Thèse en cotutelle : Université Laval Québec, Canada et École nationale supérieure des télécommunications de Bretagne Brest, France / La nécessité et l’importance de représenter une scène en 3-D ont été illustrées par de nombreuses applications en télédétection, telles que la planification urbaine, la gestion des catastrophes, etc. Dans ces applications, les données issues du LiDAR et de l’imagerie optique aérienne et satellitaire ont été largement utilisées. Il existe une complémentarité entre les données issues du LiDAR aéroporté et de l’imagerie optique aérienne/satellite, qui motive la fusion de ces données permettant de représenter des scènes observées en 3-D avec une meilleure précision et complétude. Ces dernières années, l’extraction automatique de l’empreinte des bâtiments dans les scènes urbaines et résidentielles est devenue un sujet d’intérêt croissant dans le domaine de la représentation et de la reconstruction de scènes en 3-D. Avec l’augmentation de la disponibilité d’une quantité massive de données capturées par différents capteurs LiDAR et d’imagerie installés sur des plateformes aériennes et spatiales, de nouvelles opportunités se présentent pour effectuer cette tâche à grande échelle. Cependant, les méthodes de fusion existantes considèrent généralement soit des systèmes d’acquisition hybrides composés de LiDAR et de caméras optiques fixés rigidement, soit des jeux de données acquis à partir de la même plateforme à des dates identiques ou très proches, et ayant la même résolution spatiale. Elles n’ont pas été conçues pour traiter des jeux de données acquis avec des plateformes différentes, dans différentes configurations, à des moments différents, ayant des résolutions spatiales et des niveaux de détail différents. Un tel contexte est appelé contexte d’acquisition non-contraint. D’autre part, l’extraction automatique de l’empreinte des bâtiments à grande échelle est une tâche complexe. Des méthodes existantes ont obtenu des résultats relativement significatifs mais en définissant des formes a priori pour les bâtiments, en imposant des contraintes géométriques, ou en se limitant à des zones spécifiques. De telles hypothèses ne sont plus envisageables pour des jeux de données à grande échelle. Ce travail de recherche est consacré au développement d’une méthode versatile de recalage grossier puis fin de jeux de données collectés selon un contexte d’acquisition non-contraint. Il vise à surmonter les défis associés à ce contexte tels que le décalage spatial entre les jeux de données, la différence de résolution spatiale et de niveau de détail, etc. De plus, ce travail de recherche propose une méthode d’extraction efficace des empreintes des bâtiments, offrant un niveau de précision élevé tout en étant une méthode non-supervisée dédiée aux applications à grande échelle. La méthode proposée, appelée “Super-Resolution-based Snake Model” (SRSM), consiste en une adaptation des modèles de snakes—une technique classique de segmentation d’images—pour exploiter des images d’élévation LiDAR à haute résolution générées par un processus de super-résolution. Il se rapporte au contexte d’acquisition de données non-contraint, servant d’exemple d’application de premier ordre. Des résultats pertinents ont été obtenus lors des évaluations rigoureuses des méthodes proposées, à savoir un niveau de précision hautement souhaitable par rapport aux méthodes existantes. Mots-clés : LiDAR aéroporté, imagerie optique satellitaire et aérienne, recalage de données, information mutuelle, super-résolution, scènes urbaines, extraction de bâtiments, grande échelle.

Thèse ou mémoire avec insertion d'articles / L'objectif principal de cette thèse est d'explorer les applications de l'imagerie par résonance magnétique multiparamétrique (IRMmp) en radio-oncologie. Les images IRM sont utilisées à différentes étapes de la radiothérapie, notamment la planification, le guidage et le suivi. L'étape de planification utilise généralement le contraste des tissus mous de l'IRM ou des images physiologiques pour délimiter les cibles. L'étape de guidage utilise le contraste des tissus mous de l'IRM pour guider les traitements de radiothérapie. L'IRM quantitative (qMRI) et l'IRMmp sont utilisées pour évaluer une réponse au traitement. Cette thèse vise à utiliser les cartes qMRI pour quantifier la réponse des tissus de la tête et du cou à l'oxygénation, réduire les artefacts et les distorsions de l'IRM, et enfin fusionner l'IRM et la tomodensitométrie (TDM). Un des objectif est d'optimiser les cartes qMRI incluant T₁ et R₂* pour quantifier la préservation de l'oxygène après avoir administré de l'oxygène pur (pO₂) aux volontaires sains. Cette étude était la première in vivo quantifiant la préservation de l'oxygène dans les tissus de la tête et du cou après l'administration de pO₂. Deux expériences distinctes ont été réalisées : (1) délivrer une oxygénation normobare (NBO) et comparer les cartes qMRI en série T₁ et R₂* acquises pendant et après la NBO avec la ligne de base (avant de délivrer la NBO), et (2 ) délivrant une oxygénation hyperbare (HBO) et comparant les cartes qMRI en série T₁ et R₂* acquises après HBO avec la ligne de base (avant de délivrer HBO). Nous avons réalisé que le niveau d'oxygène de la glande parotide et du muscle masséter augmentait de manière significative (*p* < 0,05) après l'administration du NBO pendant 15 minutes et revenait à la valeur de base environ sept minutes après le NBO. Dans l'expérience HBO, une tendance similaire a été observée. Nous n'avons pas trouvé de différence entre les images qMRI de base et post-HBO. Ensuite, le travail s'est concentrée sur les distorsions et les artefacts de l'IRM. Dans cette étude, nous avons proposé un modèle d'apprentissage profond pour prédire les distorsions géométriques spécifiques aux patients (PSgD) causées par les différences de susceptibilité entre deux tissus. Ensuite, le T₁w (ceT₁w) amélioré en contraste a été corrigé pour le PSgD. Nous avons formé notre modèle d'apprentissage profond (DL) à l'aide d'un ensemble de données de 380 sujets. Nous avons comparé les distributions de doses de radiochirurgie stéréotaxique Gamma Knife (GK-SRS) pour les patients atteints de schwannome vestibulaire, calculées à l'aide d'images corrigées et corrompues par le PSgD. Nous avons constaté qu'en moyenne D$_μ$, D$_\textup{95\%}$ et D$_\textup{min}$ en Gy ont augmenté de manière significative après correction PSgD de 16,85 à 17,25, 12,30 à 12,77 et de 8,98 à 9,92. La couverture moyenne des objectifs et l'indice de conformité de Paddick ont considérablement augmenté, passant de 0,97 à 0,98 et de 0,94 à 0,96. L'indice de gradient de Paddick moyen a diminué de manière significative, passant de 2,24 à 2,15 après correction du PSgD. Les troisième et quatrième études visaient à réduire les artefacts de mouvement de l'IRM à l'aide de nouveaux modèles génératifs. Les deux études ont été formées et testées auprès de 230 patients postopératoires. De plus, un ensemble de données de 148 patients présentant des artefacts de mouvement réels a été utilisé pour valider notre modèle afin de supprimer les artefacts de mouvement réels. Cette troisième étude a exploité la T₂ fluid-attenuated inversion recovery pour former un modèle génératif non supervisé permettant de supprimer les artefacts de mouvement ceT₁w. Nous avons comparé notre modèle avec deux modèles génératifs bien connus. Nous avons également réalisé une étude d'ablation pour évaluer différentes variantes de notre modèle proposé. Notre modèle a mieux performé quantitativement et qualitativement par rapport aux autres modèles. Dans la quatrième étude, nous avons utilisé un modèle probabiliste de diffusion conditionnelle stable pour supprimer les artefacts de mouvement ceT₁w. Cette étude a proposé une nouvelle méthode pour simuler le modèle de diffusion directe dans l'espace *k*, permettant la génération d'ensembles de données in silico avec différents niveaux d'artefacts de mouvement. Notre méthode a surpassé quantitativement et qualitativement deux modèles génératifs et un modèle supervisé. Le dernier volet a proposé une méthode non supervisée pour fusionner la tomodensitométrie et l'IRM, car elles fournissent des informations complémentaires pour la planification de la radiothérapie. Les images TDM sont géométriquement corrigées et fournissent des informations sur la densité électronique pour un calcul précis de la dose et l'IRM fournit des images avec un excellent contraste des tissus mous. Cette étude a proposé un modèle génératif de fusion médicale non supervisé pour fusionner la tomodensitométrie et le ceT₁w haute résolution afin de générer une image avec la structure osseuse de la tomodensitométrie et le contraste des tissus mous de l'IRM. Ainsi, la délimitation des tumeurs et des organes à risque sera améliorée et le temps de planification de la radiothérapie sera réduit. Les résultats de notre méthode ont été comparés quantitativement et qualitativement à sept méthodes traditionnelles et à huit méthodes de pointe DL, où notre méthode les a toutes surpassées. / The main goal of this thesis is to explore multi-parametric magnetic resonance imaging (mpMRI) applications in radiation oncology. MRI images are used in different stages of the treatments including planning, guiding, and following up. The planning step usually utilizes MRI soft-tissue contrast or physiological images to delineate targets. The guiding step uses MRI soft-tissue contrast to guide radiation treatments. Quantitative MRI (qMRI) and mpMRI are used to evaluate a response to the treatment. This thesis aimed to use qMRI maps to quantify head and neck tissues' response to oxygenation, reduce MRI artifacts and distortions, and finally fuse MRI and computed tomography (CT). This thesis was started to optimize qMRI maps including T₁ and R₂* to quantify oxygen preservation after delivering pure oxygen (pO₂) to the healthy volunteers. This study was the first in vivo quantifying head and neck tissue oxygen preservation after delivering pO₂ . Two separate experiments were carried out : (1) delivering normobaric oxygenation (NBO) and comparing serial qMRI T₁ and R₂* maps acquired during and after NBO with the baseline (before delivering NBO), and (2) delivering hyperbaric oxygenation (HBO) and comparing the serial qMRI T₁ and R₂* maps acquired after HBO with the baseline (before delivering HBO). We realized that the parotid gland and masseter muscle oxygen level increased significantly (*p* < 0.05) after delivering NBO for 15 minutes and returned to the baseline around seven minutes after the NBO. In the HBO experiment, a similar trend was observed. We did not find a difference between baseline and post-HBO qMRI images. Then, our thesis concentrated on the MRI distortions and artifacts. In the second study, we proposed a deep learning model to predict MRI patient-specific geometry distortions (PSgD) caused by susceptibility differences between two tissues. Then, the contrast-enhanced T₁W (ceT₁W) was corrected for the PSgD. We trained our deep learning (DL) model using a dataset of 380 subjects. We compared the Gamma Knife stereotactic radiosurgery (GK-SRS) dose distributions for the patients with vestibular schwannoma calculated using PSgD-corrected and PSgD-corrupted images. We found that on average D$_μ$, D$_\textup{95\%}$ et D$_\textup{min}$ in Gy significantly increased after PSgD correction from 16.85 to 17.25, 12.30 to 12.77, and from 8.98 to 9.92. Average target coverage and Paddick's conformity index significantly increased from 0.97 to 0.98, and 0.94 to 0.96. Average Paddick's gradient index decreased significantly from 2.24 to 2.15 after PSgD correction. The third and fourth studies aimed to reduce MRI motion artifacts using novel generative models. Both studies were trained and tested using post-surgery 230 patients. In addition, a dataset of 148 patients with real motion artifacts was used to validate our model to remove real motion artifacts. The third study leveraged T₂-fluid-attenuated inversion recovery to train an unsupervised generative model for removing ceT₁W motion artifacts. We compared our model with two well-known generative models. Also, we performed an ablation study to evaluate different variations of our proposed model. Our model outperformed quantitatively and qualitatively other models. In the fourth study, we used a stable conditional diffusion probabilistic model to remove ceT₁W motion artifacts. This study proposed a novel method for simulating the forward diffusion model in *k*-space, enabling the generation of in-silico datasets with varying levels of motion artifacts. Our method quantitatively and qualitatively outperformed two generative models and one supervised model. The fifth study proposed an unsupervised method to fuse CT and MRI because they provide complementary information for radiation therapy planning. CT images are geometrically corrected and provide electron density information for accurate dose calculation and MRI provides images with excellent soft-tissue contrast. This study proposed an end-to-end unsupervised medical fusion generative model to fuse CT and high-resolution ceT₁W to generate an image with CT bone structure and MRI soft-tissue contrast. Thus, tumor and organs at risk delineation will be improved and the radiotherapy planning time will be reduced. The results of our method were quantitatively and qualitatively compared with seven traditional and eight DL state-of-the-art methods where our method outperformed the traditional and DL approaches.

Titre de l'écran-titre (visionné le 18 mars 2024) / Les sédiments aquatiques sont des archives précieuses de l'histoire des écosystèmes, et elles contiennent des informations permettant de reconstituer le passé et de prévoir l'évolution de l'état des écosystèmes. Les carottes de sédiments lacustres fournissent des données à long terme essentielles pour distinguer le rythme et l'étendue des changements environnementaux naturels, comprendre les écosystèmes avant les impacts anthropiques et établir l'état de référence des écosystèmes. Cependant, la plupart des techniques d'analyse des sédiments sont destructives, prennent du temps et ont une résolution relativement faible. Ces dernières années, l'imagerie hyperspectrale s'est imposée comme une nouvelle technologie en paléolimnologie. Contrairement aux méthodes traditionnelles, cette technologie permet la reconstruction rapide, non destructive et très détaillée (résolution spatiale submillimétrique) des caractéristiques physiques, biologiques et chimiques des carottes de sédiments. Ce doctorat vise à étudier les réponses des lacs à de multiples facteurs de stress au cours des 150 dernières années en utilisant diverses propriétés des carottes de sédiments identifiées grâce à l'imagerie hyperspectrale. Cette thèse examine 116 carottes de sédiments lacustres prélevées pendant trois étés (2017-2019) dans des lacs canadiens répartis dans 11 écozones. La recherche a été menée dans le cadre du programme du Réseau canadien Lake Pulse du CRSNG (Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada). Les images hyperspectrales (HSI), combinées avec d'autres proxies, ont été employées pour développer des modèles d'apprentissage automatique et statistiques. Ces modèles ont permis d'analyser la composition des sédiments et, par conséquent, de reconstituer les changements environnementaux passés dans l'ensemble du Canada. En plus des données principales provenant de l'imagerie hyperspectrale, des données supplémentaires proviennent des modèles de données climatiques globales, et d'analyses de spectrophotométrie, de granulométrie laser, et de spectrométrie gamma et alpha. Les principaux résultats de cette thèse incluent (1) le développement de méthodologies pour préparer des échantillons de carottes de sédiments avant l'acquisition d'images, pour la configuration du scanner hyperspectral, pour l'acquisition des données, et pour personnaliser les méthodes existantes et développer de nouvelles techniques de débruitage, de prétraitement et d'intégration de données spectrales; (2) le développement d'un modèle d'apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones convolutifs pour estimer la taille moyenne des particules des carottes de sédiments à l'aide de l'imagerie hyperspectrale; (3) l'introduction d'un nouvel indice spectral pour estimer la teneur en chlorophylle dans les carottes de sédiments lacustres; et (4) l'analyse d'une vaste base de données provenant de carottes de sédiments lacustres de partout au Canada, couplée à des données climatiques historiques. Cette dernière analyse a révélé une augmentation généralisée des dépôts de chlorophylle dans les lacs canadiens due au climat depuis l'époque préindustrielle (après 1850), et surtout depuis la fin des années 1950. Les recherches menées dans le cadre de cette thèse vont faciliter de futures études à haute résolution sur les changements environnementaux à partir de carottes de sédiments et font progresser notre compréhension de l'état des lacs canadiens et de leurs réponses au réchauffement climatique. / Aquatic sediments are valuable archives of ecosystem history which contain information that enables past reconstructions and predictions about the state of ecosystems. Lake sediment cores provide long-term data essential for distinguishing the rate and extent of natural environmental changes, understanding ecosystem patterns prior to human impacts, and establishing the baseline condition of ecosystems. However, most sediment analysis techniques are destructive, time-consuming, and relatively low-resolution. In recent years, hyperspectral imaging has emerged as a new technology in paleolimnology. Unlike traditional methods, this technology allows for the rapid, non-destructive, and highly detailed (submillimeter spatial resolution) reconstruction of physical, biological, and chemical characteristics within sediment cores. This Ph.D. aims to study lake responses to multiple stressors over the past 150 years utilizing various properties of sediment cores identified through hyperspectral imaging. This thesis involved the examination of 116 lake sediment cores collected during three summers (2017–2019) from Canadian lakes across 11 ecozones. The research was conducted as part of the NSERC (Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada) Canadian Lake Pulse Network program. Hyperspectral images (HSI) from the surface of sediment cores, along with other proxies, were employed to develop machine learning and statistical models. These models were instrumental in analyzing sediment composition and, consequently, reconstructing past environmental changes across Canada. Besides hyperspectral data, which served as the primary focus, data were utilized from various techniques such as spectrophotometry, laser granulometry, gamma and alpha spectrometry, and global climate data models. The key outcomes of this thesis include (1) the development of a methodology for preparing sediment core samples before scanning, configuring hyperspectral scanner setup, acquiring data, customizing existing methods, and developing new techniques for denoising, preprocessing, and integrating spectral data; (2) the development of a deep learning model based on convolutional neural networks to estimate the mean particle size of sediment cores using hyperspectral imaging; (3) the introduction of a new spectral index to infer chlorophyll content within lake sediment cores; and (4) the analysis of a large database of lake sediment cores from across Canada, coupled with historical climate data, that revealed a widespread climate-mediated increase in chlorophyll deposition in Canadian lakes since pre-industrial times (post-1850), and particularly since the late 1950s. The research in this thesis enables future high-resolution studies of environmental change from sediment cores and advances our understanding of the state of Canadian lakes and their responses to warming climates.

La stimulation cérébrale profonde (SCP) est un traitement proposée aux patients gravement atteints de la maladie de Parkinson pour lesquels les symptômes moteurs réduisent grandement leur qualité de vie. Ce traitement implique une chirurgie pendant laquelle une électrode doit être placée très précisément dans le mésencéphale afin d'atténuer efficacement les symptômes moteurs des patients. Les chirurgiens qui effectuent cette opération ne possèdent toutefois pas d'outil de guidage pour le positionnement de l'électrode. Afin de combler cette problématique, des technologies optiques peuvent être implantées à l'intérieur de l'électrode afin de mesurer un contraste entre certaines régions du cerveau, aidant ainsi le chirurgien à positionner correctement l'électrode. La première étape de ce projet consiste à explorer les techniques optiques qui ont le potentiel de mesurer un contraste entre certaines régions du cerveau. Dans ce projet de maitrise, la spectroscopie Raman spontanée (SRSpont) est explorée afin d'identifier les régions spectrales Raman pertinentes pour aider le guidage de l'électrode dans le cadre du traitement de SCP. Pour ce faire, des spectres Raman sont mesurés dans huit régions identifiées sur des tranches de cerveau de macaque post mortem à l'aide d'un microscope Raman. Ces spectres Raman subissent ensuite une réduction dimensionnelle par analyse en composantes principales (ACP) avant d'être classés par la méthode des voisins les plus proches (VPP). Au final, cette méthode d'analyse permet de prédire correctement 43 % du temps la région du cerveau dans laquelle un spectre Raman est mesuré. Ensuite, des différences spectrales entre certaines régions spécifiques du cerveau sont identifiées, notamment le signal Raman provenant des lipides qui permet de distinguer facilement la matière blanche et la matière grise. Un contraste entre le noyau subthalamique (STN) et la substance noire (SN) est également mesuré grâce au signal Raman à 996 cm$^{-1}$ provenant de la phénylalanine. De tels contrastes sont intéressants dans le cadre du traitement de SCP étant donné que le STN est très souvent la région dans laquelle il faut placer l'électrode et que celui-ci est principalement entouré du SN et de matière blanche. La SRSpont permet donc de mesurer un contraste intéressant entre des régions du cerveau pertinentes dans le cadre du traitement de SCP. Cette technique a donc le potentiel de fournir suffisamment d'information au chirurgien afin de faciliter le positionnement de l'électrode lors du traitement de SCP. Il serait intéressant d'implanter un système SRSpont dans des fibres optiques afin de vérifier le potentiel de cette technique dans des conditions similaires à celles rencontrées lors de la chirurgie liée au traitement de SCP.

Le fonctionnement du cerveau humain est fascinant. En seulement quelques millisecondes, des milliards de neurones synchronisés perçoivent, traitent et redirigent les informations permettant le contrôle de notre corps, de nos sentiments et de nos pensées. Malheureusement, notre compréhension du cerveau reste limitée et de multiples questions physiologiques demeurent. Comment sont exactement reliés le fonctionnement neuronal et le comportement humain ? L’imagerie de l’activité neuronale au moyen de systèmes miniatures est l’une des voies les plus prometteuses permettant d’étudier le cerveau des animaux se déplaçant librement. Cependant, le développement de ces outils n’est pas évident et de multiples compromis techniques doivent être faits pour arriver à des systèmes suffisamment petits et légers. Les outils actuels ont donc souvent des limitations concernant leurs caractéristiques physiques et optiques. L’un des problèmes majeur est le manque d’une lentille miniature électriquement réglable et à faible consommation d’énergie permettant l’imagerie avec un balayage en profondeur. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau type de dispositif d’imagerie miniature qui présente de multiples avantages mécaniques, électriques et optiques par rapport aux systèmes existants. Le faible poids, la petite dimension, la capacité de moduler électriquement la distance focale à l’aide d’une lentille à cristaux liquides (CL) et la capacité d’imager des structures fines sont au cœur des innovations proposées. Dans un premier temps, nous présenterons nos travaux (théoriques et expérimentaux) de conception, assemblage et optimisation de la lentille à CL accordable (TLCL, pour tunable liquid crystal lens). Deuxièmement, nous présenterons la preuve de concept macroscopique du couplage optique entre la TLCL et la lentille à gradient d’indice (GRIN, pour gradient index) en forme d’une tige. Utilisant le même système, nous démontrerons la capacité de balayage en profondeur dans le cerveau des animaux anesthésiés. Troisièmement, nous montrerons un dispositif d’imagerie (2D) miniature avec de nouvelles caractéristiques mécaniques et optiques permettant d’imager de fines structures neuronales dans des tranches de tissus cérébraux fixes. Enfin, nous présenterons le dispositif miniaturisé, avec une TLCL intégrée. Grâce à notre système, nous obtenons ≈ 100 µm d’ajustement électrique de la profondeur d’imagerie qui permet d’enregistrer l’activité de fines structures neuronales lors des différents comportements (toilettage, marche, etc.) de la souris. / The functioning of the human brain is fascinating. In only a few milliseconds, billions of finely tuned and synchronized neurons perceive, process and exit the information that drives our body, our feelings and our thoughts. Unfortunately, our understating of the brain is limited and multiple physiological questions remain. How exactly are related neural functioning and human behavior ? The imaging of the neuronal activity by means of miniaturized systems is one of the most promising avenues allowing to study the brain of the freely moving subjects. However, the development of these tools is not obvious and multiple technical trade-offs must be made to build a system that is sufficiently small and light. Therefore, the available tools have different limitations regarding their physical and optical characteristics. One of the major problems is the lack of an electrically adjustable and energy-efficient miniature lens allowing to scan in depth. In this thesis, we propose a new type of miniature imaging device that has multiple mechanical, electrical and optical advantages over existing systems. The low weight, the small size, the ability to electrically modulate the focal distance using a liquid crystal (LC) lens and the ability to image fine structures are among the proposed innovations. First, we present our work (theoretical and experimental) of design, assembling and optimization of the tunable LC lens (TLCL). Second, we present the macroscopic proof-of-concept optical coupling between the TLCL and the gradient index lens (GRIN) in the form of a rod. Using the same system, we demonstrate the depth scanning ability in the brain of anaesthetized animals. Third, we show a miniature (2D) imaging device with new mechanical and optical features allowing to image fine neural structures in fixed brain tissue slices. Finally, we present a state-of-the-art miniaturized device with an integrated TLCL. Using our system, we obtain a ≈ 100 µm electrical depth adjustment that allows to record the activity of fine neuronal structures during the various behaviours (grooming, walking, etc.) of the mouse.

Afin d'explorer l'utilisabilité de technologies de réalité augmentée pour s'interfacer avec le logiciel de numérisation 3D des capteurs Creaform, les Hololens de Microsoft ont été retenues pour ses différentes fonctionnalités. Un emploi envisagé pour ce système était d'utiliser les Hololens pour inspecter un modèle 3D numérisé en le superposant sur l'objet qu'il représente.Ce mémoire décrit les étapes menant à l'obtention de ce résultat et les lacunes de cette approche. Pour numériser la surface d'un objet, il doit être couvert de pastilles rétro-réfléchissantes.Ces marqueurs servent de points de repère pour certains capteurs Creaform et pour l'approche présentée. Deux photos de l'objet sont prises avec les Hololens afin d'effectuer des calculs stéréoscopiques avec les marqueurs détectés. Les positions 3D de ces marqueurs sont estimées avec ces calculs et elles forment le nuage de points pour le référentiel des lunettes Hololens. Des appariements entre ce nuage de points et celui du capteur Creaform sont déduits et un alignement est calculé pour superposer le modèle 3D sur l'objet. / To explore the usability of augmented reality technologies interfacing with Creaform's 3Dscanning software, Microsoft's Hololens was chosen for its diverse functionalities. One envisioned application for this system was utilizing the Hololens to inspect a scanned 3D model by overlaying it onto the corresponding object. This document outlines the steps taken to achieve this outcome and highlights the shortcomings of this approach.To scan the surface of an object, it must be covered with retro-reflective markers. These markers serve as reference points for certain Creaform sensors and for the presented approach.Two photos of the object are taken with the Hololens to perform stereoscopic calculations with the detected markers. The 3D positions of these markers are estimated using these calculations,forming the point cloud for the Hololens reference frame. Matches between theHololens' and the Creaform's sensor point clouds are deduced, and an alignment is calculated to overlay the 3D model onto the object.

Le présent document fait la présentation du travail réalisé au cours d'un projet de maitrise avec l'intention d'obtenir un diplôme à la maitrise en génie électrique.Le projet consistait à développer un système capable d'identifier le type de véhicule qui se retrouve dans une image infrarouge. Les deux types de véhicules visés par cette identification étaient les véhicules électriques ainsi que les véhicules à essence. Pour pouvoir être en mesure de l'identifier, il a d'abord fallu développer un système de prise d'images qui permette d'obtenir un échantillon de données comprenant des images infrarouges de différentes voitures. Deux systèmes ont été développés pour atteindre cet objectif : le premier est un système de caméra fixe et le second implique un système de mouvement des caméras. Une fois ces deux systèmes mis en place, la collecte des images fut réalisée avec chacun d'eux. Il fut remarqué que les images obtenues avec le second système étaient de meilleure qualité. Différents contextes de prise d'images ont été explorés. Lorsqu'une quantité suffisante d'images fut obtenue, l'exploration pour la sélection du réseau de neurones permettant l'identification du type de voiture a débuté. Plusieurs solutions ont été envisagées et l'évaluation de celles-ci a été réalisée. Le présent document débute par la présentation d'un article scientifique qui décrit en détails le système de mouvement des caméras / The present document elaborates on the work done for a master project with the intent to obtain a master's in electrical engineering. The project was todevelop a system that identifies the vehicle’s type within an infrared image. The two types of vehicles targeted for identification are electrical vehicles and internal combustion engine vehicles. To identify their type, the development of an acquisition system was necessary for us to collect data and build our dataset, which containsimages of each type of vehicle. Two systems were developed to achieve this goal: the first one is a fixed camera system and the second one is a motion camera system. Once each system was in place, we collected images with each system. Different situations for collecting the images were explored. It was noticed that the second system improved the images 'quality. Once we collected enough images, the exploration of the neural network for classifying the vehicle type started. Many solutions for the neural network have been presented and evaluated to choose the one that meets our needs. The present document begins with a scientific paper that has been donefor the master project which presents in details the motion camera system.

Titre de l'écran-titre (visionné le 6 novembre 2023) / La sténose aortique calcifiante (SA), est également connue sous le nom de SA dégénérative. La SA est la maladie valvulaire cardiaque la plus répandue dans les pays industrialisés. Elle est la conséquence d'un remodelage fibro-calcique progressif survenant sur une valve aortique initialement normale (tricuspide) ou sur une valve aortique congénitalement anormale (bicuspide principalement). La prévalence de la SA augmente généralement avec l'âge, affectant jusqu'à 10 % des personnes de plus de 80 ans. Par conséquent, la SA est considérée comme un problème de santé publique en raison de sa prévalence croissante liée au vieillissement d'une population avec une espérance de vie accrue. La SA est une maladie complexe affectant non seulement la valve mais aussi le myocarde. L'échocardiographie-Doppler reste la pierre angulaire du diagnostic et de la prise en charge de la SA, mais une proportion importante (jusqu'à 35 %) des patients présentent des résultats discordants à l'échocardiographie, ce qui soulève des doutes sur la gravité réelle de la maladie. Des techniques d'imagerie avancées non invasives telles que la tomodensitométrie et la résonance magnétique cardiovasculaire (cardiac magnetic resonance- CMR) se sont progressivement intégrées à l'arsenal diagnostic de la SA. Cependant, de nombreux pièges techniques restent inexplorés et de nombreuses recommandations des guides de pratique sont basées sur des preuves rares ou des hypothèses théoriques. En outre, une grande quantité de preuves est basée sur des populations principalement masculines et caucasiennes, et les différences sexuelles et ethniques restent à élucider. Bien que plusieurs modalités d'imagerie existent, une approche centrée sur le patient doit être encouragée, dans laquelle la technique et l'approche doivent être adaptées aux besoins de chaque patient. L'objectif général de ce projet de thèse est donc d'optimiser l'approche diagnostique des patients atteints de SA par l'imagerie multimodalité. Plus précisément, nous visons à : i) optimiser l'évaluation du débit à l'aide de l'échocardiographie-Doppler et de l'IRM à contraste de phase; ii) améliorer l'évaluation anatomique de la gravité de la SA à l'aide de la tomographie, d'abord en abordant les aspects techniques de la mesure de la calcification de la valve aortique (aortic valve calcification- AVC) et ensuite, en évaluant les différences ethniques; et iii) améliorer l'évaluation de la réponse myocardique à la SA: d'abord en comparant l'évaluation de la masse et dure modelage du ventricule gauche (VG) par échocardiographie en utilisant la CMR comme étalon-or, puis en évaluant la réponse myocardique suite au remplacement de la valve aortique chez des patients atteints de diabète et/ou de syndrome métabolique. / Aortic stenosis (AS) is the most prevalent heart valve disease in industrialized countries. Calcific AS, also known as degenerative AS, is the by far the most frequent sub-type of AS. It is the consequence of progressive fibro-calcific remodeling occurring on an initially normal (tricuspid) aortic valve or a congenitally abnormal (mostly bicuspid) aortic valve. Prevalence of calcific AS increases steadily with age, affecting up to 10% of those > 80 years old. Therefore, AS is considered a public health problem due to its increasing prevalence because of an aging population with increased life expectancy. AS is a complex disease affecting not only the valve but also the myocardium. Doppler echocardiography remains the cornerstone of AS diagnosis and management, but a significant proportion (up to 35%) of patients present with discordant findings at echocardiography, which raise doubts about the actual severity of the disease. Advanced non-invasive imaging techniques such as multidetector computed tomography (MDCT) and cardiovascular magnetic resonance (CMR) are being progressively incorporated into the diagnostic arsenal for AS and each of them has their strengths and weaknesses. However, many technical pitfalls remain unexplored and numerous recommendations from practice guidelines are based on scarce evidence or theoretical assumptions. Furthermore, a vast amount of evidence is based on mostly male and Caucasian populations, and sex and ethnic differences remain to be elucidated. Finally, though multiple imaging modalities exist, a patient-centered approach should be encouraged, in which the precise technique and approach is tailored to fit the needs of the individual patient. The general objective of this PhD project is thus to optimize the diagnostic approach to patients with AS using multimodality imaging. Specifically, we aim to: i) optimize flow assessment using Doppler echocardiography and phase-contrast CMR; ii) improve anatomical assessment of AS severity using MDCT, first by addressing technical aspects of aortic valve calcification (AVC) measurement and secondly by evaluating ethnic differences; and iii) improve assessment of themyocardial response to AS: first by comparing LV mass and remodeling assessmentby echocardiography using CMR as a gold standard and then assessing the myocardial response to AVR in patients with diabetes mellitus and metabolic syndrome.

L'éclairage extérieur joue un rôle important dans la recherche et l'industrie. La compréhension de l'éclairage extérieur est essentielle dans de nombreuses applications en vision par ordinateur, infographie, films d'animation par ordinateur, gestion de l'énergie solaire, etc. L'éclairage extérieur, d'où la contribution provient majoritairement du soleil et du ciel, possède une plage dynamique extrêmement élevée (HDR pour high dynamic range). La capture de l'éclairage extérieur, y compris l'étendue de la plage dynamique et l'intensité absolue du soleil, nécessite des appareils ou des techniques spécialisés : une caméra ordinaire est incapable de la capturer. Le contenu de l'image capturé avec un appareil photo grand public est actuellement disponible sous forme de données à basse plage dynamique (LDR pour low dynamic range). Ces problèmes deviennent un obstacle majeur à la compréhension de l'éclairage extérieur. Comprendre l'éclairage extérieur à partir d'images est également une tâche difficile en raison de sa diversité : l'éclairage change considérablement en raison du mouvement des nuages et des conditions météorologiques. Dans le cadre de ce travail, nous proposons de raisonner sur l'éclairage HDR à partir d'images LDR à partir de données. Nous explorons ce problème avec le trois objectifs suivants 1) reconstruire automatiquement l'éclairage HDR à partir de panoramas extérieurs LDR capturés avec une caméra 360⁰ point-and-shoot, 2) prévoir l'énergie solaire à partir d'images du ciel capturées avec une caméra standard ; 3) estimer les paramètres d'éclairage significatifs à partir d'une seule image conventionnelle à champ de vision limité. Ces objectifs sont appuyés par des expériences et des analyses détaillées. Nous espérons que cette recherche aidera à mieux comprendre l'éclairage extérieur HDR. / Outdoor lighting plays an important role in both research and industry. Understanding outdoor illumination is essential in many applications in computer vision, computer graphics, computer-animated movies, solar energy management, etc. Outdoor illumination, which is mainly contributed by the sun and sky, has an extremely high dynamic range (HDR). Capturing outdoor illumination including the breadth of the dynamic range and the absolute intensity of the sun requires specialized devices or techniques : a regular camera is incapable of capturing it. The image contents captured with a consumer camera are currently available as low dynamic range (LDR) data. These issues become a big obstacle to understanding outdoor lighting. Understanding outdoor illumination from images is also a challenging task because of its diversity : the lighting changes dramatically due to clouds movement and weather conditions. In this work, we propose to reason about the HDR illumination from LDR images in a data-driven way. We explore this problem in the following three objectives 1) automatically reconstruct the HDR lighting from LDR outdoor panoramas captured with a point-and-shoot 360⁰ camera, 2) forecast solar energy from sky images captured with an off-the-shelf camera; 3) estimate meaningful lighting parameters from a single conventional limited field of view image. Each of these objectives provides detailed experiments and analyses. We hope this research could help to better understand the HDR outdoor illumination.

La microscopie holographique numérique (DHM) est une technique d'imagerie polyvalente prometteuse pour l'identification de biomarqueurs de maladies psychiatriques majeures. Les images obtenues par DHM sont toutefois affectées par le bruit cohérent, qui entrave entre autres la visualisation de petites ramifications nerveuses dans les tissus neuronaux. Le projet présenté dans ce mémoire tâche d'affranchir la DHM de ce défaut grâce à une approche dite polychromatique exploitant un laser à longueur d'onde modulable. Des cultures neuronales de rat et des cellules minces ont été analysées au moyen de cette approche, permettant de révéler de fins détails, tels que des dendrites et des organites. Finalement, dans l'objectif de mesurer des réponses cellulaires de façon dynamique, la méthode a été automatisée et optimisée. La stratégie proposée ici augure favorablement pour l'étude de la connectivité neuronale, et le montage peut être adapté pour des applications additionnelles de la DHM en biologie cellulaire. / Digital holographic microscopy (DHM) is a promising versatile imaging technique for the identification of biomarkers of major psychiatric illnesses. However, images obtained by DHM are affected by coherent noise, which among other things prevents from properly distinguishing nerve branches in neural tissue. The project presented in this thesis aims to remove this defect thanks to a socalled polychromatic approach using a laser with modulable wave lengths. Using this approach, neuronal cultures and thin cells were imaged, revealing fine details, such as dendrites and cell organelles. The setup was then optimized to measure dynamical cellular responses. The strategy proposed here bodes well for the study of neuronal connectivity and the setup can be adapted for additional DHM applications in cellularbiology.