INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Concernant l’étape S3 (voir figures 1 et 5), à partir des N2 piles d’images brutes prétraitées, il est dans cet exemple généré une deuxième série d’images en utilisant l’algorithme EPRY précité. Bien entendu, un autre algorithme de reconstruction peut être utilisé. Les images de cette deuxième série ont dans cet exemple une taille de 512 x 512 pixels.
De manière analogue à la reconstruction de la première série d’images, l’algorithme est dans cet exemple configuré pour générer, pour chacune des N2 positions du plan focal, une première image comprenant une information d’intensité et une deuxième image comprenant une information de phase. Autrement dit, la deuxième série d’images comprend elle aussi une première sous-série d’images d’intensité et une deuxième sous-série d’images de phase .
Ainsi, les images de chacune des sous-séries de la deuxième série représentent ladite région du spécimen et ainsi l’au moins un objet d’intérêt qu’elle contient selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long de la direction Z, cela de manière plus ou moins nette, informative ou du moins exploitable par un expert biologique, étant entendu que, pour chacune de ces sous-séries, l’image la plus exploitable ou utile pour un expert biologique ne correspond pas nécessairement à l’image associée à une position du plan focal de z = 0.
Dans cet exemple, les images de la deuxième série sont utilisées pour constituer des images d’entrée de la base de données d’apprentissage.
Plus précisément, l’étape S5 de constitution de la base de données d’apprentissage comprend une constitution de plusieurs jeux d’apprentissage qui comprennent chacun une première image d’entrée formée par l’une respective desdites premières images de la deuxième série, une deuxième image d’entrée formée par l’une respective desdites deuxièmes images de la deuxième série, ladite première image de sortie et ladite deuxième image de sortie .
Dans ce mode de réalisation, le réseau neuronal convolutif mis en œuvre est un modèle connu sous la dénomination « U-NET ». De manière connue en soi, ce modèle présente une architecture comprenant d’une part un encodeur doté d’un assemblage de couches de convolution et de couches connues sous la dénomination anglo-saxonne « max-pooling » et, d’autre part, un décodeur doté d’un assemblage de couches de convolution et de couches de sur-échantillonnage connues sous la dénomination anglo-saxonne « upsampling / transposed convolution ». L’encodeur et le décodeur sont reliées par de éléments connues sous la dénomination anglo-saxonne « skip connections ». Le document suivant décrit un tel modèle : « Ronneberger et al., U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation , In International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention, pp. 234-241, Springer, Cham, 2015 ».
Le réseau neuronal est entraîné avec la base de données d’apprentissage constituée de la manière décrite ci-dessus, à l’aide d’un algorithme d’entraînement, en l’occurrence un algorithme de rétropropagation du gradient de l’erreur.
Dans une variante de réalisation, l’entraînement est réalisé avec une base de données d’apprentissage comprenant à la fois les jeux décrits ci-dessus, c’est-à-dire des jeux dans lesquels les images d’entrée sont des images de la deuxième série, et comprenant en outre des jeux dans lesquels les images d’entrée sont des images de la première série.
Selon encore un autre aspect, l’invention a pour objet un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables qui, lorsqu’elles sont exécutées par ordinateur, mettent en œuvre les étapes d’un procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage tel que décrit ci-dessus, d’un procédé d’entraînement tel que décrit ci-dessus et/ou d’un procédé de traitement d’image tel que décrit ci-dessus.
L’invention permet d’obtenir de nombreux avantages par rapport à l’état de la technique antérieure, parmi lesquels : – une amélioration de la robustesse en permettant notamment de réaliser une bonne correction d’image en intensité et/ou en phase sur une plage de réglage mécanique importante couvrant des plans focaux divers, tout en permettant de réduire les temps de calcul ; – une amélioration de la sensibilité de détection sans dégradation de la spécificité ; – une diminution de la densité d’erreurs dans des zones hors focus ; – une diminution de la densité d’erreurs dans la zone nette de focus ; – une compatibilité avec l’utilisation de lames non-colorées ou marquées chimiquement et avec des scanners de lames et microscopes traditionnels ; – une possibilité de réduire la complexité mécanique des microscopes ; – un gain médico-économique, propre à favoriser une médecine personnalisée.
représente de manière schématique un procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage conforme à un mode de réalisation non limitatif de l’invention, ce procédé comprenant une étape d’acquisition d’images brutes par microscopie en transmission, une étape de génération d’une première série d’images à partir d’images brutes ainsi acquises, une étape de sélection d’images de référence parmi les images de la première série, une étape de génération d’une deuxième série d’images à partir desdites images brutes et une étape de constitution de la base de données d’apprentissage en utilisant les images de référence et les images de la deuxième série ;
illustre l’étape d’acquisition d’images brutes du procédé de la ;
illustre l’étape de génération de la première série d’images du procédé de la ;
illustre l’étape de sélection d’images de référence du procédé de la ;
illustre l’étape de génération de la deuxième série d’images du procédé de la .
Description détaillée de modes de réalisation La illustre des étapes S1-S5 d’un procédé permettant de constituer une base de données d’apprentissage d’un réseau neuronal convolutif conformément à l’invention.
De manière générale, ce procédé comprend une étape S1 d’acquisition d’images brutes, une étape S2 de génération d’une première série d’images, une étape S3 de génération d’une deuxième série d’images, une étape S4 de sélection d’images et une étape S5 de constitution de la base de données d’apprentissage.
Dans cet exemple, les images brutes sont acquises à l’étape S1 à l’aide d’un microscope équipé d’une source de lumière comportant une matrice de N1 = 9 diodes électroluminescentes et d’une caméra permettant d’acquérir des images de 3584 x 2688 pixels.
Le document suivant décrit un exemple d’acquisition avec source de lumière matricielle pouvant être utilisée dans le cadre de l’invention : « Konda et al., Fourier ptychography: current applications and future promises , Vol. 28, No. 7, 30 March 2020, Optics Express ».
L’imagerie est réalisée sur un spécimen biologique comprenant dans cet exemple des cellules sanguines formant des objets d’intérêt.
De manière classique, le spécimen est disposé sur une lame sous forme de couche dont l’épaisseur s’étend le long d’une direction Z, appelée « direction de référence » dans le présent document.
Un réglage manuel ou automatique du plan de focalisation est tout d’abord réalisé en positionnant le plan focal à une position choisie du spécimen selon la direction Z, de manière à obtenir une image relativement nette d’une région du spécimen comprenant au moins un objet d’intérêt, cette région étant située dans une zone centrale du champ de vue. Par convention, le focus de référence ainsi obtenu correspond à une position z = 0 du plan focal par rapport au spécimen selon la direction Z.
L’invention vise à procurer une solution permettant d’améliorer la qualité d’images de microscopie afin notamment de faciliter la compréhension et le suivi de processus biologiques en recherche et en clinique, ou encore pour permettre à des laboratoires d’analyse ou de surveillance épidémiologique de réaliser des diagnostics rapides et de haute sensibilité et spécificité.
Un but particulier de l’invention est de procurer une solution adaptée au traitement d’images acquises avec des microscopes conventionnels, notamment en champ clair, en champ sombre ou encore en fluorescence.
Un autre but de l’invention est de procurer une solution compatible avec l’acquisition d’images de spécimens biologiques qui peuvent être soit chimiquement marqués ou colorés soit dépourvus de colorant ou d’immuno-marqueur.
A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de constitution d’une base de données d’apprentissage pour entraîner un réseau neuronal convolutif destiné à améliorer la qualité d’une image de microscopie, ce procédé comprenant les étapes suivantes : – génération d’une première série d’images à partir d’une ou plusieurs images brutes d’une région d’un spécimen comprenant au moins un objet, les images de la première série étant générées à l’aide d’un algorithme de reconstruction de sorte que les images de la première série représentent ladite région du spécimen selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long d’une direction de référence, – sélection d’une ou plusieurs images dans la première série pour former une ou plusieurs images de sortie, – génération de jeux d’apprentissage formant la base de données d’apprentissage, chacun des jeux d’apprentissage comprenant : - une ou plusieurs images d’entrée formées par une ou plusieurs images respectives d’une deuxième série comportant des images de ladite région du spécimen, les images de la deuxième série représentant ladite région du spécimen selon des plans respectifs éloignés les uns des autres le long de ladite direction de référence, - la ou les images de sortie.
Il est ainsi proposé de générer de façon calculatoire une diversité d’images, ce qui permet de constituer la base de données d’apprentissage à partir d’un nombre restreint d’images brutes préalablement acquises.
La constitution de la base de données d’apprentissage nécessite une unique sélection de la ou des images de sortie, ce qui permet de réduire le temps humain et/ou de calcul correspondant.
Par ailleurs, la constitution de la base de données d’apprentissage peut être réalisée sur la base d’images brutes acquises selon diverses techniques de microscopie, incluant de manière non limitative la microscopie ptychographique de Fourier et l’holographie numérique, pour imager des objets contenus dans des spécimens biologiques qu’il n’est alors plus nécessaire de stocker.
Ladite première série d’images, qui sert au moins à constituer la ou les images de sortie utilisées dans la base de données d’apprentissage, permet de représenter ladite région du spécimen selon différents plans le long de la direction de référence, c’est-à-dire selon différentes positions du plan focal par rapport au spécimen.
La notion de qualité d’image est liée à la netteté, ou perceptibilité ou plus généralement à la possibilité de tirer une information d’un objet d’intérêt donné compte tenu de la position du plan focal objet du microscope par rapport au spécimen, sur une image reconstruite par calcul.
Chacun des jeux d’apprentissage peut donc comprendre plusieurs images d’entrée et plusieurs images de sortie.
Dans un mode de réalisation préféré, pour chacun des jeux d’apprentissage, les images d’entrée comprennent une première image d’entrée comprenant une information d’intensité et une deuxième image d’entrée comprenant une information de phase, ladite image de sortie comprenant une première image de sortie comprenant une information d’intensité et une deuxième image de sortie comprenant une information de phase.
Autrement dit, l’invention est de préférence mise en œuvre avec une imagerie bimodale, notamment en intensité et en phase.
De manière alternative ou complémentaire, pour chacun des jeux d’apprentissage, les images d’entrée peuvent comprendre des images qui correspondent chacune à un canal de couleur respectif et les images de sortie peuvent comprendre de manière analogue des images qui correspondent chacune à un canal de couleur respectif.
Bien entendu, un ou plusieurs des jeux d’apprentissage peuvent chacun comprendre des images d’entrée et de sortie comprenant des informations bimodales relatives à un unique canal de couleur ou comprenant à l’inverse une information unimodale, par exemple d’intensité ou de phase, pour plusieurs canaux de couleur. De nombreuses combinaisons peuvent être envisagées sans sortir du cadre de l’invention.
Dans un mode de réalisation, la deuxième série d’images comprend des images de la première série.
Cela permet d’augmenter la diversité des images d’entrée de la base de données d’apprentissage, sans augmenter le nombre d’acquisitions d’images brutes.
Par définition, la cause d’une anomalie est incertaine. Certaines anomalies peuvent en particulier être causées par une tentative d’attaque informatique, et d’autres non. Ainsi, sur détection d’une anomalie, le dispositif 1 suspecte une tentative d’attaque, mais ne considère pas pour l’instant qu’une telle tentative d’attaque est avérée.
Par exemple, une intrusion physique dans le boîtier 8 du dispositif 1 peut aussi bien être réalisée par un attaquant que par un opérateur agréé réalisant une maintenance locale. C’est pourquoi une intrusion physique dans le boîtier 8, détectée au moyen du capteur d’intrusion 10, est considérée comme une anomalie par l’automate fini, laquelle déclenche un passage de l’état normal N vers l’état d’attente A, et non comme une tentative d’attaque.
Une autre anomalie détectable par le dispositif 1 est par exemple le débranchement d’un câble au sein du dispositif 1, à l’aide de moyens appropriés présents dans le dispositif 1.
Sur détection d’une anomalie affectant le dispositif 1, alors que le dispositif 1 est dans l’état normal N, l’automate fini met en place des mesures adaptées pour restreindre les communications du dispositif 1 avec le réseau, conformément à ce qui a été décrit plus haut en relation avec l’état d’attente A (la communication avec au moins un équipement tiers 14 n’est plus autorisée).
Transitions depuis l’état de maintenance M Au cours d’une opération de maintenance du dispositif 1, les traitements suivants peuvent être mis en œuvre :
Lecture/consultation de l’état du dispositif 1, Récupération de fichiers de log mémorisés dans la mémoire 4 du dispositif 1, Modification de paramètres de fonctionnement du dispositif 1, Mise à jour d’un programme exécuté par le dispositif 1 au cours de son fonctionnement, Remplacement d’un composant électronique du dispositif 1 (par exemple une carte SIM, un modem, etc.).
Le dispositif 1 passe de l’état de maintenance M à l’état normal N sur détection par le dispositif 1 qu’une opération de maintenance du dispositif 1 en cours est terminée.
Par exemple, dans le cas d’une maintenance à distance, cette détection peut correspondre à la réception d’un message de fin de maintenance émis par le serveur de maintenance 12. Dans le cas d’une maintenance locale, cette détection peut correspondre à une fermeture du boîtier 8 ou une déconnexion entre le dispositif 1 et un terminal de maintenance utilisé par l’opérateur.
Le dispositif 1 passe de l’état de maintenance M à l’état isolé I sur détection d’une tentative d’attaque informatique (selon les modalités décrites plus haut) ou bien sur requête d’un opérateur réalisant une maintenance locale.
L’automate fini n’autorise pas le passage de l’état de maintenance M à l’état d’attente A.
Transitions depuis l’état d’attente A Si l’automate fini détecte le commencement d’une opération de maintenance du dispositif 1 dans un délai prédéfini depuis que l’automate fini est passé dans l’état d’attente A, alors l’automate passe de l’état d’attente A à l’état de maintenance M.
Le délai prédéfini a de préférence une durée comprise entre 1 et 10 minutes, par exemple 5 minutes.
Si l’automate fini ne détecte pas de commencement d’une opération de maintenance du dispositif 1 dans le délai prédéfini depuis que l’automate fini est passé dans l’état d’attente A, alors l’automate passe de l’état d’attente A à l’état isolé I ; l’étape d’effacement de clé(s) cryptographique(s) est alors déclenchée.
En définitive, l’état d’attente A est un état dans lequel le dispositif 1 ne reste que temporairement, avant de basculer dans un autre état.
Ceci peut en pratique être implémenté au moyen d’une minuterie que l’automate initialise à la valeur du délai prédéfini et lance au moment de la bascule dans l’état d’attente A. L’automate fini bascule vers l’état isolé I dans le cas où la minuterie arrive à zéro.
L’automate fini n’autorise pas le passage de l’état d’attente A à l’état normal N.
Il est également possible de prévoir que la valeur 3g représente une valeur minimale d’accélération pour le réacteur de gauche (1), indépendamment ou en combinaison avec la valeur maximale 5g. Dans ce cas, lorsque l’accélération moyenne mesurée est inférieure ou égale à la valeur minimale 3g, le système de contrôle augmente la valeur de consigne à une nouvelle valeur de consigne supérieure (par exemple 3,5g), et envoie un ordre de commande aux disques afin de les rapprocher l’un de l’autre, diminuant ainsi l’entrer, et augmentant alors l’énergie spécifique. Le système de contrôle ajuste l’entrefer de sorte que l’énergie spécifique tende vers, voire atteigne, la nouvelle valeur de consigne supérieure. On contrôle ainsi l’énergie spécifique par le bas.
Respectivement, il est bien sûr possible de prévoir que la valeur 5g représente une valeur maximale d’accélération pour le réacteur de droite (2), indépendamment ou en combinaison avec la valeur minimale 3g. Le principe de fonctionnement est le même que ce qui précède.
Lorsque l’on fixe à la fois une valeur minimale 3g et une valeur maximale 5g, l’accélération moyenne mesurée est comparée à chacune de ces deux valeurs extrêmes, et l’énergie spécifique est augmentée ou diminuée selon sa valeur. On contrôle ainsi l’énergie spécifique par le haut et par le bas.
Sur la sont représentés 8 graphes référencés (A), (B), (C), (D), (E), (F), (G), et (H), qui illustrent l’évolution de l’énergie spécifique E en fonction du nombre de passes Np dans le raffineur, pour différentes compositions fibreuses.
Ce qu’il est important de remarquer est que ces graphes présentent tous un profil relativement similaire, à savoir une décroissance de l’énergie par paliers, au fur et à mesure du raffinage de la composition. Toutefois, le nombre de paliers, leur durée, et leur énergie respective diffère d’un graphe à l’autre, et donc d’une composition fibreuse à l’autre.
Par exemple, le graphe (A) compte 8 paliers, contre seulement 7 paliers pour le graphe (B). De même, le graphe (G) compte 9 paliers, contre seulement 7 paliers pour le graphe (H).
En outre, et toujours à titre d’exemple, le palier de 23 kWh/t du graphe (A) dure environ 1 passe, contre environ 3 passes pour celui du graphe (B). De même, le palier de 17 kWh/t du graphe (G) dure environ 1 passe, contre environ 5 passes pour celui du graphe (H). Le palier de 17 kWh/t est d’ailleurs le dernier palier du graphe (H), puisque les fibres ont alors atteint leur taille minimale, contrairement au graphe (G) qui comprend en plus les paliers à 14 kWh/t puis 11 kWh/t, nécessaires pour finaliser le raffinage.
Ceci s’explique de la manière suivante. Les compositions des graphes (A) à (H) diffèrent par leurs propriétés physico-chimiques, notamment par la nature des fibres, leur quantité relative dans la composition, leur distribution de longueur, ou encore par la consistance de la composition, et par la présence et la nature de charges incorporées dans la composition.
Ces différences de propriétés ont un impact sur la rhéologie des compositions, c’est-à-dire sur leurs propriétés d’écoulement en fonction de la contrainte appliquée lors du raffinage.
En outre, plus le raffinage progresse, plus les fibres sont raccourcies et cisaillées, de sorte que les propriétés précédentes se modifient, de même que la rhéologie.
Par conséquent, l’évolution de l’énergie spécifique mesurée au cours du temps diffère d’une composition à l’autre, conduisant ainsi à une régulation de ladite énergie par le système de contrôle selon l’invention, elle aussi différente. En pratique, le profil d’évolution de l’entrefer au cours du raffinage varie en fonction de la composition à raffiner.
Le procédé de l’invention tient compte de l’évolution des propriétés physico-chimiques de la composition, et ajuste automatiquement, en conséquence, l’énergie spécifique au plus proche de l’énergie optimale.
Ainsi, le procédé de l’invention ajuste et optimise de manière automatique l’énergie spécifique en fonction des propriétés physico-chimiques de la composition à raffiner, en utilisant la vibration du raffineur comme élément de mesure.
Nouveau polymère et son procédé de préparation Domaine technique de l’invention La présente invention concerne un nouveau polymère hydrosoluble anionique, son procédé de préparation et son utilisation, notamment pour des applications dans le domaine du papier.
Etat antérieur de la technique L’industrie papetière est en recherche permanente d’amélioration de ses procédés de fabrication de papier, de carton ou d’analogue, notamment en ce qui concerne la réduction des coûts, le rendement, la productivité ou encore la qualité du produit final.
C’est notamment le cas pour l’industrie de l’emballage qui est à la recherche de papier, cartons ou analogues avec de meilleures performances de résistance à sec et ce afin, notamment, de répondre aux enjeux écologiques actuels pour remplacer les emballages en plastique. Cette recherche d’amélioration ne doit pas se faire au détriment de la productivité.
Le dispositif 1 peut par exemple assurer une fonction de passerelle entre plusieurs équipements du réseau, c’est-à-dire relayer des informations émanant d’un premier équipement à un deuxième équipement. Dans cette éventualité, le dispositif peut comprendre : une première interface de communication 2 pour communiquer avec un premier réseau comprenant le premier équipement et une deuxième interface de communication 2 pour communiquer avec un deuxième réseau comprenant le deuxième équipement.
La mémoire 4 est adaptée pour stocker des données, notamment au moins une clé cryptographique.
L’unité de traitement 6 est adaptée pour mettre en œuvre un automate fini définissant différents états du dispositif 1, et des transitions pour passer d’un état à un autre. L’unité de traitement 6 comprend typiquement un ou plusieurs processeurs de type quelconque, programmable ou non (CPU, FPGA, ASIC, etc.).
Par exemple, l’automate fini peut se présenter sous la forme d’un programme d’ordinateur stocké dans la mémoire 4. Ce programme d’ordinateur comprend des instructions de code qui définissent les états et les transitions de l’automate fini. Ce programme d’ordinateur est exécuté par l’unité de traitement 6 du dispositif 1.
L’automate fini est capable de contrôler l’interface de communication 2, et dispose d’un accès à la mémoire 4, en particulier en écriture de façon à permettre la création de nouvelle données ou l’effacement de données déjà existantes dans la mémoire 4.
Le dispositif 1 comprend par ailleurs un boîtier 8 contenant au moins un composant électronique. Au moins un parmi l’interface de communication 2, la mémoire 4 et l’unité de traitement 6 discutées précédemment peut faire partie des composants électroniques contenus dans ce boîtier 8.
Le boîtier 8 définit typiquement un accès pour permettre à un opérateur d’accéder à l’intérieur du boîtier 8, de sorte à réaliser une opération de maintenance locale du dispositif 1. Cette opération de maintenance locale comprend des interactions physiques avec au moins un des composants électroniques situés à l’intérieur du boîter (manipulation, remplacement, raccordement physique à un terminal de maintenance, etc.).
Le boîtier 8 comprend un élément de fermeture de l’accès, tel qu’une porte ou un couvercle.
Le capteur d’intrusion 10 est configuré pour détecter une intrusion physique à l’intérieur du boîtier 8.