L’imagerie par résonance magnétique de diffusion (IRMd) est une technique non-invasive permettant d’accéder à l'information structurelle des tissus biologiques à travers l’étude du mouvement de diffusion des molécules d’eau dans les tissus. Ses applications sont nombreuses en neurologie pour le diagnostic de certaines anomalies cérébrales. Cependant, en raison du mouvement cardiaque, l’utilisation de cette technique pour accéder à l’architecture du cœur in vivo représente un grand défi. Le mouvement cardiaque a été identifié comme une des sources majeures de perte du signal mesuré en IRM de diffusion. A cause de la sensibilité au mouvement, il est difficile d’évaluer dans quelle mesure les caractéristiques de diffusion obtenues à partir de l’IRM de diffusion reflètent les propriétés réelles des tissus cardiaques. Dans ce cadre, la modélisation et la simulation numérique du signal d’IRM de diffusion offrent une approche alternative pour aborder le problème. L’objectif de cette thèse est d’étudier numériquement l’influence du mouvement cardiaque sur les images de diffusion et de s’intéresser à la question d’atténuation de l’effet du mouvement cardiaque sur le signal d’IRM de diffusion. Le premier chapitre est consacré à l’introduction du principe physique de l'imagerie par résonance magnétique(IRM). Le deuxième chapitre présente le principe de l’IRM de diffusion et résume l’état de l’art des différents modèles proposés dans la littérature pour modéliser le signal d’IRM de diffusion. Dans le troisième chapitre un modèle modifié de l’équation de Bloch-Torrey dans un domaine qui se déforme au cours du temps est introduit et étudié. Ce modèle représente une généralisation de l’équation de Bloch-Torrey utilisée dans la modélisation du signal d’IRM de diffusion dans le cas sans mouvement. Dans le quatrième chapitre, l’influence du mouvement cardiaque sur le signal d’IRM de diffusion est étudiée numériquement en utilisant le modèle de Bloch-Torrey modifié et un champ de mouvement analytique imitant une déformation réaliste du cœur. L’étude numérique présentée, permet de quantifier l’effet du mouvement sur la mesure de diffusion en fonction du type de la séquence de codage de diffusion utilisée, de classer ces séquences en terme de sensibilité au mouvement cardiaque et d’identifier une fenêtre temporelle par rapport au cycle cardiaque où l’influence du mouvement est réduite. Enfin, dans le cinquième chapitre, une méthode de correction de mouvement est présentée afin de minimiser l’effet du mouvement cardiaque sur les images de diffusion. Cette méthode s’appuie sur un développement singulier du modèle de Bloch-Torrey modifié pour obtenir un modèle asymptotique qui permet de résoudre le problème inverse de récupération puis correction de la diffusion influencée par le mouvement cardiaque. / Diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) is a non-invasive technique allowing access to the structural information of the biological tissues through the study of the diffusion motion of water molecules in tissues. Its applications are numerous in neurology, especially for the diagnosis of certain brain abnormalities, and for the study of the human cerebral white matter. However, due to the cardiac motion, the use of this technique to study the architecture of the in vivo human heart represents a great challenge. Cardiac motion has been identified as a major source of signal loss. Because of the sensitivity to motion, it is difficult to assess to what extent the diffusion characteristics obtained from diffusion MRI reflect the real properties of the cardiac tissue. In this context, modelling and numerical simulation of the diffusion MRI signal offer an alternative approach to address the problem. The objective of this thesis is to study numerically the influence of cardiac motion on the diffusion images and to focus on the issue of attenuation of the cardiac motion effect on the diffusion MRI signal. The first chapter of this thesis is devoted to the introduction of the physical principle of nuclear magnetic resonance (NMR) and image reconstruction techniques in MRI. The second chapter presents the principle of diffusion MRI and summarizes the state of the art of the various models proposed in the litera- ture to model the diffusion MRI signal. In the third chapter a modified model of the Bloch-Torrey equation in a domain that deforms over time is introduced and studied. This model represents a generalization of the Bloch-Torrey equation used to model the diffusion MRI signal in the case of static organs. In the fourth chapter, the influence of cardiac motion on the diffusion MRI signal is investigated numerically by using the modified Bloch-Torrey equation and an analytical motion model mimicking a realistic deformation of the heart. The numerical study reported here, can quantify the effect of motion on the diffusion measurement depending on the type of the diffusion coding sequence. The results obtained allow us to classify the diffusion encoding sequences in terms of sensitivity to the cardiac motion and identify for each sequence a temporal window in the cardiac cycle in which the influence of motion is reduced. Finally, in the fifth chapter, a motion correction method is presented to minimize the effect of cardiac motion on the diffusion images. This method is based on a singular development of the modified Bloch-Torrey model in order to obtain an asymptotic model of ordinary differential equation that gives a relationship between the true diffusion and the diffusion reconstructed in the presence of motion. This relationship is then used to solve the inverse problem of recovery and correction of the diffusion influenced by the cardiac motion.

L'objectif de ce travail est d'étudier un modèle décrivant les évolutions spatiale et temporelle des concentrations de différentes espèces chimiques sous forme gazeuse et de la température dans un canal cylindrique et sur sa paroi extérieure. Il s'agit d'un système couplant des équations aux dérivées partielles paraboliques décrivant l'évolution spatiale des espèces chimiques et de la température dans le cylindre avec une équation aux dérivées partielles et des équations différentielles ordinaires décrivant l'évolution temporelle des mêmes espèces chimiques et de la température sur la paroi. Ce système présente la particularité supplémentaire de coupler les équations sur la paroi entre elles.<br /> Nous établissons l'existence et l'unicité de la solution, ainsi que quelques propriétés qualitatives de cette solution, en particulier l'existence de bornes supérieures et inférieures. Nous étudions également le comportement limite de la solution quand le temps tend vers l'infini.<br /> Nous mettons ensuite en oeuvre une méthode numérique permettant d'obtenir des courbes décrivant le comportement de la solution.

Ce mémoire présente une approche basée sur des méthodes garanties pour résoudre des problèmes d’optimisation de systèmes dynamiques multi-physiques. Ces systèmes trouvent des applications directes dans des domaines variés tels que la conception en ingéniérie, la modélisation de réactions chimiques, la simulation de systèmes biologiques ou la prédiction de la performance sportive.La résolution de ces problèmes d’optimisation s’effectue en deux phases. La première consiste à mettre le problème en équations sous forme d’un modèle mathématique constitué d’un ensemble de variables, d’un ensemble de contraintes algébriques et fonctionelles ainsi que de fonctions de coût. Celles-ci sont utilisées lors de la seconde phase qui consiste à d’extraire du modèle les solutions optimales selon plusieurs critères (volume, poids, etc).Les contraintes algébriques permettent de manipuler des grandeurs statiques (quantité, taille, densité, etc). Elles sont non linéaires, non convexes et parfois discontinues.Les contraintes fonctionnelles permettent de manipuler des grandeurs dynamiques. Ces contraintes peuvent être relativement simples comme la monotonie ou la périodicité, mais aussi bien plus complexe par la prise en compte de contraintes différentielles simples ou définies par morceaux. Les équations différentielles sont utilisées pour modéliser des comportements physico-chimiques (magnétiques, thermiques, etc) et d’autres caractéristiques qui varient lors de l’évolution du système.Il existe plusieurs niveaux d’approximation pour chacune de ces deux phases. Ces approximations donnent des résultats pertinents, mais elles ne permettent pas de garantir l’optimalité ni la réalisabilité des solutions.Après avoir présenté un ensemble de méthodes garanties permettant de résoudre de manière garantie des équations différentielles ordinaires, nous formalisons un modèle particulier de systèmes hybrides sous la forme d’équations différentielles ordinaires par morceaux. A l’aide de plusieurs preuves et théorèmes nous étendons la première méthode de résolution pour résoudre de manière garantie ces équations différentielles par morceaux. Dans un second temps, nous intégrons ces deux méthodes au sein d’un module de programmation par contracteurs, que nous avons implémenté. Ce module basé sur des méthodes garantie permet de résoudre des problèmes de satisfaction de contraintes algébriques et fonctionnelles. Ce module est finalement utilisé dans un algorithme d’optimisation globale déterministe modulaire permettant de résoudre les problèmes considérés. / In this thesis a set of tools based on guaranteed methods are presented in order to solve multi-physics dynamic problems. These systems can be applied in various domains such that engineering design process, model of chemical reactions, simulation of biological systems or even to predict athletic performances.The resolution of these optimization problems is made of two stages. The first one consists in defining a mathematical model by setting up the equations for the problem. The model is made of a set of variables, a set of algebraic and functional constraints and cost functions. The latter are used in the second stage in order to extract the optimal solutions from the model depending on several criteria (volume, weight, etc).Algebraic constraints are used to describe the static properties of the system (quantity, size, density, etc). They are non-linear, non-convex and sometimes discontinuous. Functional constraints are used to manipulate dynamic quantities. These constraints can be quite simple such as monotony or periodicity or they can be more complex such as simple or piecewise differential constraints. Differential equations are used to describe physico-chemical properties (magnetic, thermal, etc) and other features evolving with the component use. Several levels of approximation exist for each of these two stages. These approximations give some relevant results but they do not guarantee the feasibility nor the optimality of the solutions.After presenting a set of guaranteed methods in order to perform the guaranteed integration of ordinary differential equations, a peculiar type of hybrid system that can be modeled with piecewise ordinary differential equation is considered. A new method that computes guaranteed integration of these piecewise ordinary differential equations is developed through an extension of the initial algorithm based on several proofs and theorems. In a second step these algorithms are gathered within a contractor programming module that have been implemented. It is used to solve algebraic and functional constraint satisfaction problems with guaranteed methods. Finally, the considered optimization problems are solved with a modular deterministic global optimization algorithm that uses the previous modules.

Ces travaux de thèse traitent de l'approximation en dimension finie de système de dimension infinie. La classe considérée est celle des systèmes hamiltoniens à ports. Nous étudions dans un premier temps les systèmes d'équations différentielles ordinaires. Sur la base d'un intégrateur énergétique, nous définissons une classe de dynamiques passives discrètes qui est invariante par interconnexion. Nous obtenons alors des conditions de stabilité (LMI) pour des dynamiques en réseau en présence de retards et d'incertitudes, et proposons une méthode de synthèse énergétique stabilisante. Ces développements ont été validés expérimentalement par la mise en oeuvre d'une commande énergétique sur un convertisseur de puissance (Buck). Nous étudions ensuite le formalisme hamiltonien en dimension infinie. Nous proposons une approximation qui combine une semi-discrétisation et un intégrateur énergétique. La composabilité mixte est étudiée et une méthode de synthèse IDA-PBC a été développée. L'ensemble des résultats obtenus sont illustrés numériquement dans le manuscrit. / This thesis work dealing with finite dimensional approximation of infinite dimension system. The class considered is that of Hamiltonian systems in ports. We study initially ordinary differential equations systems. Based on an energy integrator, we define a class of discrete passive dynamics is invariant interconnection. We obtain the stability conditions (LMI) for dynamic network in the presence of delays and uncertainties, and propose a method of stabilizing energy synthesis. These developments were experimentally validated by the implementation of an energy control a power converter (Buck). We then study the Hamiltonian formalism in infinite dimensions. We offer an approximation that combines a semi-discretization and an energy integrator. The mixed composability is studied and a method of synthesis IDA-PBC was developed. All the obtained results are numerically illustrated in the manuscript.