Intrapulmonary percussive ventilation superimposed on spontaneous breathing: a physiological study in patients at risk for extubation failure

Purpose: Intrapulmonary percussive ventilation (IPV) is a high-frequency ventilation modality that can be superimposed on spontaneous breathing. IPV may diminish respiratory muscle loading and help to mobilize secretions. The aim of this prospective study was to assess the short-term effects of IPV in patients at high risk for extubation failure who were receiving preventive non-invasive ventilation (NIV) after extubation. Methods: Respiratory rate, work of breathing, and gas exchange were evaluated in 17 extubated patients during 20min of IPV and 20min of NIV delivered via a facial mask, separated by periods of spontaneous breathing. The pressure-support level during NIV was adjusted until tidal volume reached 6-8ml/kg and positive end-expiratory pressure (PEEP) 4-5cmH2O. For IPV, the pressurisation frequency was set at 250cycles/min and driving pressure at 1.2bar. The pressure-time product of the diaphragm (PTPdi/min) was measured using an oesophageal and gastric double-balloon catheter. Results: Transdiaphragmatic pressure and PTPdi/min improved significantly (p<0.01), from a median [25th-75th percentiles] of 264 [190-300] to 192 [152-221]cmH2Os/min with IPV and from 273 [212-397] to 176 [120-216]cmH2Os/min with NIV. Respiratory rate decreased significantly from 23 [19-27] to 22 [17-24] breaths/min for IPV and from 25 [19-28] to 20 [18-22] breaths/min for NIV (p<0.01). Mean PaCO2 decreased after NIV (from 46 [42-48] to 41 [36-42]mmHg, p<0.01) but not after IPV. There was no noticeable effect on oxygenation. Conclusions: IPV is an interesting alternative to NIV in patients at risk for post-extubation respiratory failure. Both NIV and IPV diminished the respiratory rate and work of breathing, but IPV was less effective in improving alveolar ventilatio

Ventilation non invasive versus ventilation par percussion en phase post-extubation chez des patients à haut risque en réanimation : aspects physiopathologiques

L’insuffisance respiratoire aigüe en phase post-extubation reste un problème majeur dans le milieu des soins intensifs, puisqu’environ 10-15 % des patients sont ré-intubés1, 2. La ré-intubation est associée à un taux plus élevé d’infections nosocomiales et de mortalité3, 4. Au début des années 2000, la VNI est devenue le traitement de référence (« gold standard ») pour la population de patients médico-chirurgicaux jugée à risque de ré-intubation lors du sevrage ventilatoire5-17. La ventilation non-invasive (VNI) assure une ventilation entre deux niveaux de pression respiratoire positive et améliore l’oxygénation tout en réduisant le travail des muscles inspiratoires18, 19. La ventilation pulmonaire par percussion intrapulmonaire (VPI) est apparue comme un nouveau mode de VNI, ayant pour but de faciliter la mobilisation des sécrétions trachéo-bronchiques et de diminuer le travail respiratoire18-20. Nous avons réalisé une étude prospective afin d’évaluer les effets physiologiques de la VPI comparée à la VNI lors du sevrage de la ventilation mécanique. Dans cette perspective, nous avons mesuré auprès de 17 patients de réanimation, le travail respiratoire diaphragmatique, la fréquence respiratoire lors de deux séances consécutives de ventilation en mode VPI et VNI. Nos résultats démontrent que ces deux modes ventilatoires diminuent le travail respiratoire et la fréquence respiratoire21. Ce travail de thèse est structuré en trois parties. La partie introductive rappelle l’importance clinique et la physiopathologie de l’insuffisance respiratoire aiguë, elle décrit l’impact physiopathologique et clinique de la VNI ainsi que les perspectives d’utilisation de la VPI. Le travail clinique expérimental qui a évalué de manière comparative la VPI à la VNI est rapporté en deuxième partie (anglais). Une synthèse de clôture met en perspective les résultats obtenus dans ce travail par rapport aux données issues de la littérature

Formalisation et recommandation des connaissances en conception préliminaire pour l'impression 4D

Coined in 2013, 4D printing is considered as a promising technology that combines additive manufacturing (AM) processes and smart materials (SMs). Through this technology objects can change over time in terms of functionalities, shape, or properties under the effect of energy stimulation. Although AM processes allow shape, hierarchical, functional, and materials complexities to the 3D objects, the conjunction with SMs provides much more freedom in designing adaptive/transformative structures. Over the last decade, a growing body of research with ad hoc proofs-of-concept have been proposed at the physical level (i.e., by using different AM processes with commercial or customized 3D printers and tuned SMs). Despite the numerous endeavors, 4D printing requires much more research efforts in design and engineering to define complex structures aligning with new usage scenarios. Considering that product architects and designers are neither AM experts nor materials experts, this innovative technology requires the development of new models, approaches, methodologies, and tools in design. The main objective of this PhD – falling under the domain of design for 4D printing – is to address research issues on 4D printing knowledge formalization and reuse, especially in computational design synthesis. First, a framework is proposed to build an ontology from both a top-down approach (based on multi-dimensionalism theories and basic formal ontology) and a bottom-up approach (based on research experiments). This resulted ontology formalizes and represents the knowledge in 4D printing including its main pillars, i.e., AM processes, SMs, stimuli, and transformation functions. It constitutes a relevant knowledge base for various purposes in design for 4D printing, such as material-process selection, transformation sequence planning, and materials distribution recommendation to name a few. In addition, the second contribution is focused on the multi-represen tation of a 4D printed object at the computational design synthesis stage because it plays a crucial role (i.e. functional , behavioral, structural) in the advances of the design for 4D printing. This multi-representation is then further described as a sub-ontology to be integrated into the domain ontology respecting different rules and constraints. Finally, a recommendation system allowing quickly identifying the material distribution in 4D printed objects is proposed. This system is populated by experiments from the literature. These experiments constitute the instances for the ontology and a base (composed of words) to feed a vector space model for proposing a specific material distribution. A dedicated tool has been developed in Rhinoceros3D/Grasshopper environment to illustrate the applicability and the relevance of the proposals.Créée en 2013, l'impression 4D est considérée comme une technologie prometteuse qui combine des procédés de fabrication additive (FA) et des matériaux intelligents (MI). Grâce à cette technologie, les objets peuvent évoluer dans le temps en termes de fonctionnalités, forme ou propriétés sous l'effet d'une stimulation énergétique. Bien que les processus de FA permettent des complexités de forme, hiérarchiques, fonctionnelles et matérielles aux objets 3D, la conjonction avec les MI offre beaucoup plus de liberté dans la conception de structures adaptatives/transformables. Au cours de la dernière décennie, un nombre croissant de recherches avec des preuves de concept ad-hoc ont été proposées au niveau physique (c'est-à-dire en utilisant différents processus de FA avec des imprimantes 3D commerciales ou personnalisées et des MI). Malgré les nombreux efforts, l'impression 4D nécessite beaucoup plus d'efforts de recherche en conception et en ingénierie pour défin ir des structures complexes s'alignant sur les nouveaux scénarios d'utilisation. Considérant que les architectes et les concepteurs de produits ne sont ni des experts en FA ni des experts en matériaux, cette technologie innovante nécessite le développement de nouveaux modèles, approches, méthodologies et outils de conception. L'objectif principal de cette thèse – relevant du domaine de la conception pour l'impression 4D – est d'aborder des problématiques de recherche sur la formalisation et la réutilisation des connaissances en impression 4D, notamment en synthèse de conception computationnelle. Premièrement, un framework est proposé pour construire une ontologie à partir à la fois d'une approche descendante (basée sur les théories du multi-dimensionnalité et d'une ontologie formelle de base) et d'une approche ascendante (basée sur des expériences de recherche). Cette ontologie résultante formalise et représente les connaissances en impression 4D, y compris ses principaux piliers, à savoir les processus FA, les MI, les stimuli et les fonctions de transformation. Il constitue une base de connaissances pertinente à diverses fins de conception pour l'impression 4D, telles que la sélection de processus de matériaux, la planification de séquences de transformation et la recommandation de distribution de matériaux . De plus, la deuxième contribution est focalisée sur la multi-représentation d'un objet imprimé 4D dans la phase de la synthèse de conception computationnelle car elle joue un rôle crucial (i.e. fonctionnel, comportemental, structurel) dans les avancées de la conception pour l'impression 4D. Cette multi-représentation est ensuite décrite en une sous-ontologie à intégrer dans l'ontologie du domaine en respectant différentes règles et contraintes. Enfin, un système de recommandation permettant d'identifier rapidement la répartition matière dans les objets imprimés en 4D est proposé. Ce système est peuplé d'expériences issues de la littérature. Ces expérience s constituent les instances de l'ontologie et une base (composée de mots) afin d'alimenter un modèle spatial vectoriel pour proposer une distribution de matériaux spécifique. Un outil dédié a été développé dans l'environnement Rhinoceros3D/Grasshopper pour illustrer l'applicabilité et la pertinence des propositions

Formalisation et recommandation des connaissances en conception préliminaire pour l'impression 4D

Coined in 2013, 4D printing is considered as a promising technology that combines additive manufacturing (AM) processes and smart materials (SMs). Through this technology objects can change over time in terms of functionalities, shape, or properties under the effect of energy stimulation. Although AM processes allow shape, hierarchical, functional, and materials complexities to the 3D objects, the conjunction with SMs provides much more freedom in designing adaptive/transformative structures. Over the last decade, a growing body of research with ad hoc proofs-of-concept have been proposed at the physical level (i.e., by using different AM processes with commercial or customized 3D printers and tuned SMs). Despite the numerous endeavors, 4D printing requires much more research efforts in design and engineering to define complex structures aligning with new usage scenarios. Considering that product architects and designers are neither AM experts nor materials experts, this innovative technology requires the development of new models, approaches, methodologies, and tools in design. The main objective of this PhD – falling under the domain of design for 4D printing – is to address research issues on 4D printing knowledge formalization and reuse, especially in computational design synthesis. First, a framework is proposed to build an ontology from both a top-down approach (based on multi-dimensionalism theories and basic formal ontology) and a bottom-up approach (based on research experiments). This resulted ontology formalizes and represents the knowledge in 4D printing including its main pillars, i.e., AM processes, SMs, stimuli, and transformation functions. It constitutes a relevant knowledge base for various purposes in design for 4D printing, such as material-process selection, transformation sequence planning, and materials distribution recommendation to name a few. In addition, the second contribution is focused on the multi-represen tation of a 4D printed object at the computational design synthesis stage because it plays a crucial role (i.e. functional , behavioral, structural) in the advances of the design for 4D printing. This multi-representation is then further described as a sub-ontology to be integrated into the domain ontology respecting different rules and constraints. Finally, a recommendation system allowing quickly identifying the material distribution in 4D printed objects is proposed. This system is populated by experiments from the literature. These experiments constitute the instances for the ontology and a base (composed of words) to feed a vector space model for proposing a specific material distribution. A dedicated tool has been developed in Rhinoceros3D/Grasshopper environment to illustrate the applicability and the relevance of the proposals.Créée en 2013, l'impression 4D est considérée comme une technologie prometteuse qui combine des procédés de fabrication additive (FA) et des matériaux intelligents (MI). Grâce à cette technologie, les objets peuvent évoluer dans le temps en termes de fonctionnalités, forme ou propriétés sous l'effet d'une stimulation énergétique. Bien que les processus de FA permettent des complexités de forme, hiérarchiques, fonctionnelles et matérielles aux objets 3D, la conjonction avec les MI offre beaucoup plus de liberté dans la conception de structures adaptatives/transformables. Au cours de la dernière décennie, un nombre croissant de recherches avec des preuves de concept ad-hoc ont été proposées au niveau physique (c'est-à-dire en utilisant différents processus de FA avec des imprimantes 3D commerciales ou personnalisées et des MI). Malgré les nombreux efforts, l'impression 4D nécessite beaucoup plus d'efforts de recherche en conception et en ingénierie pour défin ir des structures complexes s'alignant sur les nouveaux scénarios d'utilisation. Considérant que les architectes et les concepteurs de produits ne sont ni des experts en FA ni des experts en matériaux, cette technologie innovante nécessite le développement de nouveaux modèles, approches, méthodologies et outils de conception. L'objectif principal de cette thèse – relevant du domaine de la conception pour l'impression 4D – est d'aborder des problématiques de recherche sur la formalisation et la réutilisation des connaissances en impression 4D, notamment en synthèse de conception computationnelle. Premièrement, un framework est proposé pour construire une ontologie à partir à la fois d'une approche descendante (basée sur les théories du multi-dimensionnalité et d'une ontologie formelle de base) et d'une approche ascendante (basée sur des expériences de recherche). Cette ontologie résultante formalise et représente les connaissances en impression 4D, y compris ses principaux piliers, à savoir les processus FA, les MI, les stimuli et les fonctions de transformation. Il constitue une base de connaissances pertinente à diverses fins de conception pour l'impression 4D, telles que la sélection de processus de matériaux, la planification de séquences de transformation et la recommandation de distribution de matériaux . De plus, la deuxième contribution est focalisée sur la multi-représentation d'un objet imprimé 4D dans la phase de la synthèse de conception computationnelle car elle joue un rôle crucial (i.e. fonctionnel, comportemental, structurel) dans les avancées de la conception pour l'impression 4D. Cette multi-représentation est ensuite décrite en une sous-ontologie à intégrer dans l'ontologie du domaine en respectant différentes règles et contraintes. Enfin, un système de recommandation permettant d'identifier rapidement la répartition matière dans les objets imprimés en 4D est proposé. Ce système est peuplé d'expériences issues de la littérature. Ces expérience s constituent les instances de l'ontologie et une base (composée de mots) afin d'alimenter un modèle spatial vectoriel pour proposer une distribution de matériaux spécifique. Un outil dédié a été développé dans l'environnement Rhinoceros3D/Grasshopper pour illustrer l'applicabilité et la pertinence des propositions

Formalisation et recommandation des connaissances en conception préliminaire pour l'impression 4D

Créée en 2013, l'impression 4D est considérée comme une technologie prometteuse qui combine des procédés de fabrication additive (FA) et des matériaux intelligents (MI). Grâce à cette technologie, les objets peuvent évoluer dans le temps en termes de fonctionnalités, forme ou propriétés sous l'effet d'une stimulation énergétique. Bien que les processus de FA permettent des complexités de forme, hiérarchiques, fonctionnelles et matérielles aux objets 3D, la conjonction avec les MI offre beaucoup plus de liberté dans la conception de structures adaptatives/transformables. Au cours de la dernière décennie, un nombre croissant de recherches avec des preuves de concept ad-hoc ont été proposées au niveau physique (c'est-à-dire en utilisant différents processus de FA avec des imprimantes 3D commerciales ou personnalisées et des MI). Malgré les nombreux efforts, l'impression 4D nécessite beaucoup plus d'efforts de recherche en conception et en ingénierie pour défin ir des structures complexes s'alignant sur les nouveaux scénarios d'utilisation. Considérant que les architectes et les concepteurs de produits ne sont ni des experts en FA ni des experts en matériaux, cette technologie innovante nécessite le développement de nouveaux modèles, approches, méthodologies et outils de conception. L'objectif principal de cette thèse – relevant du domaine de la conception pour l'impression 4D – est d'aborder des problématiques de recherche sur la formalisation et la réutilisation des connaissances en impression 4D, notamment en synthèse de conception computationnelle. Premièrement, un framework est proposé pour construire une ontologie à partir à la fois d'une approche descendante (basée sur les théories du multi-dimensionnalité et d'une ontologie formelle de base) et d'une approche ascendante (basée sur des expériences de recherche). Cette ontologie résultante formalise et représente les connaissances en impression 4D, y compris ses principaux piliers, à savoir les processus FA, les MI, les stimuli et les fonctions de transformation. Il constitue une base de connaissances pertinente à diverses fins de conception pour l'impression 4D, telles que la sélection de processus de matériaux, la planification de séquences de transformation et la recommandation de distribution de matériaux . De plus, la deuxième contribution est focalisée sur la multi-représentation d'un objet imprimé 4D dans la phase de la synthèse de conception computationnelle car elle joue un rôle crucial (i.e. fonctionnel, comportemental, structurel) dans les avancées de la conception pour l'impression 4D. Cette multi-représentation est ensuite décrite en une sous-ontologie à intégrer dans l'ontologie du domaine en respectant différentes règles et contraintes. Enfin, un système de recommandation permettant d'identifier rapidement la répartition matière dans les objets imprimés en 4D est proposé. Ce système est peuplé d'expériences issues de la littérature. Ces expérience s constituent les instances de l'ontologie et une base (composée de mots) afin d'alimenter un modèle spatial vectoriel pour proposer une distribution de matériaux spécifique. Un outil dédié a été développé dans l'environnement Rhinoceros3D/Grasshopper pour illustrer l'applicabilité et la pertinence des propositions.Coined in 2013, 4D printing is considered as a promising technology that combines additive manufacturing (AM) processes and smart materials (SMs). Through this technology objects can change over time in terms of functionalities, shape, or properties under the effect of energy stimulation. Although AM processes allow shape, hierarchical, functional, and materials complexities to the 3D objects, the conjunction with SMs provides much more freedom in designing adaptive/transformative structures. Over the last decade, a growing body of research with ad hoc proofs-of-concept have been proposed at the physical level (i.e., by using different AM processes with commercial or customized 3D printers and tuned SMs). Despite the numerous endeavors, 4D printing requires much more research efforts in design and engineering to define complex structures aligning with new usage scenarios. Considering that product architects and designers are neither AM experts nor materials experts, this innovative technology requires the development of new models, approaches, methodologies, and tools in design. The main objective of this PhD – falling under the domain of design for 4D printing – is to address research issues on 4D printing knowledge formalization and reuse, especially in computational design synthesis. First, a framework is proposed to build an ontology from both a top-down approach (based on multi-dimensionalism theories and basic formal ontology) and a bottom-up approach (based on research experiments). This resulted ontology formalizes and represents the knowledge in 4D printing including its main pillars, i.e., AM processes, SMs, stimuli, and transformation functions. It constitutes a relevant knowledge base for various purposes in design for 4D printing, such as material-process selection, transformation sequence planning, and materials distribution recommendation to name a few. In addition, the second contribution is focused on the multi-represen tation of a 4D printed object at the computational design synthesis stage because it plays a crucial role (i.e. functional , behavioral, structural) in the advances of the design for 4D printing. This multi-representation is then further described as a sub-ontology to be integrated into the domain ontology respecting different rules and constraints. Finally, a recommendation system allowing quickly identifying the material distribution in 4D printed objects is proposed. This system is populated by experiments from the literature. These experiments constitute the instances for the ontology and a base (composed of words) to feed a vector space model for proposing a specific material distribution. A dedicated tool has been developed in Rhinoceros3D/Grasshopper environment to illustrate the applicability and the relevance of the proposals

From Dispersed Knowledge to Ontology: A Proposal for Formalizing and Integrating 4D Printing in Design

Part 1: Lean, Design and Innovation TechnologiesInternational audienceCurrent research efforts related to 4D printing (4DP) has reached an unprecedented level in smart materials (SM) driven era. It is mainly about manufacturing parts/products combining additive manufacturing (AM) techniques and reactive matters. The latter association leads to transformable products presenting abilities of shape morphing, colour changing, etc., after being triggered with adequate stimuli. Thus, many ad-hoc solutions appeared in literature, in the last decade, with different dispersed expertises. Indeed, the information available about how to carry such smart products automatically is limited and poorly known. This lack of common core knowledge is primarily due to the various skills involved in printing stimuli-reactive products. Hence, different user profiles, i.e. the product designer, product architect, process planner, etc., cannot take profit from this pioneering technology. Thus, the product design process must incorporate such technology to tackle design for 4DP issues. In this context, this paper proposes a framework that starts from establishing an ontological structure for the semantic and logical description of smart products respecting multi-dimensionalism (three- and four-dimensional objects), semantic reasoning theories and description logic language. The latter describes formally the proposed ontology and defines knowledge extraction from the above-mentioned ontology respecting some user profiles needs. At the end, a strategy for integrating this federated knowledge in cognitive CAD methods and tools is deployed

Knowledge based optimization of artificial neural network topology for additive manufacturing process modeling: a case study for fused deposition modeling

International audienc

Knowledge based optimization of artificial neural network topology for additive manufacturing process modeling: a case study for fused deposition modeling

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