INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Selon une autre caractéristique de l’invention, l’élément de rétention peut comprendre une couronne qui est pourvue intérieurement de plusieurs profils de rétention qui font saillie radialement vers l’intérieur, l’organe mobile de clapet venant en contact de butée contre ces profils de rétention. Avantageusement, l’organe mobile de clapet définit un diamètre externe, la couronne définit un diamètre interne et les profils de rétention définissent ensemble un diamètre fictif inscrit, le diamètre externe étant inférieur au diamètre interne et supérieur au diamètre inscrit. On garantit ainsi que l’organe mobile de clapet va toujours venir en butée contre les profils de rétention lors des phases d’aspiration, tout en conservant une section de passage suffisante pour le produit fluide, de préférence supérieure à celle de l’entrée de produit fluide du corps de pompe. On évite alors toute perte de charge entre l’entrée de produit fluide et la chambre de pompe à travers la chambre de clapet.
Il est à noter que les caractéristiques suivantes pourraient faire l’objet de protections séparées : - Élément de rétention symétrique selon un plan médian perpendiculaire à l’axe de révolution X, - Paroi périphérique s’évasant vers l’extérieur à partir du fond, - Corps de pompe formant un épaulement annulaire interne autour de la paroi périphérique, l’élément de rétention étant en contact de cet épaulement interne, - Corps de pompe formant une section externe tronconique autour de la paroi périphérique de la chambre de clapet.
L’invention sera maintenant décrite plus en détail en référence aux dessins joints, donnant à titre d’exemple non limitatif, un mode de réalisation de l’invention.
La est une vue en coupe transversale verticale à travers une pompe de l’art antérieur,
La est une vue en perspective et en coupe transversale verticale à travers la partie basse d’une pompe selon l’invention,
La est une vue similaire à celle de la , de face et agrandie, et
La est une vue de dessus montrant l’intérieur du corps de pompe.
Il existe des méthodes de segmentation d’images de tissus biologiques qui reposent sur des seuillages adaptatifs, mais ces méthodes sont très sensibles aux variations de coloration et se montrent peu efficaces sur une grande variété d’images présentant des colorations différentes. Plus récemment, des méthodes basées sur des modèles d’apprentissage automatique ont vu le jour. Par exemple, certaines de ces méthodes reposent sur l’utilisation d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné à partir d’images annotées, i.e. des images d’échantillons biologiques pour lesquelles les régions d’intérêt sont connues (par exemple, un masque binaire de segmentation vérifié par un pathologiste et représentant les contours des tissus de l’image de l’échantillon). Cependant, dans ces méthodes, les images d’entraînement sont généralement des images d’échantillons biologiques colorées à l’aide d’un unique colorant, et les résultats sont très dégradés dès lors que le modèle est appliqué à la détection de régions d’intérêt dans des images d’échantillons biologiques colorées avec un autre colorant que celui utilisé pour les données d’entraînement. Une solution alternative consiste à entraîner le modèle d’apprentissage avec des images annotées colorées avec une large gamme de colorants. Toutefois, une telle solution n’est pas optimale car elle nécessite un grand nombre d’images annotées, qui sont à la fois longues et coûteuses à obtenir.
Il existe ainsi un besoin pour une méthode de détection de zones d’intérêt dans des images de tissus biologiques qui soit efficace quelle que soit la coloration utilisée, et qui ne nécessite pas un trop grand nombre de données d’entraînement pour entraîner le modèle de détection.
RÉSUMÉ L’invention concerne une méthode de détection des régions d’intérêt d’une image numérique d’un échantillon biologique coloré avec une ou plusieurs colorations, en utilisant un algorithme de segmentation basé sur un modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière semi-supervisée à l’aide de données d’entraînement dont une partie est annotée, et l’autre non.
Les données annotées comprennent typiquement des images d’échantillons biologiques colorées avec une première coloration, par exemple une coloration HE, pour lesquels les zones tissulaires ont été déterminées manuellement par un expert et sont connues.
Les données non annotées comprennent des paires d’images appariées, chaque paire comprenant une image d’échantillon coloré avec une deuxième coloration, et une image « similaire » à une image du même échantillon coloré avec la première coloration. En d’autres termes, les images appariées correspondent à deux images du même échantillon, l’un coloré avec la deuxième coloration, et l’autre coloré avec la première coloration. Pour ces images, les zones tissulaires ne sont pas connues à l’avance.
Les données annotées permettent d’entraîner le modèle pour qu’il détermine efficacement les zones tissulaires dans les images colorées avec la même coloration (i.e. la première coloration). Les données non annotées permettent d’entraîner le modèle sur d’autres colorations. Le modèle ainsi obtenu permet de détecter de manière efficace des zones d’intérêt dans des images d’échantillons biologiques, quelles que soient leurs colorations.
Par « région d’intérêt » (ou « zone d’intérêt ») d’une image d’un échantillon biologique, il est entendu une zone de l’image que l’on cherche à détecter par rapport au reste de l’image. Par exemple, la région d’intérêt peut être une zone tissulaire, une zone tumorale, une zone de stroma, une zone épithéliale, une lésion, un artefact, etc. ; Par « déterminer une région d’intérêt dans une image », il est entendu une détermination d’un ensemble de pixels de l’image comme appartenant à une région d’intérêt. Cette détermination est faite à l’aide d’un algorithme de segmentation basé sur un modèle d’apprentissage automatique. Un algorithme de segmentation prédit, pour une donnée d’entrée, une classe (ou label, ou étiquette). Dans le cadre de la présente invention, l’algorithme de segmentation prédit, pour chaque pixel d’une image reçue, une classe parmi deux catégories possibles : « région d’intérêt » et « hors région d’intérêt ». Dans la description, les terminologies « classifier », « segmenter » et « détecter / déterminer une région d’intérêt » sont utilisées sans distinction ; Par « données d’entraînement », il est entendu des données permettant d’entraîner le modèle d’apprentissage lors de la phase dite d’apprentissage ou d’entraînement ; Par « technique de coloration », il est entendu une technique de préparation des échantillons biologiques pour colorer les tissus et augmenter les contrastes entre les tissus et l’arrière-plan. Certaines zones, telles que les zones tissulaires de l’échantillon biologique, sont alors teintées de certaines couleurs qui dépendent de la technique utilisée. De telles techniques sont bien connues de la personne du métier ; Par « image binaire de segmentation » (ou « masque binaire de segmentation »), il est entendu une image associée à une image de départ, ayant classiquement la même taille que l’image de départ et étant obtenue grâce à une méthode de segmentation appliquée à l’image de départ. L’image binaire de segmentation fait apparaître les régions d’intérêt de l’image de départ. Typiquement, les pixels correspondant aux régions d’intérêt peuvent être d’une première couleur (par exemple blanc), et les pixels ne correspondant pas à des régions d’intérêt d’une deuxième couleur (par exemple noir). Il est noté que dans la description ci-dessous, le terme « image binaire de segmentation » ne désigne pas nécessairement une image affichable sur un dispositif d’affichage, mais tout résultat possible d’une segmentation par l’algorithme, par exemple un tableau de valeurs ou de classes pour les pixels de l’image.
DESCRIPTION DÉTAILLÉE Un premier aspect de l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour entraîner de manière semi-supervisée un modèle d’apprentissage automatique pour déterminer une région d’intérêt dans une image d’un échantillon biologique. Le procédé peut comprendre :
recevoir des données d’entraînement comprenant : des premières images d’échantillons biologiques préparés avec une première technique de coloration, et des informations relatives à des régions d’intérêt dans lesdites premières images ; des paires d’images, chaque paire d’images comprenant une image d’un échantillon biologique respectif préparé avec une deuxième technique de coloration et une image similaire à une image du même échantillon biologique préparé avec la première technique de coloration ; entraîner le modèle d’apprentissage automatique avec les données d’entraînement.
Dans un ou plusieurs modes de réalisation, aucune information relative à des régions d’intérêt dans les images des paires d’images n’est reçue.
Une image d’échantillon biologique peut être typiquement une image numérique d’une lame (aussi appelée lame virtuelle ou lame numérisée). La région d’intérêt à détecter peut être n’importe quelle région de l’image que l’on souhaite détecter ou isoler, par exemple à des fins d’utilisation dans un contexte d’aide au diagnostic, telle qu’une zone tissulaire, une zone épithéliale, une zone de stroma, un artefact, une zone tumorale, un amas de cellule présentant une structure particulière, etc.
Les informations relatives aux régions d’intérêt dans les premières images peuvent typiquement correspondre à des informations de classification des pixels de l’image, par exemple selon l’une ou l’autre des classes : « région d’intérêt » et « en dehors d’une région d’intérêt ». Par exemple, la classe de chaque pixel de chaque première image peut être connue (typiquement, elle a été déterminée ou validée par un expert) et représente la « vérité terrain ». Ainsi, les premières images correspondent à des données d’entraînement annotées. A l’inverse, pour les paires d’images, il n’est pas nécessaire de disposer d’informations relatives aux régions d’intérêt dans ces images, telles que les classes des pixels de ces images. Les paires d’images correspondent à des données d’entraînement non annotées. Ainsi, l’apprentissage se fait de manière semi-supervisée.
Par « image similaire à une image du même échantillon biologique préparé avec la première technique de coloration », il est entendu une image dont les caractéristiques (contours, arrière-plan, intensités relatives des pixels, etc.) sont similaires à celles d’une image du même échantillon biologique qui a été ou qui aurait été préparé avec la première technique de coloration. Comme détaillé ci-après, une telle image peut être obtenue soit de manière complètement automatique, par exemple en la générant ou en la simulant numériquement à partir de l’image de l’échantillon, soit de manière semi-manuelle, en appliquant des techniques de recoloration de la lame contenant l’échantillon biologique et en scannant la nouvelle lame obtenue.
Ainsi, chaque paire d’image comprend deux images similaires à des images d’un même échantillon biologique préparés par deux techniques de coloration différentes. En d’autres termes, les images d’une paire se « ressemblent », mais correspondent à des coloration différentes (par exemple, une image dans les tons roses, et une image dans les tons bleus / marron). Comme détaillé ci-dessous, il existe plusieurs techniques pour obtenir ces paires d’images, notamment des techniques de recoloration biologique (par exemple, en lavant le tissu biologique puis en le recolorant, ou encore en effectuant des coupes longitudinales successives de l’échantillon et en colorant chaque tranche d’une couleur différente), ou des techniques de recoloration numérique – appelées aussi transformations colorimétriques (chaque paire comprend une image d’un échantillon coloré, et à partir de cette image, une image « appariée » est simulée de sorte à représenter le même échantillon, mais coloré avec une autre coloration).Avantageusement, la phase d’entraînement du modèle se fait donc de manière semi-supervisée, et permet d’obtenir un modèle efficace pour détecter des régions d’intérêt (par exemple des zones tissulaires) dans des lames virtuelles colorées avec la première ou la deuxième technique de coloration, ou par un mélange des deux techniques, ou encore par une troisième technique de coloration qui fournirait des couleurs similaires à celles utilisées dans les données d’entraînement. En effet, même si des annotations ne sont disponibles que pour une seule coloration, l’utilisation de données non annotées avec une autre coloration permet de généraliser la détection à la deuxième coloration, pour laquelle aucune annotation n’est pourtant disponible. En d’autres termes, l’invention permet d’utiliser uniquement des annotations pour un seul type de coloration (ce qui réduit considérablement le coût et le temps), et de transposer l’apprentissage et la détection vers d’autres domaines colorimétriques.
La structure réalisée est ensuite exposée à une ou plusieurs impulsions laser qui font fondre le semi-conducteur des deuxièmes régions 114 (voir ). Après avoir été exposé à la ou aux impulsions laser, le semi-conducteur amorphe fondu des deuxièmes régions 114 recristallise, après un refroidissement, en un matériau semi-conducteur possédant des propriétés de matériau supraconducteur. Le semi-conducteur des premières régions 112 auparavant recouvert par les portions 146 et qui est recouvert uniquement par la couche 116 est également protégé de cette ou ces impulsions laser en raison de l’épaisseur importante de matériau de la couche 116 présente sur ces portions de semi-conducteur.
La couche 116 est ensuite gravée de manière anisotrope de manière à conserver des parties de cette couche 116 recouvrant les flancs latéraux des portions 110 et qui sont destinées à former les espaceurs latéraux autour des futures grilles des JoFETs 102. En variante, et comme c’est le cas sur l’exemple représenté sur la , une autre couche de matériau est déposée sur l’ensemble de la structure, puis gravée de manière anisotrope afin de ne conserver que des parties 148 de cette ou ces nouvelles couches recouvrant les flancs latéraux des portions 116 et destinées à former les futurs espaceurs latéraux des grilles 128 des JoFETs 102.
Comme précédemment, une siliciuration des deuxièmes régions 114 est ensuite mise en œuvre (voir ).
La couche diélectrique 124 est ensuite déposée sur l’ensemble de la structure, puis une planarisation mécano-chimique avec arrêt sur les portions 110 est ensuite mise en œuvre (voir ).
Les portions 110 et 120 sont ensuite retirées par gravure sélective vis-à-vis des matériaux des espaceurs latéraux, formés par les portions 148, et de la couche diélectrique 124 (voir ). Cette gravure correspond par exemple à une gravure humide mise en œuvre avec une solution de H 3 PO 4 lorsque les portions 110 et 120 comportent du SiN. Le retrait des portions 110 et 120 forme les espaces vides 126 entourés par les portions 148.
Comme dans les précédents procédés, les grilles 128 des JoFETs 102 sont ensuite réalisées dans les espaces vides 126 (voir ).
La réalisation du dispositif 100 est achevée comme dans les premier et deuxième procédés précédemment décrits, c’est-à-dire en déposant au moins une couche diélectrique PMD sur l’ensemble de la structure réalisée, en gravant les trous de contact et en remplissant ces trous par un ou plusieurs matériaux électriquement conducteurs pour former les contacts électriques 132 reliés aux régions siliciurées 122 et aux grilles 128.
Comme pour le premier procédé, ce troisième procédé peut s’appliquer pour réaliser un dispositif 100 comportant plusieurs JoFETs 102 reliés électriquement en série par les deuxièmes régions 114 qui sont communes à deux JoFETs 102 voisins.
En variante, ce troisième procédé pourrait être mis en œuvre à partir d’un substrat de type semi-conducteur sur isolant tel que celui utilisé dans le deuxième procédé précédemment décrit, en appliquant éventuellement les différentes variantes de mise en œuvre précédemment décrites pour le deuxième procédé.
Quel que soit le procédé mis en œuvre, le dispositif 100 obtenu est co-intégrable, sur un même substrat, avec d’autres types de dispositifs du domaine des semi-conducteurs.
Par exemple, la représente un dispositif 100 comprenant un ou plusieurs qubits supraconducteurs incluant au moins un JoFET 102 (un seul JoFET 102 est visible sur la ) réalisé dans le substrat semi-conducteur 104, et comprenant également des dispositifs de type CMOS, c’est-à-dire des transistors de type FET. Sur la , un transistor 202 de type « Gate Last », c’est-à-dire dont la grille a été réalisée après la réalisation des espaceurs latéraux et le retrait d’une grille temporaire, et un transistor 204 de type « Gate First », c’est-à-dire dont la grille a été réalisée par des dépôts de couches préalablement au reste du transistor, réalisés dans le substrat 104 sont visibles.
Selon un autre exemple, la représente un dispositif 100 comprenant un ou plusieurs qubits supraconducteurs incluant plusieurs JoFETs 102 couplés électriquement en série par des deuxièmes régions 114 communes à deux des JoFETs 102 et réalisés dans le substrat semi-conducteur 104, et comprenant également une chaîne d’Andreev 206 réalisée à partir de régions supraconductrices 208 par exemple obtenues par la mise en œuvre des étapes réalisant les deuxièmes régions 114 des JoFETs 102.
Selon un autre exemple, la représente un dispositif 100 comprenant un ou plusieurs qubits supraconducteurs incluant au moins un JoFET 102 (un seul JoFET 102 est visible sur la ) réalisé dans le substrat semi-conducteur 104, et comprenant également des dispositifs 210 à qubits de spin.
PROCEDE POUR DETERMINER UNE REGION D’INTERET DANS UNE IMAGE D’UN ECHANTILLON BIOLOGIQUE DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne le domaine de la pathologie numérique, en particulier la détection de régions d’intérêt dans des images d’échantillons biologiques obtenus par coloration.
ÉTAT DE LA TECHNIQUE Au cours de la dernière décennie, l’essor de la numérisation de la pathologie a provoqué une forte augmentation des systèmes d’aide au diagnostic (en anglais, « Computer-Aided Diagnosis », ou CAD) sur des scans de lames entières (en anglais, « Whole Slide Images », ou WSI), aussi appelées images de microscopie virtuelle. En particulier, la détection de régions d’intérêt dans de telles images constitue une aide précieuse pour les pathologistes ainsi que pour les algorithmes d’analyse qui doivent se focaliser sur une région d’intérêt particulière (par exemple pour faire un comptage cellulaire sur une zone tumorale seulement, ou pour une détection d’une tumeur sur une zone tissulaire), ce qui permet de poser le diagnostic final plus rapidement. Par exemple, la détection des zones tissulaires évite d’analyser le fond et accélère par conséquent les algorithmes de recherche d’anomalies ou de comptage cellulaire, qui se font seulement dans la zone tissulaire. Afin d’extraire ces régions d’intérêt, il est nécessaire de disposer de solutions efficaces pour effectuer une segmentation d’une image d’un échantillon de tissus biologiques et, par exemple, de séparer le premier plan des tissus biologiques et l'arrière-plan.
Classiquement, les pathologistes utilisent une ou plusieurs techniques de coloration sur les tissus biologiques. La coloration est une technique bien connue permettant de mettre en évidence et d’identifier certaines cellules ou certaines structures cellulaires dans les tissus biologiques en colorant ces dernières avec des colorations plus ou moins intenses et/ou différentes couleurs. Par exemple, l’utilisation d’une coloration par hématoxyline-éosine (noté HE, ou H&E), couramment utilisée pour la détection de cellules cancéreuses, colore les noyaux en bleu/violet, le cytoplasme en rose et les autres éléments cellulaires basiques en rose/rouge. Une coloration par immunohistochimie (IHC) est couramment utilisée pour détecter certains cancers à l’aide de marqueurs spécifiques, par exemple l’antigène Ki-67 ou la combinaison des anticorps cytokératine 8 et 18 (CK 8/18), et colore généralement les éléments de la cellule dans des tons bleus/marrons.
Résine trialkylsiloxysilylcarbamoyl pullulane. La composition (B) anhydre de fixation comprend au moins une résine trialkylsiloxysilylcarbamoyl pullulane.
Le pullulane est connu de la demande US 2003/0082221 pour son utilisation comme agent filmogène non collant dans le domaine cométique. Le pullulane est un polysaccharide naturel (polymère d'ose) constitué d'unités de maltotriose (un triholoside de glucose), aussi connu comme l'alpha-1,4 , l’alpha-1,6-glucane. Les trois unités de glucose qui composent le maltotriose sont reliées par une liaison osidique du type alpha-1,4, tandis que les maltotrioses sont connectés entre eux par des liaisons 2 osidiques du type alpha-1,6. Le pullulane est produit à partir de l'amidon par le champignon Aureobasidium Pullulans.
Les résines trialkylsiloxysilylcarbamoyl pullulane utilisées selon l’invention sont obtenues par réaction d’une trialkylsiloxysilylisocyanate avec le pullulane l
Dans la structure du trialkylsiloxysilylcarbamoyl pullulane les groupes alkyles sont, de préférence, saturés, linéaires et comportent de 1 à 6 atomes de carbone. En particulier, on choisira le composé Trimethylsiloxysilylcarbamoyl Pullulane tel que le produit vendu sous le nom commercial TSPL-30-ID® par la société Shin Etsu.
Selon un mode particulièrement préféré, la résine siliconée trialkylsiloxysilylcarbamoyl pullulane est présente en matière active dans une quantité supérieure ou égale à 2% en poids, plus préférentiellement allant de 3 à 40% en poids et encore plus particulièrement allant de de 3 à 30% en poids par rapport au poids total de la composition (B).
Matière Colorante Selon un mode particulier de l’invention, la composition (B) comprend au moins une matière colorante, synthétique, naturelle ou d’origine naturelle.
La matière colorante peut être choisi parmi les pigments minéraux ou organiques, enrobés ou non enrobés, les colorants liposolubles, et leurs mélanges.
L’utilisateur peut choisir une stratégie de recharge préférée pour le véhicule connecté.
La stratégie de recharge de véhicule est à l'avantage de l’utilisateur dudit véhicule connecté. L’invention permet alors d’optimiser le passage des véhicules connectés par des stations de recharge à fréquence variable. Le ratio coûts/temps peut être modifié pour privilégier un temps de recharge court s'il y a beaucoup de véhicules à recharger dans la journée, ainsi plus de véhicules peuvent être recharger sur une période de « forte demande ». Alternativement, si peu de véhicules ont besoin d'être rechargées, le rapport coût/temps peut être optimisé pour bénéficier du coût de la recharge. Les trois stratégies de recharge peuvent être connectées au serveur distant. Ceci permet d’alerter l’utilisateur du véhicule connecté lorsque sa stratégie préférée devient disponible dans une station de recharge et la géolocalisation de celle-ci.
Suivant un autre aspect de l'invention, il est proposé un système pour la production d’énergie tel que l’hydrogène à la demande, le système comprenant - un serveur distant comprenant un système de réservation, - une pluralité de véhicules connectés au serveur distant, chaque véhicule connecté étant équipé d'un convertisseur de pile à combustible et d’au moins un réservoir pour le stockage d’hydrogène, - une pluralité de stations de recharge connectées audit serveur distant, chaque station de recharge comprenant au moins une station de production, la station de production étant connectée au serveur distant, ledit système mettant en œuvre les étapes du procédé selon l’invention.