INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Dans l’exemple de la , les contenus pouvant être consommés par l’utilisateur 110a peuvent être par exemple : Des contenus textuels (comme des mails, documents Word ou pdf, e-books…) ; Des contenus audio / vidéo (comme des services de streaming audio / vidéo, des vidéos à la demande, des vidéos ou musique stockées sur l’ordinateur…) ; Ou plus généralement tout contenu électronique consommable par un utilisateur d’un ordinateur personnel.
L’au moins une interface homme machine peut comprendre au moins une interface homme machine d’entrée (permettant au dispositif d’acquérir des informations d’un utilisateur du dispositif) et/ou au moins une interface homme machine de sortie (permettant au dispositif de « rendre » (ou restituer) des informations à un utilisateur du dispositif), tels qu’un clavier, une souris, un écran, une webcam, un dispositif de suivi oculaire (oculométrie), des haut-parleurs, un microphone, des capteurs.
Il est à noter que la mise à l’échelle n’est pas nécessaire dans le cas où l’image formée par le dispositif 5 a la même résolution spatiale que les images de la rafale d’images reçues. Comme expliqué précédemment, un tel cas se produit notamment lorsque la rafale d’images concerne une scène sombre ou nocturne.
Avantageusement, l’unité de traitement 21 forme l’image haute résolution initiale x 0 à partir de toutes les images basse résolution y k et non pas seulement de l’image basse résolution de référence y k0 . Dans un tel cas, l’opération 350 est mise en œuvre par l’unité de traitement 21 par l’implémentation d’opérations 351, 352, 353 et 354 décrites ci-après – et qui constituent en fait des sous-opérations de l’opération 350.
Ainsi, lors de l’opération 351, l’unité de traitement 21 applique un dématriçage à chaque image basse résolution y k .
Lors de l’opération 352, l’unité de traitement 21 aligne par interpolation chaque image basse résolution y k dématricée en fonction du paramètre de distorsion p k associé.
De même que pour l’opération 320, plusieurs méthodes d’interpolation peuvent être utilisées par l’unité de traitement 21, notamment l’interpolation bilinéaire mais aussi l’interpolation bicubique ou l’interpolation spline.
Lors de l’opération 353, l’unité de traitement 21 forme une image basse résolution par moyennage (aussi connu sous le terme anglophone « averaging ») des images basse résolution dématricées et alignées.
Enfin, lors de l’opération 354, l’unité de traitement 21 met à l’échelle l’image basse résolution formée pour obtenir l’image haute résolution initiale x 0 .
Là encore, la mise à l’échelle – ou conversion ascendante – n’est mise en œuvre que si le dispositif 5 est agencé pour former une image d’une résolution spatiale supérieure à celle des images de la rafale d’images reçues.
En référence à nouveau à la , le procédé se poursuit avec une phase d’optimisation 220 mise en œuvre par le module d’optimisation 13 et illustrée plus en détail sur la .
Le module d’optimisation 13 est agencé pour minimiser une fonction d’énergie quadratique à deux variables : une variable d’estimation de l’image de première résolution spatiale x et une variable auxiliaire z.
La fonction d’énergie quadratique à deux variables à minimiser est par exemple la suivante :
où : - x est la variable d’estimation de l’image haute résolution, - z est la variable auxiliaire, -║·║ F est une norme, - η et λ sont des paramètres de la fonction d’énergie quadratique à deux variables, - Ω(·) est une fonction de régularisation, - C est un masque binaire modélisant une matrice de filtres colorés, - s est le facteur de mise à l’échelle appliqué pour obtenir l’image haute résolution initiale x 0 , - D s est un opérateur de décimation caractérisé par le facteur s de mise à l’échelle, et - B est un opérateur de floutage.
Comme illustré sur la , le module d’optimisation 13 comprend une unité de mise à jour 29 et un réseau de neurones convolutif 31.
Lors d’une opération 400, le module d’optimisation 13 reçoit les images basse résolution y k , les paramètres de distorsion p k associés, l’image haute résolution initiale x 0 et les poids de déparasitage w k respectivement associés aux images basse résolution y k .
La suite de la phase d’optimisation 220 consiste à minimiser la fonction d’énergie quadratique à deux variables par itérations successives selon une méthode de type HQS (acronyme anglophone pour « half-quadratic splitting »). Chaque itération comprend la mise à jour de la variable auxiliaire z et la mise à jour de la variable d’estimation de l’image haute résolution x.
Ces interfaces homme machine peuvent notamment être utilisées par un utilisateur du dispositif informatique pour consommer le contenu, et fournir des instructions au dispositif informatique. Dans certains modes de réalisation de l’invention, elles permettent également de détecter le début de la consommation, et suivre la consommation, par exemple par le biais d’un suivi oculaire ou d’un détecteur de présence.
La consommation du contenu peut aussi bien consister en une lecture du contenu, par exemple la lecture d’un fichier texte ou le visionnage d’une vidéo, qu’en une écriture du contenu, par exemple l’édition d’un fichier texte, une retouche d’image ou un montage de vidéo.
Les interfaces homme machine permettent également de rendre à l’utilisateur 110a des notifications. Ces notifications permettent à l’utilisateur d’être informé d’événements tels que l’arrivée d’’un message électronique ou l’apparition de nouveaux résultats de recherche. Elles peuvent par exemple prendre la forme de bulles de texte apparaissant sur un écran, de sons, de vibration, ou plus généralement de toute information sensorielle pouvant être générée par une interface homme machine et permettant à l’utilisateur de prendre connaissance de la survenue d’un événement.
Au moins une application exécutée par l’ordinateur personnel 100a peut par exemple être configurée pour émettre des notifications pouvant utiliser au moins une des interfaces homme machine accessibles via l’ordinateur personnel 100a.
La représente un second exemple de dispositif informatique selon certains modes de réalisation de l’invention où le dispositif informatique est une tablette tactile 100b.
La tablette tactile 100b permet par exemple à un utilisateur 110b de consommer des contenus et d’interagir via au moins une Interface Homme Machine (IHM).
Comme l’ordinateur personnel 100a, la tablette 100b peut permettre à l’utilisateur 110b de consommer de nombreux types de contenus électroniques, tels que des contenus textuels, audio, image ou vidéo.
L’au moins une interface homme machine peut comprendre des interfaces homme machine d’entrée et de sortie, tels qu’un clavier, un écran tactile, des boutons tactiles des capteurs de mouvement, une webcam, un dispositif de suivi oculaire, des haut-parleurs, un microphone. Des exemples d’interfaces homme machine peuvent également intégrer des dispositifs connectés à la tablette 100b, par exemple une montre ou des lunettes connectées équipées de capteurs.
La représente un troisième exemple de dispositif informatique selon certains modes de réalisation de l’invention.
Le dispositif informatique est une paire de lunettes intelligentes 100c.
La paire de lunettes 100c peut permettre par exemple à un utilisateur 110c de consommer un contenu sur un support physique 120c distinct de l’au moins une interface homme machine (ie n’appartenant pas aux interfaces homme machine du dispositif, et n’étant pas couplé ni connecté au dispositif ou à l’IHM, avec ou sans fil) . La paire de lunette 100c peut permettre de consommer différents types (par exemple tout type) de contenu pouvant être consommé par la vue, tels que par exemple : Un texte écrit ou en cours d’écriture sur support non électronique (par exemple papier (livre, journal…), cartonné etc.). ;
Une image affichée, ou vidéo diffusée dans l’espace public ou dans un espace de projection privé, par exemple une publicité ou un film projeté via un vidéoprojecteur ou un écran de télévision. Le support physique peut ainsi être un support électronique, comme par exemple un écran électronique, ou un support non électronique, comme par exemple une feuille de papier. La consommation du contenu peut aussi bien consister en une lecture du contenu, par exemple la lecture d’un journal ou le visionnage d’une vidéo, qu’en une écriture du contenu, par exemple l’écriture manuscrite d’un texte sur une feuille de papier.
La paire de lunettes intelligentes 100c peut comprendre par ailleurs, au moins dans certains modes de réalisation, des capacités de calcul lui permettant d’exécuter des applications, et des capacités de connexion permettant d’interagir avec d’autres dispositifs informatiques tels qu’un terminal de communication(comme un téléphone intelligent) ou une montre connectée.
Les lunettes intelligentes 100c peuvent également permettre d’envoyer des notifications à l’utilisateur 110c via au moins une interface homme machine pouvant être par exemple : un moyen d’affichage de données en superposition dans les lunettes. De tels moyens d’affichage permettent d’afficher des messages ou pictogrammes que l’utilisateur voit au travers des lunettes, en superposition de ce qu’ils regardent. Un tels moyen d’affichage peut par exemple être une projection sur les lunettes, ou des micro-afficheurs OLED disposés sur les lunettes ; un haut-parleur permettant d’émettre des sons à proximité des oreilles de l’utilisateur ; des dispositifs vibratoires permettant à l’utilisateur de ressentir des vibrations.
Au jour 7 (voir ):
Dès 7 jours de traitement, la tolérance au glucose est significativement améliorée dans les groupes metformine, dose 1 et dose 2. La mesure de l’HOMA-IR montre également une réduction significative de la résistance à l’insuline dans les groupes metformine et dose 2.
Au jour 21 (voir ):
La mesure effectuée en jour 7 a été confirmée lors du second test réalisé après 21 jours et montre une tolérance au glucose significativement améliorée dans les groupes metformine, dose 1 et dose 2 et une réduction significative de la résistance à l’insuline dans les groupes metformine et dose 1 et dose 2.
Mesure de la tolérance à l’insuline Une mesure de la tolérance à l’insuline a été effectuée au 25ème jour de l’étude, voir . Les souris ont été mises à jeun pendant la nuit. Les souris ont été pesées puis la glycémie a été mesuré au temps 0, 15, 30, 60, 90, 150 et 210 minutes après l’injection intra-péritonéale (IP) d’insuline (2U/Kg).
Les données obtenues montrent une augmentation de la glycémie dans les groupes metformine et véhicule entre les temps t0 et t+15 minutes probablement liée au stress induit par l’injection IP. Les groupes extraits végétaux dose 1 et dose 2 montrent une réduction significative de leur résistance à l’insuline par rapport au groupe véhicule. Aucun effet significatif n’a été observé entre les groupes véhicule et Metformine du fait de la forte augmentation initiale de la glycémie.
Mise à mort des souris : A l’issue des 30 jours de traitement les souris ont été mises à mort après un jeûne de 3 heures (vidange gastrique) et plusieurs organes ont été collectés pour des études complémentaires (foie, pancréas, tissu adipeux et muscle). Les données finales sont représentées en .
A l’exception de la glycémie, les autres paramètres mesurés ne sont pas statistiquement différents entre les 4 groupes expérimentaux.
En conclusion, cette étude démontre que l'administration des extraits végétaux chez la souris Ob/Ob (groupes 3 et 4) améliore très significativement l’homéostasie glucidique par rapport aux souris Ob/Ob traitées par la solution véhicule (groupe 1). Cet effet semble indépendant de la prise alimentaire. Les deux doses ont eu un effet antidiabétique mais la seconde dose permet d’avoir effet plus précoce.
Effet de la composition selon l’invention sur l’homéostasie glucidique chez des souris mâles C57BL6/J
Modèles de l’étude L’étude a été réalisée sur le modèle de souris mâles C57BL6/J âgés de 7 semaines.
La souris C57BL6/J, souvent appelée «C57 noir 6», est une souche consanguine courante de souris de laboratoire.
Il s’agit d’un modèle de souris largement utilisé pour étudier les maladies humaines notamment de part sa facilité de reproduction et sa robustesse.
Description du protocole expérimental Les souris C57BL6/J utilisées pour l’étude ont été hébergées dans une animalerie dont la lumière est réglée sur la base d’un cycle 12h/12h, et la température et l’hygrométrie contrôlée. Les souris ont eu un libre accès à l’eau et une nourriture standard équilibré.
Après une semaine d’acclimatation, les souris ont été randomisées sur leur poids et leur glycémie « état nourri » et séparées dans 2 groupes expérimentaux et ont été nourries avec un régime contrôle standard (n=12) ou un régime hyperlipidique (n=48 ; Research Diet TD12492 ; 60 KCAL from Fat) pendant une période de 8 semaines. Une mesure du poids et de la glycémie a été réalisée tous les 15 jours.
Après 8 semaines, une mesure du poids corporel et de la glycémie a été réalisée. Les souris sous régime hyperlipidique ont été randomisées sur leur poids et leur glycémie « état nourri » et séparées dans 4 groupes expérimentaux, voir .
Lors d’une opération 310, l’estimateur 17 estime, pour chaque image basse résolution y k , un paramètre de distorsion p k en appliquant un algorithme Lucas-Kanade.
La méthode Lucas-Kanade est une méthode différentielle connue de l’homme du métier et qui permet d’estimer, pour une image donnée, un flux optique caractérisant un mouvement apparent d’un objet présent dans la scène capturée et causé par un mouvement du capteur photographique utilisé. Cette méthode repose sur le principe que, dans le voisinage d’un pixel donné de l’image, le flux optique est constant. L’équation du flux optique est généralement résolue, au sein du voisinage considéré, par une méthode des moindres carrés.
Dans le cadre de l’invention, l’estimateur 17 compare chaque image basse résolution y k à l’image basse résolution de référence y k0 pour l’estimation du paramètre de distorsion p k qui correspond donc à un flux optique entre l’image basse résolution y k et l’image basse résolution de référence y k0 . En d’autres termes, l’estimateur 17 estime le flux optique p k entre chaque image basse résolution y k et l’image basse résolution de référence y k0 .
Les paramètres de distorsion p k sont caractéristiques d’un opérateur de distorsion W k (aussi connu sous le terme anglophone « warping operator ») qui traduit les tremblements ou mouvements du capteur photographique lors de l’acquisition de image basse résolution y k .
Étant donné que l’algorithme Lucas-Kanade prend, comme image de référence, l’image basse résolution de référence y k0 , on en déduit que l’opérateur de distorsion W k0 correspondant à l’image basse résolution de référence y k0 est l’identité.
Dans le mode de réalisation décrit ici, l’opération 310 est mise en œuvre par l’implémentation d’opérations 311 et 312 décrites ci-après – et qui constituent en fait des sous-opérations de l’opération 310. Ce mode de réalisation utilise le réseau de neurones convolutif 15.
Ainsi, lors de l’opération 311, le réseau de neurones convolutif 15 reçoit, en entrée, les images basse résolution y k et génère, en sortie, une carte de caractéristiques (aussi désignée par le terme anglophone « feature map ») FM k pour chaque image basse résolution.
Lors de l’opération 312, l’estimateur 17 applique l’algorithme Lucas-Kanade à chaque carte de caractéristiques FM k pour estimer le paramètre de distorsion p k associé à chaque image basse résolution y k .
En particulier, chaque carte de caractéristiques FM k peut être traitée par l’estimateur 17 sous la forme d’une pyramide gaussienne. En traitement d’image, une pyramide désigne une représentation multi-résolution d’une image dans laquelle l’image est présente en plusieurs résolutions spatiales distinctes – l’image de plus grande résolution spatiale formant la base de la pyramide, tandis que l’image de plus faible résolution spatiale en forme le sommet. Chaque résolution spatiale de l’image constitue ainsi un « étage » de la pyramide.
Dans le cas en l’espèce, la pyramide gaussienne comprend par exemple six résolutions spatiales, donc six étages.
Il est connu d’appliquer l’algorithme Lucas-Kanade à des images sous forme pyramidale. Un tel algorithme PLK (acronyme anglophone pour « Pyramidal Lucas-Kanade ») consiste alors, pour comparer deux images, à comparer les étages correspondants des pyramides représentant respectivement les images considérées. Typiquement, trois itérations de l’algorithme Lucas-Kanade sont implémentées pour chaque étage.
En d’autres termes, dans le cas présent, l’estimateur 17 modélise chaque carte de caractéristiques FM k comme une pyramide gaussienne et applique un algorithme Lucas-Kanade pour déterminer le flux optique entre les résolutions spatiales correspondantes de la pyramide gaussienne modélisant la carte de caractéristiques FM k et de la pyramide gaussienne modélisant la carte de caractéristiques FM k0 . Il en résulte, après comparaison deux à deux des étages respectifs, le paramètre de distorsion p k de l’image basse résolution y k .
Le paramètre de distorsion p k correspond donc à un flux optique entre la carte de caractéristiques FM k et la carte de caractéristiques FM k0 de l’image basse résolution de référence y k0 .
En variante, l’estimateur 17 applique directement l’algorithme Lucas-Kanade aux images basse résolution y k pour estimer le paramètre de distorsion p k associé à chacune. On comprend donc que le réseau de neurones convolutif 15 est optionnel et que l’estimateur 17 peut estimer les paramètres de distorsion p k sans les cartes de caractéristiques FM k .
Les paramètres de distorsion p k sont transmis à l’unité de déparasitage 19 et à l’unité de traitement 21.
L’unité de déparasitage 19 est agencée pour générer, pour chaque image basse résolution y k , un poids de déparasitage w k . Le poids de déparasitage w k caractérise à la fois la durée d’exposition Δt k de l’image basse résolution y k et son alignement par rapport à l’image basse résolution de référence y k0 . Par conséquent, l’unité de déparasitage 19 permet de conférer à chaque image basse résolution y k , aux fins de la mise en œuvre de la phase d’optimisation 220 par le module d’optimisation 13, un poids d’autant plus élevé que l’image basse résolution y k considérée a une durée d’exposition Δt k élevée par rapport aux autres images basse résolution y k et un meilleur alignement relativement à l’image basse résolution de référence y k0 .
Le ou lesdits matériau(x) organique(s) de type N peu(ven)t représenter de 50 à 98 % massique, en particulier de 70 à 95 % massique, par rapport à la masse totale de l’électrode, exclusion faite de la masse du collecteur de courant.
De préférence, le grammage de l’électrode (défini comme la masse de matériau organique de type N en grammes par unité de surface en cm 2 ) est compris entre 0,1 mg/cm 2 et 50 mg/cm 2 , en particulier entre 1 mg/cm 2 et 20 mg/cm 2 . Le grammage de l’électrode en matériau organique de type N, autrement dit la masse de matériau organique de type N par unité de surface, peut être ajusté en contrôlant le taux de matériau organique de type N et l’épaisseur de dépôt, notamment d’enduction, de l’encre formulée sur le collecteur de courant.
Obtention de l’électrode de référence Comme indiqué précédemment, on accède à l’électrode de référence en procédant à une réduction partielle du ou desdits matériaux organiques de type N, de sorte à atteindre le potentiel électrochimique constant associé à la réaction rédox.
La réduction partielle ou desdits matériaux organiques de type N fait plus particulièrement intervenir une compensation des charges négatives créées lors de la réduction par insertions de cations.
Plus précisément, l’obtention d’une électrode de référence selon l’invention met en œuvre les étapes suivantes : (i) fourniture d’une cellule électrochimique, comprenant ladite électrode à base du ou desdits matériau(x) organique(s) de type N comme électrode de travail, une contre-électrode ; et un électrolyte à base d’au moins un sel ionique ; et (ii) réduction de l’électrode de travail de ladite cellule dans des conditions adaptées pour atteindre un plateau de potentiel.
Selon une autre variante de réalisation, comme illustré dans les exemples qui suivent, l’électrode de référence peut être préparée directement au niveau de la cellule électrochimique du système de stockage électrochimique dans laquelle elle est destinée à être utilisée, l’électrode positive ou négative servant alors de contre-électrode pour la préparation de l’électrode de référence.
Le matériau de la contre-électrode peut être de diverses natures, pour autant qu’il puisse s’oxyder ; il s’agit par exemple d’une électrode à base de de lithium, de sodium, de LiFePO 4 ou de LiMO 2 , avec M représentant Co, Ni ou Mn.
Également, tout type de contre-cations peut être mis en œuvre pour compenser la charge négative dudit matériau organique sous forme partiellement réduite. Il peut s’agir de cations monovalents ou polyvalents, par exemple divalents.
Il peut s’agir par exemple d’un ou plusieurs cations organiques, par exemple choisis parmi des cations de type alkylammonium (RN 4 + avec R représentant un groupe alkyle), de type tétraalkyl phosphonium (R 4 P + , avec R, identiques ou différents, représentant des groupes alkyles), imidazolium, pyrrolinidium, ou encore de cations inorganiques, notamment des cations de métal alcalin ou alcalino-terreux, notamment choisis parmi Li + , Na + , K + , Ca 2+ ou Mg 2+ .
Les anions associés aux cations, par exemple au lithium, au sein du sel mis en œuvre peut être de tout type, par exemple il peut s’agir d’anions inorganiques comme par exemple PF 6 - , BF 4 - , ClO 4 - , F - , Cl - , Br - , I - , NO 3 - et HSO 4 - .
Avantageusement, mais de manière non restrictive, le ou lesdits cations sont de même nature que le ou lesdits cations entrant dans la composition de l’électrolyte, et plus particulièrement dans la composition du ou desdits sels de l’électrolyte, de ladite cellule du système de stockage électrochimique dans laquelle ladite électrode de référence est destinée à être mise en œuvre.
A titre d’exemple, dans le cas où l’électrode de référence selon l’invention est destinée à être mise en œuvre au niveau d’une batterie au lithium (respectivement, au sodium, potassium, calcium, magnésium), par exemple une batterie lithium-ion (respectivement, sodium-ion, potassium-ion, calcium-ion, magnésium-ion), le contre-cation, pour la compensation des charges négatives du matériau organique sous sa forme partiellement réduite, peut être le lithium.
A titre d’exemple, pour la préparation d’une électrode de référence selon l’invention à base de tétracarboxylate de pérylène (PTCLi 4 ), la réaction électrochimique à deux électrons, associée à la réduction de deux fonctions carboxylates lithiées du PTCLi 4 avec compensation par des cations Li + (lithiation) peut être schématisée comme suit :
L’électrode de référence peut être préparée en procédant directement à une réduction partielle du matériau organique de type N, au cours de laquelle les charges négatives crées du fait de la réduction partielle du matériau organique de type N sont compensées par des cations, jusqu’à atteindre le plateau de potentiel.
Alternativement, l’électrode de référence peut être préparée en procédant à une réduction partielle du matériau organique de type N, au cours de laquelle les charges positives créées du fait de la réduction du matériau organique de type N, sont compensées par des cations. Il est également possible de réaliser une réduction complète, suivie d’une oxydation partielle, afin d’atteindre le plateau de potentiel.
Valeur de p, versus groupe Témoin *** p≤ 0. 01 ; ** p≤ 0 01 ; * p≤ 0.05
ESM : Erreur Standard à la Moyenne
Les résultats obtenus montrent que la prazosine, lorsqu’elle administrée seule, ne permet pas de traiter le syndrome de stress post-traumatique.
Il en est de même lorsque l’on administre la cyproheptadine seule.
En revanche, lorsque ces produits sont administrés en combinaison (la prazosine combinée à la cyproheptadine), on observe une très nette diminution du syndrome.
Il existe donc une synergie d’activité entre la prazosine et la cyproheptadine dans le cadre du traitement du syndrome de stress post-traumatique.