INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Un aspect de l’invention concerne un procédé (100) automatique de surveillance d’une installation comprenant une pluralité d’organes de sectionnement et une pluralité d’étiquettes associées chacune à l’un desdits organes de sectionnement, chaque organe de sectionnement étant capable d’occuper au moins deux états de fonctionnement distincts et étant référencé par un repère fonctionnel, ledit repère fonctionnel étant affiché sur l’étiquette associée, dans lequel la surveillance est exécutée à partir d’un flux vidéo capturant potentiellement un ou des organes de sectionnement de l’installation, en définissant une information de surveillance associant le repère fonctionnel et l’état de fonctionnement de chaque organe de sectionnement capturé.
L’invention concerne un procédé de détection d’anomalie dans plusieurs zones prédéfinies d’une même pièce aéronautique, comportant : - la fourniture d’une image à inspecter (Img) à un système de détection (300) comportant un réseau de neurones dorsal (BB) conçu pour fournir une représentation intermédiaire (RI) de l’image à inspecter (Img), et des réseaux de neurones de localisation (LA, LB), respectivement associés aux zones, et chacun conçu, à partir de la représentation intermédiaire (RI), pour rechercher une ou plusieurs anomalies et localiser chaque anomalie trouvée dans l’image à inspecter (Img) ; le système de détection (300) ayant été préalablement entraîné, pour chaque zone, par une fourniture, au réseau dorsal (BB), d’images d’entraînement, et à partir des images d’entrainement de la zone considérée, un ajustement adaptatif au cours duquel des paramètres du réseau dorsal (BB) et du réseau de localisation (LA, LB) associé à la zone considérée sont ajustés, mais pas des paramètres du ou des autres réseaux de localisation (LA, LB) ; et - une obtention de la ou des anomalies et de leur localisation en sortie du réseau de localisation (LA, LB) associé à la zone de l’image à inspecter (Img).
L’invention concerne un procédé de détection d’un être vivant, caractérisé en ce qu’il comprend : - l’acquisition d’une pluralité d’images dans une fenêtre temporelle, chaque image comprenant une série de données auxquelles sont associées une position, une puissance et une vitesse, - la construction d’une première base de données de données instantanées à partir de la pluralité d’images, lesdites données instantanées étant basées sur ladite position, ladite puissance et ladite vitesse de chaque donnée de chaque image acquise dans ladite fenêtre temporelle, - la construction d’une deuxième base de données de données temporelles à partir de ladite pluralité d’images, lesdites données temporelles étant calculées à partir d’un signal périodique de chaque image relevé sur une fenêtre de temps mouvante, - l’application de ladite première base de données et de ladite deuxième base de données en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique, - l’exécution dudit modèle d’apprentissage automatique, - l’établissement d’une classification par ledit modèle d’apprentissage automatique quant à la présence/absence d’un être vivant, - en fonction de ladite classification, la transmission d’une information correspondante à une unité de gestion.
Le présent document concerne un procédé de détection d’un aéronef en phase d’atterrissage sur un aérodrome, en particulier non contrôlé, l’aérodrome comprenant au moins une piste (V1) comportant au moins deux extrémités (E1, E2), et au moyen d’un système optronique comportant au moins une caméra primaire dont une ouverture angulaire primaire est orientée vers une première extrémité (E1) de la piste, le procédé comprenant la détermination de la présence ou non, dans une région d’approche, d’un objet compatible avec un aéronef, et le cas échéant analyse du trajet de l’objet détecté par comparaison de sa position actuelle avec un historique des positions d’objets détectés dans une zone d’analyse.
Procédé et dispositif de détermination de l’état du foie d’un sujet
La présente divulgation concerne un procédé et un dispositif (10) de détermination de l’état du foie (3) d’un sujet (UR1). Le procédé comprend : obtention d’un premier groupe de données de scan (DT1a) à partir d’ondes ultrasonores (W) se propageant selon une première configuration de scan (CF1) du foie ; obtention d’un deuxième groupe de données de scan (DT1b) à partir d’ondes ultrasonores (W) se propageant selon une deuxième configuration de scan (CF2) d’un groupe de tissus du sujet ; et détermination, par une combinaison des premier et deuxième groupes de données de scan (DT1a, DT1b), d’un indicateur S3 représentatif de l’état du foie.
Dispositif robotisé permettant de réaliser, directement dans la bouche du patient et de manière entièrement automatisée, les opérations de taillage de dents nécessaires à la pose d’éléments prothétiques partiels ou totaux et qui est constitué d’une plateforme de base (B), d’un fauteuil avec repose tête et têtière pour installation et maintien du patient (F), d’une structure-support articulée très rigide (S) à l’extrémité de laquelle est fixée, sur un manchon vertical (S3) en bout de structure, la partie robotisée composées de deux bras, un bras porte-outil (RO) et un bras porte-accessoires (RS), ladite structure-support (S) assurant le positionnement de cette partie robotisée au plus près de la zone d’intervention sur le patient et constituant, par le manchon (S3), une base physique très précise du système orthonormé de référence pour la maitrise des déplacements et des efforts des éléments mobiles de la partie robotisée dont les dimensions sont de fait réduites et dont le traitement des informations, le pilotage et le contrôle sont assurés par le propre système informatique dédié du dispositif.
Figure à publier pour l’abrégé : Fig 7
L’invention concerne un espaceur (14, 14’) flexible destiné à l’acquisition, avec un téléphone portable (12), de représentations 2D ou 3D de dents d’un utilisateur, l’espaceur comportant une partie tubulaire - ayant une longueur (L 22 ) supérieure à 3 cm, - débouchant par une ouverture d'acquisition (Oa) et par une ouverture orale (Oo), et - étant conformée pour être fixée, de manière amovible, au téléphone portable (12), dans une position d’acquisition dans laquelle un objectif optique (18) du téléphone portable (12) a une vue au moins partielle de l’ouverture orale (Oo) à travers l’ouverture d'acquisition (Oa), la partie tubulaire (22) étant déformable élastiquement autorisant, par une poussée centripète (F, F’) exercée sur ladite partie tubulaire (22) dans une direction sensiblement parallèle à celle de la largeur (l Oo ), une diminution supérieure à 5% de la largeur de l’ouverture orale (l Oo ).
L’invention décrit une barre d’appui murale multifonctions pour personne handicapée ou à mobilité réduite qui est assemblée en un seul objet. Elle présente une courbure sur deux niveaux différents et deux ancrages pour une fixation au mur et ce qu’elle est enfichable depuis une prise électrique murale par le bas ou par le haut. Elle comporte des équipements technologiques embarqués.
Figure abrégé : [Fig. 1]
L’invention se rapporte à une composition comprenant une combinaison synergique de la fluoroéthylnormémantine (FENM) et d’au moins un agoniste ou modulateur positif du récepteur sigma-1. Plus particulièrement, l’invention se rapporte à ladite composition pour son utilisation en tant que médicament, encore plus particulièrement pour son utilisation dans le traitement d’une pathologie sélectionnée parmi les maladies neurogénétiques d’origine métabolique telles que la ganliosidose à GM2, la maladie de Krabbe, la maladie de Fabry, la sialidose de type I, la maladie de Gaucher, la maladie de Niemann-Pick de type C, la maladie de Refsum, la xanthomatose cérébrotendineuse, l’adrénoleucodystrophie, ou encore les tauopathies, synucléinopathies, les amyloïdopathies, la maladie d’Alzheimer, la maladie de Parkinson, l’atrophie multisystématisée, la maladie de Huntington, l'atrophie corticale postérieure, la maladie de Pick, l’épilepsie, la démence vasculaire, la démence fronto-temporale, la démence à corps de Lewy, la sclérose latérale amyotrophique.
Dispositif orthodontique, pour le traitement de la malocclusion dentaire, de l’alignement dentaire et/ou du SOAS, comprenant une première gouttière supérieure, et, une seconde gouttière mandibulaire, configurée chacune pour épouser l’arcade dentaire, qui coopèrent par l’intermédiaire d’au moins un élément de liaison constitué par l’association d’un picot avec une ailette à lumière, la première gouttière coopérant avec la seconde gouttière, par intégration du picot dans la lumière de l’ailette, de sorte à autoriser le mouvement en translation longitudinale dudit picot dans la lumière de l’ailette, selon une direction parallèle à la face extérieure de l’arcade dentaire de l’utilisateur.
FIG 3
La présente invention se rapporte au domaine médical et vise à soulager les effets de prolapsus génito-urinaire chez la femme.
Ce dispositif, introduit dans un vagin déformé en cas de prolapsus, comporte deux parties :
- une partie proximale en forme de tube (9) indéformable ayant un diamètre sensiblement égal à celui du vagin dans sa partie basse pour y être positionné.
- une partie distale (10) prolongeant l’axe de la partie proximale (9), formée d’éléments allongés disjoints -ou baleines- réalisés dans un matériau déformable sous pression de manière réversible, fixées d’un côté dans la partie proximale (9), et leurs autres extrémités libres. Cette partie distale étant destinée à être positionnée dans la partie médiane du vagin. Ces baleines sont préformées pour s’écarter en corolle, leurs extrémités libres délimitant un contour circulaire afin de repositionner les organes dans leurs positions anatomique.
Dans la méthode de regroupement, chaque algorithme de classification prend en entrée une carte de score. Ainsi, si plusieurs cartes de corrélation sont calculées à l’étape 1040 ou conservées à la suite de l’étape de sélection, l’unité de traitement 120 implémentera plusieurs algorithmes de regroupement.
La méthode de regroupement peut également définir dans les données d’entrée d’autres éléments, comprenant au moins un des paramètres suivants : la méthode utilisée (ici par exemple la méthode Ward dans le cas de l’algorithme d’apprentissage non supervisé) ; la distance utilisée dans la méthode (d’agrégation) utilisé ; etc.. Ces données dépendent du type d’algorithme utilisé et sont donc connues de l’homme du métier.
Il va maintenant être décrit à l’aide de la , de la , de la , de la et de la , un mode de réalisation de l’étape de détermination 1060 utilisée dans le procédé 1000.
Dans l’exemple du procédé 1000, l’étape de détermination 1060 utilise un algorithme de classification hiérarchique. En pratique, dans cet exemple, l’algorithme utilisé utilise la méthode de Ward et prend par défaut une distance euclidienne. La méthode de Ward est plus adaptée car elle minimise la variance par fusion de grappe (ou cluster) et est recommandée pour des valeurs continues, contrairement aux autres méthodes précitées ci-dessus, comme la méthode de lien Complet qui prend en compte les valeurs maximales et non un ensemble global de la carte de score considérée.
La illustre un dendrogramme obtenu par la méthode de classification hiérarchique utilisée et obtenu à partir des données calculées sur l’échantillon ionisé issu d’un mélange de Mélittine et de la substance P. Ici, le dendrogramme comprend en abscisse les différentes étiquettes (labels) correspondant dans cet exemple aux ratios m/z des ions précurseurs et des ions fragments et en ordonnée une distance entre des différentes classes. Dans cet exemple, chaque classe est caractérisée par une ligne horizontale sur le dendrogramme. Des branches/liens verticaux relient les classes pour illustrer les liens entre les différentes classes.
Comme illustré en , le dendrogramme comprend une classe principale C1 qui est divisé en deux branches verticales principales C11, C12, chaque branche verticale principale étant à nouveau connecté à une nouvelle classe C2, ce qui permet d’obtenir une structure arborescente dans laquelle les branches verticales illustrent les liens/proximités entre les différentes classes connectées à ces braches.
Ainsi, on peut déduire de ce dendrogramme que le mélange initial comprend deux ions précurseurs (visibles par les deux liens de la branche principale). Chaque branche principale est connectée à une nouvelle classe (appelée classe secondaire) qui est connectée à des liens secondaires qui sont eux-mêmes connectée à une nouvelle classe. Chaque branche connectant deux classes positionnées à deux distances différentes illustre la distance séparant ces deux classes.
Ainsi, on visualise par les deux branches principales connectées à la classe principale deux grands cluster(grappes)/regroupements d’ions précurseurs et par les branches secondaires, les ions fragments de cet ion précurseur. On peut en déduire que chaque branche secondaire connectée à une classe secondaire correspond à un fragment de l’ion précurseur et que les arborescences (autres branches connectées à des classes positionnées à une distance inférieure de celle du fragment considéré) connectées à cette classe secondaire définissent les composés chimiques de ce fragment. Par conséquent, les branches verticales finales (les branches les plus basses, connectées à aucune classe inférieure) illustrent les ratios m/z de chaque composé chimique des ions fragment de l’ion précurseur considéré. Ainsi, grâce à ce dendrogramme, on peut directement visualiser les ratios m/z de chaque composé chimique des ions fragments de l’ion précurseur de la classe.
Ainsi, après avoir obtenu ce dendrogramme, l’unité de traitement 120 détermine les ions précurseurs et les fragments associés à chaque ion précurseur en exploitant les différentes branches et classes du dendrogrammes, les distances séparant les classes ainsi que les ratios m/z donnés à la distance égale à zéro (ordonnée nulle).
Le procédé 1000 comprend ensuite étape de reconstruction 1070 du spectre de masse individuel de chaque ion précurseur déterminé et des fragments associés à la suite de l’étape de détermination 1060. En pratique, l’unité de traitement 120 utilise les données extraites de la méthode de classification pour reconstruire le spectre de masse de chaque ion précurseur, notamment les ratios m/z regroupés dans une même classe. Ainsi, pour chaque ion précurseur déterminé à l’étape précédente, l’unité de traitement 120 récupère chaque ratio m/z positionné à la distance minimale (égale à zéro), et associe à ce ratio une intensité (i.e. une valeur d’abondance). Cette intensité peut être calculée à partir de la série de valeur d’abondance correspondant à ce ratio, par exemple en calculant la valeur d’abondance moyenne de cette série de valeur d’abondance) ou directement à partir du spectre moyen en sélectionnant le ratio m/z concerné sur le spectre moyen. L’unité de traitement peut donc construire un pic sur le spectre de masse de l’ion précurseur à chaque ratio m/z déterminé et lui attribuer une intensité correspondante.
Un tel spectre de masse reconstruit correspond à un spectre de masse tandem de l’ion précurseur déterminé. Ainsi, avec le procédé 1000, il est possible de reconstruire le spectre de masse tandem de chaque ion précurseur déterminé dans l’échantillon utilisé en utilisant des spectres de masses acquis à partir d’un dispositif de spectroscopie de masse simple, c’est-à-dire sans utiliser un dispositif de spectroscopie de masse tandem.
Optionnellement dans l’exemple considéré, le procédé 1000 comprend une vérification de la reconstruction 1080 comprenant une comparaison entre chaque spectre de masse individuel reconstruit et le spectre de masse moyen obtenu à partir de la pluralité de spectres de masse (comme décrit ci-dessus). Une telle action permet de vérifier que les fragments associés à ce ou ces ions précurseurs existent, ce qui améliore la fiabilité et la précision de l’étape de reconstruction 1070.
La et la illustrent chacune un spectre de masse individuel d’un des deux ions précurseurs déterminés à l’étape précédente.
Cette comprend un premier spectre de masse 701 d’un premier ion précurseur déterminé (ici celui correspondant à l’ion Mélittine), et la un deuxième spectre de masse 702 d’un deuxième ion précurseur déterminé (ici celui correspondant à l’ion de la substance P).
De manière optionnelle, ces spectres de masse individuels 701, 702 peuvent comparés avec le spectre de masse moyen illustré en pour vérifier que la combinaison des spectres de masse individuels 701 et 702 comprend tous les pics du spectre de masse moyen déterminé précédemment. Ce qui est le cas dans cet exemple. Cela peut être réalisé à la suite de la reconstruction, dans l’étape de reconstruction 1070 (étape 1071).
En alternative, l’étape de détermination 1060 peut utiliser un autre algorithme de regroupement (appelé premier algorithme de classification). De manière similaire à l’étape de reconstruction précédente, cet autre algorithme de classification est appliqué individuellement à chaque carte de corrélation.
En pratique, pour estimer l’entropie H(Z) de la variable conditionnelle, l’unité de traitement 120 calcule directement à partir de la série de variables conditionnelle Z, la mesure invariante m(Z) associée à cette série. Pour obtenir l’entropie estimée H(Z) de cette série, l’unité de traitement 120 normalise la série de valeurs conditionnelle en divisant chaque variable conditionnelle de la série de variables conditionnelles Z par la mesure invariante m(z) (calcul de ). De manière similaire, l’unité de traitement 120 détermine l’entropie invariante H(Z) en utilisant la formule Math. 3 avec L = 1 (un voisin) (étape A1). Dans cette même étape A1, les entropies estimées H(X, Z), H(Y, Z) et H(X, Y, Z) sont déterminées dans cette étape A1 .
En pratique, dans cet exemple, l’algorithme d’estimation détermine aussi dans cette étape (en plus de l’exemple précédent), les entropies estimées suivantes : ; ; et . Avec X la première série de valeurs d’abondance et Y la deuxième série de valeurs d’abondance et Z la série de variables conditionnelles. Pour cela, l’unité de traitement 120 utilise l’équation Math. 3 comme définie ci-dessus pour déterminer chaque entropie estimée H. La formule de distance utilisée dans l’algorithme kNN est la distance euclidienne définie dans la formule Math. 11.
A la suite, l’unité de traitement détermine l’information mutuelle conditionnelle en appliquant la formule Math. 20.
Il va maintenant être décrit, un deuxième mode de réalisation de l’étape 1041.
Information mutuelle entre trois variables
Selon ce mode de réalisation l’information mutuelle est une information mutuelle conditionnelle entre trois variables, appelée score d’information, et qui est définie par la formule suivante :
En pratique, la variable conditionnelle Z est aussi une série de valeurs d’abondance, qui peut être, comme le deuxième exemple décrit ci-dessus, une série de valeurs du TIC (permet de s’affranchir de variations internes au système) ou une série de valeurs d’abondance d’un troisième ion (permet de faire ressortir des relations en rapport avec ce troisième ion) sélectionné dans la pluralité de spectres de masse (de manière similaire à l’ion associé à la première et deuxième séries de valeurs d’abondance).
L’information mutuelle conditionnelle entre trois variables est déterminée suivant un procédé similaire à celui explicité ci-dessus pour l’exemple de l’information mutuelle conditionnelle.
Ainsi, l’unité de traitement utilise l’algorithme kNN pour estimer les termes H(X), H(Y), H(Z), H(X, Y) H(X, Z), H(Y, Z), et H(X, X, Z) de l’équation Math. 22. De manière similaire, chaque terme d’entropie estimée est une entropie invariante comme explicitée ci-dessus.
En pratique, l’étape de calcul 1041 de l’information mutuelle entre trois variables comprend les étapes A1 à A2 telles que décrites ci-dessus.
L’unité de traitement 120 estime l’entropie invariante de chaque terme H(X), H(Y), H(Z), H(X, Y) H(X, Z), H(Y, Z), et H(X, X, Z) de l’équation Math. 22, de manière similaire au premier et deuxième exemple décrit ci-dessus.
A la suite, l’unité de traitement 120 détermine l’information mutuelle conditionnelle en appliquant la formule Math. 22.
Comme cela a été explicité ci-dessus, le score de correspondance peut aussi être basé sur une corrélation entre la première série de valeurs d’abondance et la deuxième série de valeurs d’abondance. Il va donc maintenant être décrit, une variante de l’étape de calcul 1040 dans laquelle le score de correspondance est basé sur une corrélation.
Corrélation
Selon une variante du procédé 1000, le score de correspondance peut être basé sur une méthode statistique. En pratique, dans ce mode de réalisation, le procédé 1000 est basé sur un calcul de coefficient de corrélation mais est dépourvue de calcul d’entropie.
Dans ce mode de réalisation, l’unité de traitement 120 peut calculer le coefficient de corrélation r xy (dans une étape de calcul d’un coefficient de corrélation 1044) sur chaque paire de série d’abondance à partir de la covariance selon la formule suivante :
L’axe longitudinal X est ici perpendiculaire au premier axe commun de rotation d1 et au deuxième axe commun de rotation d2.
La direction transversale est, par exemple, perpendiculaire à l’axe longitudinal X.
Dans l’exemple représenté, le premier ensemble de poulie 14 est agencé entre le deuxième ensemble de poulie 16 et les ouvertures d’entrée et sortie 24, 26 selon l’axe longitudinal X.
Le premier ensemble de poulie 14 et le deuxième ensemble de poulie 16 sont mobiles en translation l’un par rapport à l’autre selon l’axe longitudinal X.
Plus particulièrement ici, le premier ensemble de poulie 14 et le deuxième ensemble de poulie 16 sont mobiles en translation l’un par rapport à l’autre selon l’axe longitudinal X entre une configuration rapprochée et une configuration d’écartement maximale.
Dans le présent mode de réalisation, le premier ensemble de poulie 14 est fixe par rapport au boîtier 18, le deuxième ensemble de poulie 16 étant mobile en translation par rapport au boîtier 18 selon l’axe longitudinal X.
Le premier ensemble de poulie 14 et le deuxième ensemble de poulie 16 sont en outre susceptibles de prendre des configurations intermédiaires entre la configuration rapprochée et la configuration d’écartement maximale.
Dans la configuration rapprochée, la distance entre le premier ensemble de poulie 14 et le deuxième ensemble de poulie 16 est strictement inférieure à la même distance dans la configuration d’écartement maximale. En particulier, ladite distance dans la configuration rapprochée est inférieure à la moitié de ladite distance dans la configuration d’écartement maximale.
Plus particulièrement ici, le deuxième ensemble de poulie 16 est mobile en translation par rapport au premier ensemble de poulie 14, plus particulièrement par rapport au boîtier 18, selon l’axe longitudinal X.
Plus particulièrement, le chariot 52 est monté mobile en translation selon l’axe longitudinal X.
Le dispositif de déploiement 10 comprend en outre au moins un rail de guidage 54.
L’au moins un rail de guidage 54 s’étend parallèlement à l’axe longitudinal X.
L’au moins un rail de guidage 54 est fixé sur le boîtier 18, plus particulièrement à l’intérieur du boîtier sur la surface supérieure.
Plus particulièrement ici, le dispositif de déploiement 10 comprend deux rails de guidage 54, s’étendant chacun parallèlement à l’axe longitudinal X. Les rails de guidage 54 sont espacés selon une direction perpendiculaire à l’axe longitudinal X, au premier axe commun de rotation d1 et au deuxième axe commun de rotation d2.
Le chariot 52 est monté mobile en translation sur l’au moins un rail de guidage 54, par exemple par l’intermédiaire d’un ensemble de roulement.
Le chariot 52 est mobile en translation entre une position écartée, visible sur la et correspondant à la configuration d’écartement maximale des ensembles de poulie, et une position rapprochée, visible sur la et correspondant à la configuration rapprochée des ensembles de poulie.