INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le connecteur électrique 100 fonctionne de manière analogue au connecteur électrique 10, et présente les mêmes avantages.
La partie d’une dérivation Dk i correspondant à un battement est constituée d'une succession dans le temps d’ondes électriques dont l'allure est représentée sur la . L'onde P est la première, dans le temps, et correspond à la dépolarisation des oreillettes, présente une faible amplitude, et une forme de dôme en cas de rythme sinusal. Ensuite, l’'intervalle PR traduit le temps de conduction auriculo-ventriculaire. Le complexe QRS reflète la contraction ventriculaire, et enfin l'onde T la repolarisation ventriculaire suivant le complexe QRS. Par convention, , on considère le pic R comme marqueur de la systole ventriculaire. L’onde R étant le plus souvent la partie la plus fine et la plus ample du complexe QRS, elle est généralement utilisée par convention pour localiser temporellement le battement cardiaque avec une très bonne précision, en pratique de l'ordre du millième de seconde. Ainsi, l'intervalle de temps entre deux ondes R successives, aussi appelé par convention intervalle R-R, caractérise de manière précise le temps séparant deux battements cardiaques successifs. L’intervalle R-R est la période instantanée du signal ECG. La fréquence cardiaque instantanée est l’inverse de l’intervalle R-R.
L’intervalle R-R est commun à toutes les dérivations Dk i d’un électrocardiogramme.
Le générateur de descripteurs GD comprend avantageusement un générateur d’indicateurs statistiques GIS caractérisant la distribution des intervalles R-R du patient pendant la fenêtre d’acquisition Fk à partir d’au moins dérivation de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i . Les indicateurs statistiques générés sont fournis aux générateurs analyseurs d’intervalles R-R_FA, RR_FLA comme nous le verrons dans la suite du texte.
Le générateur de descripteurs GD comprend un détecteur de battement DB configuré pour détecter et horodater, c’est-à-dire pour déterminer les instants de survenue ou TOC, acronyme de l’expression anglo-saxonne, des ondes R consécutives d’au moins une des dérivations, la distribution des ondes R étant la même pour toutes les dérivations et éventuellement pour détecter et horodater d’autres ondes, par exemple, P et/ou Q et/ou S et/ou T à partir de la dérivation.
Le générateur d’indicateurs statistiques GIS comprend un générateur GR-R de série RR, SRRk, configuré pour générer une série RR, SRRk pour la fenêtre temporelle Fk, à partir d’au moins une dérivation de l’ensemble de dérivations, par exemple la dérivation Dk i .
Le générateur GR-R de série R-R comprend un constructeur de séries R-R configuré pour construire la série R-R en calculant les intervalles R-R entre les battements consécutifs, à partir des horodatages des ondes R consécutives.
La série comprend H termes R-Rk(h) avec h= 1 à H-1, où H est le nombre de battements cardiaques présents dans la dérivation Dk i , h correspond au numéro d’ordre temporel du premier battement à partir duquel est calculé l’intervalle R-R, considéré dans la dérivation Dk i .
La série RR, SRRk comprend des valeurs successives qui sont des valeurs consécutives R-Rk(h) des intervalles R-R instantanés de la dérivation choisie Dk i pendant la fenêtre temporelle Fk, ou qui sont déterminées à partir de plusieurs dérivations.
En variante, le détecteur de battement DB est configuré pour détecter et horodater, une des autres ondes de dépolarisation (P,Q, S ou T) dans les battements consécutifs. Le constructeur de séries RR utilise alors ces horodatages pour construire la série RR. Toutefois, la précision de la caractérisation de l'intervalle temporel entre deux battements cardiaques successifs obtenue par cette méthode est moins bonne qu'en utilisant les ondes R.
Le générateur d’indicateur statistique GIS comprend un générateur élémentaire d’indicateur statistique RR_GM configuré pour générer, à partir de la série RR, au moins un indicateur statistique Gk caractérisant la distribution statistique des intervalles R-Rk(h) de la série RR, SRRk.
Ce générateur élémentaire RR_GM est avantageusement configuré pour générer, à partir de la série RR, des paramètres d’un modèle de mélange gaussien caractérisant la distribution des intervalles R-R de la série RR, SRRk. Autrement dit, le générateur élémentaire RR_GM est configuré pour paramétrer un modèle de mélange gaussien de sorte que le modèle de mélange gaussien modélise la distribution des R-R de la série R-R.
Le modèle de mélange gaussien est désigné couramment par l'acronyme anglais GMM de l’expression anglo-saxonne « Gaussian Mixture Model ». Le modèle de mélange gaussien sert à estimer de façon paramétrique la distribution des R-R de la série R-R en la modélisant comme la somme de plusieurs gaussiennes. La paramétrisation du modèle consiste à déterminer la variance, la moyenne et l'amplitude de chacune des gaussiennes du modèle. Ces valeurs des paramètres sont optimisées selon le critère de maximum de vraisemblance afin d'approcher le plus possible la distribution recherchée. Cette optimisation est, par exemple, effectuée en utilisant une procédure itérative connue appelée espérance-maximisation EM.
Le générateur élémentaire RR_GM est configuré pour calculer au moins un indicateur statistique élémentaire à partir d’au moins un paramètre du modèle de mélange gaussien paramètre. Il est, par exemple configuré pour calculer le ratio des moyennes des gaussiennes du modèle.
Le modèle gaussien comprend par exemple 1 ou 2 gaussiennes.
Les indicateurs statistiques issus des paramètres du modèle gaussien sont caractéristiques et discriminants. Dans le cas d’un modèle comprenant 3 gaussiennes, le rythme sinusal comprend trois gaussiennes de même centre du fait de la stabilité de l’intervalle R-R. Le ratio des moyennes des gaussiennes est égal à 1. On sait que le cycle cardiaque d’un flutter peut prendre uniquement des valeurs multiples d’une durée de base. Le ratio des moyennes des gaussiennes peut donc prendre uniquement un nombre prédéterminé de valeurs. Cet indicateur est donc particulièrement pertinent pour mettre en évidence la présence d’un flutter auriculaire. La distribution des R-R est donc modélisée par des gaussiennes respectives centrées sur ces trois valeurs respectives. La distribution des R-R en cas de fibrillation auriculaire est très irrégulière. Le ratio des moyennes des gaussiennes peut donc prendre un nombre illimité de valeurs.
Dans l’exemple non limitatif de la , le générateur d’indicateur statistique GIS comprend un générateur d’une séquence de rapports entre des intervalles R-R consécutifs donnée par la formule suivante :
Dans certains modes de réalisation, le au moins un tensioactif est sélectionné dans le groupe constitué de tensioactifs cationiques comprenant un sel d’ammonium quaternaire et un alcool gras.
Dans certains modes de réalisation, le au moins un solvant miscible dans l'eau est sélectionné dans le groupe constitué d'alcools, diols, polyols et combinaisons de ceux-ci.
Dans certains modes de réalisation, le au moins un polymère est sélectionné dans le groupe constitué de celluloses, gommes, colloïdes hydrophiles et combinaisons de ceux-ci.
Dans certains modes de réalisation, la au moins une charge est sélectionnée parmi les amidons.
Dans certains modes de réalisation particuliers, la composition d’écran solaire hybride organo-minérale comprend : une émulsion huile-dans-eau de phases aqueuse et huileuse, comprenant :
une phase huileuse comprenant : au moins un filtre UV minéral comprenant de l’oxyde de zinc présent en une quantité d’au moins environ 8 % ; un mélange de filtres UV organiques comprenant du méthoxycinnamate d’éthylhexyle, présent à environ 5 %, du salicylate d’éthylhexyle présent à environ 5 %, de l’octocrylène présent à environ 2 % et de l’homosalate présent à environ 10 %, toutes les quantités étant en poids, sur la base du poids de la composition ; au moins un solvant de phase huileuse comprenant de la diméthicone, et au moins un tensioactif comprenant de l'alcool cétéarylique (et) du méthosulfate de béhentrimonium ;
une phase aqueuse comprenant : de l'eau ; un solvant miscible dans l’eau comprenant de la glycérine et du propanediol ; et au moins un polymère comprenant de l’hydroxyéthylcellulose ; et
au moins une charge comprenant de l'octénylsuccinate d’amidon d’aluminium,
dans lequel la composition d'écran solaire hybride organo-minérale a un IP d'au moins environ 30 et une longueur d'onde critique d'au moins 370 nm.
une phase huileuse comprenant : au moins un filtre UV minéral comprenant de l’oxyde de zinc présent en une quantité d’au moins environ 8 % ; un mélange de filtres UV organiques comprenant du méthoxycinnamate d’éthylhexyle, présent à environ 5 %, du salicylate d’éthylhexyle présent à environ 5 %, de l’octocrylène présent à environ 2 % et de l’homosalate présent à environ 0 %, toutes les quantités étant en poids, sur la base du poids de la composition ; au moins un solvant de phase huileuse comprenant de la diméthicone, présent en une quantité inférieure ou égale à environ 2 %, et au moins un tensioactif comprenant de l'alcool cétéarylique (et) du méthosulfate de béhentrimonium présent à environ 4,5 % ;
une phase aqueuse comprenant : de l'eau ; un solvant miscible dans l’eau comprenant de la glycérine présente à 3 % et du propanediol présent à environ 3 % ; et au moins un polymère comprenant de l’hydroxyéthylcellulose présente à environ 0,5 % ; et
au moins une charge comprenant de l'octénylsuccinate d’amidon d’aluminium présente à environ 0,5 %,
Dans certains modes de réalisation, le rapport en poids des filtres UV sur la quantité totale de la phase huileuse est d’environ 80 % (sur la base du poids total des filtres UV et du poids total de la phase huileuse). Dans certains modes de réalisation, le rapport en poids du solvant de phase huileuse sur la quantité totale de la phase huileuse est inférieur ou égal à environ 5 % (sur la base du poids total du solvant de phase huileuse et du poids total de la phase huileuse).
Dans certains modes de réalisation, la composition d’écran solaire hybride organo-minérale comprend en outre un ou une combinaison d’additifs sélectionnés dans le groupe constitué de solvants, renforçateurs d'IP, humectants, cires, actifs de soin cutané, conservateurs, correcteurs de pH, agents chélateurs, agents de refroidissement, parfums, colorants, pigments et combinaisons de ceux-ci.
Il existe donc un besoin croissant de caractérisation optimale des rythmes cardiaques pour aider les rythmologues à détecter des arythmies.
État de la technique On connaît des systèmes automatiques de caractérisation de rythmes cardiaques traitant des ECGs basés ou non sur l’intelligence artificielle.
De l’article “ An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm : a retrospective analysis of outcome prediction.” De Zachi I Attia et Al, The Lancet, Volume 394, ISSUE 10201, P861-867, 2019, on connaît un procédé de détection d’une signature d’une fibrillation atriale à partir de 12 dérivations d’un ECG acquises simultanément sur une durée de 10 secondes. Ce procédé utilise un réseau de neurones convolutif entraîné à partir de dérivations d’ECGs sur lesquelles la présence ou l’absence d’une signature d’une fibrillation atriale a été vérifiée au préalable par des spécialistes.
Un inconvénient de cette solution réside dans la nécessité d’entraîner le réseau de neurones artificiels sur un très grand nombre d’ECGs pour obtenir des résultats fiables et sensibles.
Un but de l’invention est de limiter cet inconvénient.
A cet effet, l’invention se rapporte à un système de caractérisation d’un rythme cardiaque comprenant une unité de traitement de données configurée pour générer, par ordinateur, pour chaque arythmie d’un ensemble d’arythmies, à partir de descripteurs d’un ensemble d’au moins une dérivation d’un électrocardiogramme d’un individu acquis pendant une fenêtre temporelle, un ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie sur la fenêtre temporelle, la génération comprenant : générer un premier ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un premier classifieur utilisant des valeurs électriques de l’ensemble d’au moins une dérivation, générer un deuxième ensemble d’indicateurs de probabilité de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle, en utilisant un deuxième classifieur utilisant de premières portions incluant une partie précédant l’onde R, de combinaisons de deuxièmes portions de battements de l’ensemble d’au moins une dérivation, générer un troisième ensemble d’indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie dans la fenêtre temporelle en utilisant un troisième classifieur utilisant un ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution d’intervalles R-R de l’électrocardiogramme
Avantageusement, les premières portions sont dépourvues d’onde R.
Selon une réalisation particulière, l’unité de traitement de données est configurée pour générer un ensemble d’indicateurs globaux comprenant des indicateurs globaux de probabilités de présence des arythmies dans la fenêtre temporelle, en utilisant un classifieur global utilisant un vecteur d’entrée généré à partir des ensembles d’indicateurs générés pour les arythmies.
Selon une réalisation particulière, l’unité de traitement de données est configurée générer le vecteur d’entrée à partir des ensembles d’indicateurs générés pour les arythmies, le vecteur d’entrée comprenant, parmi les indicateurs des ensembles des indicateurs générés pour les arythmies, uniquement chaque indicateur d’une sélection d’indicateurs, le système comprenant un sélecteur permettant de sélectionner et/ou désélectionner au moins un des indicateurs de sorte que la sélection d’indicateurs est composée de chaque indicateur sélectionné.
Avantageusement, l’unité de traitement de données est configurée pour définir une séquence d’états du rythme cardiaque de l’individu pris parmi les arythmies et le rythme sinusal, à partir d’ensembles d’indicateurs globaux générés pour des fenêtres temporelles successives.
Avantageusement, la définition de la séquence d’états utilise un algorithme de Viterbi configuré pour déterminer la séquence d’états la plus probable susceptible d’être obtenue par un modèle de Markov caché à partir des ensembles d’indicateurs globaux.
Avantageusement, le premier classifieur comprend un réseau de neurones convolutif et/ou le troisième classifieur comprend un réseau de neurones convolutif.
Avantageusement, les arythmies sont la fibrillation auriculaire et le flutter auriculaire.
Avantageusement, l’unité de traitement de données comprend une sous-unité de traitement de données configurée pour générer l’ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution temporelle des intervalles R-R de l’ensemble d’au moins une dérivation à partir d’une séquence d’intervalles R-R de l’électrocardiogramme, la génération comprenant : Paramétrer un modèle de mélange gaussien de sorte à obtenir des paramètres du mélange gaussien comprenant des moyennes de gaussiennes composant le modèle, Générer des premiers indicateurs statistiques de l’ensemble d’indicateurs statistiques représentatifs de la distribution des intervalles R-R de l’électrocardiogramme à partir des moyennes de gaussiennes,
Et/ou le deuxième ensemble d’étapes suivant : Générer une séquence de rapports entre des intervalles R-R consécutifs, Générer des indicateurs d’entrée de probabilités de présence de l’arythmie à partir de la séquence de rapports en utilisant un classifieur de ratios R-R.
Avantageusement, le système comprend un système d’acquisition comprenant des électrodes configurées pour acquérir l’ensemble d’au moins une dérivation de l’électrocardiogramme de l’individu.
Au cours de l’infection, l’ongle devient dégénératif, alors qu’il stagnait pendant la colonisation.
Il s’agit d’une affection récurrente qui dure usuellement plusieurs années, voire plusieurs dizaines d’années, avec des épisodes infectieux plus ou moins réguliers.
Les onychomycoses peuvent être dues à une variété de champignons, le plus souvent il s’agit de dermatophytes.
Les onychomycoses peuvent également entraîner de graves complications. Par exemple, notamment chez certains patients diabétiques ou atteints d’une maladie vasculaire périphérique, on peut observer le développement d’une infection des tissus environnants des pieds, voire des tissus des jambes, appelée cellulite fongique. La cellulite fongique, à ne pas confondre avec les capitons gras qui apparaissent sous la peau, est une inflammation sévère, diffuse des tissus conjonctifs des couches dermique et sous-cutanée.
D’un point de vue macroscopique, les ongles infectés ont un aspect très anormal, et cet aspect ne pourra s’améliorer que lors de la repousse de l’ongle. Dans les cas les plus sévères, les ongles s’épaississent et sont complètement déformés et décolorés, ils peuvent également se détacher du lit unguéal.
Le diagnostic clinique d’une onychomycose est quasiment systématiquement réalisé sur l’aspect des ongles, et des fragments d’ongle peuvent être prélevés pour déterminer le champignon responsable de l’onychomycose.
À ce jour, le traitement des onychomycoses est long et fastidieux.
Tout d’abord, un recours aux antimycosiques oraux peut être préconisé.
Il peut s’agir par exemple de composés choisis dans le groupe constitué de la terbinafine, du fluconazole, de l’itraconazole, etc.
Ces médicaments sont souvent administrés pendant une longue période, au moins plusieurs mois, dans l’attente de la repousse.
Etant donné que le traitement est long, et que le patient ne ressent pas immédiatement les effets de ce traitement, l’observance est souvent très faible, qui plus est chez les patients issus de milieux défavorisés et/ou éloignés su système de soin.
Dans certains cas, les antifongiques locaux sont indiqués.
Il peut s’agir par exemple du ciclopirox, de l’éfinaconazole, du tavaborole, etc.
Dans certains cas, un traitement cosmétique de l’ongle est également à prévoir, afin de tenter d’amoindrir sa sensibilité aux onychomycoses. Ce type de traitement agit sur les symptômes sans traiter la cause de l’infection.
Durant le traitement, un certain nombre de précautions doivent être prévues : les pieds doivent être le moins possible humides, et notamment doivent être séchés après une douche, des chaussettes absorbant l’humidité doivent également être prévues, et les anciennes chaussures doivent être jetées en tant que contenant très probablement des spores résiduelles.
Ici encore, le traitement est très contraignant, et l’observance du patient est souvent très faible.
Chaque signal élémentaire Sk i représente l’évolution de la valeur V i (t) de la différence de potentiel entre des électrodes de l’ensemble E en fonction du temps t pendant la durée T de la fenêtre d’acquisition Fk.
Le système d’acquisition ACQ comprend également un convertisseur analogique numérique AN pour convertir les signaux élémentaires Sk i analogiques en signaux numériques appelés dérivations Dk i dans la suite du texte, les signaux étant échantillonnés à une fréquence d’échantillonnage prédéterminée.
La fréquence d’échantillonnage est avantageusement comprise entre 100 Hz et 2000 Hz, de préférence entre 100 Hz et 1000 Hz. Elle est, par exemple, égale à 200 Hz.
Le dispositif d’acquisition peut comprendre un combineur configuré pour combiner des signaux numériques de sorte qu’au moins une dérivation est une combinaison de signaux numériques.
Chaque dérivation Dk i est un des signaux numériques composant l’électrocardiogramme ECGk du patient, acquis pendant la fenêtre temporelle d’acquisition de durée T. Il s’agit d’une séquence de valeurs de différences de potentiel Vi prises à intervalles de temps réguliers sur la durée T. Un exemple d’une dérivation Dk i est représenté schématiquement en .
Le système d’acquisition peut comprendre des modules de traitement des dérivations, par exemple pour filtrer les dérivations issues du convertisseur analogique, avant de délivrer les dérivations Dk i .
La durée T de la fenêtre d’acquisition est avantageusement supérieure ou égale à 10s. Elle est, par exemple, comprise entre 10s et 30 min. Elle est, par exemple, égale à 60 secondes. Elle est définie pour que chaque dérivation comprenne une pluralité de battements cardiaques.
L’ensemble E d’électrodes peut comprendre au moins une électrode destinée à être installée à la surface de la peau et/ou au moins une électrode destinée à être installée en sous-cutané.
En variante, le système SYS est dépourvu du système d’acquisition et est destiné à recevoir les dérivations d’un ECGk d’un patient acquis pendant la fenêtre temporelle d’acquisition Fk par un système d’acquisition externe, ou directement des descripteurs de telles dérivations comme nous le verrons dans la suite de la description.
Système de traitement Le système SYS comprend un système de traitement S configuré pour traiter, par ordinateur, l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i ou les descripteurs de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i de façon à générer des indicateurs de probabilités de présence des arythmies d’un ensemble d’ arythmies prédéterminé, pendant la fenêtre d’acquisition Fk.
Par probabilité de présence d’une arythmie pendant la fenêtre d’acquisition Fk générée à partir d’une dérivation, on entend la probabilité que l’arythmie soit présente sur la fenêtre temporelle Fk .
Dans l’exemple de la , l’ensemble d’arythmies est constitué de la fibrillation auriculaire, notée FA, aussi appelée fibrillation atriale et du flutter auriculaire, notée FLA, aussi appelé flutter atrial.
Cet exemple n’est pas limitatif. De façon générale l’ensemble d’arythmies comprend plusieurs arythmies prises parmi la fibrillation auriculaire, le flutter auriculaire, la tachycardie ventriculaire, tachycardie supraventriculaire, au moins une bradycardie, par exemple le bloc auriculo-ventriculaire.
Le système S comprend une unité de traitement de données TR, par exemple un ensemble processeur PO comprenant un ou plusieurs processeurs, et un ensemble mémoire MEM comprenant une ou plusieurs mémoires dans lequel sont stockées les briques fonctionnelles du système réalisées sous forme de logiciels ou codes exécutables par l’ensemble processeur PO. L’unité de traitement de données est configurée pour mettre en œuvre le procédé de caractérisation des arythmies en exécutant les briques fonctionnelles stockées sur l’ensemble mémoire MEM, c’est-à-dire en utilisant les différentes fonctionnelles, et décrits ci-après. Les étapes du procédé de caractérisation des arythmies sont les étapes mises en œuvre par l’exécution des différentes briques fonctionnelles.
Briques fonctionnelles Sur la , on a représenté un exemple de système de traitement S sur laquelle figurent des briques fonctionnelles du système de traitement S.
Le système S comprend un classifieur C configuré pour générer un ensemble d’indicateurs de probabilités de présence de l’arythmie sur la fenêtre temporelle Fk, pour chaque fenêtre temporelle Fk d’une succession de fenêtres temporelles (avec l = 1 à K o ù K est le nombre de fenêtres temporelles) et pour chaque arythmie d’un ensemble d’arythmies FA, FLA. L’ensemble d’indicateurs de probabilités de présence est généré à partir de descripteurs de l’ensemble d’au moins une dérivation Dk i d’un électrocardiogramme ECGk acquis pendant la fenêtre temporelle Fk.
une pale de brassage mobile destinée à brasser des aliments disposés dans la cuve,
un élément de coopération solidaire de la pale de brassage et reliant la pale de brassage à l’élément de guidage, l’élément de coopération étant configuré pour être guidé selon le parcours fermé, le parcours fermé étant conformé pour autoriser le déplacement de la pale de brassage en regard et à proximité d’une première partie de la paroi latérale et pour autoriser le déplacement de la pale de brassage en regard et à distance d’une deuxième partie de la paroi latérale de manière à éviter l’obstacle de remuage, l’obstacle de remuage étant disposé sur la deuxième partie de la paroi latérale.
L’obstacle de remuage est un élément saillant rapporté sur la paroi latérale. L’obstacle de remuage est configuré pour mélanger des aliments présents dans la cuve lorsque la pale de brassage est en mouvement.