INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
agents chélateurs à base d'iminodisuccinic acid (IDSA) (tel que décrit dans le document EP-A-509 382),
Plus précisément, la présente invention concerne un dispositif et un procédé pour mesurer des propriétés viscoélastiques d’un tissu biologique d’intérêt.
Elle s'applique en particulier, mais non exclusivement, à la mesure de paramètres de viscoélasticité du foie d'un humain ou d'un animal, cette mesure étant corrélée à la quantité de fibrose présente dans le foie.
1. Généra lités
Afin de mesurer les propriétés viscoélastiques tissulaires, il est connu d'utiliser l'élastographie par onde de cisaillement.
Cette technique consiste à observer le déplacement d'une onde de cisaillement à travers une région d'intérêt (ROI) d’un milieu pour déterminer des paramètres de l’onde de cisaillement dans la ROI, telles que la vitesse de propagation de l’onde de cisaillement, ces paramètres étant directement reliés aux propriétés du milieu analysé (e.g. le module de cisaillement du milieu analysé).
Pour ce faire, des ondes de cisaillement sont générées dans une ROI, par exemple en mettant en œuvre une sollicitation mécanique, ou une sollicitation acoustique.
Les ondes de cisaillement générées provoquent des déplacements variant dans le temps tout en se déplaçant d’un point de génération à de multiples emplacements dans le milieu analysé.
Différentes techniques d’imagerie comme l’imagerie par résonance magnétique (ou « magnetic resonance elastography » en anglais), l’imagerie optique (ou « optical coherence elastography » en anglais) ou l’imagerie ultrasonore (ou « ultrasound elastography » en anglais) peuvent détecter ces déplacements.
Dans le cas particulier de l’imagerie ultrasonore, une sonde d’imagerie est utilisée. Une telle sonde d’imagerie comprend un boîtier et un réseau de transducteurs, mécaniquement solidaire du boîtier, pour l’émission d’ondes ultrasonores haute fréquence et la réception des échos acoustiques permettant de suivre le déplacement des ondes de cisaillement.
Notamment, le suivi des déplacements induits par les ondes de cisaillement en fonction du temps aux multiples emplacements permet une estimation de la vitesse de cisaillement, qui à son tour permet d’estimer une (ou plusieurs) propriété(s) du milieu analysé.
La caractérisation de propriétés viscoélastiques du milieu telles que la rigidité au cisaillement à l'aide de l'estimation de la vitesse de cisaillement a d'importantes applications médicales car ces propriétés sont étroitement liées à l'état du milieu par rapport à une pathologie. Typiquement, au moins une partie d'un tissu peut devenir plus rigide que les tissus environnants indiquant un début ou la présence d'une maladie ou d'un état tel qu'un cancer, une tumeur, une fibrose.
Cependant, les techniques d'imagerie de vitesse de cisaillement conventionnelles souffrent d'artefacts dus à la présence de déformations statiques – engendrées par un mouvement de la sonde et/ou par un mouvement d’un organe du patient etc. – et qui dégradent la qualité des signaux acquis par la sonde, ce qui rend difficile la mesure précise des propriétés viscoélastiques du milieu.
Un but de la présente invention est de proposer un procédé d’analyse d’une région d'intérêt (ROI) d’un milieu viscoélastique permettant de réduire les effets associés aux artefacts (dus à la présence de déformations statiques) dans la détermination d’une (ou de plusieurs) propriété(s) du milieu viscoélastique.
Avant de présenter l’invention, une description des principes fondamentaux associés à l’élastographie par onde de cisaillement va être détaillée afin de mieux comprendre les notions relatives au problème de déformation statique évoqué ci-dessus.
2. Théorie relative à l’élastographie par onde de cisaillement
Dans des formes de réalisation, la paroi périphérique 20 peut former la face latérale externe d’un organe de fermeture 8 (bouchon pour flacon/bouteille par exemple ; voir sur la ) ou, alternativement, être embarqué dans une enveloppe externe d’un tel organe de fermeture 8. Plus généralement le conteneur 1 peut compléter une unité de conditionnement d’un produit au moins, incluant un produit identique ou différent du produit 41 contenu dans le volume intérieur V, en étant amovible par rapport à cette unité de conditionnement.
Le conteneur 1, de forme extérieure cylindrique ou non (la forme carrée et rectangulaire est bien entendu applicable), peut constituer tout ou partie d’un bouchon ou organe de fermeture comparable 8 obturant une ouverture 80d d’un récipient 80 de produit cosmétique ou de tout ensemble de conditionnement plus volumineux que le conteneur 1. Le récipient 80 présente un corps 80c dont la paroi latérale s’étend vers le haut depuis un fond 80a, l’ouverture 80d pouvant être formée sur le dessus du récipient 80, par exemple au niveau d’un col ou goulot 80b.
Une région de fixation RF peut être prévue dans le bouchon 8 afin de permettre une fixation de manière amovible sur une face externe latérale du goulot 80b, la fixation étant de préférence actionnée par une rotation autour d’un axe du récipient 80 qui peut être confondu avec l’axe longitudinal X, ici représenté sous forme d’axe central. Une forme rectangulaire, oblongue ou non-circulaire du bouchon 8 peut être adoptée dans certaines formes de réalisation.
Le conteneur 1 peut éventuellement être entièrement accessible sans recouvrement latéral pour la manipulation en tant que bouchon 8. Le mode de déplacement du couvercle par simple appui et assistance magnétique vers une position d’ouverture stable permet d’éviter une interférence entre la connexion/déconnexion du bouchon 8, par exemple par vissage, sur son récipient et la force ou poussée à exercer sur le couvercle 5 pour obtenir l’ouverture du conteneur 1.
Eventuellement, le bouchon 8 présente une portion d’obturation et une portion de préhension qui appartiennent à un sous-ensemble du bouchon 8 qui est séparable du conteneur 1, par exemple en formant un creux ou logement d’insertion L du conteneur 1. Ainsi, le récipient 80 peut rester fermé lorsque le conteneur 1 est extrait du logement L pour utilisation, le cas échéant dans un usage nomade. Le conteneur 1 est par exemple partiellement en saillie vers le haut par rapport au logement L ou accessible radialement par l’extérieur, ce qui peut permettre de le retirer sélectivement.
La présente divulgation ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-avant, seulement à titre d’exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager l’homme de l’art dans le cadre de la protection recherchée. Par exemple, il a été décrit une base 2 avec le cadre 3 réalisée en une seule pièce avec la paroi externe/périphérique 20 formant un habillage externe du conteneur 1, éventuellement avec une partie de fond rapportée permettant de verrouiller une position du premier élément magnétique 6, 16. Dans des variantes, la base 2 peut être conçue avec un nombre différent de pièces, de préférence des pièces superposées permettant une insertion axiale de l’élément magnétique, par exemple dans une zone de gorge, lorsque ce dernier est de forme annulaire. La base 2 peut âtre aussi conçu par un assemblage de deux coques/moitiés ou parties complémentaires, éventuellement attachées de façon indémontable. Dans ce dernier cas, le premier élément 6 ou 16 peut s’étendre dans une cavité formée par les deux pièces ou parties complémentaires.
Également, la forme externe de la paroi extérieure 20 peut être non arrondie, polygonale éventuellement, même dans les options de réalisation utilisant un bord supérieur B2 circulaire. Il suffit pour cela d’adapter l’habillage extérieur.
Flacon décoré pour cosmétique, et dispositif de décor pour un tel flacon L’invention se rapporte au domaine technique des emballages pour le secteur de la cosmétique, et en particulier de la parfumerie.
Art antérieur Dans le domaine de la cosmétique, l’apparence de l’emballage, typiquement d’un flacon de parfum, est primordiale.
Les flacons de parfum ou de cosmétique comportent souvent des décors, par exemple des ornements textiles tels que des nœuds. Ces ornements doivent être fixés sur le flacon de manière sûre et fiable de sorte que l’esthétique du décor ne soit pas dégradée lors de l’utilisation du produit. De plus, le dispositif ne doit pas gêner l'utilisation du produit.
En fin de vie du produit, la présence d’ornement complexifie les opérations de tri, car ils sont généralement constitués d’une autre matière que le récipient du flacon.
Par ailleurs les modes de consommation de produits cosmétiques évoluent, et il est de plus en plus courant que des flacons soient destinés à être réutilisables. L’utilisateur a donc la faculté de conserver son flacon sur une longue durée.
Les marques des produits cosmétiques ne peuvent donc plus modifier les éléments de décor de leurs flacons une fois que celui-ci est vendu. Il s’ensuit une difficulté à renouveler l’esthétique et donc les activités de marketing de ces marques.
Les documents EP0921077 et CN112520174 décrivent des solutions de décor de flacon. Néanmoins ces solutions présentent l’inconvénient de ne pas être adaptées pour le renouvellement du décor des flacons.
L’un des buts de l’invention est de pallier les inconvénients de l’art antérieur, notamment en proposant un flacon dont l’élément de décor puisse être remplacé de manière simple et sans difficultés pour l’utilisateur. La solution proposée doit être fiable, et respecter les exigences d’esthétique du domaine technique considéré.
À cet effet, il a été mis au point un flacon pour cosmétique comprenant : - un récipient présentant un épaulement d’où s’étend un col, de préférence fileté ; - une pompe munie d’un corps de pompe monté sur le col ; et - un dispositif de décor comprenant un élément de décor relié à une partie d’attache au flacon.
Ainsi pour cet exemple, l’ensemble K des connaissances k est constitué des connaissances « Givrage », « Chaleur » et « Vent ».
Ainsi, l’ensemble S des données physiques d est constitué des données « Wind_speed », « Wind_direction », « Wind_speed_gust » et « Temp_air ».
L’ensemble des causes associées à la connaissance « Givrage » comporte la donnée physique « Temp_air », l’ensemble des causes associées à la connaissance « Chaleur » comporte la donnée physique « Temp_air », et l’ensemble des causes associées à la connaissance « Vent » comporte les données physiques « Wind_speed », « Wind_direction », « Wind_speed_gust » et « Temp_air ».
Ainsi la donnée physique de température de l’air, Temp_air, est une cause de la connaissance « Givrage », mais également de la connaissance « Chaleur » et de la connaissance « Vent ».
L’étape 130 suivante est une étape d’encodage permettant de construire l’architecture d’un algorithme LTN.
On note la pertinence de la connaissance k vis-à-vis de la situation s (c’est-à-dire des valeurs courantes des données physiques de l’ensemble S).
La pertinence est une variable entre 0 et 1. Lorsque la pertinence est proche de l’unité, les valeurs courantes des données physiques de l’ensemble S sont telles que la pertinence de la connaissance k est acquise. Lorsque la pertinence est proche de zéro, les valeurs courantes des variables physiques de l’ensemble S sont telles que la pertinence de la connaissance k n’est pas acquise.
Dans le cas d’usage courant, la valeur de vérité de la connaissance k et la valeur de la pertinence de la connaissance k sont très similaires, mais ce n’est pas nécessairement le cas. Par exemple, on considère qu’une valeur de vérité égale à 1 pour la connaissance « Chaleur » dénote qu’il fait très chaud et une valeur de vérité égale à 0 dénote qu’il fait très froid. On considère la connaissance « Chaleur » comme pertinente lorsque sa valeur de vérité approche l’une ou l’autre de ses extrêmes (0 ou 1). La connaissance « Chaleur » est alors très pertinente (valeur de pertinence proche de 1) quand sa valeur de vérité est proche de 0.
De manière similaire, on note la pertinence de la donnée physique d vis-à-vis de la situation s.
Un algorithme LTN est un algorithme de la famille des réseaux de tenseurs logiques ou « Logic Tensor Networks » – LTN.
L’algorithme LTN est implémenté par exemple en utilisant le logiciel libre « Tensorflow » (marque déposée) et son interface « Python » (marque déposée).
De manière générale, un algorithme LTN est basé sur une logique dérivée de la logique de premier ordre et de la logique floue. Il permet de convertir une fonction logique en un objet dénommé graphe calculatoire (« computational graph ») dans le logiciel « Tensorflow ». La fonction est décomposée en prédicats élémentaires et les principes suivants sont appliqués :
- les constantes et les variables sont représentées par des tenseurs ;
- les prédicats élémentaires associant ces constantes et ces variables sont représentés par une fonction pouvant être un réseau de neurones ; et,
- les opérateurs logiques entre prédicats élémentaires sont représentés par des opérateurs de logique floue.
Dans le présent procédé, l’algorithme LTN est construit de manière à associer un réseau de neurones à chaque connaissance k de l’ensemble K et un réseau de neurones à chaque donnée physique d de l’ensemble S.
Le module de la région viscoélastique linéaire et le point d'intersection peuvent être mesurés, par exemple, en traçant les valeurs G' et G" d’un échantillon de gel en fonction de la déformation (%) dans un balayage d’amplitude de la contrainte de cisaillement à une fréquence constante. Dans la présente invention, le point d'intersection peut être mesuré à l’aide d’un rhéomètre à plan cône de 40 mm et dans les conditions suivantes :
Régler l’écartement : 30 μm
Température : 25 °C
Déformation (%) : 0,01/1000 %
Fréquence : 1 Hz
En outre, la composition selon la présente invention en tant que gel peut présenter une très faible hystérésis. L’hystérésis signifie ici une différence entre une viscosité initiale et une viscosité finale après l’application d’une force de cisaillement. Par exemple, l’hystérésis peut être mesurée en appliquant une force de cisaillement cyclique tout en mesurant une viscosité. Comme la composition selon la présente invention en tant que gel peut présenter une très faible hystérésis, la composition peut posséder une caractéristique semblable à un gel à mémoire de forme.
Il est préférable que la composition selon la présente invention soit une composition anhydre. La composition anhydre peut comprendre une quantité limitée d’eau, de préférence moins de 5 % en poids, de préférence moins de 3 % en poids, et plus préférentiellement moins de 1 % en poids ou moins, par rapport au poids total de la composition. Il est particulièrement préférable que la composition selon la présente invention ne comporte pas d’eau.
{Particule avec micro-protubérance}
La composition selon la présente invention comprend (a) au moins une particule présentant au moins une micro-protubérance. Un seul type de particule présentant au moins une micro-protubérance peut être utilisé, mais deux types de particules différents ou plus présentant au moins une micro-protubérance peuvent être utilisés en combinaison.
La forme et la taille de la (a) particule présentant au moins une micro-protubérance ne sont pas limitées. Il est préférable que la (a) particule présentant au moins une micro-protubérance ait une taille allant de 100 à 600 microns, de préférence de 200 à 500 microns, et plus préférentiellement de 300 à 400 microns. La « taille » désigne la plus grande longueur de la (a) particule.
Le nombre de micro-protubérances de la (a) particule n’est pas limité. Il est préférable que la (a) particule présente une ou deux micro-protubérances, et plus préférentiellement une micro-protubérance.
La forme de la micro-protubérance de la (a) particule n’est pas limitée. Il est préférable que la micro-protubérance soit conçue pour pénétrer ou entrer dans une substance kératineuse, de préférence la couche cornée de la peau, en particulier la peau du visage, ainsi que les lèvres. Si nécessaire, la forme de la micro-protubérance peut être ajustée de manière à permettre la pénétration de l’épiderme et/ou du derme de la peau, de préférence de l’épiderme, et plus préférentiellement de l’une des couches de l’épiderme.
La micro-protubérance peut avoir le même diamètre à la pointe qu’à la base ou peut être effilée dans la direction allant de la base à la pointe. La micro-protubérance peut prendre la forme d’une pyramide, d’un cône, d’une tige ou d’un pilier ou d’une combinaison de ceux-ci.
Dans un mode de réalisation, la micro-protubérance peut se présenter sous la forme d’une pyramide, telle qu’une pyramide triangulaire, une pyramide carrée et une pyramide pentagonale. La pyramide peut comprendre une extrémité distale telle qu’une pointe, et une base. Il peut être préférable que la micro-protubérance soit sous la forme d'une pyramide triangulaire et d'une pyramide carrée. La forme de la base peut être un triangle ou un carré.
Dans un autre mode de réalisation, la micro-protubérance peut se présenter sous la forme d’un cône. Le cône peut comprendre une extrémité distale telle qu’une pointe et une base. La base peut être un cercle ou un ovale. La pointe du cône peut avoir un angle de 5 à 90 degrés, de préférence de 10 à 60 degrés, et plus préférentiellement de 15 à 45 degrés.
En variante, la micro-aiguille peut également se présenter sous la forme d’un cylindre, de préférence avec une pointe qui peut être formée en coupant le cylindre en diagonale. La section de la micro-protubérance peut prendre toute forme géométrique, y compris circulaire, triangulaire, carrée, rectangulaire, polyédrique, régulière ou irrégulière, et similaires. Dans un mode de réalisation, une micro-protubérance peut prendre la forme de microcapillaires creux. Cependant, pour la présente invention, des micro-aiguilles pleines (non creuses) peuvent être préférables.
Le réseau de neurones associé à la connaissance k permet d’approximer la pertinence . Ce réseau de neurones prend donc en entrée la situation s et délivre en sortie la pertinence de la connaissance k vis-à-vis de la situation s.
Le réseau de neurones associé à la donnée physique d permet d’approximer la pertinence . Il prend donc en entrée la situation s et délivre en sortie la pertinence de la donnée d vis-à-vis de la situation s.
L’entrée d’un réseau de neurones est un tenseur dont les coordonnées sont les valeurs courantes des données de l’ensemble S.
Dans l’exemple ci-dessus, l’ensemble S étant constitué des données « Wind_speed », « Wind_direction », « Wind_speed_gust » et « Temp_air », le tenseur d’entrée (30, 90, 30, 5) correspond à la situation s dans laquelle :
- la vitesse du vent est égale à 30 kn
- la direction du vent fait un angle de 90°
- la vitesse des rafales est de 35 kn
- la température de l’air est égale à 5°C.
Dans une étape 140, l’algorithme LTN est convenablement paramétré par la mise en œuvre d’une phase d’entrainement.
L’entrainement utilise des lots de situations labellisées, c’est-à-dire des situations s annotées avec la valeur vraie de la pertinence des différentes connaissances k de l’ensemble K et la valeur vraie de la pertinence des différentes données d de l’ensemble S. Une base de données d’apprentissage est utilisée, qui comporte les situations labellisées. Cette base est par exemple développée à partir de situations réelles annotées par des experts.
L’entrainement permet d’ajuster les paramètres des différents réseaux de neurones de l’algorithme LTN afin que les pertinences estimées par chacun de ces réseaux de neurones soient en adéquation avec les annotations.
De préférence, l’entrainement consiste, à maximiser une valeur de vérité globale résultant de l’agrégation d’une pluralité de valeurs de vérité élémentaires. L’agrégation est par exemple le produit des valeurs de vérité élémentaires.
La pluralité de valeurs de vérité élémentaires comporte :
- la valeur de vérité égale à pour toute situation s telle que la donnée physique d est annotée comme pertinente ;
- la valeur de vérité égale à pour toute situation s telle que la donnée physique d est annotée comme n’étant pas pertinente ; et, avantageusement ; et,
- pour chaque connaissance k de l’ensemble K, la valeur de vérité égale à , qui traduit l’axiome , où « U » est l’opérateur logique de disjonction qui est appliqué sur toutes les données physiques d de l’ensemble S k des causes de la connaissance k (déterminé à l’étape 120). Cet axiome traduit le fait que la pertinence de la connaissance k pour une situation s est équivalente à la combinaison des pertinences pour la situation s de chacune des causes d de la connaissance k.
L’homme du métier constatera que l’apport des règles logiques dans l’apprentissage s’effectue au travers des contraintes que formulent ces valeurs de vérité élémentaires. En variante, d’autres contraintes (alternatives aux contraintes précédentes ou additionnelles aux contraintes précédentes) pourraient être élaborées à partir des pertinences des données et/ou des connaissances.
A chaque pas d’entraînement de l’algorithme LTN, la valeur de vérité globale est calculée pour une situation s annotée. On utilise de préférence une descente de gradient classique avec une fonction de coût égale à l’unité moins la valeur de vérité globale.
Parmi l’ensemble S des données d, ce seront principalement les données d de l’ensemble Sk des causes de la connaissance k qui influeront sur le résultat du calcul de la pertinence de la connaissance k, mais il est possible que l’entrainement « découvre » de nouvelles corrélations entre données et connaissance, c’est-à-dire des corrélations qui n’étaient pas présentent dans la base de connaissances fournie initialement. Il est envisageable d’enrichir la base de connaissances initiale avec de nouvelles règles traduisant cette nouvelle corrélation.
L’algorithme LTN une fois entrainé n’est autre que l’algorithme d’aide à une prise de décision qu’il est possible d’utiliser, dans une étape 150, pour raisonner sur de nouvelles situations.
L’algorithme est téléchargé sur un dispositif informatique d’aide à la prise de décision embarqué à bord de l’aéronef. Ceci est illustré par le dispositif 200 de la , qui est propre à exécuter l’algorithme 230. Le dispositif est connecté à des capteurs ou systèmes (référencés de manière générale par le chiffre 210 sur la ) permettant l’acquisition des valeurs instantanées des données physiques constituant les entrées de l’algorithme.
Pour une situation donnée, l’algorithme d’aide à une prise de décision calcule la pertinence de chaque connaissance k en exécutant le réseau de neurones correspondant et la pertinence de chaque données physique d en exécutant le réseau de neurones correspondant.
Le fait de pouvoir obtenir la pertinence de chaque donnée physique permet une meilleure explicabilité des résultats sur les connaissances. En effet, on peut ainsi déterminer quelle donnée physique a influencé le résultat, par exemple la peritnence de la connaissance k.
Par exemple, en considérant la connaissance « Vent » et ses causes « Vitesse du vent », « Direction du vent », « Vitesse des rafales », et « température de l’air » après entrainement, on peut obtenir la pertinence de chacune de ces cinq informations.
La pertinence de chaque donnée physique permet de déterminer quelle(s) donnée(s) physiques ont effectivement influencé la pertinence de la connaissance vent.
- la pertinence du vent est élevée et la pertinence de chacune des quatre données physiques est élevée, alors chacune des quatre données a influencé le résultat de manière similaire ;
- la pertinence du vent est faible et la pertinence de chacune des quatre données physiques est faible, alors chacune des quatre données a influencé le résultat de manière similaire ;
- la pertinence du vent est élevée et la pertinence d’une des données physiques est élevée, les autres restant faibles, alors cette donnée physique a influencé le résultat plus fortement que les autres.
Il est théoriquement impossible que la pertinence d’une cause soit forte et celle de la connaissance faible. L’utilisation de l’opérateur logique de disjonction implique cette propriété.