INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Le fluide de fracturation peut comprendre d’autres composés connus de l’homme de l’art, comme ceux cités dans le document SPE 152596, par exemple : - Des agents anti-gonflement des argiles comme le chlorure de potassium, ou le chlorure de choline, et/ou - Des biocides pour éviter le développement de bactéries en particulier sulfato réductrices pouvant former des masses visqueuses réduisant les surfaces de passage. On peut citer, par exemple, le glutaraldéhyde, qui est le plus utilisé, ou encore le formaldéhyde ou les isothiazolinones, et/ou - Des réducteurs d’oxygène comme le bisulfite d’ammonium pour éviter la destruction des autres composants par oxydation et la corrosion des tubes d’injection, et/ou - Des additifs anticorrosion pour protéger les tubes contre l’oxydation par les quantités résiduelles d’oxygène, le N,N dimethylformamide étant privilégié, et/ou - Des lubrifiants comme les distillats d’huile, et/ou - Des chélatants pour le fer comme l’acide citrique, l’EDTA (éthylène diamine tétra-acétique), les phosphonates, et/ou - Des produits antitartres comme les phosphates, les phosphonates, les polyacrylates ou l’éthylène glycol.
Avant sa mise en œuvre dans le fluide de fracturation, le polymère hydrosoluble selon l’invention peut se trouver sous différentes formes solides ou liquides. Préférentiellement, il se trouve sous forme de poudre, d’émulsion inverse eau dans huile, de suspension polyphasique particulaire aqueuse, ou de suspension polyphasique particulaire huileuse.
Procédé de préparation d’un fluide de fracturation
La présente invention concerne également un procédé de préparation d’un fluide de fracturation par addition, dans de l’eau ou une saumure, d’au moins un polymère hydrosoluble de la forme cristalline du sel de sodium de l’acide 2-acrylamido-2-méthylpropane sulfonique (décrite ci-dessus), et dans lequel le polymère hydrosoluble est, avant formation du fluide de fracturation : - soit sous forme de poudre ; - soit sous forme d’une émulsion inverse eau dans huile ; - soit sous forme d’une suspension polyphasique particulaire aqueuse ou huileuse.
Le procédé de préparation d’un fluide de fracturation selon l’invention comprend préférentiellement une étape d’ajout dans ledit fluide d’au moins un agent de soutènement tel que décrit précédemment.
Lorsque le polymère hydrosoluble ajouté dans le fluide de fracturation est, avant formation du fluide de fracturation, sous forme de poudre, la taille moyenne des particules de polymères est avantageusement inférieure à 1,5 millimètres, préférentiellement inférieure à 850 micromètres, plus préférentiellement inférieure à 200 micromètres. La taille moyenne des particules de polymère hydrosoluble est avantageusement supérieure à 5 µm.
Selon une autre particularité, le capteur d'images coopère avec la source de lumière selon un principe d'imagerie sans lentille.
Selon une autre particularité, la source de lumière est configurée pour émettre dans une bande spectrale comprise entre 500nm et 600nm.
Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages vont apparaître dans la description détaillée qui suit, en liaison avec les figures annexées listées ci-dessous : La montre de manière schématique le système de détection de l'invention. La illustre la mise en œuvre du procédé de détection de l'invention.
L'invention vise un procédé qui est adapté pour : Détecter la sensibilité, vis-à-vis de bactéries d'une même souche bactérienne, de phages issus de souches virales distinctes ; Détecter la sensibilité, vis-à-vis de bactéries d'une même souche bactérienne, de phages issus d'une même souche virale, à des concentrations différentes ; Détecter la sensibilité, vis-à-vis de bactéries d'une même souche bactérienne, de phages issus de souches virales distinctes et à des concentrations différentes ;
Le même principe peut s'appliquer pour des antibiotiques vis-à-vis de bactéries d'une même souche bactérienne. Dans la suite de la description, on évoquera les phages de manière générale, pour évoquer les principes de détection du procédé, définis ci-dessus, mais il faut comprendre que l'invention peut s'appliquer de manière identique à des antibiotiques.
Le procédé de l'invention permet, sur un même dispositif, de mettre en contact des bactéries B avec des suspensions de phages P, distinctes en composition et/ou en concentration, de manière simple, en formant des zones de détection distinctes.
Le procédé est mis en œuvre en utilisant le système de détection visible sur la .
Ce système comporte une première plaque 1 à puits. Cette première plaque 1 comporte ainsi plusieurs puits 10 juxtaposés. Par "puits", on entend que la plaque 1 comporte plusieurs cavités distinctes, physiquement séparées ou suffisamment espacées les unes des autres.
Au niveau de chacun de ses puits, cette plaque 1 présente la particularité d'être réalisée dans un matériau : Transparent, préférentiellement dans le visible et/ou proche infrarouge, pour laisser passer des signaux lumineux ; Perméable aux gaz apolaires, notamment au dioxygène et au dioxyde de carbone pour garantir la croissance bactérienne ; On verra que cette caractéristique est importante car elle permet de garantir la croissance bactérienne même lors de la mise en œuvre du procédé de l'invention ;
De manière non limitative, la première plaque 1 est par exemple réalisée dans sa totalité dans un matériau tel que le PDMS (PolyDiMéthyl Siloxane) qui présente les caractéristiques définies ci-dessus. Ce matériau présente également l'avantage d'être biocompatible.
Selon le procédé de l'invention, chaque puits 10 est rempli avec une suspension de phages. D'un puits à un autre, les suspensions de phages P peuvent être distinctes en composition et/ou en concentration.
Il faut noter que la plaque 1 peut se présenter sous la forme d'un dispositif prérempli avec les phages P et ainsi prêt à l'emploi. La plaque 1 est par exemple maintenue scellée en attente de son utilisation.
Les phages P peuvent être dispersées dans un hydrogel ajouté en quantité adaptée dans chaque puits 10 de la plaque 1. Cet hydrogel peut être une matrice réalisée en agar-agar. Comme cette matrice est composée à environ 99% d'eau, les phages P se retrouvent stockés dans un environnement aqueux salin, ce qui aide à maintenir le titre infectieux des phages sur une longue durée.
La plaque 1 peut comporter plusieurs dizaines de puits 10 juxtaposés. Ce nombre pourra notamment dépendre de la taille du capteur 3 utilisé pour la détection.
Comme indiqué ci-dessus, un matériau tel que le PDMS est imperméable à l'eau mais perméables aux gaz apolaires, ce qui permet des échanges gazeux au niveau des puits 10 et donc d'assurer la croissance bactérienne, même lorsque les phages P et les bactéries B sont mis en contact.
A cet égard, on peut citer les documents WO2015/021391 (Apple™), WO2021/020706 (Samsung™), WO2021/204809 (Withings™), WO2015/035251 (AliveCor™).
Les algorithmes d’apprentissage automatique (« machine learning ») pour ECG peuvent se diviser en deux grandes catégories : d’une part les algorithmes non deep learning (ce sont les algorithmes traditionnels, fondés sur de l’extraction de vecteur séparable dans l’espace, comme par exemple les forêts de décision) et d’autre part les algorithmes deep learning (utilisant des canaux, « channels » en anglais). On utilisera le terme de « deep learning » pour signifier « apprentissage profond ».
Les algorithmes non deep learning nécessitent d’extraire manuellement des caractéristiques du signal ECG (par exemple un scalaire représentant la régularité des intervalles RR, la proportion d’onde P visible, etc.). Obtenir un vecteur de caractéristiques séparables qui contient suffisamment d’information est une tâche difficile et les performances maximales de ces algorithmes sont plus basses que les performances pouvant être atteintes avec un algorithme de deep learning .
Les algorithmes deep learning , quant à eux, reposent sur des bases de données labellisées et une puissance de calcul importante afin de pouvoir construire des modèles prenant le signal brut en entrée.
Le document « ECG arrhytmia classification using a 2-D convolutional neural network » de Jun et al. utilise un réseau de neurone bidimensionnel qui nécessite de convertir le signal ECG en une image ECG avec gradient de gris.
Le document « Classification of ECG Arrhytmia using Recurrent Neural Networks » de Singh et al. utilise un réseau de neurone récursif.
Le document « Robust ECG Signal Classification for Detection of Atrial Fibrillation using a Novel Neural Network ” de Xiong et al. utilise un réseau de neurones sur le signal ECG.
Le document “ Articial intelligence and deep neural networks can identify patients with electrocardiographically concealed long QT syndrome from the surface 12-lead electrocardiogram ” de Bos et al. (AliveCor™) utilise un réseau de neurones profond.
Tous ces algorithmes sont coûteux à entraîner et inférer.
En outre, il existe un besoin d’implémenter des algorithmes ECG sur des dispositifs légers dont la capacité de calcul est faible et qui doivent garder une autonomie en batterie importante. A cet égard, les montres connectées ou hybride (Apple Watch™, Samsung Galaxy Watch™), les ceintures cardiofréquencemètres (Polar™), les balances (Withings BodyScan™) et autres (Alivecord™ Kardiamobile™ par exemple) peuvent imposer des contraintes si fortes que la plupart des algorithmes de deep learning existants ne sont pas embarquables de façon satisfaisante sur ces dispositifs légers.
Résumé La présente description se rapporte à une méthode d’analyse d’un signal électrocardiogramme, ECG, ainsi qu’à un programme d’ordinateur mettant en œuvre cette méthode et un support d’enregistrement stockant ce programme d’ordinateur. La présente description se rapporte aussi à un module d’électrocardiogramme, dit module ECG, mettant en œuvre la méthode d’analyse d’un signal ECG précité ainsi qu’un dispositif d’analyse d’électrocardiogramme incluant le module ECG.
Selon un aspect, la méthode d’analyse se définit comme une méthode d’analyse d’un signal d’électrocardiogramme, ECG, le signal d’ECG comprenant des complexes QRS avec un pic R, la méthode d’analyse étant mise en œuvre par un module ECG, la méthode comprenant : i. réception un signal d’ECG numérique, le signal ECG numérique correspondant à des points définis chacun par un index temporel et une valeur de tension T, ii. prétraitement (404) du signal d’ECG numérique reçu, le prétraitement comprenant : ii.a. détermination, pour une pluralité de complexes QRS du signal ECG numérique, de l’index temporel du point représentant le pic R, dit point R, de chaque complexe QRS, ii.b. extraction, autour de chaque point R, d’un jeu de valeurs de tension, le jeu de valeurs de tension comprenant les valeurs de tension T d’un ensemble de points du signal d’ECG, l’ensemble de points étant déterminé par un ensemble prédéterminé d’écarts d’index temporel à partir de l’index temporel du point R, ii.c. génération d’un jeu de données ECG comprenant : ii.c.1. une série temporelle utilisant les index temporels de la pluralité de points, ii.c.2. une série de tensions utilisant les jeux de valeurs de tension, au sein de laquelle les valeurs de tension T des points R sont régulièrement disposées, iii. caractérisation du signal ECG en utilisant le jeu de données ECG comme entrée d’un algorithme d’apprentissage profond.
Dans un mode de réalisation, l’ensemble prédéterminé d’écarts d’index temporel est un ensemble prédéterminé d’écarts positifs et négatifs d’index temporel.
Dans un mode de réalisation, l’ensemble prédéterminé d’écarts d’index temporel inclut un écart nul, autrement dit la série inclut la valeur de la tension de la pluralité de points R.
Dans un mode de réalisation, la série temporelle comprend les écarts d’index temporel entre deux index temporels successifs de point R (tR2-tR1, tR3-tR2, …).
Dans un mode de réalisation, l’ensemble de points comprend i points avant l’index temporel du point R, le point R et j points après l’index temporel, par exemple i=j et par exemple i et j sont compris entre 20 et 40.
L’unité de contrôle 202 comprend ainsi un module d’acquisition 204 apte à recevoir les signaux ECG analogiques des électrodes ECG 102, 104 et à générer en sortie un signal ECG numérique. Le module d’acquisition 204 peut inclure des filtres, des amplificateurs et un contrôleur analogique-vers-digital, ADC (pour « analog to digital converter » en anglais) 206.
L’unité de contrôle 202 comprend notamment un module ECG 208 configuré pour, à partir d’un signal ECG numérique généré par le module d’acquisition 204, mettre en œuvre une méthode d’analyse d’un signal ECG et, en particulier, générer une caractérisation du signal ECG numérique. A cet égard, le module ECG 208 comprend une circuiterie de contrôle 210, avec un processeur 212 et une mémoire 214, 215. La mémoire en particulier se décompose en une mémoire volatile 214, de type RAM, et une mémoire non-volatile, de type flash (ou ROM ou SSD). La circuiterie de contrôle 210 comprend en outre une interface dite I/O (« In/Out » en anglais ou « Entrée/Sortie » en français) pour communiquer avec les autres modules ou autres composants.
Le module ECG 208 est configuré pour exécuter un programme d’ordinateur ECG comprenant des instructions pour une méthode d’analyse ECG. Le programme d’ordinateur ECG est stocké sur la mémoire non-volatile 215. La méthode d’analyse ECG sera décrite plus en détail par la suite.
La mémoire volatile 214 est sollicitée pour l’exécution de la méthode d’analyse, et la mémoire non-volatile 215 est sollicitée pour le stockage du programme d’ordinateur et/ou des résultats obtenus par ledit programme d’ordinateur.
La circuiterie de contrôle 210 du module ECG 208 peut être mutualisée avec une circuiterie de contrôle de l’unité de contrôle 202 ou d’autres modules.
Le dispositif 200 peut également comprendre un ou plusieurs capteurs suivants : accéléromètre, thermomètre, capteur optique, de type photopléthysmographique (PPG), etc.
Pour alimenter les différents composants en énergie électrique, le dispositif 200 comprend une batterie 216, par exemple une pile ou une batterie rechargeable. La batterie 216 est configurée pour alimenter notamment l’unité de contrôle 202 et en particulier le module ECG 208. En particulier, chaque traitement d’ECG par l’unité de traitement 202 et chaque analyse d’ECG par le module 208 consomme une quantité d’énergie fournie par la batterie 216. Alternativement, le dispositif 200 est branché sur le secteur.
L’unité de contrôle 202 comprend une interface de communication 218 pour communiquer avec différents composants du dispositif 200. En particulier, le dispositif 200 comprend un module de communication 220 (par exemple un module Bluetooth™, Bluetooth Low Energy BLE™, WiFi™, cellulaire, etc.), connectée à l’interface de communication 218 et qui lui permet de communiquer de façon bidirectionnelle avec au moins un terminal externe 222, tel qu’un téléphone portable.
Le terminal externe 222 peut ensuite communiquer (bi-directionnellement) avec un serveur distant 224 pour le stockage et le traitement de données. Alternativement ou complémentairement, le module de communication sans fil 220 peut communiquer directement avec le serveur distant 224, par exemple via le réseau cellulaire ou via un réseau Wi-Fi. Les données produites par le dispositif 200, comme un signal ECG ou des informations relatives à ce signal ECG, sont transmises au terminal externe 222 via le module de communication sans fil 220.
Le programme d’ordinateur ECG et la méthode d’analyse ECG associée vont à présent être décrits en relation avec les figures 3 à 8. Un signal ECG (analogique) est un signal électrique généré par l’activité nerveuse du cœur de l’utilisateur, qui est transmis aux électrodes ECG lorsque l’utilisateur les touchent simultanément (illustré sur le schéma (i) de la par le geste de l’utilisateur avec l’index sur l’électrode 102 de la montre 100). D’une façon connue, le signal ECG (illustré en schéma (ii) de la sous la forme d’un signal ECG filtré, avec les secondes en abscisse et une tension en mV en ordonnée) comprend des pics, dont notamment les pics PQRST, et plus particulièrement le complexe QRS. L’intervalle entre deux pics R est appelé intervalle R-R. La description et la connaissance des signaux ECG sont largement établies et ne seront pas décrites plus en détail ici.
Méthode d’obtention d’ECG
La méthode d’analyse ECG peut faire partie d’une méthode d’obtention d’ECG 300 illustrée en schéma (iii) de la . La méthode d’obtention d’ECG 300 comprend notamment l’acquisition 302 par le module d’acquisition 204 et les électrodes 102, 104 d’un signal ECG analogique pour le convertir en signal ECG numérique, et l’analyse 304 par le module ECG 208 du signal ECG numérique pour en extraire des informations automatiquement. Enfin, la méthode d’obtention d’ECG 300 peut comprendre l’envoi 306 d’une notification sur le dispositif 200 et/ou l’envoi du résultat de l’analyse 304 et/ou du signal ECG vers le terminal mobile 222. L’acquisition 302 et l’envoi 306 peuvent être effectués par des techniques connues et déjà implémentées sur les dispositifs actuels. L’acquisition 302 peut impliquer un signal ECG une voie (« ECG 1 lead » en anglais) ou un signal ECG multivoies. L’analyse 304, aussi appelée méthode d’analyse ECG, va à présent être décrite plus en détail.
Méthode d’analyse d’ECG
La illustre une méthode d’analyse d’ECG 400 selon un mode de réalisation. Comme indiqué auparavant, la méthode d’analyse d’ECG 400 est mise en œuvre par le module ECG 208 dont le processeur 212 exécute un programme d’ordinateur (dit programme d’ordinateur ECG) correspondant à ladite méthode d’analyse d’ECG, stocké dans la mémoire 214. Dans un mode de réalisation, la méthode d’analyse d’ECG 400 s’applique à une voie du signal d’ECG. Dans le cadre d’un signal d’ECG multivoies, la méthode d’analyse ECG 400 peut être appliquée à chaque voie de manière successive ou en parallèle.
La méthode d’analyse ECG 400 comprend la réception 402 d’un signal d’ECG numérique, un rééchantillonnage 404 (facultatif) du signal ECG numérique, un prétraitement 406 (« preprocessing » en anglais) du signal ECG reçu (ou le cas échéant rééchantillonné) pour la génération d’un jeu de données d’entrée (appelé par la suite « jeu de données DS ») et la caractérisation 408 dudit jeu de données DS à l’aide d’un algorithme de deep learning , par exemple de type classifieur, mise en œuvre par le module ECG 208. L’algorithme de deep learning sera décrit plus en détail par la suite.
Les monomères présentant une fonction fluorescente peuvent également être utilisés dans le cadre de l’invention. Un monomère présentant une fonction fluorescente peut être détecté par n'importe quelle méthode appropriée, par exemple par fluorométrie avec un fluorimètre à longueur d'onde fixe. Généralement, la détection du monomère présentant une fonction fluorescente se fait aux maximas d'excitation et d'émission, qui peuvent être déterminés à l'aide d'un fluorimètre à balayage.
Les monomères présentant une fonction fluorescente sont choisis, par exemple, parmi les monomères comprenant le styrène sulfonate de sodium et le styrène sulfonique, le vinylimidazole et ses dérivés, le 9-vinyl anthracène et ses dérivés, la pyranine et ses dérivés, la coumarine et ses dérivés, la quinolaxine et ses dérivés, le pinacyanol et ses dérivés, le xanthydrol et ses dérivés, le luminol et ses dérivés, le dabsyl et ses dérivés, l'acide 3-hydroxy-2-méthylène-3-(1-naphtyl)propionique et ses dérivés, la rhodamine et ses dérivés, la N-dibenzosubérénylacrylamide et ses dérivés, la N-9-xanthénylacrylamide et ses dérivés, les dérivés naphtaliques, la fluorescein et ses dérivés, le pyrène et ses dérivés, le carbostyril et ses dérivés, la pyrazoline et ses dérivés, l'allyl dibenzosuberenol et ses dérivés, chinconicine et ses dérivés, quininone et ses dérivés, luminol et ses dérivés, et cinchoninone et ses dérivés.
Dans un mode particulier selon l’invention, le polymère hydrosoluble peut comprendre au moins un monomère cyclique présentant une fonction hydrolysable. Avantageusement le ou les monomères cycliques présentant une fonction hydrolysable sont choisis parmi les acétals de cétènes cycliques, les thionolactones et leurs mélanges.
L’acétal de cétène cyclique est avantageusement choisi parmi : 2-methylene-1,3-dioxepane (MDO), 5,6-benzo-2-methylene-1,3-dioxepane (BMDO), 2-methylene-4-phenyl-1,3-dioxolane (MPDL), 2-methylene-1,3,6-trioxocane (MTC), et leurs mélanges. Préférentiellement, il s’agit du 2-methylene-1,3-dioxepane (MDO).
La thionolactone est avantageusement choisie parmi : Dibenzo[c,e]oxepine(7H)-5-thione (DOT), ε-thionocaprolactone, 3,3-dimethyl-2,3-dihydro-5Hbenzo[e][1,4]dioxepine-5-thione (DBT) et leurs mélanges. Préférentiellement, il s’agit de 3,3-dimethyl-2,3-dihydro-5Hbenzo[e][1,4]dioxepine-5-thione.
Dans un mode particulier selon l’invention, le polymère hydrosoluble peut comprendre au moins un groupement à LCST.
Selon les connaissances générales de l’homme du métier, un groupement à LCST correspond à un groupement dont la solubilité dans l’eau pour une concentration déterminée, est modifiée au-delà d’une certaine température et en fonction de la salinité. Il s’agit d’un groupement présentant une température de transition par chauffage définissant son manque d’affinité avec le milieu solvant. Le manque d’affinité avec le solvant se traduit par une opacification ou une perte de transparence qui peut être due à une précipitation, une agrégation, une gélification ou une viscosification du milieu. La température de transition minimale est appelée « LCST » (température critique inférieure de solubilité, de l’anglais « Lower Critical Solution Température »). Pour chaque concentration de groupement à LCST, une température de transition par chauffage est observée. Elle est supérieure à la LCST qui est le point minimum de la courbe. En dessous de cette température, le polymère est soluble dans l’eau, au-dessus de cette température, le polymère perd sa solubilité dans l’eau.
Dans un mode particulier selon l’invention, le polymère hydrosoluble peut comprendre au moins un groupement à UCST.
Selon les connaissances générales de l’homme du métier, un groupement à UCST correspond à un groupement dont la solubilité dans l’eau pour une concentration déterminée, est modifiée en dessous d’une certaine température et en fonction de la salinité. Il s’agit d’un groupement présentant une température de transition par refroidissement définissant son manque d’affinité avec le milieu solvant. Le manque d’affinité avec le solvant se traduit par une opacification ou une perte de transparence qui peut être due à une précipitation, une agrégation, une gélification ou une viscosification du milieu. La température de transition maximale est appelée « UCST » (température critique supérieure de solubilité, de l’anglais « Upper Critical Solution Température »). Pour chaque concentration de groupement à UCST, une température de transition par refroidissement est observée. Elle est inférieure à la UCST qui est le point maximum de la courbe. Au-dessus de cette température, le polymère est soluble dans l’eau, en-dessous de cette température, le polymère perd sa solubilité dans l’eau.
Les quantités des différents monomère(s) seront ajustées par l’homme du métier afin de ne pas dépasser 100% molaire lors de la préparation du polymère hydrosoluble.
Polymère hydrosoluble L’acide 2-acrylamido-2-méthylpropane utilisé pour obtenir le polymère hydrosoluble est avantageusement au moins à 50 mol% sous la forme cristalline du sel de sodium avant polymérisation, préférentiellement entre 70 et 100 mol%. Plus préférentiellement, 100 mol% de l’acide 2-acrylamido-2-méthylpropane sulfonique est sous la forme cristalline du sel de sodium.
Dans un mode particulier selon l’invention, le polymère hydrosoluble est avantageusement obtenu à partir d’entre 1 et 99 mol% de monomère(s) hydrophiles anionique(s), préférentiellement entre 2 et 60 mol%, plus préférentiellement entre 5 et 30 mol%, encore plus préférentiellement entre 5 et 20 mol%, ces pourcentages incluant le monomère de forme cristalline du sel de sodium de l’acide 2-acrylamido-2-méthylpropane sulfonique.