fois par mois » ; Classe2=« l’acné se produit toutes les 2 semaines ». Les valeurs prédéterminées correspondant au « rapport de follicules d’hyperkératinisation », au « rapport de follicules à bordure kératinisée épaisse » et au « rapport de follicules à teneur en kératine interne » sont respectivement fixées à 39,7%, 23,6% et 17,2%. Il est noté que les valeurs prédéterminées correspondant au « rapport de follicules à hyperkératinisation », au « rapport de follicules à bordure kératinisée épaisse » et au « rapport de follicules à teneur en kératine interne » ne sont pas limitées aux valeurs ci-dessus et peuvent être modifiées en fonction du besoin réel.
Dans un exemple, si l’hyperkératinisation est 39,7% et la bordure kératinisée épaisse est 39,7 %, la bordure kératinisée épaisse est >23,6 % et la teneur en kératine interne est >17,2 %, alors la fréquence est de 2. Si l’hyperkératinisation est >39,7 %, la bordure kératinisée épaisse est <23,6 % et la teneur en kératine interne est <=17,2 %, alors le niveau de fréquence=1.
Pour un nouvel utilisateur, en utilisant un dispositif/outil d’acquisition d’images (par exemple, un microscope confocal à réflectance) pour obtenir des images de la peau au niveau épidermique de la zone du visage avec des signaux d’hyperkératinisation de multiples follicules/pores de la peau. Ensuite, à partir de l’image, l’utilisateur peut obtenir les paramètres « rapport des follicules d’hyperkératinisation », « rapport des follicules à bordure kératinisée épaisse » et « rapport des follicules à teneur en kératine interne » pour la classification de la fréquence de l’acné, dans lequel le rapport des follicules d’hyperkératinisation peut être obtenu en traitant les images soit en comptant manuellement les follicules hyperkératinisés parmi tous les follicules (par exemple 45% des follicules sur un total de 30 follicules sont kératinisés), soit par des algorithmes d’auto-segmentation. Les paramètres obtenus sont entrés dans un « arbre de décision », comme le montre la , et la sortie est la classification de la « fréquence de l’acné ».
Grâce à ce second modèle d’apprentissage automatique, une information de fréquence de l’acné peut être prédite rapidement et un résultat de classification rapide et cohérent peut être délivré.
Le procédé de mise en œuvre du premier modèle d’apprentissage automatique et du second modèle d’apprentissage automatique de la divulgation n’est pas limité au procédé d’arbre de décision. Au contraire, il peut également utiliser le procédé d’apprentissage profond pour les établir.
En utilisant la solution technique, le résultat sera montré aux consommateurs pour leur faire savoir quelle est leur « classe de prédisposition à l’acné » et leur « classe de fréquence de l’acné ». L’invention peut être appliquée n’importe où, par exemple sur un comptoir, où aucun dermatologue sur place n’est nécessaire, et peut fonctionner à tout moment, immédiatement après l’acquisition de l’image ou un certain temps après. Le dispositif de notre invention peut être un dispositif de comptoir pour les marques afin que les consommateurs obtiennent des résultats avant/après l’application d’un produit cosmétique. Il peut également être un outil de personnalisation pour guider le consommateur dans le choix d’un produit convenable pour l’affection de sa peau.
Un mode de réalisation de la divulgation peut être un article de fabrication dans lequel un support non transitoire lisible par une machine (tel qu’une mémoire microélectronique) contient des instructions (par exemple, un code d’ordinateur) stockées dessus, qui programment un ou plusieurs composants de traitement de données (appelés ici génériquement « processeur ») pour effectuer les opérations décrits ci-dessus. Dans d’autres modes de réalisation, certaines de ces opérations peuvent être effectuées par des composants matériels spécifiques qui contiennent une logique câblée (par exemple, des blocs de filtres numériques dédiés et des machines d’état). Ces opérations peuvent également être effectuées par toute combinaison de composants de traitement de données programmés et de composants de circuits câblés fixes.
Le dispositif porte-charge 3 peut encore être spécifiquement pour le transport de personnes, et comprendre des poignées 10 et un siège ( ou une selle 7 ) sur laquelle un passager peut s’assoir en se maintenant par les poignées, et comme compréhensible à la . Selon une telle configuration, le passager est positionné entre les bras 221 et 222, assis derrière le pilote du véhicule assis sur la selle 5. Le pilote et le passager sont de préférence assis, dans le même sens.
L’ensemble selon la présente divulgation peut ainsi comprendre un (premier) dispositif porte-charge 3 spécifiquement adapté pour le transport de bien ou de matière et un (deuxième) dispositif porte-charge 3 spécifiquement adapté pour le transport de personnes. Il est ainsi possible de coupler rapidement, le véhicule au premier dispositif porte-charge 3 lorsque nécessaire pour le transport de bien ou de matière, et de le remplacer par le deuxième dispositif porte-charge 3 lorsque nécessaire pour le transport de personnes.
Un tel ensemble peut ainsi être configuré rapidement pour s’adapter en fonction des besoins. Le véhicule est autonome en ce sens qu’il peut encore être utilisé lorsqu’aucun dispositif porte-charge 3 n’est couplé au véhicule à la première partie de couplage 24, ce qui peut permettre avantageusement un procédé de livraison avantageux.
Ainsi, la présente divulgation peut encore concerner un procédé de livraison de produits tels que d’objets ou de matières mettant en œuvre un ensemble selon la présente divulgation.
Selon une première possibilité, le procédé de livraison peut comprendre, à partir d’un état découplé du véhicule et du dispositif porte charge dudit ensemble: - /A1/ le chargement du dispositif porte-charge 3 avec le ou les produits, le dispositif porte-charge non couplé au véhicule, - /B1/ le couplage du dispositif porte-charge chargé en produit(s) en /A/ au véhicule par couplage de la deuxième partie de couplage (24) et la deuxième partie de couplage (34), - /C1/ la livraison du ou des produit(s) chargé(s) sur le dispositif porte- charge (3) couplé au véhicule, par déplacement du véhicule.