L’imagerie pondérée en diffusion (DWI) représente un outil prometteur pour augmenter la spécificité de l’IRM mammaire en vue du dépistage du cancer du sein. L’épaisseur de coupe pour une acquisition ayant un rapport signal sur bruit suffisant et couvrant les seins dans un temps compatible avec un examen clinique, reste égale ou supérieur à 3 mm, limitant la possibilité de dépistage. Dans ce travail, une méthode DWI isotrope a été développée pour obtenir des images haute résolution isotropes (1x1x1 mm3) couvrant entièrement les seins. Ces images sont obtenues en combinant : (i) une séquence à train de lecture segmenté (rs-EPI) qui correspond à plusieurs segments de lecture EPI avec écho navigation, permettant d’obtenir de hautes résolutions dans le plan, (ii) une stratégie de super-résolution (SR) consistant à acquérir trois jeux de données avec des coupes épaisses (3 mm) et des décalages de 1 mm dans le sens de coupe entre chaque acquisition et (iii) une méthode de reconstruction dédiée pour obtenir des données isotropes 1x1x1 mm3. Plusieurs schémas de reconstruction basés sur différentes régularisations ont été étudiés. La SR proposée a été comparée aux acquisitions natives de 1x1x1 mm3 sans algorithme SR sur huit sujets sains et des fantômes synthétiques. Pour valider la méthode SR, nous avons utilisé plusieurs méthodes : des simulations Monte-Carlo, des mesures de SNR et des métriques de netteté et enfin le coefficient de diffusion apparent (ADC). Ces validations ont aussi été confirmées par des mesures expérimentales sur fantômes contenant des objets de dimensions et diffusion calibrées. Un nouveau protocole de recherche clinique est proposé pour évaluer l’efficacité de la séquence de diffusion à haute résolution sur le dépistage d’un cancer mammaire, dans le but de remplacer la séquence de perfusion avec injection de produit de contraste utilisée en IRM mammaire. / Diffusion-weighted imaging (DWI) is a promising tool to increase the specificity of MRI for breast cancer screening. However, the field of view covering the breasts makes the DWI at high resolution difficult and the images obtained have low signal-to-noise ratios (SNR). The current DWI techniques are limited by the spatial resolution, mainly a slice thickness greater than or equal to 3 mm. In this work, an isotropic DWI method was developed to obtain high resolution isotropic images (1x1x1 mm3) covering the entire breast. These images are obtained by combining: (i) a readout-segmented DW-EPI sequence (rs-EPI), with several segments of k-space and echo navigator providing high in-plane resolution, (ii) a super-resolution (SR) strategy, which consists of acquiring three datasets with thick slices (3 mm) and 1mm-shifts in the slice direction, (iii) and combining them into a 1x1x1 mm3 dataset using a dedicated reconstruction. Several SR reconstruction schemes were investigated, based on different regularizations. The proposed SR strategy was compared to native 1x1x1 mm3 acquisitions (i.e. with 1 mm slice thickness) on eight healthy subjects, and synthetics phantoms. To validate the SR method, we used several methods: Monte Carlo simulations, SNR measurements and sharpness metrics, the apparent diffusion coefficient (ADC) values in normal breast tissue and breast diffusion/resolution phantom were also compared. A new clinical research protocol is proposed to evaluate the effectiveness of the high resolution diffusion sequence on breast cancer screening. The aim of this protocol is to replace the contrast-enhanced perfusion by the diffusion sequence for screening.

La super-résolution est une technique de traitement d'images qui consiste en la reconstruction d'une image hautement résolue à partir d'une ou plusieurs images bassement résolues.Cette technique est apparue dans les années 1980 pour tenter d'augmenter artificiellement la résolution des images et donc de pallier, de façon algorithmique, les limites physiques des capteurs d'images.Comme beaucoup des techniques de reconstruction en traitement d'images, la super-résolution est connue pour être un problème mal posé dont la résolution numérique est mal conditionnée. Ce mauvais conditionnement rend la qualité des images hautement résolues reconstruites très sensible au choix du modèle d'acquisition des images, et particulièrement à la modélisation de la réponse impulsionnelle de l'imageur.Dans le panorama des méthodes de super-résolution que nous dressons, nous montrons qu'aucune des méthodes proposées par la littérature ne permet de modéliser proprement le fait que la réponse impulsionnelle d'un imageur est, au mieux, connue de façon imprécise. Au mieux l'écart existant entre modèle et réalité est modélisé par une variable aléatoire, alors que ce biais est systématique.Nous proposons de modéliser l'imprécision de la connaissance de la réponse impulsionnelle par un ensemble convexe de réponses impulsionnelles. L'utilisation d'un tel modèle remet en question les techniques de résolution. Nous proposons d'adapter une des techniques classiques les plus populaires, connue sous le nom de rétro-projection itérative, à cette représentation imprécise.L'image super-résolue reconstruite est de nature intervalliste, c'est à dire que la valeur associée à chaque pixel est un intervalle réel. Cette reconstruction s'avère robuste à la modélisation de la réponse impulsionnelle ainsi qu'à d'autres défauts. Il s'avère aussi que la largeur des intervalles obtenus permet de quantifier l'erreur de reconstruction. / Super-resolution is an image processing technique that involves reconstructing a high resolution image based on one or several low resolution images. This technique appeared in the 1980's in an attempt to artificially increase image resolution and therefore to overcome, algorithmically, the physical limits of an imager.Like many reconstruction problems in image processing, super-resolution is known as an ill-posed problem whose numerical resolution is ill-conditioned. This ill-conditioning makes high resolution image reconstruction qualityvery sensitive to the choice of image acquisition model, particularly to the model of the imager Point Spread Function (PSF).In the panorama of super-resolution methods that we draw, we show that none of the methods proposed in the relevant literature allows properly modeling the fact that the imager PSF is, at best, imprecisely known. At best the deviation between model and reality is considered as being a random variable, while it is not: the bias is systematic.We propose to model scant knowledge on the imager's PSF by a convex set of PSFs. The use of such a model challenges the classical inversion methods. We propose to adapt one of the most popular super-resolution methods, known under the name of "iterative back-projection", to this imprecise representation. The super-resolved image reconstructed by the proposed method is interval-valued, i.e. the value associated to each pixel is a real interval. This reconstruction turns out to be robust to the PSF model and to some other errors. It also turns out that the width of the obtained intervals quantifies the reconstruction error.

The mammalian hippo signalling pathway controls cell proliferation and apoptosis via transcriptional co-activators YAP and TAZ, and as such is a key regulator of organ and tissue growth. Multiple cellular components converge in this pathway, including the actin cytoskeleton, which is required for YAP/TAZ activity. The precise mechanism by which the mechanical actomyosin network regulates Hippo signalling, however, is unknown. Optical methods provide a non-invasive way to image and study the biomechanics of cells. In the past two decades, super-resolution fluorescence microscopy techniques that break the diffraction limit of light have come to the fore, enabling visualisation of intracellular detail at the nanoscale level. Optical trapping, on the other hand, allows precise control of micron-sized objects such as cells. Here, super resolution structured illumination microscopy (SIM) and elastic resonator interference stress microscopy (ERISM) were used to investigate a potential role for the FERM-domain protein FRMD6, or Willin, in the mechanical control of the Hippo pathway in a neuronal cell model. A double optical trap was also integrated with the Nikon-SIM with the aim of cell stretching. Willin expression was shown to modify the morphology, neuronal differentiation, actin cytoskeleton and forces of SH-SY5Y cells. Optical trapping from above the SIM objective, however, was demonstrated to be ineffective for manipulation of adherent cells. The results presented here indicate a function for Willin in the assembly of actin stress fibres that may be the result of an interaction with the Hippo pathway regulator AMOT. Further investigation, for example by direct cell stretching, is required to elucidate the exact role of Willin in the mechanical control of YAP/TAZ.

Dans cette thèse, nous avons construit et optimisé des méthodes de microscopie de fluorescence super-résolue stochastique, polarisée et quantitative qui nous permettent d'imager l'orientation moléculaire dans des environnements dynamiques et statiques a l’échelle de la molécule unique et avec une résolution nanoscopique. En utilisant un montage de microscopie super-résolue à lecture stochastique en combinaison avec une détection polarisée, nous avons pu reconstruire des images d'anisotropie de fluorescence avec une résolution spatiale de 40 nm. En particulier, nous avons pu imager l'ordre orientationnel d'assemblages biomoléculaires et cellulaires. Pour l'imagerie cellulaire, nous avons pu étudier la capacité d'étiquettes de marquer fluorophoresde reporter quantifier l'orientation moléculaire dans l'actine et les microtubules dans des cellules fixées. Nous avons également mis à profit la meilleure résolution et la détection polarisée pour étudier l'ordre moléculaire d’agrégats d’amyloïdes a l’échelle nanoscopique. Enfin, nous avons étudié l'interaction de la protéine de réparation RAD51 avec l'ADN par microscopie de fluorescence polarisée super-résolue pour quantifier l'ordre orientationnel de l'ADN et de la protéine RAD51 afin de comprendre la recombinaison homologue du mécanisme de réparation de l'ADN. / .In this thesis we built and optimized quantitative polarized stochastic super-resolution fluorescence microscopy techniques that enabled us to image molecular orientation behaviors in static and dynamic environments at single molecule level and with nano-scale resolution. Using a scheme of stochastic read-out super resolution microscopy in combination with polarized detection, we can reconstruct fluorescence anisotropy images at a spatial resolution of 40 nm. In particular, we have been able to use the techniques to quantify the molecular orientationalorder in cellular and bio-molecular assemblies. For cellular imaging, we could quantify the ability of fluorophore labels to report molecular orientation of actin and microtubules in fixed cells. Furthermore, we used the improvements of resolution and polarization detection to study molecular order of amyloid aggregates at a nanoscopic scale. Also, we studied repair protein RAD51` s interaction with DNA by using dual color polarized fluorescence microscopy, to quantify the orientational order of DNA and RAD51 to understand the homologous recombination of DNA repair mechanism.

La microscopie à éclairements structurés(structured illumination microscopy, SIM) permet de dépasser la limite de résolution en microscopie optique due à la diffraction, en éclairant l’objet avec un ensemble de motifs périodiques parfaitement connus. Cependant, il s’avère difficile de contrôler exactement la forme des motifs éclairants. Qui plus est, de fortes distorsions de la grille de lumière peuvent être générées par l’échantillon lui-même dans le volume d’étude, ce qui peut provoquer de forts artefacts dans les images reconstruites. Récemment, des approches dites blind-SIM ont été proposées, où les images sont acquises à partir de motifs d’éclairement inconnus, non-périodiques, de type speckle,bien plus faciles à générer en pratique. Le pouvoir de super résolution de ces méthodes a été observé, sans forcément être bien compris théoriquement. Cette thèse présente deux nouvelles méthodes de reconstruction en microscopie à éclairements structurés inconnus (blind speckle-SIM) : une approche conjointe et une approche marginale. Dans l’approche conjointe, nous estimons conjointement l’objet et les motifs d’éclairement au moyen d’un modèle de type Basis Pursuit DeNoising (BPDN) avec une régularisation en norme lp,q où p=>1 et 0<q<=1. La norme lp,q est introduite afin de prendre en compte une hypothèse de parcimonie sur l’objet. Dans l’approche marginale, nous reconstruisons uniquement l’objet et les motifs d’éclairement sont traités comme des paramètres de nuisance. Notre contribution est double. Premièrement, une analyse théorique démontre que l’exploitation des statistiques d’ordre deux des données permet d’accéder à un facteur de super résolution de deux, lorsque le support de la densité spectrale du speckle correspond au support fréquentiel de la fonction de transfert du microscope. Ensuite, nous abordons le problème du calcul numérique de la solution. Afin de réduire à la fois le coût de calcul et les ressources en mémoire, nous proposons un estimateur marginal à base de patches. L’élément clé de cette méthode à patches est de négliger l’information de corrélation entre les pixels appartenant à différents patches. Des résultats de simulations et en application à des données réelles démontrent la capacité de super résolution de nos méthodes. De plus, celles-ci peuvent être appliquées aussi bien sur des problèmes de reconstruction 2D d’échantillons fins, mais également sur des problèmes d’imagerie 3D d’objets plus épais. / Conventional structured illumination microscopy (SIM) can surpass the resolution limit inoptical microscopy caused by the diffraction effect, through illuminating the object with a set of perfectly known harmonic patterns. However, controlling the illumination patterns is a difficult task. Even worse, strongdistortions of the light grid can be induced by the sample within the investigated volume, which may give rise to strong artifacts in SIM reconstructed images. Recently, blind-SIM strategies were proposed, whereimages are acquired through unknown, non-harmonic,speckle illumination patterns, which are much easier to generate in practice. The super-resolution capacity of such approaches was observed, although it was not well understood theoretically. This thesis presents two new reconstruction methods in SIM using unknown speckle patterns (blind-speckle-SIM): one joint reconstruction approach and one marginal reconstruction approach. In the joint reconstruction approach, we estimate the object and the speckle patterns together by considering a basis pursuit denoising (BPDN) model with lp,q-norm regularization, with p=>1 and 0<q<=1. The lp,q-norm is introduced based on the sparsity assumption of the object. In the marginal approach, we only reconstruct the object, while the unknown speckle patterns are considered as nuisance parameters. Our contribution is two fold. First, a theoretical analysis demonstrates that using the second order statistics of the data, blind-speckle-SIM yields a super-resolution factor of two, provided that the support of the speckle spectral density equals the frequency support of the microscope point spread function. Then, numerical implementation is addressed. In order to reduce the computational burden and the memory requirement of the marginal approach, a patch-based marginal estimator is proposed. The key idea behind the patch-based estimator consists of neglecting the correlation information between pixels from different patches. Simulation results and experiments with real data demonstrate the super-resolution capacity of our methods. Moreover, our proposed methods can not only be applied in 2D super-resolution problems with thin samples, but are also compatible with 3D imaging problems of thick samples.

La motilité cellulaire est un processus intégré essentiel à de nombreux phénomènes physiologiques tels que la formation du cône de croissance et la plasticité synaptique. Des dérégulations de la motilité cellulaire peuvent être à l’origine de la formation de métastases ou de pathologies neuropsychiatriques comme la schizophrénie et l'autisme. La compréhension des mécanismes régulant la migration cellulaire est donc un enjeu majeur. La motilité cellulaire repose sur la formation de diverses structures constituées de réseaux d’actine branchés telles que le lamellipode. La formation du lamellipode nécessite l’intervention de protéines régulatrices de l’actine telles que Rac1 et les complexes Wave et Arp2/3. Grâce à l’utilisation de suivi de protéine unique, nous avons pu comprendre comment la coordination spatio-temporelle de ces régulateurs contrôle la formation et la morphologie des lamellipodes de cellules migrantes. Nous avons ainsi découvert que l’activation et la localisation du complexe Wave étaient régulées de manière enzymatique mais également mécanique. Dans une première étude, nous avons montré que la RhoGTPase Rac1 active le complexe Wave spécifiquement à l’extrémité du lamellipode. Dans une seconde étude, nous avons révélé que la localisation du complexe Wave est régulée par la dynamique des filaments des réseaux branchés d’actine. Ces données soulignent l’importance du complexe Wave dans la formation du lamellipode et révèlent l’existence d’une régulation mécanique de la localisation du complexe Wave. / Cell motility is an integrated process involved in critical phenomena such as axonal pathfinding and synaptic plasticity. Dysregulation of cell motility can induce metastasis and abnormal spine shapes observed in neuropsychiatric disorders like autism and schizophrenia. Therefore it is essential to understand how cell motility is regulated. Cell motility requires the formation of branched actin networks propelled by actin polymerization that lead to the formation of membrane protrusions such as the lamellipodium. Several actin regulatory proteins are involved in this process, such as Rac1 and the WAVE and ARP2/3 complexes. Using single protein tracking, we revealed key phenomena concerning the spatio-temporal regulation of lamellipodium formation by actin regulatory proteins. We found that the localization and activation of the WAVE complex was enzymatically regulated, but also mechanically. First, we showed that the Rac1 RhoGTPase activates the WAVE complex specifically at the tip of the lamellipodium. We also showed that WAVE complex localization is regulated by the dynamics of branched-network actin filaments. This study confirms the crucial role of the WAVE complex in lamellipodium formation and reveals the existence of a mechanical regulation of the localization of this complex in the cell.

Nous avons développé un microscope tomographique diffractif en réflexion, qui permet d’observer la surface d’un échantillon avec une résolution latérale améliorée comparée à un microscope holographique conventionnel. À partir des même données expérimentales (les hologrammes acquis sous différents angles d’illumination), des mesures à haute précision longitudinale peuvent être réalisées sur la surface d’un échantillon purement réfléchissant, par reconstruction du profil de hauteur à partir de la phase. Cette méthode d’imagerie multimodale présente plusieurs avantages comparée aux mesures en holographie interférométrique classique : amélioration de la résolution latérale sur la partie diffractive, déroulement de phase facilité, réduction du bruit cohérent, l’ensemble étant associé à la grande précision longitudinale fournie par les mesures de phase. Nous montrons ces possibilités en imageant divers échantillons minces. / We have developed a tomographic diffractive microscope in reflection, which permits observation of sample surfaces with an improved lateral resolution, compared to a conventional holographic microscope. From the same set of data, high-precision measurements can be performed on the shape of the reflective surface by reconstructing the phase of the diffracted field. doing so allows for several advantages compared to classical holographic interferometric measurements: improvement in lateral resolution, easier phase unwrapping, reduction of the coherent noise, combined with the high-longitudinal precision provided by interferometric phase measurements. We demonstrate these capabilities by imaging various test samples.

This thesis presents new approaches to image registration and super-resolution mosaicing as well as their applications. Firstly, a feature-based image registration method is proposed for a multisensor surveillance system that consists of an optical camera and an infrared camera. By integrating a non-rigid object tracking technique into this method, a novel approach to simultaneous object tracking and multisensor image registration is proposed. Based on the registration and fusion of multisensor information, automatic face detection is greatly improved. Secondly, some extensions of a gradient-based image registration method, called inverse compositional algorithm, are proposed. These extensions include cumulative multi-image registration and the incorporation of illumination change and lens distortion correction. They are incorporated into the framework of the original algorithm in a consistent manner and efficiency can still be achieved for multi-image registration with illumination and lens distortion correction. Thirdly, new super-resolution mosaicing algorithms are proposed for multiple uncompressed and compressed images. Considering the process of image formation, observation models are introduced to describe the relationship between the superresolution mosaic image and the uncompressed and compressed low-resolution images. To improve the performance of super-resolution mosaicing, a wavelet-based image interpolation technique and an approach to adaptive determination of the regularization parameter are presented. For compressed images, a spatial-domain algorithm and a transform-domain algorithm are proposed. All the proposed superresolution mosaicing algorithms are robust against outliers. They can produce superresolution mosaics and reconstructed super-resolution images with improved subjective quality. Finally, new techniques for super-resolution sprite generation and super-resolution sprite coding are proposed. Considering both short-term and long-term motion influences, an object-based image registration method is proposed for handling long image sequences. In order to remove the influence of outliers, a robust technique for super-resolution sprite generation is presented. This technique produces sprite images and reconstructed super-resolution images with high visual quality. Moreover, it provides better reconstructed low-resolution images compared with low-resolution sprite generation techniques. Due to the advantages of the super-resolution sprite, a super-resolution sprite coding technique is also proposed. It achieves high coding efficiency especially at a low bit-rate and produces both decoded low-resolution and super-resolution images with improved subjective quality. Throughout this work, the performance of all the proposed algorithms is evaluated using both synthetic and real image sequences.

At present, the quality of image taken from infrared cameras is low compared to the other cameras because of manufacturing technology. So, resolution enhancement processes are becoming more important for these cameras. Super resolution is a good approach to solve this resolution problem. In general, the systems that infrared cameras used require video processing to perform in real time. So, a suitable approach should be selected and implemented to work in real time. The computational load and processing time are big issues in this case. FPGAs are proven to be suitable hardware devices for these types of works. Super resolution involves two parts as global motion estimation and high resolution image reconstruction. In this study, one suitable algorithm, namely as PM, for global motion estimation in the literature is selected to be implemented in real time. On the other hand, for high resolution image reconstruction part, FPGA structures of some well known algorithms in the literature, namely as POCS, MLE, MAP and LMS are proposed and their performance, resource requirements and timing considerations are discussed. Most efficient one is selected and implemented in FPGA.

In this thesis, it is proposed to get the high definition color images by using super &ndash / resolution algorithms. Resolution enhancement of RGB, HSV and YIQ color domain images is presented. In this study, three solution methods are presented to improve the resolution of HSV color domain images. These solution methods are suggested to beat the color artifacts on super resolution image and decrease the computational complexity in HSV domain applications. PSNR values are measured and compared with the results of other two color domain experiments. In RGB color space, super &ndash / resolution algorithms are applied three color channels (R, G, B) separately and PSNR values are measured. In YIQ color domain, only Y channel is processed with super resolution algorithms because Y channel is luminance component of the image and it is the most important channel to improve the resolution of the image in YIQ color domain. Also, the third solution method suggested for HSV color domain offers applying super resolution algorithm to only value channel. Hence, value channel carry brightness data of the image. The results are compared with the YIQ color domain experiments. During the experiments, four different super resolution algorithms are used that are Direct Addition, MAP, POCS and IBP. Although, these methods are widely used reconstruction of monochrome images, here they are used for resolution enhancement of color images. Color super resolution performances of these algorithms are tested.