Le mini-satellite Corot lancé en 2006 utilisera la méthode des transits : <br />Une exoplanète signe son passage devant l'étoile par une brève baisse de flux inférieure au millième. La stabilité et continuité de mesure seront assurées sur 150 jours pour 60.000 étoiles afin d'augmenter le nombre de configurations favorables. La photométrie d'ouverture intègre chaque flux dans un masque de lecture adapté aux multiples bruits, limité `a 250 formes différentes pour 12.000 cibles. J'ai étudié des méthodes autorisant cette réduction sans perte notable de signal `a bruit. Le tri efficace de masques aléatoires s'avère la plus satisfaisante. <br /><br /> Pour la détection, j'ai développé une méthode qui rehausse le contraste des transits en éliminant les composantes des effets collectifs et de certains artefacts. Après détection temporelle les systématiques sont identifiées, même celles d'origine et de poids inconnus. On fait émerger de nouvelles détections en jaugeant la dispersion autour de ces composantes.

CETTE thèse est consacrée à la conception d'un système d'aide au diagnostic dédiéau muscle squelettique humain. Au cours du premier volet de ce manuscrit nousproposons une nouvelle représentation basée sur les modèles parcimonieux dans le cadrede la segmentation d'Images de Résonances Magnétiques (IRM) T1 du muscle squelettiquedu mollet. Notre méthode Sparse Shape Model/ Modèle de Formes Parcimonieux(MFP), apprend un modèle statistique de formes et de textures locales annoté et réussità en tirer une représentation réduite afin de reconstruire le mécanisme musculaire sur unexemple test. Dans la seconde partie du manuscrit, nous présentons une approche baséesur des ondelettes de diffusion pour la segmentation du muscle squelettique. Contrairementaux méthodes de l'état de l'art, notre approche au cours de la phase d'apprentissagepermet à optimiser les coefficients des ondelettes, ainsi que leur nombres et leur positions.Le modèle prend en charge aussi bien les hiérarchies dans l'espace de recherche,que l'encodage des dépendances géométriques complexes et photométriques de la structured'intérêt. Notre modélisation offre ainsi l'avantage de traiter des topologies arbitraires.L'évaluation expérimentale a été effectué sur un ensemble de mollets acquisespar un scanner IRM, ainsi qu'un ensemble d'images tomodensitométriques du ventriculegauche.

Cette thèse contribue au manque d'outils informatiques pour l'analyse d'images médicales et le diagnostic, en particulier en ce qui concerne l'étude des volumes du liquide cérébrospinal. La première partie concerne la mesure du volume des compartiments du liquide à partir d'images corps entier, pour une population composée d'adultes sains et de patients atteints d'hydrocéphalie. Les images sont obtenues à partir d'une séquence IRM développée récemment et mettant en évidence le liquide par rapport aux structures voisines, de manière à faciliter sa segmentation. Nous proposons une méthode automatique de segmentation et de séparation des volumes permettant une quantification efficace et reproductible. Le ratio des volumes des compartiments sous-arachnoïdien et ventriculaire est constant chez l'adulte sain, ce qui permet de conserver une pression intracrânienne stable. En revanche, il diminue et varie fortement chez les patients atteints d'hydrocéphalie. Ce ratio fournit un index physiologique fiable pour l'aide au diagnostic de la maladie. La seconde partie de la thèse est consacrée à l'analyse de la distribution du liquide dans le compartiment sous-arachnoïdien intracrânial supérieur. Il convient de souligner que ce compartiment, particulièrement complexe d'un point de vue anatomique, demeure peu étudié. Nous proposons deux techniques de visualisation de la distribution du volume liquidien contenu dans ce compartiment, qui produisent des images bidimensionnelles à partir des images d'origine. Ces images permettent de caractériser la distribution du volume liquidien et de son réseau, tout en distinguant les adultes sains des patients souffrant d'hydrocéphalie / This work aims to contribute to the lack of computational methods for medical image analysis and diagnosis about the study of cerebrospinal fluid volumes. In the first part, we focus on the volume assessment of the fluid spaces, from whole body images, in a population consisting of healthy adults and hydrocephalus patients. To help segmentation, these images, obtained from a recent "tissue-specific" magnetic resonance imaging sequence, highlight cerebrospinal fluid unlike its neigh borhood structures. We propose automatic segmentation and separation methods of the different spaces, which allow efficient and reproducible quantification. We show that the ratio of the total subarachnoid space volume to the ventricular one is a proportionality constant for healthy adults, to support a stable intracranial pressure. However, this ratio decreases and varies significantly among patients suffering from hydrocephalus. This ratio provides a reliable physiological index to help in the diagnosis of hydrocephalus. The second part of this work is dedicated to the fluid volume distribution analysis within the superior cortical subarachnoid space. Anatomical complexity of this space induces that it remains poorly studied. We propose two complementary methods to visualize the fluid volume distribution, and which both produce two-dimensional images from the original ones. These images, called relief maps, are used to characterize respectively, the fluid volume distribution and the fluid network, to classify healthy adults and patients with hydrocephalus, and to perform patient monitoring before and after surgery

CETTE thèse est consacrée à la conception d’un système d’aide au diagnostic dédiéau muscle squelettique humain. Au cours du premier volet de ce manuscrit nousproposons une nouvelle représentation basée sur les modèles parcimonieux dans le cadrede la segmentation d’Images de Résonances Magnétiques (IRM) T1 du muscle squelettiquedu mollet. Notre méthode Sparse Shape Model/ Modèle de Formes Parcimonieux(MFP), apprend un modèle statistique de formes et de textures locales annoté et réussità en tirer une représentation réduite afin de reconstruire le mécanisme musculaire sur unexemple test. Dans la seconde partie du manuscrit, nous présentons une approche baséesur des ondelettes de diffusion pour la segmentation du muscle squelettique. Contrairementaux méthodes de l’état de l’art, notre approche au cours de la phase d’apprentissagepermet à optimiser les coefficients des ondelettes, ainsi que leur nombres et leur positions.Le modèle prend en charge aussi bien les hiérarchies dans l’espace de recherche,que l’encodage des dépendances géométriques complexes et photométriques de la structured’intérêt. Notre modélisation offre ainsi l’avantage de traiter des topologies arbitraires.L’évaluation expérimentale a été effectué sur un ensemble de mollets acquisespar un scanner IRM, ainsi qu’un ensemble d’images tomodensitométriques du ventriculegauche. / THE thesis is dedicated to three dimensional shape analysis and the segmentation ofhuman skeletal muscles in the context of myopathies and their treatment. In particular,we study the local and global structural characteristics of muscles. The methodologicalfocus of the thesis is to devise methods for the segmentation of muscles, theconsistent localization of positions in the anatomy and the navigation within the muscledata across patients. Currently diagnosis and follow-up examinations during therapy ofmyopathies are typically performed by means of biopsy. This has several disadvantages:it is an invasive method, covers only a small muscle region, is mainly restricted to diagnosticpurpose and is not suitable for follow-up evaluation. We develop the followingmethods to make the use of non-invasive imaging modalities such as MRI for a virtualbiopsy possible: first, a novel approach to model shape variations that encodes sparsity,exploits geometric redundancy, and accounts for the different degrees of local variationand image support in data. It makes the modeling and localization of muscles possible,that exhibit sparsely distributed salient imaging features, and heterogeneous shapevariability. Second, we extend the shape representation of 3D structures using diffusionwavelets. The proposed method can represent shape variation and exploits continuousinter-dependencies of arbitrary topology in the shape data. We then explore several approachesfor the shape model search, and appearance representation based on boostingtechniques and canonical correlation analysis. Last we present a robust diffusion wavelettechnique that covers the integration of our two shape models approaches to finally getan enhanced sparse wavelet based method. We validate the approaches on two medicalimaging data sets that represent the properties tackled by the approaches: T1 weightedMRI data of full calf muscles and computed tomography data of the left heart ventricle.

Cette these traite de la modelisation statistique de formes en imagerie<br />cerebrale.<br /><br />Dans une premiere partie, nous proposons un modele statistique de la forme des sillons corticaux. Le modele est bati par apprentissage a partir de sillons extraits d'images IRM et dotes d'une representation parametrique. La definition d'un repere intrinseque a la forme sillon permet d'aligner l'ensemble des formes extraites et de construire une population d'apprentissage coherente sur laquelle appliquer une analyse en composantes principales afin de deriver le modele. Ce modele statistique est ensuite etendu a un graphe de sillons afin de decrire non plus seulement les caracteristiques morphologiques d'un sillon, mais aussi les relations de position et d'orientation entre sillons principaux.<br />L'analyse presentee ici porte sur un sous-graphe defini par un couple de sillons. <br /><br />Dans une seconde partie, trois applications de la modelisation proposee sont envisagees. D'une part, nous l'utilisons dans un cadre d'evaluation de methodes de recalage global inter-sujets. Pratiquee sur des amers locaux, l'analyse statistique fournit un indicateur de la similarite des formes au sein des populations recalees, et produit un critere de comparaison entre les methodes. D'autre part, nous exploitons la connaissance statistique apportee par le modele sur les sillons dans le contexte de la construction d'atlas anatomiques et fonctionnels. Nous proposons une methode locale et non-lineaire de recalage inter-sujets de donnees fonctionnelles, exprimees sous forme de dipoles MEG (localisations d'activations fonctionnelles), base sur la modelisation des amers anatomiques que sont les sillons corticaux. Exprimentee sur une population de 18 sujets, cette methode s'est averee apte a reduire la variabilite fonctionnelle inter-individuelle observee. Enfin, nous appliquons la methodologie proposee dans le cas des sillons a la modelisation statistique de la forme de frontieres fonctionnelles delimitant des aires visuelles de bas-niveau.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la géométrie discrète 2D avec pour principales applications l'analyse et la caractérisation de formes. Nous nous intéressons ici aux différents codages de contour de formes binaires que nous présentons dans un premier temps. Nous présentons ensuite plus en détail le plus ancien d'entre eux : le codage de Freeman, et nous développons plus particulièrement des algorithmes sur ce qu'il est possible de faire à partir de ce code. Nous étudions donc l'estimation de paramètres géométriques et de paramètres de formes sur une forme binaire comme le périmètre, l'aire, les diamètres apparents, la dimension fractale, et les coefficients de symétrie d'une forme. Nous voyons ensuite les transformations qu'il est possible d'effectuer sur le code de Freeman sans revenir à la représentation classique de la scène. Enfin, nous abordons la notion de morphologie mathématique en proposant une méthode d'obtention du code du dilaté et de l'érodé d'une forme connue par son code de Freeman.

Le matériau étudié dans cette thèse est un alliage d'aluminium 5182 contenant des particules intermétalliques de deux types : Alx(Fe,Mn) et Mg2Si. Au cours du laminage industriel, les particules sont brisées et redistribuées dans le volume de la tôle. Or, les particules intermétalliques contrôlent à la fois l'aspect de surface et la formabilité de la tôle finale.<br />Le travail présenté dans la thèse s'articule autour de deux problématiques : mettre en évidence la distribution volumique des particules intermétalliques dans le volume de la tôle, et caractériser leur forme tridimensionnelle complexe au cours du laminage. Ainsi, des échantillons prélevés à différentes étapes du laminage sont observés par micro tomographie aux rayons X (réalisé à l'ESRF). Les images tridimensionnelles obtenues sont segmentées par la méthode de segmentation multi classe. Elle permet d'extraire chaque type de particule de l'alliage. Une base de donnée contenant chaque particule individualisée est créée. Elle permet de reconstruire l'image binaire du matériau et de travailler particule à particule.<br />La dispersion des particules est mise en évidence par l'étude du graphe des distances et de la covariance. Puis l'analyse de l'érosion linéaire et de la covariance permet de modéliser le matériau par un modèle probabiliste de type schéma Booléen à grains primaires sphériques.<br />Une batterie de paramètres morphologiques caractérise la forme tridimensionnelle complexe des particules. Une analyse en composantes principales est ensuite réalisée pour synthétiser l'information. Dans l'espace obtenu, les particules sont classées en cinq familles de forme. Enfin, leur évolution au cours du laminage est étudiée.

Dans le cadre de la surveillance maritime, les opérationnels ont de plus en plus recours à l'imagerie radar pour classifier à grande distance un objet marin. Le traitement ISAR (Inverse Synthetic Aperture Radar) répond à ce besoin. Il repose en particulier sur l'analyse des mouvements propres de l'objet marin. Une fois l'objet détecté, il s'agit d'afficher sur la console tactique la représentation de la fréquence Doppler en fonction de la distance, aussi appelée image range-Doppler. Le travail présenté dans ce mémoire s'inscrit dans une perspective d'évolution opérationnelle de la chaîne de traitement existante. Il vise à produire de manière automatique la « meilleure » image range-Doppler. Dans cette thèse, nos contributions s'appuient sur l'idée de reconsidérer la chaîne de traitement en tenant compte de l'a priori que l'objet marin est un objet rigide dont la géométrie structure l'évolution du signal radar. Ainsi, dans une première contribution, nous proposons une nouvelle méthode d'analyse temps-fréquence du signal radar afin d'obtenir une image instantanée où l'opérationnel peut distinguer « au mieux » les superstructures de l'objet marin. Cette dernière est fondée sur la fusion de plusieurs représentations temps-fréquence issues de la classe de Cohen en faisant l'hypothèse que les composantes temps-fréquence sont des trajectoires structurées 2D dans le plan temps-fréquence, contrairement aux termes d'interférences induits par la propriété de bilinéarité des membres de cette classe. Une étude comparative sur données synthétiques et ISAR est menée pour confirmer la pertinence de notre approche, notamment du point de vue de la résolution temps-fréquence et de la suppression des termes d'interférences.Dans une seconde contribution, nous établissons une nouvelle procédure pour qualifier chaque image range-Doppler, obtenue à l'issue de l'analyse temps-fréquence, avec des mesures d'irrégularité de formes que nous fusionnons à l'aide d'un opérateur d'agrégation. Des simulations sur données réelles sont réalisées. Les résultats concordent avec une analyse subjective menée par des opérationnels, ce qui confirme l'efficacité de notre méthode. / In maritime surveillance, radar imaging plays a key role to classify a maritime object. ISAR processing is one of the solutions, which takes advantage of the object rotational motion to provide a range-Doppler image.The work, presented in this report, is an evolution of the existing ISAR processing chain. Therefore, our contributions are based on the processing chain reconsideration by taking into account the fact that the maritime object is a rigid object, the geometry of which influences the radar signal evolution.In a first contribution, we propose a new time-frequency analysis method based on the aggregation of some time-frequency representations obtained with Cohen class members. It consists in differentiating the signal, assumed to be characterized by 2-D near-linear stable trajectories in the time-frequency plane, and the cross-terms, assumed to be geometrically unstructured. A comparative study is then carried out on ISAR synthetic data to confirm the efficiency of our approach.In a second contribution, we present a new procedure to characterize each range-Doppler image, obtained from a time-frequency analysis, by means of shape irregularity measures that are combined with a fuzzy logic operator. To validate our approach, simulations on real data are done. The results are compared to a subjective analysis carried out with practionners.

L'arrivée du numérique dans le champ des pratiques architecturales et particulièrement dans celui de l'étude et de la documentation du fait bâti a engendré ces trois dernières décennies d'importants bouleversements. A travers une mise en perspective historique et une définition étendue du relevé d'architecture, cette recherche vise à discuter et mettre en tension la dimension cognitive propre à sa pratique avec les enjeux technologiques auxquels elle fait face. Sur cette base, un constat s'impose :les empreintes numériques issues de l'application des méthodes d'acquisition les plus récentes (photogrammétrie & lasergrammétrie) expriment une forte exhaustivité (visuelle et métrique) avec les artefacts relevés mais produisent également d'importants volumes de données. Cette "surcharge d'informations" ne permet pas ou peu de renforcer la représentation architecturale dans son rôle de véhicule de connaissances.Face à ce déficit d'intelligibilité, l'ambition de cette thèse est de fournir une réponse épistémologique permettant de considérer ce besoin d'intelligibilité sans tourner le dos à la richesse des numérisations produites. Nous proposons ici une approche originale de bas niveau (non-interprétative), où la signification des éléments (structure "sémantique" et "géométrique") provient de l'étude des similarités morphologiques observées au sein d'un corpus de formes. L'analyse statistique et le recours à différents descripteurs morphologiques ont permis de formaliser des signatures caractéristiques du corpus étudié ;il s'agit ni plus ni moins de l'expression formelle d'un nombre déterminé d'attributs géométriques. De manière plus profonde, notre démarche fournit une solution méthodologique pour le traitement de données massives. En s'appuyant sur le cumul de données, ce travail offre une réponse analytique complémentaire aux approches "traditionnelles" de haut niveau (interprétatives) où la caractérisation de la forme s'appuie sur les connaissances pré-structurées du domaine. Si l'un des enjeux consiste à appliquer les méthodes d'analyse géométrique aux données massives, l'autre est de confronter, par l'étude comparative, les observations de haut et bas niveaux. A travers cette recherche, notre souhait est d'affiner la compréhension des propagations stylistiques dans le temps et dans l'espace. Afin d'expérimenter cette approche, 31 colonnes du cloître de l'Abbaye de Saint-Michel-de-Cuxa ont fait l'objet d'une analyse morphologique approfondie. / Doctorat en Art de bâtir et urbanisme (Architecture) / info:eu-repo/semantics/nonPublished

L’un des problèmes majeurs en analyse de formes est celui de l’analyse statistique en présence de formes aberrantes. On assiste avec l’évolution des moyens de collecte automatique des données, à la présence des valeurs aberrantes qui peuvent affecter énormément l’analyse descriptive des formes. En effet, les approches de l’état de l’art ne sont pas assez robustes à la présence de formes aberrantes. En particulier, la forme moyenne calculée penche vers les observations aberrantes et peut ainsi porter des déformations irrégulières. Aussi, l’analyse par ACP de la variabilité dans une classe de formes donnée conduit à des modes de variation qui décrivent plutôt la variabilité portée par ces formes aberrantes. Dans ce travail de thèse, nous proposons un schéma d’analyse robuste aux aberrations qui peuvent entacher une classe de formes donnée. Notre approche est une variante robuste de l’ACP qui consiste à détecter et à restaurer les formes aberrantes préalablement à une ACP menée dans l’espace tangent relatif à la forme moyenne. Au lieu de simplement éliminer les formes aberrantes, nous voulons bénéficier de la variabilité locale correcte qui y est présente en intégrant leur version restaurée dans l’analyse. Nous proposons également une approche variationnelle et une ACP élastique pour l’analyse de la variabilité d’un ensemble de formes en s’appuyant sur une métrique robuste basée géodésique. La troisième contribution de la thèse se situe au niveau des algorithmes de classification des formes basée sur les statistiques de formes : classification utilisant la moyenne intrinsèque, ou relaxée, par ACP tangente et par formes propres.Les approches proposées sont évaluées et comparées aux approches de l’état de l’art sur les bases de formes HAND et MPEG-7. Les résultats obtenus démontrent la capacité du schéma proposé à surpasser la présence de formes aberrantes et fournir des modes de variation qui caractérisent la variabilité des formes étudiées. / A major and complex problem in shape analysis is the statistical analysis of a set of shapes containing aberrant shapes. With the evolution of automatic data acquisition means, outliers can occur and their presence may greatly affect the descriptive analysis of shapes.Actually, state-of-the-art approaches are not robust enough to outliers. In particular, the calculated mean shape deviates towards the aberrant observations and thus carries irregular deformations.Similarly, the PCA analysis of the variability in a given class of shapes leads to variation modes which rather describe the variability carried by these aberrant shapes.In this thesis work, we propose a robust analysis scheme to handle the effects of aberrations that can occur in a given set. Our approach is a robust variant of PCA that consists in detecting and restoring aberrant shapes prior to a PCA in the tangent space relative to the means shape.Instead of simply rejecting outliers, we want to benefit from the present correct local variability by integrating their restored version into the analysis. We also propose a variational approach and an elastic PCA for the analysis of the variability of a set of shapes by using a robust geodesic-based metric. The third contribution of the thesis lies in the algorithms of shape classification based on shapes statistics: classification using the intrinsic mean shape, or relaxed one, by tangent PCA and by eigenshapes.The proposed schemes are evaluated and compared with existing schemes through two shape databases, HAND and MPEG-7. The results show the proposed scheme’s ability to overcome the presence of aberrant shapes and provide variation modes that characterize the variability of studied shapes.