Cette thèse s'articule autour de problématiques liées au domaine récent de l'anatomie numérique dont l'objet est de fournir des cadres à la fois mathématiques et numériques pour estimer la variabilité statistique au sein de populations de formes géométriques. Dans ce travail, on s'intéresse dans un premier temps au cas d'ensemble de courbes, de surfaces ou sous-variétés avec pour premier objectif de définir une représentation et des termes d'attache aux données adéquats pour les problèmes de recalage par grande déformation (LDDMM). Les précédentes approches reposant sur le cadre des courants qui traite le cas d'objets orientés, nous proposons une extension pour des formes géométriques non-orientées via la représentation des varifolds issue de la théorie géométrique de la mesure. Dans un second temps, ce travail se penche sur l'étude d'objets géométrico-fonctionnels aussi baptisés 'formes fonctionnelles', c'est à dire de fonctions ou de signaux définis sur des supports géométriques variables entre les individus. On définit notamment la notion de métamorphoses géométrico-fonctionnelles pour généraliser celle de déformation à ce contexte ainsi que la notion de courant fonctionnel pour mesurer la dissimilarité entre deux formes fonctionnelles. Ceci débouche assez naturellement sur un tout nouveau cadre mathématique et algorithmique permettant d'étendre les outils usuels de recalage difféomorphique. Enfin, on s'intéresse à la situation plus générale de l'estimation et l'analyse d'atlas pour des ensembles de telles structures en proposant en particulier une formulation mathématique bien posée pour de tels problèmes ainsi qu'un algorithme d'estimation simultanée géométrie/fonction puis des outils pour l'analyse statistique et la classification. Ces méthodes sont illustrées sur quelques jeux de données synthétiques et d'autres issues de l'imagerie biomédicale. / This thesis addresses several questions related to the recent field of computational anatomy. Broadly speaking, computational anatomy intends to analyse shape variability among populations of anatomical structures. In this work, we are focused, in the first place, on the case of datasets of curves, surfaces and more generally submanifolds. Our goal is to provide a mathematical and numerical setting to build relevant data attachment terms between those objects in the purpose of embedding it into the large diffeomorphic metric mapping (LDDMM) model for shape registration. Previous approaches have been relying on the concept of currents that represents oriented submanifolds. We first propose an extension of these methods to the situation of non-oriented shapes by adapting the concept of varifolds from geometric measure theory. In the second place, we focus on the study of geometrico-functional structures we call 'functional shapes' (or fshapes), which combine varying geometries across individuals with signal functions defined on these shapes. We introduce the new notion of fshape metamorphosis to generalize the idea of deformation groups in the pure geometrical case. In addition, we define the extended setting of 'functional currents' to quantify dissimilarity between fshapes and thus perform geometrico-functional registration between such objects. Finally, in the last part of the thesis, we move on to the issue of analyzing entire groups of individuals (shapes or fshapes) together. In that perspective, we introduce an atlas estimation variational formulation that we prove to be mathematically well-posed and build algorithms to estimate templates and atlases from populations, as well as tools to perform statistical analysis and classification. All these methods are evaluated on several applications to synthetic datasets on the one hand and real datasets from biomedical imaging on the other.

Le but de cette étude est de comparer le respect de la morphologie canalaire après instrumentation à l’aide de trois systèmes de mise en forme canalaire différents : le One Shape NEW Generation®, le Wave One® et le Revo-S® grâce à une étude en Micro-tomographie assistée par ordinateur ou micro-CT (Computed Tomography). La mise en place d’une chaîne méthodologique totalement tridimensionnelle (3D) comprenant la reconstruction, le recalage et la segmentation a permis de traiter les images acquises et d’extraire les images recalées des canaux dentaires avant et après instrumentation. Les artéfacts de segmentation dus aux calcifications et aux débris dentinaires ont été traités. Une méthode d’estimation des zones non instrumentées a également été décrite.Le transport canalaire a été calculé pour chaque coupe de chaque tiers radiculaire, en comparant la position du centroïde avant et après instrumentation. La comparaison des moyennes de transport canalaire ne montre pas de différence significative entre les 3 systèmes d’instrumentation.Cette approche méthodologique en 4 parties a permis de valider un protocole d’imagerie 3D reproductible, qui pourra être appliqué in vitro en recherche endodontique dans l’analyse des effets instrumentaux. / The aim of this study is to compare the respect of the root canal morphology after instrumentation with different shaping systems (One Shape NEW Generation®, Wave One® and Revo-S®), by using Micro-Computed Tomography.We used a fully three-dimensional (3D) methodological process which involved the reconstruction, registration and segmentation. By this methodological process, images have been acquired and processed in order to extract registered canals images before and after the instrumentation. The segmentation artifacts like calcifications and debris have been taken into account. A method to estimate the non-instrumented zones is also described.The canal transportation was calculated for each slice of each root-third by comparing the position of the centroids before and after instrumentation. No significant difference was found between the three instrumentation systems when canal transport means were done.This 4-part methodological approach has enabled the validation of a reproducible 3D imaging protocol. This can be applied in vitro in endodontic research for analysis of the instrumental effects.

La modélisation automatique de villes à partir d’images satellites est l'un des principaux défis en lien avec la reconstruction urbaine. Son objectif est de représenter des villes en 3D de manière suffisamment compacte et précise. Elle trouve son application dans divers domaines, qui vont de la planification urbaine aux télécommunications, en passant par la gestion des catastrophes. L'imagerie satellite offre plusieurs avantages sur l'imagerie aérienne classique, tels qu'un faible coût d'acquisition, une couverture mondiale et une bonne fréquence de passage au-dessus des sites visités. Elle impose toutefois un certain nombre de contraintes techniques. Les méthodes existantes ne permettent que la synthèse de DSM (Digital Surface Models), dont la précision est parfois inégale. Cette dissertation décrit une méthode entièrement automatique pour la production de modèles 3D compacts, précis et répondant à une sémantique particulière, à partir de deux images satellites en stéréo. Cette méthode repose sur deux grands concepts. D'une part, la description géométrique des objets et leur assimilation à des catégories génériques sont effectuées simultanément, conférant ainsi une certaine robustesse face aux occlusions partielles ainsi qu'à la faible qualité des images. D'autre part, la méthode opère à une échelle géométrique très basse, ce qui permet la préservation de la forme des objets, avec finalement, une plus grande efficacité et un meilleur passage à l'échelle. Pour générer des régions élémentaires, un algorithme de partitionnement de l'image en polygones convexes est présenté. / Automatic city modeling from satellite imagery is one of the biggest challenges in urban reconstruction. The ultimate goal is to produce compact and accurate 3D city models that benefit many application fields such as urban planning, telecommunications and disaster management. Compared with aerial acquisition, satellite imagery provides appealing advantages such as low acquisition cost, worldwide coverage and high collection frequency. However, satellite context also imposes a set of technical constraints as a lower pixel resolution and a wider that challenge 3D city reconstruction. In this PhD thesis, we present a set of methodological tools for generating compact, semantically-aware and geometrically accurate 3D city models from stereo pairs of satellite images. The proposed pipeline relies on two key ingredients. First, geometry and semantics are retrieved simultaneously providing robust handling of occlusion areas and low image quality. Second, it operates at the scale of geometric atomic regions which allows the shape of urban objects to be well preserved, with a gain in scalability and efficiency. Images are first decomposed into convex polygons that capture geometric details via Voronoi diagram. Semantic classes, elevations, and 3D geometric shapes are then retrieved in a joint classification and reconstruction process operating on polygons. Experimental results on various cities around the world show the robustness, scalability and efficiency of the proposed approach.

La complexité de la forme de la surface est une caractéristique morphologique des surfaces pliées. Dans cette thèse, nous visons à développer des méthodes spectrales pour quantifier cette caractéristique du cortex cérébral humain reconstruit à partir d'images MR structurales. Tout d'abord, nous suggérons certaines propriétés qu'une mesure standard de la complexité de surface devrait posséder. Ensuite, nous proposons deux définitions claires de la complexité de la surface en fonction des propriétés de flexion de surface. Pour quantifier ces définitions, nous avons étendu la transformée de Fourier à fenêtres illustrée récemment pour transformer en maillage des surfaces. Grâce à certaines expériences sur les surfaces synthétiques, nous montrons que nos mesures basées sur la courbure permettent de surmonter les surfaces classiques basées sur la surface, ce qui ne distingue pas les plis profonds des oscillants ayant une surface égale. La méthode proposée est appliquée à une base de données de 124 sujets adultes en bonne santé. Nous définissons également la complexité de la surface par la régularité de Hölder des mouvements browniens fractionnés définis sur les collecteurs. Ensuite, pour la première fois, nous développons un algorithme de régression spectrale pour quantifier la régularité de Hölder d'une surface brownienne fractionnée donnée en estimant son paramètre Hurst H. La méthode proposée est évaluée sur un ensemble de sphères browniennes fractionnées simulées. En outre, en supposant que le cortex cérébral est une surface brownienne fractionnée, l'algorithme proposé est appliqué pour estimer les paramètres Hurst d'un ensemble de 14 corticus cérébraux fœtaux. / Surface shape complexity is a morphological characteristic of folded surfaces. In this thesis, we aim at developing some spectral methods to quantify this feature of the human cerebral cortex reconstructed from structural MR images. First, we suggest some properties that a standard measure of surface complexity should possess. Then, we propose two clear definitions of surface complexity based on surface bending properties. To quantify these definitions, we extended the recently introduced graph windowed Fourier transform to mesh model of surfaces. Through some experiments on synthetic surfaces, we show that our curvature-based measurements overcome the classic surface area-based ones which may not distinguish deep folds from oscillating ones with equal area. The proposed method is applied to a database of 124 healthy adult subjects. We also define the surface complexity by the Hölder regularity of fractional Brownian motions defined on manifolds. Then, for the first time, we develop a spectral-regression algorithm to quantify the Hölder regularity of a given fractional Brownian surface by estimating its Hurst parameter H. The proposed method is evaluated on a set of simulated fractional Brownian spheres. Moreover, assuming the cerebral cortex is a fractional Brownian surface, the proposed algorithm is applied to estimate the Hurst parameters of a set of 14 fetal cerebral cortices.