En suivant les principales tendances d'évolution des systèmes automatisés et de la productique, nos travaux de recherche se positionnent dans l'optique des mutations induites par l'intégration des Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication dans ces disciplines. Dans ce contexte, la décentralisation de l'intelligence et sa migration vers les niveaux bas, génèrent une évolution vers des services nouveaux, à même de permette non seulement de garder des positions privilégiées en terme de parts de marché, mais aussi d'en gagner de nouvelles. <br />Nos contributions se sont orientées précisément vers la mise au point de systèmes de surveillance dynamiques intelligents, en abordant des problématiques liées à la détection dynamique et au diagnostic curatif et préventif. Les techniques de l'intelligence artificielle ont ainsi constituées la colonne vertébrale de nos études, avec des travaux allant de la conception théorique et le test de nouveaux outils de surveillance dynamique, jusqu'à la validation, le prototypage et l'exploitation industrielle des concepts développés.<br />Dans le domaine de la surveillance dynamique, une de nos contributions majeures correspond à l'introduction d'un réseau de neurones dynamique innovant, le Réseau Récurrent à base de Fonctions radiales (RRFR). En faisant appel aux propriétés dynamiques des architectures localement récurrentes, le RRFR se caractérise par une approche de reconnaissance locale – essentielle en surveillance industrielle –, tout en permettant – de part ses caractéristiques dynamiques intrinsèques – une détection précoce des paliers de dégradation et une robustesse vis-à-vis des fausses alarmes. L'existence d'une mémoire statique et d'une mémoire dynamique facilement paramétrables au sein de la même structure, confère au réseau une souplesse d'utilisation très intéressante, ainsi qu'un accès à des techniques d'apprentissage allégées. Par ailleurs, dans le but d'augmenter la rapidité et l'efficacité de l'apprentissage, une version améliorée de l'algorithme des k-moyennes, permet d'améliorer la robustesse des algorithmes et de se situer dans la zone optimale de « bonne généralisation ».<br />La prise en compte de l'incertain fait l'objet d'une deuxième partie de nos travaux, située dans la continuité de la première. Dans ce sens, l'utilisation de la logique floue en surveillance dynamique se montre très intéressante de part la proximité par rapport au raisonnement et à l'expérience des opérateurs et ingénieurs, ainsi que de part la possibilité d'assurer une traçabilité essentielle pour le retour d'expérience en maintenance. Un outil de type réseau de Petri flou dédié à la surveillance (RdPFS) des systèmes de production a ainsi constitué l'objet de cette étude. Cet outil, basé essentiellement sur la modélisation floue de la variable "instant d'apparition" de l'événement discret, est muni d'un mécanisme d'interfaçage intégré, inspiré des réseaux de Petri à synchronisations internes, permettant la communication entre les outils de modélisation, de surveillance et de reprise. Dans un tel système, l'utilisation de la logique floue offre une souplesse d'utilisation et une dimension prédictive très intéressante. Basé sur un modèle RdPFS construit à partir des règles logiques induites par l'arbre de défaillance du système surveillé, nous avons montré sa capacité d'analyse dynamique des défauts, en utilisant une approche temporelle floue. <br />Dans nos travaux les plus récents, les avantages des outils neuronaux dynamiques et de la logique floue ont été mis à l'œuvre conjointement dans le cadre de systèmes hybrides neuro-flous d'aide à la surveillance. L'outil hybride ainsi proposé comporte deux parties, une première pour la détection dynamique – utilisant le RRFR amélioré essentiellement au niveau des algorithmes d'apprentissage dynamiques – et une deuxième pour le diagnostic curatif et prédictif, utilisant un réseau neuro-flou construit à partir de l'arbre de défaillance et de l'AMDEC du système / sous-système surveillé. Il est à noter que ce type de système de surveillance dynamique utilise l'approche abductive de recherche de cause – élément indispensable pour un diagnostic efficace. Par ailleurs, l'apprentissage dynamique permet de commencer l'activité de surveillance dynamique même en l'absence de données très consistantes, en enrichissant et affinant les symptômes et les causes associées (respectivement les degrés de crédibilité de celles-ci) au fur et à mesure du fonctionnement du système, grâce aux algorithmes neuronaux incorporés. <br />Parmi les verrous technologiques abordés lors de nos contributions, une place importante est accordée à la surveillance dynamique par apprentissage en ligne, en traitant des problèmes liés à la rapidité et la flexibilité de l'apprentissage, au temps de réponse, au traitement de grands flux de données, ainsi qu'aux méthodes de validation utilisant le test sur des benchmarks et le prototypage industriel. <br />Dans ce sens, l'exploitation industrielle du réseau récurrent à fonctions de base radiales a représenté une étape importante de nos travaux. Elle nous a permis la mise en œuvre d'une application de surveillance dynamique en temps réel d'un système, en utilisant l'apprentissage dynamique distant via le web. Mettant en évidence l'intérêt des techniques développées dans la réorganisation de l'activité de surveillance grâce aux nouvelles technologies, cette exploitation industrielle a donné lieu à un brevet d'invention, déposé en collaboration avec une SSII bisontine. <br />La conception de l'outil de surveillance neuro-flou a été menée en utilisant des spécifications UML. Cette approche a été initiée (étude, normalisation, spécification) dans le cadre du projet Européen PROTEUS/ITEA et finalisée (prototypage) dans le cadre d'un projet financé par l'ANVAR. Essentiels pour l'industrialisation des systèmes proposés, l'information de départ est considérée sous un format industriel classique (ADD, AMDEC, ...) et la mise à jour est assurée par une réelle ouverture du système traduite par des liens permanents avec les systèmes d'acquisition (capteurs, SCADA, ...) et les systèmes de gestion (GMAO, ...). <br />Dans le domaine de la e-maintenance, un défi considérable est constitué par le besoin de normalisation des plates-formes de e-maintenance, dans l'objectif d'arriver à terme à une génération automatique de ces plateformes, et à un standard qui pourra constituer un guide pour tous les constructeurs d'équipement soucieux d'intégrer leur produit dans une plate-forme de ce type. Du point de vue scientifique, il s'agit d'arriver à une génération automatique ou interactive d'une telle plate-forme, en fonction des services participants et du contexte d'utilisation. L'objectif est très ambitieux, car générateur de nouveaux services et de nouvelles opportunités commerciales. Il constitue l'objectif principal du projet européen SHIVA, dans lequel se retrouvent les partenaires les plus actifs de PROTEUS, avec – mise a part des partenaires déjà existants comme Cegelec et Schneider – des partenaires industriels nouveaux, tout aussi prestigieux, comme la Division des Constructions Navales et Airbus. <br />Concernant les perspectives de nos travaux, s'inscrivant dans le cadre des mêmes tendances de décentralisation et de migration de l'intelligence vers les niveaux opérationnels, une direction d'étude intéressante est constituée par le domaine des réseaux de capteurs intelligents. Cette perspective pourra ainsi intégrer des tendances technologiques liées aux connecteurs intelligents (« smart connectors ») basés sur le multiplexage et sur les courants porteurs, afin de réduire le volume de câblage, des points de connexion et afin de mieux prendre en considération les contraintes de sûreté de fonctionnement de ce type de réseaux, contraintes qui – dans un avenir très proche – seront vraisemblablement déterminantes.<br />Par ailleurs, dans un contexte régional, lié à la création du pôle de compétitivité « microtechniques », la problématique de la fabrication des microsystèmes est une problématique présentant un intérêt croissant. En effet, de nombreux prototypes de microsystèmes sont proposés en phase de prototype, avec une création liée à une manière plutôt artisanale, tout à fait compréhensible – vu les technologies innovantes utilisées -, mais qui ne se prête pas à une commercialisation de ces produits. De ce fait, l'étude des microsystèmes de production semble être un domaine porteur et permettant de garder des emplois européens – souvent menacés par la délocalisation.<br />Enfin, le diagnostic à partir de l'imagerie médicale en utilisant les techniques de l'intelligence artificielle me semble un domaine où mes compétences en recherche (surveillance par IA) et en enseignement (traitement de l'image) peuvent se donner la main pour aborder une thématique nouvelle, présentant un grand intérêt dans le domaine des biotechnologies, dans lequel la France est bien engagée depuis un certain nombre d'années. Cette perspective correspond au projet de recherche propose dans le cadre de ma délégation CNRS au laboratoire IPAL – Image Perception, Access and Learning (actuellement FRE, UMI-CNRS a partir de 2006) de Singapour.

La cystoscopie est actuellement l'examen clinique de référence permettant l'exploration visuelle des parois internes de la vessie. Le cystoscope (instrument utilisé pour cet examen) permet d'acquérir une séquence vidéo des parois épithéliales de la vessie. Cependant, chaque image de la séquence vidéo ne visualise qu'une surface réduite de quelques centimètres carrés de la paroi. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif de construire une carte 3D reproduisant d'une manière fidèle les formes et les textures des parois internes de la vessie. Une telle représentation de l'intérieur de la vessie permettrait d'améliorer l'interprétation des données acquises lors d'un examen cystoscopique. Pour atteindre cet objectif, un nouvel algorithme flexible est proposé pour le calibrage de systèmes cystoscopiques à vision active. Cet algorithme fournit les paramètres nécessaires à la reconstruction précise de points 3D sur la portion de surface imagée à chaque instant donné de la séquence vidéo cystoscopique. Ainsi, pour chaque acquisition de la séquence vidéo, un ensemble de quelques points 3D/2D et une image 2D est disponible. L'objectif du deuxième algorithme proposé dans cette thèse est de ramener l'ensemble des données obtenues pour une séquence dans un repère global pour générer un nuage de points 3D et une image panoramique 2D représentant respectivement la forme 3D et la texture de la totalité de la paroi imagée dans la séquence vidéo. Cette méthode de cartographie 3D permet l'estimation simultanée des transformations 3D rigides et 2D perspectives liant respectivement les positions du cystoscope et les images de paires d'acquisitions consécutives. Les résultats obtenus sur des fantômes réalistes de vessie montrent que ces algorithmes permettent de calculer des surfaces 3D reproduisant les formes à retrouver.

L'objectif de la thèse est le développement d'une méthode de caractérisation des crises d'épilepsie du lobe temporal à partir des EEG de surface et plus particulièrement de la zone épileptogène (ZE) à l'origine des crises.<br />Des travaux récents validés en stéréoélectroencéphalographie (SEEG) ont démontré une évolution des synchronisations entre structures cérébrales permettant une caractérisation de la dynamique des crises du lobe temporal.<br />L'originalité des travaux consiste à étendre les méthodes développées en SEEG, à l'étude des signaux EEG de surface. Du point de vue médical, ce travail s'inscrit dans le cadre de l'aide au diagnostic préchirugical.<br />Des méthodes de mesure de relation, telles que la cohérence, la Directed Transfer Function (DTF), la corrélation linéaire (r²) ou la corrélation non-linéaire (h²), ont été adaptées pour répondre à cette problématique. Différents critères, définis à partir d'indications cliniques, ont permis la mise en évidence des avantages du coefficient de corrélation non-linéaire dans l'étude de l'épilepsie par les EEG de surface.<br />L'exploitation de l'évolution du coefficient de corrélation non-linéaire est à la base de trois applications de traitement automatique du signal EEG :<br />– La première est la détermination de la latéralisation de la ZE au départ d'une crise. Cette information constitue l'étape préliminaire lors de la recherche de la localisation de la ZE.<br />– La recherche d'une signature épileptique constitue la seconde application. La signature est extraite par un algorithme de mise en correspondance et de mesure de similarités en intra-patients.<br />– Une classification des crises du lobe temporal constitue la troisième application. Elle est réalisée en extrayant un ensemble de caractéristiques des signatures trouvées par l'algorithme de l'étape 2.<br />La base de données qui contient quarante-trois patients et quatre-vingt-sept crises (deux crises par patient, trois pour l'un d'entre eux) garantit une certaine significativité statistique.<br />En ce qui concerne les résultats, un taux de bonne latéralisation de l'ordre de 88% est obtenu. Ce taux est très intéressant, car dans la littérature, il peut être quelques fois atteint, mais en exploitant des données multimodalités et avec des méthodes non-automatiques. A l'issue de la classification, 85% des crises mésiales ont été correctement classifiées ainsi que 58% des crises mésio-latérales.

Cette thèse présente un nouveau concept pour l’évaluation des déformations cardiaques à partir de ciné-IRM standard sans avoir recours aux images IRM marquées. Nous avons adapté la méthode des ensembles de niveaux afin de segmenter le myocarde et évalué le déplacement des contours endo et épicardique. Le processus de segmentation est appliqué directement sur un ensemble d’images pseudo-volumique 2D + t. Cela conduit à une méthode de segmentation efficace tenant compte à la fois des contraintes de continuité spatiale et temporelle. Puis, nous avons évalué le déplacement des contours endo et épicardique détectés avec une technique de mise en correspondance fondée sur les ensembles de niveaux. La vitesse de déplacement au sein de la paroi myocardique est évaluée par une méthode de flot optique, contrainte avec le déplacement des contours. Enfin, de ce champ de vitesses du myocarde, nous tirons des mesures pertinentes de la contraction cardiaque. La validation de la méthode proposée est effectuée sur des séquences d'images synthétiques, et en comparant sur les mêmes patients nos mesures à celles obtenues avec la méthode de référence HARP appliquée sur des images IRM taggées correspondantes. Les résultats de la méthode sont encourageants, ils sont pratiquement identiques à ceux de l’approche HARP. Cette méthode présente deux avantages principaux: premièrement elle exploite les ciné-IRM standard non taggées, deuxièmement elle permet des évaluations des déformations à haute résolution spatiale. Cette méthode est déjà disponible et peut rendre accessible l’évaluation des déformations du ventricule gauche du myocarde en routine clinique à partir des séquences ciné-IRM / This thesis presents a new concept for the assessment of cardiac deformation from standard cine-MRI without requiring tagged MRI. We have adapted the level set method to segment the myocardium and to evaluate the endocardial and epicardial velocity contours. The segmentation process is directly applied on a pseudo-volumic 2D+t set of images. This leads to an efficient segmentation method that both take into account spatial and temporal continuity constraints. Then, we evaluated the displacement of detected endocardial and epicardial contours by a levelset based matching procedure. The velocity flow in the myocardial wall is assessed by an optical flow method constrained with the contour displacement. Finally, from the velocity flow, we derive relevant measurements of the cardiac contraction. The validation of the method is performed on synthetic image sequences, and by comparing our measurements to those obtained on the same patients with the HARmonic Phase reference (HARP) method applied on matched tagged MR images. The results of this method are encouraging, they are practically identical to those HARP approach. This method presents two main advantages: first it exploits standard untagged cine-MRI, secondly it leads to high spatial resolution strain assessments. This method is readily available and has potential to make the assessment of left ventricular myocardial deformation accessible for clinical use from a set of cardiac cine MR acquisitions

La problématique des jeux de données déséquilibrées en apprentissage supervisé est apparue relativement récemment, dès lors que le data mining est devenu une technologie amplement utilisée dans l'industrie. Le but de nos travaux est d'adapter différents éléments de l'apprentissage supervisé à cette problématique. Nous cherchons également à répondre aux exigences spécifiques de performances souvent liées aux problèmes de données déséquilibrées. Ce besoin se retrouve dans notre application principale, la mise au point d'un logiciel d'aide à la détection des cancers du sein.Pour cela, nous proposons de nouvelles méthodes modifiant trois différentes étapes d'un processus d'apprentissage. Tout d'abord au niveau de l'échantillonnage, nous proposons lors de l'utilisation d'un bagging, de remplacer le bootstrap classique par un échantillonnage dirigé. Nos techniques FUNSS et LARSS utilisent des propriétés de voisinage pour la sélection des individus. Ensuite au niveau de l'espace de représentation, notre contribution consiste en une méthode de construction de variables adaptées aux jeux de données déséquilibrées. Cette méthode, l'algorithme FuFeFa, est basée sur la découverte de règles d'association prédictives. Enfin, lors de l'étape d'agrégation des classifieurs de base d'un bagging, nous proposons d'optimiser le vote à la majorité en le pondérant. Pour ce faire nous avons mis en place une nouvelle mesure quantitative d'évaluation des performances d'un modèle, PRAGMA, qui permet la prise en considération de besoins spécifiques de l'utilisateur vis-à-vis des taux de rappel et de précision de chaque classe. / The problem of imbalanced datasets in supervised learning has emerged relatively recently, since the data mining has become a technology widely used in industry. The assisted medical diagnosis, the detection of fraud, abnormal phenomena, or specific elements on satellite imagery, are examples of industrial applications based on supervised learning of imbalanced datasets. The goal of our work is to bring supervised learning process on this issue. We also try to give an answer about the specific requirements of performance often related to the problem of imbalanced datasets, such as a high recall rate for the minority class. This need is reflected in our main application, the development of software to help radiologist in the detection of breast cancer. For this, we propose new methods of amending three different stages of a learning process. First in the sampling stage, we propose in the case of a bagging, to replaced classic bootstrap sampling by a guided sampling. Our techniques, FUNSS and LARSS use neighbourhood properties for the selection of objects. Secondly, for the representation space, our contribution is a method of variables construction adapted to imbalanced datasets. This method, the algorithm FuFeFa, is based on the discovery of predictive association rules. Finally, at the stage of aggregation of base classifiers of a bagging, we propose to optimize the majority vote in using weightings. For this, we have introduced a new quantitative measure of model assessment, PRAGMA, which allows taking into account user specific needs about recall and precision rates of each class.

La cystoscopie est actuellement l'examen clinique de référence permettant l'exploration visuelle des parois internes de la vessie. Le cystoscope (instrument utilisé pour cet examen) permet d'acquérir une séquence vidéo des parois épithéliales de la vessie. Cependant, chaque image de la séquence vidéo ne visualise qu'une surface réduite de quelques centimètres carrés de la paroi. Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif de construire une carte 3D reproduisant d'une manière fidèle les formes et les textures des parois internes de la vessie. Une telle représentation de l'intérieur de la vessie permettrait d'améliorer l'interprétation des données acquises lors d'un examen cystoscopique. Pour atteindre cet objectif, un nouvel algorithme flexible est proposé pour le calibrage de systèmes cystoscopiques à vision active. Cet algorithme fournit les paramètres nécessaires à la reconstruction précise de points 3D sur la portion de surface imagée à chaque instant donné de la séquence vidéo cystoscopique. Ainsi, pour chaque acquisition de la séquence vidéo, un ensemble de quelques points 3D/2D et une image 2D est disponible. L'objectif du deuxième algorithme proposé dans cette thèse est de ramener l'ensemble des données obtenues pour une séquence dans un repère global pour générer un nuage de points 3D et une image panoramique 2D représentant respectivement la forme 3D et la texture de la totalité de la paroi imagée dans la séquence vidéo. Cette méthode de cartographie 3D permet l'estimation simultanée des transformations 3D rigides et 2D perspectives liant respectivement les positions du cystoscope et les images de paires d'acquisitions consécutives. Les résultats obtenus sur des fantômes réalistes de vessie montrent que ces algorithmes permettent de calculer des surfaces 3D reproduisant les formes à retrouver / Cystoscopy is currently the reference clinical examination for visual exploration of the inner walls of the bladder. A cystoscope (instrument used in this examination) allows for video acquisition of the bladder epithelium. Nonetheless, each frame of the video displays only a small area of few squared centimeters. This work aims to build 3D maps representing the 3D shape and the texture of the inner walls of the bladder. Such maps should improve and facilitate the interpretation of the cystoscopic data. To reach this purpose, a new flexible algorithm is proposed for the calibration of cystoscopic active vision systems. This algorithm provides the required parameters to achieve accurate reconstruction of 3D points on the surface part imaged at each given moment of the video cystoscopy. Thus, available data for each acquisition are a set of few 3D points (and their corresponding 2D projections) and a 2D image. The aim of the second algorithm described in this work is to place all the data obtained for a sequence in a global coordinate system to generate a 3D point cloud and a 2D panoramic image representing respectively the 3D shape and the texture of the bladder wall imaged in the video. This 3D cartography method allows for the simultaneous estimation of 3D rigid transformations and 2D perspective transformations. These transformations give respectively the link between cystoscope positions and between images of consecutive acquisitions. The results obtained on realistic bladder phantoms show that the proposed method generates 3D surfaces recovering the ground truth shapes

L'objectif de ce travail de recherche est le développement d'un système d'étude de sons, plus particulièrement dédié à la phonoentérographie, qui devrait aboutir à plus long terme à un outil d'aide au diagnostic. La première étape présente une chaîne d'instrumentation multi-voies spécifique. Elle est suivie par le pré-traitement: la détection, la segmentation et le débruitage par ondelettes sont réalisés avec un algorithme original optimisé par une méthode de point-fixe. Une deuxième phase introduit des connaissances a priori sur les sons abdominaux et étudie leur localisation spatiale. Les caractéristiques physiques (fréquence, intensité, durée) décrivent les sons individuellement. L'étude globale des phonoentérogrammes est réalisée à partir d'indices d'activité (nombre d'événements, énergie moyenne, etc.). Les caractéristiques physiques et les indices sont utilisés dans l'analyse statistique des signaux, par analyse en composantes principales et classification non supervisée.

Le cancer de la prostate est le premier cancer chez l'homme de plus de 50ans dans les pays industrialisés. Les pratiques diagnostiques et les options thérapeutiques n'ont cessé d'évoluer et les récents progrès de l'imagerie de la prostate rendent possibles la détection de tumeurs de petite taille et le guidage de traitements ciblés dont le but est de minimiser la morbidité de la thérapie. Nous proposons, dans cette thèse, un ensemble de méthodes et de traitements automatisés de données d'imagerie médicale, dans le but d'assister et de guider le praticien dans la prise de décision diagnostique et le geste thérapeutique, pour les traitements focalisés par laser du cancer de la prostate. Dans un premier temps, des méthodes de segmentation et de détection assistées par ordinateur ont développées pour répondre aux problématiques liées à la phase de diagnostic guidé par l'Imagerie à Résonance Magnétique (IRM). D'abord, une nouvelle approche combinant le formalisme des champs de Markov et un modèle statistique de forme est proposée pour l'identification de la prostate en IRM, et l'extraction de ses contours en trois dimensions. Ensuite, nous proposons une méthode pour la segmentation du volume IRM de la glande en zones périphérique et centrale. Cette méthode exploite les techniques d'IRM multi-paramétrique, et s'appuie sur la théorie des fonctions de croyance, ainsi que la modélisation d'un a priori morphologique comme source d'information supplémentaire. Enfin,la détection des tumeurs de la zone périphérique de la glande est abordée en expérimentant un ensemble d'attributs de texture extraits de la géométrie fractale, dans des schémas de classification supervisée et non supervisée. Les performances et particularités de chacune de ces approches sont étudiées et comparées. La deuxième partie de cette thèse s'intéresse au guidage du geste thérapeutique lors des thérapies d'ablation focalisée par laser des tumeurs prostatiques. Une méthode de recalage non rigide est proposée pour fusionner les données de planification et d'imagerie pré-opératoire à l'échographie de guidage per-opératoire. L'originalité de cette méthode réside dans l'utilisation d'un algorithme robuste aux conditions d'initialisation qui permet de minimiser l'intervention de l'opérateur. Nous expérimentons et évaluons nos algorithmes en utilisant des données simulées et des fantômes physiques afin de comparer à une vérité terrain connue. Des examens de patients, analysés par des experts, sont aussi utilisés pour des évaluations dans des conditions réelles, tout en tenant compte de la variabilité inter-observateurs de ces interprétations. Les résultats obtenus montrent que les méthodes développées sont suffisamment précises, rapides et robustes pour pouvoir être utilisées dans un contexte clinique. Ces outils prouvent leur aptitude à offrir un gain en temps d'exécution et en reproductibilité des décisions diagnostiques et thérapeutiques basées sur les modalités d'imagerie de la prostate. Des validations multicentriques et des transferts à l'industrie devraient à l'avenir concrétiser les retombées cliniques de ces travaux qui pourront alors contribuer à l'amélioration des gestes diagnostiques et thérapeutiques du cancer de la prostate.

Introduction : Établir un diagnostic médical fiable requiert l'identification de la maladie d'un patient sur la base de l'observation de ses signes et symptômes. Par ailleurs, les ontologies constituent un formalisme adéquat et performant de représentation des connaissances biomédicales. Cependant, les ontologies classiques ne permettent pas de représenter les connaissances liées au processus du diagnostic médical : connaissances probabilistes et connaissances imprécises et vagues. Matériel et méthodes : Nous proposons des méthodes générales de représentation des connaissances afin de construire des ontologies adaptées au diagnostic médical. Ces méthodes permettent de représenter : (a) Les connaissances imprécises et vagues par la discrétisation des concepts (définition de plusieurs catégories distinctes à l'aide de valeurs seuils ou en représentant les différentes modalités possibles). (b) Les connaissances probabilistes (les sensibilités et les spécificités des signes pour les maladies, et les prévalences des maladies pour une population donnée) par la réification des relations ayant des arités supérieures à 2. (c) Les signes absents par des relations et (d) les connaissances liées au processus du diagnostic médical par des règles SWRL. Un moteur d'inférences abductif et probabiliste a été conçu et développé. Ces méthodes ont été testées à l'aide de dossiers patients réels. Résultats : Ces méthodes ont été appliquées à trois domaines (les maladies plasmocytaires, les urgences odontologiques et les lésions traumatiques du genou) pour lesquels des modèles ontologiques ont été élaborés. L'évaluation a permis de mesurer un taux moyen de 89,34% de résultats corrects. Discussion-Conclusion : Ces méthodes permettent d'avoir un modèle unique utilisable dans le cadre des raisonnements abductif et probabiliste, contrairement aux modèles proposés par : (a) Fenz qui n'intègre que le mode de raisonnement probabiliste et (b) García-crespo qui exprime les probabilités hors du modèle ontologique. L'utilisation d'un tel système nécessitera au préalable son intégration dans le système d'information hospitalier pour exploiter automatiquement les informations du dossier patient électronique. Cette intégration pourrait être facilitée par l'utilisation de l'ontologie du système.

Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans le contexte du traitement des images cardiaques et l'étude de la fonction contractile du coeur, pour une meilleure compréhension de physiopathologie cardiaque et l'aide au diagnostic. Nous avons implémenté une méthode de segmentation des parois endocardiques sur des ciné-IRM non marquées. Nous avons utilisé une approche fondée sur les ensembles de niveaux, avec une formulation basée-région qui donne des résultats satisfaisants sur des cas sains et pathologiques. Nous avons proposé une méthode pratique pour la quantification des déformations segmentaires afin decaractériser la contractilité myocardique. La méthode a fait l'objet d'une validation clinique par l'expertise de médecins et par comparaison à la méthode HARP sur des IRM marquées. Pour améliorer la précision des mesures, nous avons proposé un algorithme de recalage iconique multimodal IRM/TDM, utilisant la maximisation de l'information culturelle. Nous l'avons appliqué à la localisation de coupes petit-axe dans des volumes TDM avec des résultats encourageants. Ce travail a pour perspective son application à l'obtention de séquences TDM de hautes résolutions spatiale et temporelle / The work presented in this thesis is related to the cardiac images processing and the cardiac contractile function study, for a better comprehension of cardiac physiopathology and diagnosis. We implemented a method for the segmentation of the endocardial walls on standard MRI without tags. We used an approach based on the level set method, with a region-based formulation which gives satisfactory results on healthy and pathological cases. We proposed a practical method for the quantification of the segmental deformations in order to characterize the myocardial contractility. The method was clinically validated by the assesment of doctors and by comparison with the HARP method on tagget MRI. To improve the measurements precision, we proposed an iconic MRI/CT multimodal registration algorithm, using the maximization of the mutual information. We applied it to the localization of short-axis slices in CT volumes with good results. This work has as prospect its application to obtain high spatial and temporal resolutions CT sequences