INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
La représente une vue schématisée arrière de l’utilisateur équipé dudit bandeau support.
La représente une vue schématisée de face de l’utilisateur équipé dudit bandeau support lorsqu’un seul vibrateur est utilisé, mais positionné de façon frontale.
La représente une vue schématisée de profil d’un utilisateur équipé de moyens supports, également pour les transducteurs audiométriques en stimulation vibratoire, constitués d’un arceau semi-rigide entourant la nuque d’un utilisateur.
La ] représente une vue schématisée arrière de l’utilisateur équipé dudit arceau support.
La représente une vue schématisée de profil d’un utilisateur équipé d’un casque combiné, doté d’un arceau supérieur pour les transducteurs audiométriques en stimulation aérienne (écouteurs) et de branches support pour les transducteurs audiométriques en stimulation vibratoire.
Selon un mode de réalisation, la portion métallique présente une première surface de liaison, la portion en matériau composite présente une deuxième surface de liaison, la première surface de liaison et la deuxième surface de liaison étant en contact et formant conjointement une zone de jonction entre la portion métallique et la portion en matériau composite, ladite zone de jonction présentant une composante radiale et une composante axiale.
Grâce à ces caractéristiques, la liaison entre la portion métallique et la portion en matériau composite est réalisée selon une surface de contact importante, ladite liaison s’étendant à la fois radialement et axialement.
La zone de jonction entre la portion métallique et la portion en matériau composite peut prendre de nombreuses configurations différentes. Selon un mode de réalisation, la zone de jonction est plane et inclinée par rapport à l’axe longitudinal du composant tubulaire. Autrement dit, la portion métallique comporte une première portion tronconique formant la première surface de liaison, la portion en matériau composite présente une deuxième portion tronconique formant la deuxième surface de liaison, lesdites première portion tronconique et deuxième portion tronconique étant en contact de manière à former la zone de jonction entre la portion métallique et la portion en matériau composite. Selon un mode de réalisation, la zone de jonction est en escalier le long de l’axe longitudinal du composant tubulaire. Autrement dit, la première surface de liaison est en escalier le long de l’axe longitudinal du composant tubulaire et la deuxième surface de liaison est en escalier le long de l’axe longitudinal du composant tubulaire. Selon un mode de réalisation, la zone de jonction est crénelée. Autrement dit, la première surface de liaison est crénelée et la deuxième surface de liaison est crénelée. Selon un mode de réalisation, la première surface de liaison comporte une alternance de surfaces planes et de gorges et la deuxième surface de liaison comporte une alternance de surface planes et de gorges, les surfaces planes de la première surface de liaison étant en contact avec un fond de gorges correspondantes de la deuxième surface de liaison et inversement.
De préférence, la portion métallique présente une épaisseur radiale décroissante depuis une jonction entre la première portion filetée et la deuxième portion filetée et en s’éloignant axialement de l’extrémité libre du composant tubulaire.
Grâce à ces caractéristiques, la zone de jonction peut être maximisée en présentant une composante axiale sans nécessiter d’augmentation de l’épaisseur radiale du composant tubulaire.
De préférence, ladite diminution d’épaisseur radiale de la portion métallique est progressive. Une telle diminution progressive permet une transition douce entre la zone du composant tubulaire formée par la portion métallique et la zone du composant tubulaire formée par la portion en matériau composite, une telle transition douce ne génère pas de concentration des contraintes au niveau de la zone de jonction entre la portion métallique et la portion en matériau composite lorsque le composant tubulaire est soumis à des contraintes.
Selon un mode de réalisation, le composant tubulaire comporte une première surface radiale et une deuxième surface radiale, la première surface radiale étant radialement opposée à la deuxième surface radiale, le filetage étant agencé sur ladite première surface radiale, la portion métallique formant au moins une partie de ladite deuxième surface radiale. Selon un mode de réalisation, la première surface radiale est radialement à l’extérieur de la deuxième surface radiale. Autrement dit, selon ce mode de réalisation, l’élément de connexion fileté est un élément de connexion mâle.
Selon un mode de réalisation, la première surface radiale est radialement à l’intérieur de la deuxième surface radiale. Autrement dit, selon ce mode de réalisation, l’élément de connexion fileté est un élément de connexion femelle.
Selon un mode de réalisation, une extrémité de la portion métallique opposée à l’extrémité libre du composant tubulaire présente une épaisseur radiale minimale de la portion métallique.
Selon un mode de réalisation, la deuxième surface radiale du composant tubulaire est partiellement formée par l’extrémité de la portion métallique opposée à l’extrémité libre du composant tubulaire.
Selon un mode de réalisation, l’extrémité de la portion métallique opposée à l’extrémité libre du composant tubulaire est axialement décalée par rapport à une jonction entre la première portion filetée et la deuxième portion filetée.
Selon un mode de réalisation, une extrémité de la portion métallique opposée à l’extrémité libre du composant tubulaire est axialement décalée par rapport à une jonction entre le corps principal et l’élément de connexion fileté.
Grâce à ces caractéristiques, les zones de transition dans le composant tubulaire que sont ladite extrémité du filetage, l’extrémité de la portion métallique ou encore la jonction entre la première portion filetée et la deuxième portion filetée sont réparties axialement dans le composant tubulaire. Cette répartition axiale des zones de transition assure une bonne résistance mécanique au composant tubulaire, en particulier car cela évite la présence d’une zone présentant une faible résistance mécanique du fait de la présence d’une pluralité de zones de transition axialement regroupées.
Selon un mode de réalisation, une longueur axiale de la portion métallique est supérieure à une longueur axiale de l’élément de connexion fileté.
Autrement dit, selon un mode de réalisation, l’extrémité de la portion métallique opposée à l’extrémité libre du composant tubulaire est axialement située dans le corps du composant tubulaire.
Ainsi, selon une variante de réalisation, le dispositif APP capture des données mesurées IN_DATA en utilisant les capteurs SENS. Au sens de l’invention, un « capteur » désigne un dispositif transformant l'état d'une grandeur physique en une grandeur utilisable (e.g. une tension électrique). Par exemple, les capteurs SENS peuvent appartenir à l’ensemble suivant de capteurs : une caméra ; une sonde réseau ; un capteur de pression ; un capteur de température ; un capteur de profondeur ; et une caméra thermique. À titre illustratif, les données mesurées IN_DATA peuvent comprendre une pluralité d’images acquises par une ou plusieurs caméras filmant une salle de réunion ROOM_A.
Selon d’autres variantes de réalisation, le dispositif APP reçoit les données mesurées IN_DATA en provenance d’un dispositif de stockage mémorisant ces données.
Au cours d’une étape S30 , le dispositif APP détecte, à partir des données mesurées IN_DATA notamment au moyen d’un ou plusieurs capteurs SENS, au moins une activité ACT. Plus précisément, le dispositif APP analyse les données mesurées IN_DATA, capturées par au moins un capteur SENS, pour détecter les activités ACT.
Dans le contexte de l’invention, une activité ACT détectée est décrite par un attribut de description et un instant de détection. Une activité au sens de l’invention peut désigner une activité d’au moins une personne ou une activité d’au moins un lieu.
Par « activité de personnes », nous faisons ici référence à une action réalisée par au moins une personne. Une activité détectée par le dispositif APP peut par exemple appartenir à l’ensemble d’activités suivant : le début ou la fin d’une présentation par une personne ; une conversation entre personnes, une entrée ou une sortie d’une personne dans une pièce, un déplacement ou un mouvement d’une personne, une expression d’une personne (e.g. un sourire), etc. À titre d’exemple, le dispositif APP détecte, à partir d’images IN_DATA acquises par une caméra SENS, qu’une personne est entrée dans la salle de réunion ROOM_A. En outre, une ou plusieurs personnes peuvent être sujets ou compléments d’une activité détectée, e.g. une personne PERS_A désigne une autre personne PERS_B.
Par « activité de lieu », nous faisons ici référence à une activité associée à un lieu, et ainsi à tous changements dans le lieu non associés à une personne. Par exemple, une activité associé à un lieu peut par exemple appartenir à l’ensemble d’activités suivant : un début ou une fin de lecture d’un contenu multimédia (e.g. lancement d’un diaporama, démarrage d’une reproduction d’un film, etc.) ; une ouverture ou une fermeture d’une porte ; un allumage ou une extinction des lumières, etc. À titre illustratif, le dispositif APP détecte, à partir de données mesurées IN_DATA par un capteur SENS, qu’une lecture d’un contenu multimédia a débuté.
Les détails de mise en œuvre de l’étape S30 de détection d’activités sont par exemple décrits dans les documents suivants : Florea et al., « Multimodal Deep Learning for Group Activity Recognition in Smart Office Environments », Future Internet, 2020 ; Krishnan et al., « Activity recognition on streaming sensor data », Pervasive and Mobile Computing, Volume 10, 2014.
En outre, le dispositif APP peut identifier des personnes associées à des activités détectées ACT. Une telle étape d’identification de personne peut notamment être mise en œuvre en utilisant des techniques de reconnaissance vocale ou faciale, ou en exploitant une sonde réseau et l’identifiant d’un terminal associé à une personne, etc. Par exemple, le dispositif APP peut, à partir d’images IN_DATA acquises par une caméra SENS, détecter qu’une personne PERS_A est entrée dans la salle de réunion ROOM_A et identifier que cette personne PERS_A est Madame X. Selon un autre exemple, les premières données audio IN_AUDIO peuvent également être utilisées par le dispositif APP pour identifier une ou plusieurs personnes, notamment en utilisant des techniques de reconnaissance vocale.
Il convient de souligner que, dans le contexte de l’invention, l’identification des personnes peut être réalisée de manière nominative, mais il pourrait également être envisagé d’identifier les personnes de manière anonyme en leur attribuant respectivement des identifiants non-nominatifs.
Au cours d’une étape S40 , le dispositif APP génère des deuxièmes données audio SYN_AUDIO représentatives de ladite au moins une activité ACT détectée.
Selon un mode de réalisation, l’étape S40 de génération des deuxièmes données audio SYN_AUDIO comporte une conversion (i.e. une transformation) en audio d’activités ACT détectées. Les deuxièmes données audio SYN_AUDIO sont ci-après également dites « données audio d’activités ».
Selon un mode de réalisation, les deuxièmes données audio SYN_AUDIO comprennent des icônes sonores associées aux activités détectées, les icônes sonores pouvant être enregistrées, générées par ordinateur, etc. Dans ce mode réalisation, le dispositif APP génère l’icône sonore correspondant à l’activité ACT détecté. À titre illustratif, suite à la détection de l’entrée de Madame X dans la salle de réunion ROOM_A, le dispositif APP génère une icône sonore associée, telle qu’une sonnerie de cloche.
Selon un mode de réalisation, le dispositif APP génère des messages audio en voix de synthèse représentatifs des activités ACT détectées. À titre d’exemple, le dispositif APP synthétise un signal de parole annonçant le message suivant : « Madame X est entrée dans la salle de réunion. ». Ainsi, selon ce mode de réalisation, les deuxièmes données audio SYN_AUDIO comprennent un ou plusieurs messages audio en voix de synthèse. Notamment, la synthèse d’un signal de parole peut être réalisée au moyen d’un programme d’ordinateur de type « Text-to-Speech ».
Par « message audio en voix de synthèse », il est fait référence ici à un ou plusieurs signaux de parole générés par ordinateur avec une voix de synthèse (i.e. synthèse vocale).
Notamment, l’étape S40 de génération des deuxièmes données audio SYN_AUDIO peut être paramétrée par un ou plusieurs paramètres utilisateur CNF_U1, CNF_U2. Par exemple, un paramètre utilisateur peut caractériser la langue de l’utilisateur (e.g. français ou anglais), de telle sorte que le signal de parole synthétisé SYN_AUDIO annonce un message dans cette langue. Un tel paramétrage de l’étape S40 est plus amplement décrit ci-après en référence aux figures 4A à 4D.
Au cours d’une étape S50 , le dispositif APP mélange les premières données audio IN_AUDIO et les deuxièmes données audio SYN_AUDIO. De la sorte, le dispositif APP obtient des données audio mélangées OUT_AUDIO.
L’invention concerne également un dispositif associé. Un exemple d’un tel dispositif 1 est illustré sur la .
Le dispositif 1 peut comprendre une tablette, un smartphone, un ordinateur, ou tout autre dispositif comprenant au moins un afficheur et un processeur associé à une mémoire. Selon un autre aspect, l’invention concerne également un système 2 comprenant un dispositif 1 selon l’invention et une sonde échographique SECH connectée audit dispositif 1.
Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend des moyens logiciels et matériels pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention décrit ci-après. Ledit dispositif comprend préférentiellement au moins un récepteur REC, un classifieur et un afficheur.
RECEPTION
Le procédé comprend une étape de réception 100 d’images échographiques 11 en temps réel. Lesdites images échographiques sont reçues par un récepteur REC du dispositif. Dans un mode de réalisation, le récepteur REC peut comprendre une mémoire tampon dans laquelle sont stockées temporairement les images reçues 11 par le récepteur REC avant leur transmission.
Les images échographiques reçues 11 sont affichées en temps réel, préférentiellement sur un afficheur AFF du dispositif. Les images échographiques reçues peuvent donc être transmises à un afficheur pour leur affichage en temps réel.
Le dispositif comprend un afficheur AFF. L’afficheur AFF peut comprendre un écran tel l’écran d’un moniteur, d’une tablette tactile ou d’un téléphone intelligent.
L’afficheur AFF est connecté au récepteur REC et/ou au classifieur CLASS et/ou au processeur. L’afficheur AFF est configuré pour afficher en temps réel les images échographiques reçues par le récepteur REC. L’afficheur AFF permet avantageusement à l’opérateur d’avoir un retour en temps réel sur les images échographiques qu’il est en train d’acquérir. L’afficheur AFF est configuré pour afficher des indicateurs ou des données supplémentaires qui seront décrites plus loin dans la présente description. L’afficheur AFF affiche une image 1 comprenant une image échographique reçue 11 par le récepteur REC. Préférentiellement, l’image échographique affichée est la dernière image échographique reçue par le récepteur REC. L’afficheur AFF est ainsi configuré pour afficher en temps réel les images captées par la sonde échographique SECH connectée au dispositif selon l’invention.
CLASSIFICATION
Le procédé comprend une étape de classification 200 des images échographiques 11 reçues par le récepteur REC en temps réel. La classification est réalisée par un classifieur CLASS du dispositif.
La classification d’une image échographique comprend l’association de ladite image échographique à une classe 14, préférentiellement une classe parmi un groupe de classe prédéfinie.
Dans un mode d’exécution, la classification comprend en outre la génération 300 d’un indicateur de qualité 13 en fonction de ladite classe associée à l’image échographique. L’indicateur de qualité peut être représentatif d’une classe ou d’un ensemble prédéfini de classes.
Dans un mode d’exécution, l’étape de classification comprend en outre la génération d’une valeur de confiance. La valeur de confiance peut représenter le taux de confiance de la classification réalisée. La valeur de confiance est générée par le classifieur CLASS.
L’étape de classification est préférentiellement exécutée par un classifieur CLASS du dispositif. Par classifieur, on entend une fonction algorithmique exécutée par un processeur ou un calculateur associé à une mémoire.
Le classifieur CLASS est configuré pour recevoir des images reçues par le récepteur REC.
Le classifieur est configuré pour classifier en temps réel au moins une partie des images reçues par le récepteur REC. Le classifieur est configuré pour associer à une image échographique une classe. Le classifieur génère un indicateur de qualité 13 en fonction de la classe associée. L’indicateur de qualité 13 est préférentiellement associé à ladite image échographique classifiée.
Ensuite, dans une opération 210, une image de fluorescences maximales et une image de fluorescences minimales sont générées. Pour l'image de fluorescences maximales, les images issues de l'opération 200 associées aux cycles d'indice 25 à 45 sont combinées de sorte que, pour chaque pixel, c'est la valeur de fluorescence parmi les 20 images qui est retenue. De même, l'image de fluorescences minimales est obtenue en retenant pour chaque pixel la fluorescence minimale dans les images issues de l'opération 200 correspondant aux cycles 5 à 15. Bien sûr, les plages d'indice pour déterminer l'image de fluorescences maximales et l'image de fluorescences minimales pourront varier, tant dans leurs extrémités que dans leur largeur. Une fois ces deux images calculées, leur différence est réalisée, et représente pour chaque pixel l'écart de fluorescence maximal au cours des cycles les plus pertinents. La représente une image de différences obtenue en sortie de l'opération 220.
Cette image des différences est traitée dans une opération 220 afin de déterminer les contours des zones d'intérêt. Cela peut par exemple être réalisé par seuillage à deux unités de mesure de fluorescence. En variante, le seuil peut être modifié. De plus, des méthodes en variante pourraient être employées pour sélectionner les zones d'intérêt, comme une méthode de type Niblack ou de type Bernsen.
L'image seuillée de l'opération 220 est alors traitée dans une opération 230 pour retirer les artefacts. Comme cela a été expliqué plus haut, ce traitement peut comprendre l'annulation des zones qui sont hors de la chambre plate, la détection des points de forte luminosité et de la zone d'introduction de la chambre plate, ainsi que la suppression des bulles. Pour la zone d'introduction de la chambre plate, celle-ci peut être déterminée de manière empirique en réalisant plusieurs cycles de calibration ou faire l'objet d'une détection adhoc.
Les bulles sont pour leur part déterminées par détection dans les images du film avant le traitement par l'analyseur 6. Pour cela, les images sont traitées par indice de cycle croissant, et chaque pixel est qualifié dans chaque image comme appartenant à une bulle ou pas. Lorsqu'un pixel est qualifié dans une quelconque image comme appartenant à une bulle, il est ajouté à une liste de pixels de bulle.
La détection d'appartenance à une bulle peut être réalisée en appliquant un algorithme dans lequel, pour une image donnée : - un filtre de Canny est appliqué afin de déterminer les bordures d'objets, - des composantes connexes induites par les bordures trouvées sont crées – la présence de bulles est détectée par des bordures les entourant, et une bordure fermée (formant une boucle) détermine deux composantes connexes différentes,
- chaque composante connexe est considérée comme une bulle si son niveau de gris moyen est en dessous d’un seuil déterminé dynamiquement par rapport aux valeurs de d'unité de fluorescence de la chambre plate, et - la composante connexe est dilatée pour que la zone de bulle contienne le bord.
Les pixels de la liste de pixels de bulle sont ainsi annulés, comme les autres artefacts. En variante, la liste de pixels de bulle pourrait être déterminée lors de l'opération 200 ou 210.
A l'issue de cette opération, l'image des différences comprend donc des pixels dont la valeur est non nulle, qui représentent les zones d'intérêt, et tous les autres pixels présentent une valeur nulle.
Enfin, l'image traitée issue de l'opération 230 est modifiée dans une opération 240 afin de construire la densité de probabilité. Pour cela, les valeurs de l'image des différences peuvent être traitées de deux manières : - création d'une densité de probabilité variable, en divisant pour chaque pixel d'une zone d'intérêt la valeur de ce pixel par la somme de toutes les valeurs des pixels des zones d'intérêt, - application d'une fonction de binarisation, de sorte que tous les pixels ont le même poids. Parmi les fonctions de binarisation, on pourra utiliser une méthode à seuil fixe, d'Otsu, de Bernsen, ou encore de Niblack.
Dans ce qui suit, l'expression "zone d'intérêt" et l'expression "zone d'activité" pourront être utilisées de manière interchangeable, puisque les zones d'intérêt correspondent aux zones dans lesquelles une activité PCR est probable.
Dans le cas où une fonction de binarisation est utilisée, les zones d'intérêt peuvent être lissées en appliquant une ou plusieurs opérations de dilatation, érosion ou d'application d'enveloppe convexe. L'idée de ce lissage est que les zones d'intérêts correspondent à un endroit ou la réaction PCR a eu lieu, et sont donc normalement fermées.
Par exemple la dilatation des zones d'intérêt peut prévoir l'ajout d'un pixel autour de la frontière de chaque zone jusqu'à ce que somme surface totale des zones excède un seuil choisi.
Toujours en exemple, l'érosion peut prévoir la suppression des zones dont le nombre de pixels est inférieur à un seuil donné (par exemple 2).
Une fois l'opération 240 terminée, l'image d'activité PCR résultante est transmise à l'évaluateur 8 qui va la combiner aux images du film pour retourner un résultat de détection et/ou un Ct. La représente un exemple d'image obtenue en sortie de l'opération 240. Comme on peut le voir sur cette figure, les bords de la chambre plate délimitent un coin.
Comme décrit plus haut, l'analyseur 6 peut également être mis en œuvre au moyen d'un masque R-CNN (pour " Region Based Convolutional Neural Networks" en anglais). Ce type de réseaux de neurones permet de détecter des régions dans une image et de réaliser de la classification des régions détectées. L'article de He et al "Mask R-CNN", arXiv:1703.06870, accessible à l'adresse https://doi.org/10.48550/arXiv.1703.06870 décrit comment les mettre en œuvre.
Dans l'exemple décrit ici, la base d’apprentissage est constituée à partir de données issues de PCR effectuées sur des machines CHRONOS Dx de la société BforCure. Afin de garantir une variabilité dans les données d’apprentissage, les machines sont au nombre de 20. Les données d’apprentissage et de test sont séparées suivant les machines, de sorte que les données d’une machine servant à l’apprentissage ne sont pas utilisées pour les tests.
Les corps gras solides peuvent être choisis parmi les acides gras solides, les alcools gras solides, les esters solides d’acides gras et/ou d’alcools gras, les cires et les céramides, et leurs mélanges.
Par « acides gras », on entend un acide carboxylique à longue chaîne comprenant de 6 à 40 atomes de carbone, de préférence de 8 à 30 atomes de carbone. Les acides gras solides selon l’invention comprennent préférentiellement de 10 à 30 atomes de carbone et mieux de 14 à 22 atomes de carbone. Ces acides gras ne sont ni oxyalkylénés, ni glycérolés. Les acides gras solides utilisables dans la présente invention sont notamment choisis parmi l’acide myristique, l’acide cétylique, l’acide stéarylique, l’acide palmitique, l’acide stéarique, l’acide laurique, l’acide béhénique, et leurs mélanges. Lesdits acides gras sont différents des (poly)acides carboxyliques hydroxylés, comprenant 2 à 8 atomes de carbone précédemment décrits.