Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans le contexte du traitement et de l'analyse des images couleur. Les premiers travaux pour traiter ces images consistaient à appliquer des traitements déjà existant en niveaux de gris marginalement sur les trois composantes constituant la couleur et le plus généralement dans l'espace RVB. Ces traitements ont été peu à peu améliorés notamment par l'utilisation d'espaces couleur d'avantage liés à la perception humaine mais aussi par des approches vectorielles. Dans ce travail de thèse nous nous plaçons dans la continuité de ces travaux et nous proposons une modélisation mathématique de la dimension vectorielle dans le but de manipuler les couleurs de manière globale. Trois formalismes sont présentés pour représenter la couleur : les complexes, les quaternions et les algèbres géométriques. Dans ce cadre, il est proposé de définir de nouveaux outils d'analyse couleur avec notamment une caractérisation numérique fréquentielle de chacun de ces modèles. Une étude approfondie de leurs utilisations permet de faire ressortir leurs propriétés ainsi que leurs principaux avantages et inconvénients à savoir : impossibilité des complexes à représenter les vecteurs couleurs qui par nature s'expriment en trois dimensions minimum contrairement aux quaternions et aux algèbres géométriques ; distinction entre objets manipulés (vecteurs couleur) et opérations effectuées sur ces objets (projections, rotations,...) pour les algèbres géométriques contrairement aux quaternions... Enfin nous avons montré que la transformée de Fourier quaternionique analyse la couleur avec une direction indiquée par un vecteur couleur, tandis que la transformée de Fourier définie au moyen de l'algèbre G3, plus générique, répartit l'information couleur sur des composantes fréquentielles indépendantes. L'utilisation de modèles algébriques pour représenter l'information couleur permet la définition et le développement d'un filtre spatial de détection de contours tenant compte de la dispersion dans l'espace couleur.

Le contrôle qualité réalisé sur les cornées en organoculture dans les banques de cornées est primordial pour l'évaluation de la qualité des greffons. Dans une première partie, nous avons montré, sur 505 cornées en routine, que les paramètres mesurés avec notre analyseur d'images Sambacornea (CV de taille et hexagonalité cellulaire endothéliale) étaient tout à fait cohérents avec ceux mesurés en microscopie spéculaire in vivo chez les patients. Notre dispositif fournit une méthode fiable, validée pour la mesure de la densité cellulaire endothéliale DCE et de la morphométrie cellulaire. Dans une deuxième partie, nous avons analysé les erreurs inhérentes à la méthode de comptage à cadre fixe (grille calibrée ou réticule) lors de la mesure de la DCE par les banques de cornées. Nous avons mesuré sur 3000 zones, la DCE de 20 mosaïques cornéennes gravées, en utilisant des grilles dont la maille variait de 50 à 300 µm. La méthode était répétable avec des grilles de 200 µm à condition de considérer la moyenne sur 10 comptages et présentait une variabilité résiduelle de 5 % vs la DCE réelle. Les grilles classiques de 100 µm utilisées en comptage manuel devraient être abandonnées et remplacées par des grilles de 200 µm. L'analyse d'images numériques demeure cependant la meilleure solution. Dans une troisième partie, le développement d'un dispositif de mesure de la transparence et des diamètres utiles en greffe de cornée (cornée claire et diamètre total) est décrit. La transparence est appréciée via la mesure de la fonction de modulation de transfert à travers la cornée sur une mire originale dessinée dans notre laboratoire. Les mesures étaient reproductibles. D'après l'analyse de 358 cornées en routine, la transparence n'était pas corrélée à l'âge du donneur, ni à la DCE, et baissait au fil de la conservation. Ce dispositif simple et objectif permet de standardiser la "transparence" ; il devra être redéployé sur notre bioréacteur, et pourrait mener à la définition d'un seuil de transparence

Le développement de méthodes alternatives à la culture in vivo pour l'évaluation de la toxicité des molécules chimiques s'est accéléré ces dernières années, l'objectif étant de limiter l'utilisation d'animaux. Préconisés par l'OCDE (Organisation de coopération et de développement économiques), ces modèles alternatifs visent à mimer les conditions physiologiques en employant des systèmes in vitro ou in silico. Parmi les différents systèmes développés, les biopuces microfluidiques ont prouvé leur contribution à l'amélioration des fonctions cellulaires, ce qui permet des études toxicologiques pertinentes. Les travaux de ce doctorat sont basés sur l'emploi de ces biopuces pour cultiver des hépatocytes (cellules du foie) et portent sur la mise au point d'une méthode d'analyse d'images issues de ces cultures sous microscope au cours du temps. L'acquisition d'images tout au long de l'expérience permet de suivre, après traitement, l'évolution et le comportement des cellules au contact de molécules chimiques et d'évaluer les réponses toxicologiques. Les premiers résultats de ces travaux ont permis l'amélioration du procédé de culture microfluidique adaptée au matériel d'acquisition d'images, la sélection de sondes fluorescentes, et le choix d'un algorithme de traitement des images sur CellProfiler. Cela nous a permis de quantifier et caractériser certaines fonctions biologiques au sein de la biopuce comme l'activité mitochondriale. Le potentiel de cet outil pour évaluer la toxicité de molécule a été testé grâce à l'emploi d'un toxique connu : la staurosporine. Les résultats obtenus ont révélé l'impact de la mise en culture en dynamique sur le comportement des hépatocytes, et la toxicité de la staurosporine visible en biopuce.

La localisation d'un organe dans une image médicale en délimitant cet organe spécifique par rapport à une entité telle qu'une boite ou sphère englobante est appelée localisation d'organes. La localisation multi-organes a lieu lorsque plusieurs organes sont localisés simultanément. La localisation d'organes est l'une des étapes les plus cruciales qui est impliquée dans toutes les phases du traitement du patient à partir de la phase de diagnostic à la phase finale de suivi. L'utilisation de la technique d'apprentissage supervisé appelée forêts aléatoires (Random Forests) a montré des résultats très encourageants dans de nombreuses sous-disciplines de l'analyse d'images médicales. De même, Random Regression Forests (RRF), une spécialisation des forêts aléatoires pour la régression, ont produit des résultats de l'état de l'art pour la localisation automatique multi-organes.Bien que l'état de l'art des RRF montrent des résultats dans la localisation automatique de plusieurs organes, la nouveauté relative de cette méthode dans ce domaine soulève encore de nombreuses questions sur la façon d'optimiser ses paramètres pour une utilisation cohérente et efficace. Basé sur une connaissance approfondie des rouages des RRF, le premier objectif de cette thèse est de proposer une paramétrisation cohérente et automatique des RRF. Dans un second temps, nous étudions empiriquement l'hypothèse d'indépendance spatiale utilisée par RRF. Enfin, nous proposons une nouvelle spécialisation des RRF appelé "Light Random Regression Forests" pour améliorant l'empreinte mémoire et l'efficacité calculatoire. / Locating an organ in a medical image by bounding that particular organ with respect to an entity such as a bounding box or sphere is termed organ localization. Multi-organ localization takes place when multiple organs are localized simultaneously. Organ localization is one of the most crucial steps that is involved in all the phases of patient treatment starting from the diagnosis phase to the final follow-up phase. The use of the supervised machine learning technique called random forests has shown very encouraging results in many sub-disciplines of medical image analysis. Similarly, Random Regression Forests (RRF), a specialization of random forests for regression, have produced the state of the art results for fully automatic multi-organ localization.Although, RRF have produced state of the art results in multi-organ segmentation, the relative novelty of the method in this field still raises numerous questions about how to optimize its parameters for consistent and efficient usage. The first objective of this thesis is to acquire a thorough knowledge of the inner workings of RRF. After achieving the above mentioned goal, we proposed a consistent and automatic parametrization of RRF. Then, we empirically proved the spatial indenpendency hypothesis used by RRF. Finally, we proposed a novel RRF specialization called Light Random Regression Forests for multi-organ localization.

Pour les véhicules intelligents autonomes ou semi-autonomes, la perception constitue la première tâche fondamentale à accomplir avant la décision et l’action. Grâce à l’analyse des données vidéo, Lidar et radar, elle fournit une représentation spécifique de l’environnement et de son état, à travers l’extraction de propriétés clés issues des données des capteurs. Comparé à d’autres modalités de perception telles que le GPS, les capteurs inertiels ou les capteurs de distance (Lidar, radar, ultrasons), les caméras offrent la plus grande quantité d’informations. Grâce à leur polyvalence, les caméras permettent aux systèmes intelligents d’extraire à la fois des informations contextuelles de haut niveau et de reconstruire des informations géométriques de la scène observée et ce, à haute vitesse et à faible coût. De plus, la technologie de détection passive des caméras permet une faible consommation d’énergie et facilite leur miniaturisation. L’utilisation des caméras n’est toutefois pas triviale et pose un certain nombre de questions théoriques liées à la façon dont ce capteur perçoit son environnement. Dans cette thèse, nous proposons un système de détection d’objets mobiles basé seule- ment sur l’analyse d’images. En effet, dans les environnements observés par un véhicule intelligent, les objets en mouvement représentent des obstacles avec un risque de collision élevé, et ils doivent être détectés de manière fiable et robuste. Nous abordons le problème de la détection d’objets mobiles à partir de l’extraction du contexte local reposant sur une segmentation de la route. Après transformation de l’image couleur en une image invariante à l’illumination, les ombres peuvent alors être supprimées réduisant ainsi leur influence négative sur la détection d’obstacles. Ainsi, à partir d’une sélection automatique de pixels appartenant à la route, une région d’intérêt où les objets en mouvement peuvent apparaître avec un risque de collision élevé, est extraite. Dans cette zone, les pixels appartenant à des objets mobiles sont ensuite identifiés à l’aide d’une approche plan+parallaxe. À cette fin, les pixels potentiellement mobiles et liés à l’effet de parallaxe sont détectés par une méthode de soustraction du fond de l’image; puis trois contraintes géométriques différentes: la contrainte épipolaire, la contrainte de cohérence structurelle et le tenseur trifocal, sont appliquées à ces pixels pour filtrer ceux issus de l’effet de parallaxe. Des équations de vraisemblance sont aussi proposées afin de combiner les différents contraintes d’une manière complémentaire et efficace. Lorsque la stéréovision est disponible, la segmentation de la route et la détection d’obstacles peuvent être affinées en utilisant une segmentation spécifique de la carte de disparité. De plus, dans ce cas, un algorithme de suivi robuste combinant les informations de l’image et la profondeur des pixels a été proposé. Ainsi, si l’une des deux caméras ne fonctionne plus, le système peut donc revenir dans un mode de fonctionnement monoculaire ce qui constitue une propriété importante pour la fiabilité et l’intégrité du système de perception. Les différents algorithmes proposés ont été testés sur des bases de données d’images publiques en réalisant une évaluation par rapport aux approches de l’état de l’art et en se comparant à des données de vérité terrain. Les résultats obtenus sont prometteurs et montrent que les méthodes proposées sont efficaces et robustes pour différents scénarios routiers et les détections s’avèrent fiables notamment dans des situations ambiguës. / For autonomous or semi-autonomous intelligent vehicles, perception constitutes the first fundamental task to be performed before decision and action/control. Through the analysis of video, Lidar and radar data, it provides a specific representation of the environment and of its state, by extracting key properties from sensor data with time integration of sensor information. Compared to other perception modalities such as GPS, inertial or range sensors (Lidar, radar, ultrasonic), the cameras offer the greatest amount of information. Thanks to their versatility, cameras allow intelligent systems to achieve both high-level contextual and low-level geometrical information about the observed scene, and this is at high speed and low cost. Furthermore, the passive sensing technology of cameras enables low energy consumption and facilitates small size system integration. The use of cameras is however, not trivial and poses a number of theoretical issues related to how this sensor perceives its environmen. In this thesis, we propose a vision-only system for moving object detection. Indeed,within natural and constrained environments observed by an intelligent vehicle, moving objects represent high risk collision obstacles, and have to be handled robustly. We approach the problem of detecting moving objects by first extracting the local contextusing a color-based road segmentation. After transforming the color image into illuminant invariant image, shadows as well as their negative influence on the detection process can be removed. Hence, according to the feature automatically selected onthe road, a region of interest (ROI), where the moving objects can appear with a high collision risk, is extracted. Within this area, the moving pixels are then identified usin ga plane+parallax approach. To this end, the potential moving and parallax pixels a redetected using a background subtraction method; then three different geometrical constraints : the epipolar constraint, the structural consistency constraint and the trifocaltensor are applied to such potential pixels to filter out parallax ones. Likelihood equations are also introduced to combine the constraints in a complementary and effectiveway. When stereo vision is available, the road segmentation and on-road obstacles detection can be refined by means of the disparity map with geometrical cues. Moreover, in this case, a robust tracking algorithm combining image and depth information has been proposed. If one of the two cameras fails, the system can therefore come back to a monocular operation mode, which is an important feature for perception system reliability and integrity. The different proposed algorithms have been tested on public images data set with anevaluation against state-of-the-art approaches and ground-truth data. The obtained results are promising and show that the proposed methods are effective and robust on the different traffic scenarios and can achieve reliable detections in ambiguous situations.

L’objectif de ce travail de thèse est d’envisager les apports de l’Emission Acoustique (EA) en tant qu’outil de diagnostic et de surveillance des structures et ouvrages en bois. Nous avons appliqué cet outil et développé des méthodes de suivi de la fissuration. Si l’objectif affiché est l’utilisation de l’EA pour de la surveillance in-situ, un passage par des manipulations en laboratoire a été nécessaire pour valider les méthodes mises en œuvre. Des essais de chargement à déplacement imposé ont été réalisés sur des éprouvettes de Douglas (DCB à inertie constante) soumises à un chargement en mode I, pour deux teneurs en eaux distinctes. En parallèle du système d’acquisition acoustique, un système d’acquisition d’images a été utilisé pour suivre l’évolution de la fissuration sur les faces principales des éprouvettes.Dans un premier temps, nous avons constaté que la cinétique de fissuration était corrélée à l’énergie acoustique des signaux enregistrés. Une écoute globale, sans filtration des données, fournit une indication sur l’évolution de l’endommagement d’une structure.En effectuant un premier traitement des données, en considérant les évènements acoustiques et en utilisant des courbes de correction de localisation et d’amplitude des signaux, nous avons pu déterminer la position d’un (ou plusieurs) pic(s) d’activité acoustique. La courbe d’évolution de la position de ce(s) pic(s) d’activité donne un résultat similaire à celle de la pointe de fissure obtenue avec le système d’imagerie. Nous avons ainsi pu estimer un taux de restitution d’énergie moyen Gc. Dans le but de passer à des applications in situ, nous avons mis en œuvre cette méthode lors d’un essai de fluage sur une éprouvette à inertie variable. L’EA a su prendre le relais lorsque les relevés visuels étaient absents. L’EA a aussi pu fournir des informations complémentaires sur l’initiation et la propagation de la fissuration et ce, sur une durée surveillance longue.La méthode de détection des pics d’activités par EA montre que les évènements acoustiques de forte amplitude sont localisés de part et d’autre de la pointe de fissure obtenue par imagerie. Dans un deuxième temps, en effectuant un parallèle avec les méthodes développées dans les matériaux composites, le bois pouvant y être assimilé par certains aspects, nous avons pu, par une utilisation conjointe des outils statistiques, de l’imagerie électronique (MEB) et de l’analyse des formes d’ondes, identifier les mécanismes de ruine présents lors des essais.Après un travail de filtration des données obtenues sur des essais à mode de ruine choisi (traction, flexion et cisaillement), quatre familles d’évènements ont pu être mis en évidence. Par l’étude de leurs formes d’ondes respectives, ces familles ont pu être associées à de la rupture de fibre, de la fissuration de matrice, de la décohésion et du délaminage telles qu’on les retrouve dans les matériaux composites. L’étude au MEB a confirmé qu’une multitude de mécanismes étaient présents sur les plans de fissuration des éprouvettes et la vraisemblance des résultats obtenus.D’un point de vue quantitatif, deux mécanismes de ruine principaux ressortent : la rupture de fibres et la fissuration matricielle. Il s’agit là d’indicateurs dont l’évolution peut constituer un indicateur, précurseur à la ruine d’un ouvrage. Le travail effectué dans cette thèse constitue un pas dans l’emploi de l’EA dans la surveillance des structures et des ouvrages en bois et laisse entrevoir d’autres emplois notamment en mécanique de la rupture et dans l’étude des zones d’élaboration. / The aim of this thesis is to consider what Acoustic Emission (AE) can provide as a tool for diagnosis and assessment of wood structures and works. We applied this tool and developed methods for tracking crack propagation. If our intention is using AE for the in-situ monitoring, we have to do experiments in laboratory to validate the methods developped. Loading tests under imposed displacement were conducted on Douglas samples (DCB constant inertia) subjected to a loading in mode I, for two levels of moisture content. In tandem of the acoustic emission emission system, an image acquisition system was used to record crack propagation on the main faces of the samples.First, we showed that the cracking kinetics correlates with the acoustic energy of the recorded signals. A global analysis, with unfiltered data, provides a good indication of the evolution of the damage within a structure. Then by performing a first data processing, by taking into account the acoustic events and by using correction curves of localization and amplitude, we were able to determine the position of one (or more) peak(s) of acoustic activity. The evolution curve of the position of this (these) peak(s) of activity gives a result similar of the crack tip evolution obtained with the digital image acquisition system. By this way we were able to estimate an average restoration level of critical energy Gc. In the purpose of making in situ applications, we have implemented this method during a creep test on a specimen with variable inertia. A previously loaded sample was placed to a relative humidity variation - from a humid atmosphere to a dry atmosphere. Only spot measurements of the crack tip position has been made. AE was able to take over when visual statements were absent. AE was also able to provide additional information on the initiation and propagation of cracks over a long term monitoring. The method for detecting peaks of activities by AE shows that acoustic events with high amplitude are located on both side of the crack tip obtained by imaging.Secondly, by comparing with the methods developed in composite materials, wood could be considered as such, we were able, by joint use of statistical tools, electronic imaging (SEM) and analysis of waveforms, to identify failure mechanisms which were present during testing. After processing data obtained on failure specific mode test (tensile, bending and shear), four clusters of events have been highlighted. By studying their respective waveforms and signal caracteristics, these families have been associated with the rupture of fiber, matrix cracking, debonding and delamination such as those found in composites. The study of SEM images made from owr samples has confirmed the presence of a multitude of mechanisms on the cracking path of the wood samples. This confirms the reasonableness of results obtained. From a quantitative perspective, two major failure mechanisms stand out: the breaking of fibers and matrix cracking. The evolution of these indicators may be a precursor to the ruin of a structure.The work undertaken in this thesis is a step in the use of AE in monitoring structures and wooden structures. It suggests other purposes for the use of AE in wood. We could imaging using AE in order to study the process zones by using mTDCB samples.

Les nouveaux capteurs satellitaires permettent l'acquisition d'images d'un très haut niveau de détail à des cadences élevées, produisant ainsi une importante masse de données. Le traitement manuel de ces données étant devenu impossible, de nouveaux outils sont nécessaires afin de les traiter automatiquement. Des algorithmes de segmentation efficaces sont nécessaires pour extraire des objets d'intérêt de ces images. Cependant les segments produits ne correspondent pas aux objets d'intérêt, rendant difficile l'utilisation de connaissances expertes.Dans le cadre de cette thèse nous proposons de changer le niveau d'interprétation d'une image afin de voir les objets d'intérêt pour l'expert comme des objets composés par des segments. Pour cela, nous avons mis en place un processus d'apprentissage multi-niveaux dans le but d'apprendre ces règles de composition. Une règle de composition ainsi apprise peut ensuite être utilisée pour extraire les objets d'intérêt correspondant. Dans un second temps, nous proposons d'utiliser l'algorithme d'apprentissage de règles de composition comme première étape d'une approche montante-descendante. Cette chaîne de traitement a pour objectif d'améliorer la classification à partir des informations contextuelles et de connaissances expertes. Des objets composés de plus haut niveau sémantique sont extraits à partir de règles apprises ou fournies par l'expert, et cette nouvelle information est utilisée pour mettre à jour la classification des objets aux niveaux inférieurs. L'ensemble de ces travaux ont été testés et validés sur des images Pléiades représentant la ville de Strasbourg. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de l'apprentissage de règles de composition pour faire le lien entre connaissance experte et segmentation, ainsi que l'intérêt de l'utilisation d'informations contextuelles dans l'analyse d'images de télédétection à très haute résolution spatiale. / The new remote sensors allow the acquisition of very high spatial resolution images at high speeds, thus producing alarge volume of data. Manual processing of these data has become impossible, new tools are needed to process them automatically. Effective segmentation algorithms are required to extract objects of interest of these images. However, the produced segments do not match to objects of interest, making it difficult to use expert knowledge.In this thesis we propose to change the level of interpretation of an image in order to see the objects of interest of the expert as objects composed of segments. For this purpose, we have implemented a multi-level learning process in order to learn composition rules. Such a composition rule can then be used to extract corresponding objects of interest.In a second step, we propose to use the composition rules learning algorithm as a first step of a bottom-up top-down approach. This processing chain aims at improving the classification from contextual knowledge and expert information.Composed objects of higher semantic level are extracted from learned rules or rules provided by the expert, and this new information is used to update the classification of objects at lower levels.The proposed method has been tested and validated on Pléiades images representing the city of Strasbourg. The results show the effectiveness of the composition rules learning algorithm to make the link between expert knowledge and segmentation, as well as the interest of the use of contextual information in the analysis of remotely sensed very high spatial resolution images.

Le contrôle qualité réalisé sur les cornées en organoculture dans les banques de cornées est primordial pour l'évaluation de la qualité des greffons. Dans une première partie, nous avons montré, sur 505 cornées en routine, que les paramètres mesurés avec notre analyseur d'images Sambacornea (CV de taille et hexagonalité cellulaire endothéliale) étaient tout à fait cohérents avec ceux mesurés en microscopie spéculaire in vivo chez les patients. Notre dispositif fournit une méthode fiable, validée pour la mesure de la densité cellulaire endothéliale DCE et de la morphométrie cellulaire. Dans une deuxième partie, nous avons analysé les erreurs inhérentes à la méthode de comptage à cadre fixe (grille calibrée ou réticule) lors de la mesure de la DCE par les banques de cornées. Nous avons mesuré sur 3000 zones, la DCE de 20 mosaïques cornéennes gravées, en utilisant des grilles dont la maille variait de 50 à 300 µm. La méthode était répétable avec des grilles de 200 µm à condition de considérer la moyenne sur 10 comptages et présentait une variabilité résiduelle de 5 % vs la DCE réelle. Les grilles classiques de 100 µm utilisées en comptage manuel devraient être abandonnées et remplacées par des grilles de 200 µm. L'analyse d'images numériques demeure cependant la meilleure solution. Dans une troisième partie, le développement d'un dispositif de mesure de la transparence et des diamètres utiles en greffe de cornée (cornée claire et diamètre total) est décrit. La transparence est appréciée via la mesure de la fonction de modulation de transfert à travers la cornée sur une mire originale dessinée dans notre laboratoire. Les mesures étaient reproductibles. D’après l’analyse de 358 cornées en routine, la transparence n'était pas corrélée à l’âge du donneur, ni à la DCE, et baissait au fil de la conservation. Ce dispositif simple et objectif permet de standardiser la «transparence» ; il devra être redéployé sur notre bioréacteur, et pourrait mener à la définition d'un seuil de transparence / The corneal quality control (QC) in eye banks is essential for the assessment of the quality of grafts. In the first part, we showed on 505 consecutive corneas, that the parameters measured by our image analyzer Sambacornea (size CV and hexagonality of endothelial cells) were entirely consistent with those measured by specular microscopy in vivo in patients. Our device provides a reliable validated method for the measurement of the Endothelial Cell Density ECD and cell morphometry. In a second part, we analyzed the inherent errors of the fixed-frame counting method (calibrated grid or graticule) for corneal ECD in eye banks. We measured in 3000 areas, the 20 corneal mosaic ECD using grids ranged from 50 to 300 µm. The method was repeatable with 200 µm long grids if the average of 10 counts were used: it showed a residual variability of 5 % vs the real ECD. Conventional 100 µm long grids used in manual counting should be abandoned and replaced by 200 µm grids. The digital image analysis, however, is the best solution. In the third part, the development of a device for measuring the transparency and effective diameters in corneal transplantation (clear cornea and total diameter) is described. Transparency is assessed by measuring the modulation transfer function through the cornea on an original pattern designed in our laboratory. The measurements were reproducible. Based on the analysis of 358 corneas routine, transparency was not correlated with donor age, or the ECD, and decreased with duration of stockage. This simple and objective device standardizes the QC "transparency" and it should be used with our bioreactor, and could lead to the definition of a level for transparency

La formalisation des données cliniques est réalisée et adoptée dans plusieurs domaines de la santé comme la prévention des erreurs médicales, la standardisation, les guides de bonnes pratiques et de recommandations. Cependant, la communauté n'arrive pas encore à tirer pleinement profit de la valeur de ces données. Le problème majeur reste la difficulté à intégrer ces données et des services sémantiques associés au profit de la qualité de soins. Objectif L'objectif méthodologique de ce travail consiste à formaliser, traiter et intégrer les connaissances d'histopathologie et d'imagerie basées sur des protocoles standardisés, des référentiels et en utilisant les langages du web sémantique. L'objectif applicatif est de valoriser ces connaissances dans une plateforme pour faciliter l'exploration des lames virtuelles (LV), améliorer la collaboration entre pathologistes et fiabiliser les systèmes d'aide à la décision dans le cadre spécifique du diagnostic du cancer du sein. Il est important de préciser que notre but n'est pas de remplacer le clinicien, mais plutôt de l'accompagner et de faciliter ses lourdes tâches quotidiennes : le dernier mot reste aux pathologistes. Approche Nous avons adopté une approche transversale pour la représentation formelle des connaissances d'histopathologie et d'imagerie dans le processus de gradation du cancer. Cette formalisation s'appuie sur les technologies du web sémantique. / Semantic modelling of a histopathology image exploration and analysis tool. Recently, anatomic pathology (AP) has seen the introduction of several tools such as high-resolution histopathological slide scanners, efficient software viewers for large-scale histopathological images and virtual slide technologies. These initiatives created the conditions for a broader adoption of computer-aided diagnosis based on whole slide images (WSI) with the hope of a possible contribution to decreasing inter-observer variability. Beside this, automatic image analysis algorithms represent a very promising solution to support pathologist’s laborious tasks during the diagnosis process. Similarly, in order to reduce inter-observer variability between AP reports of malignant tumours, the College of American Pathologists edited 67 organ-specific Cancer Checklists and associated Protocols (CAP-CC&P). Each checklist includes a set of AP observations that are relevant in the context of a given organ-specific cancer and have to be reported by the pathologist. The associated protocol includes interpretation guidelines for most of the required observations. All these changes and initiatives bring up a number of scientific challenges such as the sustainable management of the available semantic resources associated to the diagnostic interpretation of AP images by both humans and computers. In this context, reference vocabularies and formalization of the associated knowledge are especially needed to annotate histopathology images with labels complying with semantic standards. In this research work, we present our contribution in this direction. We propose a sustainable way to bridge the content, features, performance and usability gaps between histopathology and WSI analysis.

L'un des problèmes les plus complexes dans l'analyse des images histologiques est l'évaluation de l¿organisation spatiale des structures histologiques dans le tissu. En fait, les sections histologiques peuvent contenir un très grand nombre de cellules de différents types et irrégulièrement réparties dans le tissu, ce qui rend leur contenu spatial indescriptible d'une manière simple. Les méthodes fondées sur la théorie des graphes ont été largement explorées dans cette direction, car elles sont des outils de représentation efficaces ayant la capacité expressive de décrire les caractéristiques spatiales et les relations de voisinage qui sont interprétées visuellement par le pathologiste. On peut distinguer trois familles principales de méthodes des graphes utilisées à cette fin: analyse de structure syntaxique, analyse de réseau et analyse spectrale. Cependant, un autre ensemble distinctif de méthodes basées sur la morphologie mathématique sur les graphes peut être développé et adapté pour ce problème. L'objectif principal de cette thèse est le développement d'un outil capable de fournir une évaluation quantitative des arrangements spatiaux des structures histologiques en utilisant la morphologie mathématique basée sur les graphes. / One of the most challenging problems in histological image analysis is the evaluation of the spatial organizations of histological structures in the tissue. In fact, histological sections may contain a very large number of cells of different types and irregularly distributed, which makes their spatial content indescribable in a simple manner. Graph-based methods have been widely explored in this direction, as they are effective representation tools having the expressive ability to describe spatial characteristics and neighborhood relationships that are visually interpreted by the pathologist. We can distinguish three main families of graph-based methods used for this purpose: syntactic structure analysis, network analysis and spectral analysis. However, another distinctive set of methods based on mathematical morphology on graphs can be additionally developed for this issue. The main goal of this dissertation is the development of a framework able to provide quantitative evaluation of the spatial arrangements of histological structures using graph-based mathematical morphology.