INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Pour tenir compte du comportement différent d’une dent en fonction du type de mouvement, les vitesses de déplacement peuvent comprendre : - les vitesses en translation selon les différents axes d’un référentiel fixe par rapport au modèle de l’arcade, d’un point lié au modèle de dent, de préférence le barycentre du modèle de dent, et - les vitesses en rotation du modèle de dent autour de chacun desdits axes.
Pour tenir compte du comportement différent d’une dent en fonction du sens du mouvement, les vitesses de déplacement peuvent encore comprendre lesdites vitesses en translation et en rotation en distinguant à chaque fois le sens de la vitesse, par exemple pour distinguer l’égression et l’ingression.
A une vitesse de déplacement d’un modèle de dent correspond une vitesse de déplacement anticipée pour la dent modélisée, suivant un plan de traitement orthodontique.
On « lisse » un scénario de déformation lorsqu’on réduit, de préférence on minimise un paramètre de vitesse, de préférence choisi parmi : - la plus grande valeur d’une vitesse de déplacement dudit modèle de dent ralenti atteinte entre l’instant initial et l’instant final, et/ou - une vitesse représentative de la vitesse de déplacement dudit modèle de dent ralenti, de préférence une vitesse moyenne entre l’instant initial et l’instant final, et/ou - la différence entre ladite plus grande valeur de ladite vitesse de déplacement et la plus petite valeur de ladite vitesse de déplacement dudit modèle de dent ralenti entre l’instant initial et l’instant final, et/ou - la variation de ladite vitesse de déplacement dudit modèle de dent ralenti, en moyenne entre l’instant initial et l’instant final.
Une « vitesse représentative » d’un modèle de dent est une vitesse déterminée à partir d’une ou plusieurs vitesses de déplacement dudit modèle de dent, par exemple le module du vecteur de la vitesse en translation du barycentre du modèle de dent, ou du vecteur de la vitesse en rotation d’un point remarquable de la surface du modèle de dent.
Une « distance représentative » du déplacement d’un modèle de dent est une distance calculée à partir du déplacement d’un ou plusieurs points du modèle de dents et/ou d’un ou plusieurs points liés au modèle de dent, comme son barycentre. La longueur du chemin parcouru par le barycentre d’un modèle de dent suivant un scénario de déformation est un exemple de distance représentative. La distance euclidienne entre la position du barycentre d’un modèle de dent dans le modèle final et dans le modèle initial est un autre exemple de distance représentative.
Une « occlusion correcte » est un agencement des dents des deux arcades dentaires qui autorise un contact de ces deux arcades acceptable selon les règles de l’orthodontie. En particulier, avec une occlusion correcte, les cuspides des dents de l’arcade supérieure ne sont pas en contact avec les cuspides des dents de l’arcade inférieure lorsque que la bouche est fermée. Les dents des deux arcades « s’emboitent », les cuspides des dents d’une arcade pénétrant dans les sillons ou les espaces interdentaires des dents de l’autre arcade.
Selon un aspect du procédé, les signaux Wi-Fi radar sont des signaux de balise.
Grâce à cet aspect, la position du transporteur de la station peut être calculée par Wi-Fi sensing à une fréquence égale à celle de l'émission d'un signal de balise Wi-Fi (beacons en anglais), par exemple toutes les 100ms. D'autres types de trames émises par le point d'accès peuvent également être utilisées comme signaux Wi-Fi radar, mais les trames de balises présentent l'avantage de la régularité de la fréquence d'émission, ce qui augmente la fiabilité et la précision de la géolocalisation.
De plus, en réutilisant les signaux de balises existants, il n'y a aucune nécessité de créer un signal Wi-Fi spécifique pour le Wi-Fi sensing, et le fonctionnement de l'AP en mode émission n'est pas impacté.
Selon un aspect du procédé, l'au moins une valeur relative à un signal émis par la station est traduite en une distance de la station par rapport à un point d'accès ayant émis le signal reçu par la station, selon une grille de correspondance prédéterminée.
Ainsi il est aisé de déterminer s'il est possible que la station soit au même endroit que le transporteur. En effet, si la position du transporteur est à une distance du point d'accès qui est égale ou proche de la distance, donnée par la grille de correspondance, entre la station et le point d'accès, il y a de grandes chances que le transporteur et la station soient au même endroit.
Selon un aspect, le procédé comprend au moins une mise à jour du lien logique après l'établissement, sur la base d'une comparaison entre une nouvelle position du transporteur et au moins une nouvelle valeur relative à un signal émis par la station.
Il est important que la station soit mise en correspondance avec son transporteur, et non avec le corps d'une autre personne ne transportant pas la station. Grâce à cet aspect, le transporteur de la station n'est pas confondu avec un autre corps réfléchissant les signaux Wi-Fi radar.
Cette vérification, qui peut être récurrente après l'établissement du lien logique, permet de vérifier que la station est toujours transportée par le transporteur. Si ce n'est plus le cas, cela signifie en général que le transporteur s'est délesté de la station qui devient alors immobile.
Si la station n'est pas immobile mais que la position déterminée par les signaux Wi-Fi radar et le signal émis par la station ne correspondent plus, il est possible de recommencer l'étape d'établissement de mise en correspondance avec un autre corps en mouvement détecté à l'aide des signaux Wi-Fi radar, ou de recourir à une autre méthode de surveillance pour décider d'un éventuel basculement, par exemple par la méthode Wi-Fi steering.
Selon un aspect, le procédé comprend une mémorisation du lien logique avant la mise à jour.
Grâce à cet aspect, la valeur antérieure d'un lien logique peuvent être utilisée pour départager plusieurs nouvelles valeurs possibles lorsque le transporteur s'est éloigné de la station, puis s'en est rapproché, par exemple lorsqu'une personne dépose son smartphone sur une table, s'en éloigne, puis revient plus tard pour reprendre le smartphone. Il peut en effet y avoir plusieurs valeurs possibles pour la mise à jour du lien logique lorsque plusieurs transporteurs et plusieurs stations se trouve dans la zone couverte par la pluralité de points d'accès Wi-Fi.
Selon un aspect du procédé, le lien logique est établi à l'aide d'au moins deux valeurs relatives à un signal émis par la station, mesurées par au moins deux points d'accès de la pluralité.
Grâce à cet aspect, l'établissement du lien logique est facilité. En effet, la puissance d'un signal émis par la station permet, à un point d'accès la mesurant, d'estimer le rayon d'un cercle autour du point d'accès, sur lequel se trouve la station. Avec les estimations de 2 points d'accès distincts, l'intersection des 2 cercles de distance autour de chacun d'eux permet d'estimer par triangulation une position de la station, et non plus une distance. Il est plus précis de comparer cette position de la station avec la position du transporteur déterminée à l'aide du signal Wi-Fi radar.
Selon un aspect du procédé, l'au moins une valeur relative à un signal émis par la station est la valeur d'un paramètre RSSI.
Grâce à cet aspect, c'est un paramètre déjà utilisé pour le Wi-Fi steering qui est utilisé pour établir et surveiller la correspondance entre station et transporteur. D'autres paramètres peuvent également être utilisés, comme le SNR (signal to noise ratio, ou rapport signal à bruit).
Selon un aspect du procédé, la décision de basculement est effectuée en outre sur la base d'une valeur d'un paramètre RSSI.
Selon un mode de réalisation, une première commande numérique permet d’orienter un avatar numérique tridimensionnel du corps d’un individu de manière à afficher une portion du corps, une troisième commande numérique permettant de grossir ladite portion du corps affichée sur une zone d’intérêt, ladite zone d’intérêt affichant une pluralité de marqueurs ayant chacun une position à la surface du corps humain dans un repère de référence associé à l’avatar numérique, chaque marqueur étant associé à une singularité du corps humain, une cinquième commande numérique permettant de sélectionner ledit marqueur pour afficher une image dermoscopique extraite de la première image, ladite image extraite étant défini autour de la position du marqueur sélectionné.
Selon un mode de réalisation, les images dermoscopiques sont acquises par un dispositif de prise d’images configuré pour acquérir une pluralité d’images de la peau d’un corps humain d’un individu et pour assigner à chaque image une position sur un modèle 3D représentant le corps dudit individu.
Selon un mode de réalisation, le modèle 3D représentant le corps de l’individu correspond à la représentation tridimensionnelle permettant la navigation sur différentes portions du corps.
Selon un mode de réalisation le procédé comprend une étape de détection d’un ensemble de singularités à la surface du corps comportant l’exécution d’un réseau de neurones traitant en entrée d’images de la peau acquises par un dispositif d’acquisition d’images et générant en sortie une classification de ladite image, chacune des images étant indexée selon une position à la surface d’un modèle de corps 3D reconstruit à partir d’une génération d’une carte de profondeur.
Selon un autre aspect, l’invention concerne un système comportant un terminal électronique comportant un afficheur pour générer les images produites par le procédé de l’invention et une interface d’échange de données pour recevoir des images acquises par un dispositif d’acquisition d’image ou un autre calculateur ou une autre mémoire lorsque lesdites images reçues ont été préalablement traitées consécutivement à leur acquisition par un dispositif de prise d’images.
Un autre objet de l’invention concerne un procédé pour opérer une action sur une image de toute ou partie du corps humain ayant une résolution dermoscopique de manière à visualiser d’une part des images de singularités cutanées de la peau à une échelle dermoscopique et d’autre part une image de toute ou partie du corps à une échelle macroscopique.
Un avantage de l’invention est de générer des cartes de la peau permettant de donner un accès à des zones données de la peau par des fonctions de grossissement jusqu’au niveau dermoscopique.
Un avantage est de permettre d’accéder à toute image acquise et associée à un point d’une représentation du corps, notamment des points correspondants à des zones de la peau vierge, ou des points correspondants à des lésions pigmentées ou non.
: une représentation tridimensionnelle d’un corps humain permettant une navigation pour sélectionner une portion de corps ; : deux représentations d’une même image représentant le torse d’un corps humain à deux dates différentes, chaque image comportant un ensemble de singularités du corps humain et une pluralité de symboles permettant de discriminer certaines singularités vis-à-vis d’autres singularités; : une représentation d’une image d’une portion du corps humain permettant d’accéder à une photographie dermoscopique d’une singularité ; : une représentation d’une image d’une portion du corps humain permettant d’accéder à deux photographies dermoscopiques d’une singularité obtenues à deux dates différentes. : un exemple de représentation d’un système de l’invention.
On entend par « image dermoscopique » une image acquise par une optique permettant de former une image d’une portion de la peau en gros plan. Dans la suite de la description, une image dermoscopique correspond au sens large à une image d’une zone de la peau ayant un grossissement de la taille de la zone imagée. Le grossissement comprend donc une opération visant à représenter une zone avec une échelle plus grande que l’échelle correspondant à la taille réelle.
L’invention se réfère plus particulièrement à des images dermoscopiques ayant des grossissements de l’ordre de 10x à 30x de la taille réelle de la zone de la peau considérée, c’est-à-dire entre dix fois et trente fois la taille de la zone réelle. Selon un exemple, l’image dermoscopique peut être associée à une résolution donnée ou supérieure à un seuil donné.
Enfin selon un autre exemple, l’image dermoscopique peut se référer à une image acquise par un dispositif ou instrument conçu pour imager des zones de la peau. Il peut s’agir d’un dermatoscope qui existe selon différentes variantes:
Un équipement en contact ou sans contact ; Un équipement projetant une lumière polarisée ou non ; Un équipement comportant une optique permettant d’acquérir des images digitales ou numériques, Un équipement classique comportant par exemple une loupe grossissante sans acquisition.
Selon un autre exemple, le procédé de l’invention peut être réalisé à partir d’images acquises de certains appareils allant jusqu'à un grossissement de 400x, soit 400 fois.
On appelle toute image ayant une résolution dermoscopique une image, quelle que soit sa taille, qui peut être zoomée ou grossie de sorte à afficher des images à une échelle dermoscopique, c’est-à-dire une image avec un grossissement entre 10x ou 30x de la taille réelle de la singularité représentée sur le corps d’un individu.
Selon un mode de réalisation plus préféré, la composition (B) ou (B2) est exempte d’agents colorants.
Selon un mode de réalisation plus préféré, la composition ( A ) est exempte d’agents colorants.
Selon un mode de réalisation plus préféré, la composition ( C ) est exempte d’agents colorants.
pH de la composition (B) La composition (B) présente de préférence un pH inférieur ou égal à 11, de préférence inférieur ou égal à 10,5 , de préférence inférieur ou égal à 10.
Le pH de la composition (B) peut varier de 8 à 11, de préférence de 8 à 10,5, plus préférentiellement de 8 à 10.
Selon un mode de réalisation particulièrement préféré, le pH de la composition (B) selon l’invention varie de 8,3 à 10.
Compositions (A), (B) et/ou (C) Agents alcalinisants Les compositions (A) et/ou (B) et/ou (C) peuvent comprendre en outre un ou plusieurs agents alcalinisants différents des carbonates, des bicarbonates et des silicates tels que définis précédemment.
Le ou les agents alcalinisants peuvent être minéraux ou organiques. Ils peuvent être choisis parmi i) l’ammoniaque, ii) les alcanolamines telles que les mono-, di- et triéthanolamines ainsi que leurs dérivés iii) les éthylènediamines oxyéthylénées et/ou oxypropylénées, iv) les hydroxydes minéraux ou organiques, v) les acides aminés de préférences basiques comme l’arginine, la lysine, l’ornithine, la citruline et l’histidine, et vi) les composés de formule (II) suivante : dans laquelle : - W est un groupe divalent (C 1 -C 8 )alkylène, de préférence propylène, éventuellement substitué notamment par un groupement hydroxy ou un radical alkyle en C 1 -C 4 ; - R a , R b , R c et R d , identiques ou différents, représentent un atome d'hydrogène, un radical alkyle en C 1 -C 4 ou hydroxyalkyle en C 1 -C 4 ; vii) et leurs mélanges.
Lorsqu’ils sont présents, le ou les agents alcalinisants différents des carbonates, des bicarbonates et des silicates tels que définis précédemment représentent de préférence de 0,001% à 20 % en poids, plus particulièrement de 0,005 % à 16 % par rapport au poids total de la composition (A) ou (B) ou (C) .
Selon un mode de réalisation préféré, les compositions (A) et/ou (B) et/ou (C) ne comprennent pas d’agent alcalinisant choisi parmi l’ammoniaque et/ou les alcanolamines.
Agents acidifiants Les compositions (A) et/ou (B) et/ou (C) peuvent comprendre en outre un ou plusieurs agents acidifiants.
Sequestrants Les compositions (A) et/ou (B) et/ou (C) peuvent comprendre éventuellement un ou plusieurs séquestrants. À titre d’exemples de séquestrants pouvant être utilisés dans la présente invention, on peut citer l’acide N,N-dicarboxyméthyl L-glutamique et le tétrasodium N,N-bis(carboxyméthyl)-L-glutamate.
Autres caractéristiques des compositions (A) , (B) et/ou (C)
Fig. 4 illustre un algorithme général d’un programme informatique pour la mise en œuvre, lorsque ce programme est exécuté par un processeur, d’un procédé d’entraînement d’au moins un modèle d’intelligence artificielle dans un exemple de réalisation.
Fig. 5 illustre un algorithme général d’un programme informatique pour la mise en œuvre, lorsque ce programme est exécuté par un processeur, d’un modèle d’intelligence artificielle dans un exemple de réalisation.
Fig. 6 illustre un algorithme général d’un programme informatique pour la mise en œuvre, lorsque ce programme est exécuté par un processeur, d’un procédé de gestion d’au moins un objet communicant dans un exemple de réalisation.
Fig. 7 illustre un circuit de traitement de données dans un exemple de réalisation.
La technique proposée permet de remédier à des inconvénients de l’état de la technique et propose une surveillance d’objets communicants dans un réseau de communication. Cette surveillance offre une détection robuste d’anomalies, y compris d’anomalies contextuelles, dans des séries temporelles de métadonnées de flux réseau de dispositifs communicants. Les anomalies détectées permettent notamment de déclencher des demandes de mise à jour de la version du micrologiciel de dispositifs communicants dans leur dernière version fonctionnelle.
Le principe général de la technique proposée repose sur une confrontation d’un comportement d’un dispositif communicant avec différents comportements possibles recensés. Chacun de ces comportements possibles est modélisé indépendamment et est associé à une version possible de micrologiciel pour un dispositif de référence ou pour une famille de dispositifs de référence. Pour ce faire, pour une pluralité de dispositifs de référence, des métadonnées sont extraites d’un trafic réseau pendant un intervalle de temps subdivisé en sous-intervalles, formant autant de fenêtres d’observation. Ces métadonnées peuvent comporter par exemple des adresses IP source, des adresses IP de destination, des tailles de paquets entrants et sortants, des horodatages, etc. Les métadonnées extraites du trafic réseau pendant une fenêtre d’observation forment une séquence d’observation.
Les séquences d’observation servent de base pour modéliser le comportement de chaque dispositif de référence, de sorte qu’une liste de modèles notés MOD ij est générée. Dans cette notation, l’indice j désigne une famille de dispositifs de référence parmi un ensemble de familles considérées, et l’indice i désigne une version de micrologiciel parmi un ensemble de versions possibles pour la famille i considérée. En d’autres termes, chaque modèle MOD ij est le fruit d’un entraînement automatique visant à compresser puis reconstruire les séquences d’observation de manière continue pour une famille de dispositifs communicants.
A partir de la séquence d’observation et de la séquence reconstruite par le modèle MOD ij , une erreur de reconstruction est déterminée. Lorsque cette erreur de reconstruction est inférieure à un seuil, il est possible d’inférer que la séquence d’observation correspond à un trafic réseau impliquant un dispositif de la famille i opérant sous la version j de micrologiciel.
Lorsqu’aucun des modèles MOD ij de la liste de modèles générés n’arrive à reconstruire correctement une séquence d’observation, c’est-à-dire lorsque les erreurs de reconstruction déterminées pour chacune des séquences reconstruites sont toutes supérieures à un seuil, cela signifie que le trafic réseau pour ce dispositif présente des caractéristiques inconnues. Ces caractéristiques inconnues peuvent être regroupées sous le terme générique d’anomalie. Une anomalie survient par exemple lorsque le dispositif n’appartient à aucune des familles prédéfinies. Une anomalie peut aussi survenir lorsque le dispositif, bien qu’appartenant à l’une des familles prédéfinies, n’opère sous aucune des versions de micrologiciel prédéfinies, ou opère sous une version de micrologiciel corrompue.
Dans la suite de la description, on s’attache à décrire en détails un exemple de mise en œuvre de la technique proposée en se référant aux figures 2 à 7. On se place également dans le cas particulier où le réseau de communication est un réseau de communication local.
La illustre un système comprenant une pluralité de dispositifs communicants (10, 11, 12, 13, 14, 15) dans un réseau de communication local LAN/WLAN (1). L’un des dispositifs communicants est une passerelle d’accès à un réseau GW (10), également appelée passerelle réseau, interfaçant le réseau de communication local (1) avec un réseau de communication étendu WAN (2) et permettant aux dispositifs communicants d’accéder au réseau étendu. Les dispositifs communicants peuvent comprendre différents types de dispositifs EQ1, EQ2, EQ3, EQ4 (11, 12, 13, 14) à l’usage d’un utilisateur, tel qu’un ordinateur, un téléphone mobile, une tablette tactile, une enceinte communicante, une console de jeux, un dispositif communicant dans le domaine de l’éclairage, de la santé, de la sécurité, du chauffage, de la qualité de l’air, etc. Par ailleurs, les dispositifs communicants peuvent comprendre un ou plusieurs dispositifs réseau autres que la passerelle d’accès, tels qu’un commutateur, un concentrateur, un routeur, un répéteur RPT (15), etc.
Sur la , la topologie du réseau local (1) est représentée en arbre. Certains dispositifs communicants EQ1 (11), EQ2 (12) communiquent directement avec la passerelle réseau (10), tandis que d’autres dispositifs utilisateurs EQ3 (13), EQ4 (14) communiquent quant à eux avec un répéteur RPT (15) dont le rôle principal est d’étendre la couverture de la passerelle réseau (10). Pour autant, la technique proposée n’est pas limitée à une quelconque topologie particulière du réseau local (1) et est applicable à toute installation par exemple domestique ou bien au sein d’une entreprise, quels que soient les dispositifs réseau en présence et quels que soient par ailleurs le nombre et la nature des dispositifs communicants.
Un dispositif EXT (20), extérieur au réseau local (1), est également représenté sur la et désigne un dispositif apte à communiquer avec une ou plusieurs entités du réseau local, par exemple la passerelle réseau GW (10). En fonction notamment de la topologie du réseau local, cette communication s’effectue soit directement via le réseau étendu (2), soit indirectement à travers à la fois le réseau étendu (2) et le réseau local (1).
L’un quelconque au moins des dispositifs représentés comprend un circuit de traitement CT (100) configuré pour la mise en œuvre de la technique proposée. Dans l’exemple de la , un tel circuit de traitement CT (100) est intégré à la passerelle d’accès au réseau GW (10), ce qui permet au circuit de traitement CT (100) d’avoir directement accès à la totalité du trafic transitant dans le réseau local. La décrit spécifiquement la structure d’un tel circuit de traitement (100). Celui-ci comprend au moins un processeur CPU (101) raccordé à au moins une mémoire non transitoire MEM (102) et à une interface de communication COM (103) avec le réseau local (1). La mémoire non transitoire (102) stocke une ou plusieurs instructions d’un programme informatique pour la mise en œuvre d’un procédé de gestion du système de la lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Le fonctionnement du programme peut également requérir la présence d’une mémoire transitoire au sein du circuit de traitement. Fonctionnellement, au cours de l’exécution du programme, un tel circuit de traitement (100) ou un tel ensemble de circuits de traitement peut être vu comme un regroupement de modules fonctionnels, ou logiques, respectivement dédiés à des tâches spécifiques.