Cette thèse vise à utiliser la modélisation mathématique avec les outils du contrôle avancé, afin de guider les thérapies pour assurer la contraction de la tumeur. Les buts de cette thèse sont la contribution au développement des méthodes de la théorie des ensembles pour le contrôle robuste des systèmes non linéaires et le développement d’outils numériques pour l’analyse et le contrôle de la croissance tumorale en présence de chimiothérapie et=ou de traitement anti-angiogénique. Génériquement, dans le contexte de la théorie du contrôle, les techniques qui sont théoriquement basées sur certaines propriétés des sous-ensembles de l’espace d’état du système pourraient être désignées comme des méthodes de la théorie des ensembles. Dans la première partie, nous passons en revue les définitions, concepts et outils de la théorie des ensembles existants dans la littérature pour réponde efficacement à des problématiques de contrôle des systèmes linéaires et non linéaires avec contraintes dures et incertitudes. Dans ce cadre, nous nous intéressons à deux propriétés des ensembles qui sont l’invariance et la contraction. Les problèmes liés à la stabilité des systèmes peuvent être formulés en termes de calcul de leurs domaines d’attraction. Pour des fins de développement, nous rappelons les méthodes de la littérature pour la caractérisation de ces domaines d’attraction pour les systèmes linéaires et non linéaires. Une application importante de ces méthodes est le contrôle de la croissance tumorale en présence de différents traitements. Car dans cette application, plusieurs contraintes peuvent être posées pour éviter l’intoxication des patients pendant les traitements et les méthodes de la théorie des ensembles peuvent les prendre en compte facilement. Pour cette application, nous proposons une méthodologie pour déterminer les domaines d’attraction pour les modèles mathématiques choisis pour simuler la croissance tumorale. Dans la deuxième partie, nous proposons des méthodes de la théorie des ensemble pour la caractérisation des domaines d’attraction pour les systèmes non linéaires incertains. Au début, nous développons des conditions suffisantes pour l’invariance et la contraction d’un ellipsoïde pour des systèmes saturés. Ces conditions permettent de déterminer implicitement une fonction de Lyapunov quadratique locale. Nous montrerons que l’approche proposée est moins conservatrice que celles de la littérature, et donnerons un algorithme pour la caractérisation de l’ellipsoïde invariant et contractif. Pour les systèmes non linéaires incertains, nous développons une condition suffisante pour l’invariance contrôlable robuste pour le cas des incertitudes paramétriques. Une méthode basée sur cette condition est développée pour la caractérisation des domaines d’attraction des systèmes avec ces incertitudes. Ensuite, nous nous concentrons sur l’étude des systèmes non linéaires avec incertitudes additives, et nous donnons également une autre méthode pour la caractérisation de leurs domaines d’attraction. Ces méthodes sont des méthodes facilement traitables en utilisant les outils de l’optimisation convexe. Dans la troisième partie, nous développons des outils numériques pour la caractérisation des domaines d’attraction pour les modèles de la croissance tumorale en présence de traitements, en particulier la chimiothérapie et le traitement anti-angiogénique. Ces domaines contiennent tous les états des patients pour lesquels ils existent des protocoles de traitement efficaces. Dans ce cadre, nous considérons que les modèles sont incertains car les paramètres exactes qui les définissent sont en pratique inconnus. Ces outils sont basés sur les méthodes rappelées et développées dans cette thèse. Plusieurs informations utiles pour une thérapie tumorale efficace peuvent être extraites de ces domaines. / This thesis aims at using the mathematical modeling with advanced control tools to guide therapies for the contraction of the tumor. The aims of this thesis are the contribution to the development of the set-theoretic methods for robust control of nonlinear systems and the development of analytical tools for the analysis and control of tumor growth in presence of chemotherapy and/oranti-angiogenic therapy. Generically, in the context of control theory, techniques that are theoretically based on some properties of subsets of the system state space could be referred as set-theoretic methods.In the first part, we review the definitions, concepts and tools of the existing set-theoretic methods in the literature to respond effectively to the control issues of linear and nonlinear systems with hard constraints and uncertainties. In this context, we are interested in two properties of sets that are invariance and contractiveness. The problems associated with the stability of the systems may be formulated in terms of calculation of their domain of attraction. For development purposes, we recall methods from the literature for characterizing these domains of attraction for linear and nonlinear systems. An important application of these methods is the control of tumor growth in the presence of different treatments. For this application, several constraints can be imposed in order to avoid the patient intoxications during the treatments and the set-theoretic methods can consider easily these constraints. For this latter application, we propose a methodology to estimate the domains of attraction for the mathematical models chosen to simulate the tumor growth.In the second part, we propose set-theoretic methods for the characterization of the domains ofattraction for linear and nonlinear uncertain systems. At the beginning, we develop sufficient conditions for the invariance and contractiveness of an ellipsoid for saturated systems. These conditions allow implicitly determining a local Lyapunov function. We will show that the proposed approach is less conservative than those in the literature, and we give an algorithm for characterizing the invariant ellipsoids. For uncertain nonlinear systems, we develop a sufficient condition for the robust controlled invariance in the case of parametric uncertainties. A method based on this condition is developed for characterizing the domains of attraction for nonlinear systems with these uncertainties. Then we focus on the study of nonlinear systems with additive uncertainties, and we also give a method for the characterization of their domains of attraction. These methods are easily treatable using convex optimization tools.In the third part, we develop numerical tools for characterizing the domains of attraction for themodels of tumor growth in the presence of treatments, particularly chemotherapy and anti-angiogenictreatment. These domains contain all the states of the patients for whom effective treatment protocols exist. In this context, we consider that the models are uncertain and in particular the parameters that are unknown in practice. These tools are based on the methods developed in this thesis. Several useful informations for effective tumor therapy can be extracted from these domains.

Dans cette thèse, on présente de nouvelles approches à base de parcimonie et d'invariance d' échelle pour le développement de techniques rapides et efficaces en traitement d'images. Au lieu d'utiliser la norme l1 pour imposer la parcimonie, on exploite plutôt des pénalités non-convexes qui encouragent plus la parcimonie. On propose une approche de premier ordre pour estimer une solution d'un opérateur proximal non-convexe, ce qui permet d'exploiter facilement la non-convexité. On étudie aussi le problème de pluri-parcimonie quand le problème d'optimisation est composé de plusieurs termes parcimonieux. Ce cas survient généralement dans les problèmes qui nécessitent à la fois une estimation robuste pour rejeter les valeurs aberrantes et exploiter une information de parcimonie connue a priori. Ces techniques sont appliquées à plusieurs problèmes importants en vision par ordinateur bas niveau telles que le lissage sélectif, la séparation d'images, l'intégration robuste et la déconvolution. On propose aussi d'aller au-delà de la parcimonie et apprendre un modèle de mapping spectral non-local pour le débruitage d'images. La notion d'invariance d' échelle joue aussi un rôle important dans nos travaux. En exploitant ce principe, une définition précise des contours est définie, ce qui peut être complémentaire à la notion de parcimonie. Plus précisément, on peut construire des représentations invariantes pour la classification en se basant sur une architecture de réseaux convolutionnels profonds. L'invariance d' échelle permet aussi d'extraire les pixels qui portent les informations nécessaires pour la reconstruction ou aussi améliorer l'estimation du flot optique sur les images turbulentes en imposant la parcimonie comme régularisation sur les exposants de singularité locaux. / In this thesis, we present new techniques based on the notions of sparsity and scale invariance to design fast and efficient image processing applications. Instead of using the popular l1-norm to model sparsity, we focus on the use of non-convex penalties that promote more sparsity. We propose to use a first-order approximation to estimate a solution of non-convex proximal operators, which permits to easily use a wide rangeof penalties. We address also the problem of multi-sparsity, when the minimization problem is composed of various sparse terms, which typically arises in problems that require both a robust estimation to reject outliers and a sparse prior. These techniques are applied to various important problems in low-level computer vision such as edgeaware smoothing, image separation, robust integration and image deconvolution. We propose also to go beyond sparsity models and learn non-local spectral mapping with application to image denoising. Scale-invariance is another notion that plays an important role in our work. Using this principle, a precise definition of edges can be derived which can be complementary to sparsity. More precisely, we can extractinvariant features for classification from sparse representations in a deep convolutional framework. Scale-invariance permits also to extract relevant pixels for sparsifying images. We use this principle as well to improve optical ow estimation on turbulent images by imposing a sparse regularization on the local singular exponents instead of regular gradients.

Cette thèse présente des résultats nouveaux dans deux sujets de la physique statistique du désordre: les modèles aux energies aléatoires logarithmiquement corrélées (logREMs), et la transition de localisation dans les matrices aléatoires à longues portées.Dans la première partie consacrée aux logREMs, nous montrons comment décrire leurs points communs et les données spécifiques aux modèles particuliers. Ensuite nous appliquons la méthode de la brisure de symétrie des répliques pour les étudier en general, et en déduirons la transition vitreuse et le processus des minima, en termes de processus de Poisson décorés. Nous présentons également une série d'application des polynômes de Jack à la prédiction exactes des observables dans le modèle circulaire et ses variants. Finalement, nous décrivons les progrès récents sur la connexion exacte entre les logREMs et la théorie conforme de Liouville.La seconde partie a pour but d'introduire une nouvelle classe de matrices aléatoires à bandes, dite la classe des distributions larges; elle ressemble essentiellement aux matrices creuses. Nous étudions d'abord un modèle particulier de la classe, les matrices aléatoires Bêta, qui sont inspirées par une correspondence exacte à un modèle statistique récemment étudié, celui de la dynamique épidémique. A l'aide des arguments analytiques appuyés sur la correspondence et des simulations numériques, nous montrons l'existence des transitions de localisation avec des valeurs propres critiques dans le régime des paramètres dit d'exponentielle étirée. Ensuite, en utilisant une approche de renormalisation et de diagonalisation par blocs, nous soutenons que les transitions de localisation sont en général présentes dans la class des distributions larges. / This thesis presents original results in two domains of disordered statistical physics: logarithmic correlated Random Energy Models (logREMs), and localization transition in long-range random matrices.In the first part devoted to logREMs, we show how to characterise their common properties and model--specific data. Then we develop their replica symmetry breaking treatment, which leads to the freezing scenario of their free energy distribution and the general description of their minima process, in terms of decorated Poisson point process. We also report a series of new applications of the Jack polynomials in the exact predictions of some observables in the circular model and its variants. Finally, we present the recent progress on the exact connection between logREMs and the Liouville conformal field theory.The goal of the second part is to introduce and study a new class of banded random matrices, the broadly distributed class, which is characterid an effective sparseness. We will first study a specific model of the class, the Beta Banded random matrices, inspired by an exact mapping to a recently studied statistical model of long--range first--passage percolation/epidemics dynamics. Using analytical arguments based on the mapping and numerics, we show the existence of localisation transitions with mobility edges in the ``stretch--exponential'' parameter--regime of the statistical models. Then, using a block--diagonalization renormalization approach, we argue that such localization transitions occur generically in the broadly distributed class.

Les précipitations ont une très grande variabilité sur une large gamme d'échelles tant spatiale que temporelle. Cette variabilité est une source importante d'incertitude pour la mesure, les applications et la modélisation, et au-delà pour la simulation et la prévision. De plus, les précipitations sont des processus extrêmement intermittents et possèdent plusieurs régimes d’invariance d’échelle. Le générateur de champ précipitant développé au cours de la thèse est basé sur la modélisation statistique de l’hétérogénéité et de l’intermittence des précipitations à fine échelle. L’originalité de la modélisation repose en partie sur l’analyse de données observées par un disdromètre à très fine résolution. Cette modélisation qui diffère des modèles existants dont la résolution est plutôt de l’ordre de la minute, voire de l’heure ou du jour, permet d’obtenir des simulations dont les propriétés sont réalistes sur une large gamme d’échelle. Ce simulateur permet de produire des séries chronologiques dont les caractéristiques statistiques sont similaires aux observations aussi bien à l’échelle de simulation (15s) qu’après dégradation (1h et 1 jour). Les propriétés multi-échelles du simulateur sont obtenues grâce à une approche hybride qui repose sur une simulation à fine échelle des évènements de pluie par un générateur multifractal associé à une simulation du support basée sur une hypothèse de type Poissonienne. Une étape de re-normalisation des taux de pluie assure l’adaptation du générateur à la zone climatique considérée.Le simulateur permet la génération de cartes 2D de lames d’eau. La méthodologie développée pour les séries chronologiques est étendue au cas 2D. Le simulateur stochastique multi-échelle 2D ainsi développé reproduit les caractéristiques géostatistiques et topologiques à la résolution de 1x1 km2. Ce générateur est utilisé dans le cadre d’une étude de faisabilité d’un nouveau système d’observation des précipitations en milieu urbain. Le principe de ce système repose sur l’utilisation de mesures opportunistes de l’affaiblissement subit par les ondes radios émises par les satellites géostationnaires TV-SAT dans la bande 10.7-12.7 GHz. De façon plus spécifique on suppose que les terminaux de réception TVSAT installés en ville chez les particuliers sont capables de mesurer de tels affaiblissements. A ce stade de l’étude nous ne disposons pas de telles observations. L’étude s’appuie donc sur des cartes de précipitations issues du générateur 2D et d’un réseau de capteur hypothétique. Le système d’observation envisagé permettra d’estimer les champs de précipitation (30x30 Km2) et avec une résolution spatiale de 0.5x0.5 Km2. / Precipitations are highly variable across a wide range of both spatial and temporal scales. This variability is a major source of uncertainty for the measurement and modeling, also for the simulation and prediction. Moreover, rainfall is an extremely intermittent process with multiple scale invariance regimes. The rain-field generator developed during the thesis is based on the fine-scale statistic modeling of rain by the mean of its heterogeneity and intermittency. The modeling originality partially rest on the analysis of fine-scale disdrometer data. This model differs from other existing models whose resolution is roughly a minute or even an hour or a day. It provides simulations with realistic properties across a wide range ofscales. This simulator produces time series with statistical characteristics almost identical to the observations both at the 15s resolution and, after degradation, at hourly or daily resolutions. The multi-scale properties of our simulator are obtained through a hybrid approach that relies on a fine scale simulation of rain events using a multifractal generator associated with a rain support simulation based on a Poissonian-type hypothesis. A final re-normalization step of the rain rate is added in order to adapt the generator to the relevant climate area. The simulator allows the generation of 2D water-sheets. The methodology developed in the first part is extended to the 2 Dimension case. The multi-scale 2D stochastic simulator thus developed can reproduce geostatistical and topological characteristics at the spatial resolution of 1x1 km2.This generator is used in the scope of the feasability study of a new observation system for urban area. The principle of this system is based on the opportunistic use of attenuation measurements provided by geostationary TV satellites which radio waves lay in the 10.7 to 12.7 GHz bandwidth. More specifically it is assumed that the SAT-TV reception terminals installed in private homes are able to measure such attenuations. At this stage of the study we do not have such observations. The study is therefore based on rainfall maps generated using the 2D generator in addition to a hypothetical sensor network. The considered observation system will allow to estimate precipitation fields (30 x 30 km2) with a spatial resolution of 0.5x0.5 km2.

La Réalité Augmentée Spatiale (SAR) vise à superposer spatialement l'information virtuelle sur des objets physiques. Au cours des dernières décennies ce domaine a connu une grande expansion et est utilisé dans divers domaines, tels que la médecine, le prototypage, le divertissement etc. Cependant, pour obtenir des projections de bonne qualité, on doit résoudre plusieurs problèmes, dont les plus importants sont la gamme de couleurs réduite du projecteur, la lumière ambiante, la couleur du fond, et la configuration arbitraire de la surface de projection dans la scène. Ces facteurs entraînent des distorsions dans les images qui requièrent des processus de compensation complémentaires.Les projections intelligentes (smart projections) sont au cœur des applications de SAR. Composées d'un dispositif de projection et d'un dispositif d'acquisition, elles contrôlent l'aspect de la projection et effectuent des corrections à la volée pour compenser les distorsions. Bien que les méthodes actives de Lumière Structurée aient été utilisées classiquement pour résoudre ces problèmes de compensation géométrique, cette thèse propose une nouvelle approche non intrusive pour la compensation géométrique de plusieurs surfaces planes et pour la reconnaissance des objets en SAR s'appuyant uniquement sur la capture du contenu projeté.Premièrement, cette thèse étude l'usage de l'invariance couleur pour améliorer la qualité de la mise en correspondance entre primitives dans une configuration d'acquisition des images vidéoprojetées. Nous comparons la performance de la plupart des méthodes de l'état de l'art avec celle du descripteur proposé basé sur l'égalisation d'histogramme. Deuxièmement, pour mieux traiter les conditions standard des systèmes projecteur-caméra, deux ensembles de données de captures de projections réelles, ont été spécialement préparés à des fins expérimentales. La performance de tous les algorithmes considérés est analysée de façon approfondie et des propositions de recommandations sont faites sur le choix des algorithmes les mieux adaptés en fonction des conditions expérimentales (paramètres image, disposition spatiale, couleur du fond...). Troisièmement, nous considérons le problème d'ajustement multi-surface pour compenser des distorsions d'homographie dans les images acquises. Une combinaison de mise en correspondance entre les primitives et de Flux Optique est proposée afin d'obtenir une compensation géométrique plus rapide. Quatrièmement, une nouvelle application en reconnaissance d'objet à partir de captures d'images vidéo-projetées est mise en œuvre. Finalement, une implémentation GPU temps réel des algorithmes considérés ouvre des pistes pour la compensation géométrique non intrusive en SAR basée sur la mise en correspondances entre primitives. / Spatial Augmented Reality (SAR) aims at spatially superposing virtual information on real-world objects. Over the last decades, it has gained a lot of success and been used in manifold applications in various domains, such as medicine, prototyping, entertainment etc. However, to obtain projections of a good quality one has to deal with multiple problems, among them the most important are the limited projector output gamut, ambient illumination, color background, and arbitrary geometric surface configurations of the projection scene. These factors result in image distortions which require additional compensation steps.Smart-projections are at the core of PAR applications. Equipped with a projection and acquisitions devices, they control the projection appearance and introduce corrections on the fly to compensate distortions. Although active structured-light techniques have been so far the de-facto method to address such problems, this PhD thesis addresses a relatively new unintrusive content-based approach for geometric compensation of multiple planar surfaces and for object recognition in SAR.Firstly, this thesis investigates the use of color-invariance for feature matching quality enhancement in projection-acquisition scenarios. The performance of most state-of-the art methods are studied along with the proposed local histogram equalization-based descriptor. Secondly, to better address the typical conditions encountered when using a projector-camera system, two datasets of real-world projections were specially prepared for experimental purposes. Through a series of evaluation frameworks, the performance of all considered algorithms is thoroughly analyzed, providing several inferences on that which algorithms are more appropriate in each condition. Thirdly, this PhD work addresses the problem of multiple-surface fitting used to compensate different homography distortions in acquired images. A combination of feature matching and Optical Flow tracking is proposed in order to achieve a more low-weight geometric compensation. Fourthly, an example of new application to object recognition from acquired projections is showed. Finally, a real-time implementation of considered methods on GPU shows prospects for the unintrusive feature matching-based geometric compensation in SAR applications.

In Chapter 1, we give an introduction to the topic of open string field theory. The concepts presented include gauge invariance, tachyon condensation, as well as the star product.<p>In Chapter 2, we give a brief review of vacuum string field theory (VSFT), an approach to open string field theory around the stable vacuum of the tachyon. We discuss the sliver state explaining its role as projector in the space of half-string basis. We review the construction of D-brane solutions in vacuum string field theory. We show that in the sliver basis the star product correspond to a matrix product. <p>Using the material introduced in the previous chapters, in Chapter 3 we establish a translation dictionary between open and closed strings, starting from open string field theory. Under this correspondence, we show that (off--shell) level--matched closed string states are represented by star algebra projectors in open string field theory. As an outcome of our identification, we show that boundary states, which in closed string theory represent D-branes, correspond to the identity string field in the open string side. <p>We then turn to noncommutative field theories. In Chapter 4, we introduce the framework in which we will work. The tools introduced are solitons, projectors, and partial isometries.<p>The ideas of Chapter 4 are applied to specific examples in Chapter 5, where we present new solutions of noncommutative gauge theories in which coincident vortices expand into circular shells. As the theories are noncommutative, the naive definition of the locations of the vortices and shells is gauge-dependent, and so we define and calculate the profiles of these solutions using the gauge-invariant noncommutative Wilson lines introduced by Gross and Nekrasov. We find that charge 2 vortex solutions are characterized by two positions and a single nonnegative real number, which we demonstrate is the radius of the shell. We find that the radius is identically zero in all 2-dimensional solutions. If one considers solutions that depend on an additional commutative direction, then there are time-dependent solutions in which the radius oscillates, resembling a braneworld description of a cyclic universe. There are also smooth BIon-like space-dependent solutions in which the shell expands to infinity, describing a vortex ending on a domain wall.<p>In Chapter 6, we review the Fronsdal models for free high-spin fields that exhibit peculiar properties. We discuss the triplet structure of totally symmetric tensors of the free String Field Theory and their generalization to AdS background.<p>In Chapter 7, in the context of massless higher spin gauge fields in constant curvature spaces discussed in chapter 6, we compute the surface charges which generalize the electric charge for spin one, the color charges in Yang-Mills theories and the energy-momentum and the angular momentum for asymptotically flat gravitational fields. We show that there is a one-to-one map from surface charges onto divergence free Killing tensors. These Killing tensors are computed by relating them to a cohomology group of the first quantized BRST model underlying the Fronsdal action.<p><p> / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

No description available.

No description available.

Ce travail de thèse concerne la caractérisation de la structure spatio-temporelle des fortes précipitations dans la région Cévennes-Vivarais. La région est soumise à des événements de pluie catastrophiques dont la magnitude gouverne les conséquences à différentes échelles de temps et d'espace. La détermination de la probabilité d'occurrence des orages est problématique à cause du caractère extrême des ces événements, de leur dimension spatio-temporelle et du manque de données pluviométriques aux échelles d'intérêt. Nous proposons d'adopter des approches d'invariance d'échelles afin d'estimer la fréquence d'occurrence de ces événements. Ces approches permettent d'extrapoler la distribution de la pluie à haute résolution à partir de données d'intensité pluvieuse à plus faible résolution. La paramétrisation de ces modèles étant fortement dépendante de l'incertitude de la mesure, nous avons d'abord caractérisé l'erreur commise dans la mesure de la pluie par un réseau de pluviomètres à augets. Nous avons ensuite exploré le comportement des pluies extrêmes dans la région d'étude, identifiant les gammes d'invariance d'échelles des extrêmes. Dans cette gamme d'échelles, nous présentons un modèle régional Intensité-Durée-Fréquence qui prend en considération l'hétérogénéité spatiale des extrêmes dans la région. Étant donné que le réseau pluviométrique ne permet pas de détecter les propriétés d'invariance d'échelle spatiale des champs de pluie, nous avons adopté une méthode semi-empirique pour modéliser des intensités de pluie intégrés sur des surfaces données (pluie surfacique) sur la base du concept de la mise en échelle dynamique (" dynamic scaling "). Cette modélisation permet la construction d'un modèle régional Intensité-Durée-Fréquence-Surface. Enfin, nous avons appliqué ce modèle à la construction des diagrammes de sévérité pour trois événements marquants en région Cévennes-Vivarais, afin d'identifier les échelles spatio-temporelles critiques pour chaque événement. Grâce aux diagrammes de sévérité, nous avons pu évaluer, pour ces mêmes événements, la performance d'un modèle météorologique de méso-échelle.

No description available.