Afin de prévoir les rendements ou réduire la consommation d’intrants nous pouvons, en exploitant les données expérimentales, créer des modèles mathématiques afin de simuler la croissance des cultures en fonction des caractéristiques de l’environnement. Dans cette optique, cette thèse s’intéresse particulièrement aux modèles dits ”mécanistes”.Des premières tentatives, dans les années 70, à nos jours, il y a eu pléthore de nouveaux modèles créés, à différentes échelles, afin d’étudier certains phénomènes dans les cultures ou au sein des plantes. On peut par exemple citer : CERES, STICS, APSIM, LNAS pour les modèles dits de culture ou LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT, pour les modèles dits structure-fonction.Ces modèles nécessitent d’être créés et évalués en conduisant une analyse rigoureuse possédant de nombreuses étapes et dont chacune est composée de plusieurs algorithmes complexes. Cette étude devrait s’inscrire dans une démarche dite de bonnes pratiques de modélisation, ”Good Modelling Practices”. On peut citer comme fonctionnalités : l’analyse de sensibilité, l’estimation paramétrique, l’analyse d’incertitude, l’assimilation de données, la sélection de modèles, le contrôle optimal ... En fonction de la configuration du cas, chacune de ces fonctionnalités peut faire appel à un grand nombre d’algorithmes avec chacun des caractéristiques propres. On retrouve dans l’état de l’art des plateformes qui s’occupent souvent d’une fonctionnalité mais très rarement qui s’attaquent à l’ensemble de la chaîne de travail.Cette thèse propose une formalisation des modèles dynamiques stochastiques (cadre adapté à la modélisation des plantes), de méthodes et algorithmes statistiques dédiés à leur étude et de l’interfaçage entre les modèles et les algorithmes dans cette chaîne de travail. Nous en déduisons la conception d’un système informatique (ou plateforme logicielle) permettant d’aider les modélisateurs, ou plutôt les équipes de modélisation tant l’activité est complexe et transverse, afin de créer et valider des modèles agronomiques par le truchement d’un langage dédié et d’outils statistiques associés. Le système facilite ainsi l’écriture des modèles, leur analyse de sensibilité, leur identification paramétrique et leur évaluation à partir de données expérimentales, leur optimisation. Notre domaine d’étude est au coeur de ”l’agronomie quantitative”, qui combine à la fois agronomie, modélisation, statistiques et informatique. Nous décrirons les types de modèles mathématiques pris en compte et comment nous les traduisons sur machine afin de permettre des simulations. Puis nous passerons en revue le flux de travail général ainsi que les algorithmes utilisés afin de montrer la conduite générale des études qui sont désormais plus facilement et rapidement faisables. Ce flux sera testé sur plusieurs cas d’étude, en particulier pour les modèles LNAS et STICS. Finalement, nous ouvrirons sur la possibilité d’injecter ces études dans une base de connaissance générale, ou ontologie, avec un langage dédié avant de conclure sur les perspectives du travail développé pour la communauté et notamment celles en termes de plateformes à destination des modélisateurs en général et des utilisateurs des modèles agronomiques en particulier. / In agriculture, in order to predict crop yield or to reduce inputs, mathematical models of plant growth open new perspectives by simulating crop growth in interaction with the environment. In this thesis we will particularly focus on ”mechanistic” models based on the description of ecophysiological and archictectural processes in plants.Since the first attempts, in the seventies, the scientific community has created a large number of models with va- rious objectives : for instance, CERES, STICS, APSIM, LNAS as crop models and LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT as functional-structural models.These models have to be designed and evaluated with a rigourous process in several steps, according to what is usually described as ”good modelling practices”. The methods involved in the different steps are : sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation, model selection, data assimilation, optimal control ... According to the configuration of the study case, various algorithms can be used at each of these steps. The state-of-the-art software systems generally focus on one aspect of the global workflow, but very few focus on the workflow itself and propose the whole chain of mathematical methodologies adapted to the type of models and configurations faced in plant growth modelling : stochastic and nonlinear dynamical models involving a lot of processes and parameters, heterogeneous and irregular system observations.This thesis considers the formalization of stochastic dynamical models, of statistical methods and algorithms dedicated to their study and of the interface between models and algorithms to generate the analysis workflow. We deduce the conception of a software platform which allows modelers (or more exactly modelling teams, since the activity is quite complex) to create and validate crop/plant models by using a single language and dedicated statistical tools. Our system facilitates model design, sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation and evaluation from experimental data and optimization.Our research is at the heart of ”quantitative agronomy” which combines agronomy, modeling, statistics and computer science. We describe and formalize the type of models faced in agronomy and plant sciences and how we simulate them. We detail the good modelling practices workflow and which algorithms are available at all steps. Thanks to this formalization and tools, model studies can be conducted in an easier and more efficient way. It is illustrated on several test cases, particularly for the LNAS and STICS models. Based on this conception and results, we also discuss the possibility to deduce an ontology and a domain-specific language in order to improve the communication between experts. Finally, we conclude about the perspectives in terms of community platforms, first generally for modellers, and second more specifically in quantitative agronomy.

This thesis presents a novel hybrid prognostic methodology, integrating physics-based and data-driven prognostic models, to enhance the prognostic accuracy, robustness, and applicability. The presented prognostic methodology integrates the short-term predictions of a physics-based model with the longer term projection of a similarity-based data-driven model, to obtain remaining useful life estimations. The hybrid prognostic methodology has been applied on specific components of two different engineering systems, one which represents accelerated, and the other a nominal degradation process. Clogged filter and fatigue crack propagation failure cases are selected as case studies. An experimental rig has been developed to investigate the accelerated clogging phenomena whereas the publicly available Virkler fatigue crack propagation dataset is chosen after an extensive literature search and dataset analysis. The filter clogging experimental rig is designed to obtain reproducible filter clogging data under different operational profiles. This data is thought to be a good benchmark dataset for prognostic models. The performance of the presented methodology has been evaluated by comparing remaining useful life estimations obtained from both hybrid and individual prognostic models. This comparison has been based on the most recent prognostic evaluation metrics. The results show that the presented methodology improves accuracy, robustness and applicability. The work contained herein is therefore expected to contribute to scientific knowledge as well as industrial technology development.

Controlled-environment agriculture, in specific indoor vertical farming, has emerged as a promising approach to meet the increasing demand for food while reducing the environmental impacts such as land and water use. However, such climate-controlled farms often require significant energy and resource inputs, particularly for artificial lighting and climate regulation and in certain cases undesired emissions such as CO2. To address these challenges, this thesis investigates the use of model-based control approaches to optimize energy, resource, and byproduct utilization in both independent and symbiotically connected farms. The thesis begins with a review of existing process models and optimization techniques, highlighting the limitations of current plant growth models and the absence of insect larvae (Hermitia illucens) models that are capable of describing growth, complex interactions between environmental variables, and resource utilization. To overcome these limitations, this thesis proposes the development of comprehensive models combining first-principle models and empirical models that integrate physical and biological processes such as heat and mass transfer; insect growth, development, and metabolism; and finally plant photosynthesis and transpiration. A custom designed, lab-scale production unit is developed in this work to perform experiments and measure various environmental and biological process variables, facilitating the development, calibration, and validation of the proposed models to accurately represent the underlying processes. Using these models with optimal control theory, this thesis develops a framework for implementing the optimal control of plant and insect production units independently, addressing techniques for formulating the necessary optimal control problems under process or model incompleteness and also hardware or process constraints. Optimal control strategies are synthesized to primarily minimize energy and resource utilization while maintaining or even improving biomass yields. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated through case studies, showcasing significant reduction in energy and resource utilization while achieving the automation and process goals. Furthermore, this work investigates the efficacy of resource consumption and byproduct exchange between plant production units and insect production units under different resource exchange infrastructures and climate conditions. By identifying the optimal strategies for resource exchange, this thesis shows that the overall resource utilization can be minimized, while maximizing the productivity of both plant and insect production processes, highlighting the possible synergies and sustainability. Overall, the potential of first-principle models and optimal control approaches to optimize yield and resource utilization in climate-controlled (indoor) food production systems is demonstrated with implications of efficient and sustainable food production via smart resource management and integration of production units with potential symbiotic relationships. / Landwirtschaft in kontrollierter Umgebung, insbesondere die Vertikale Landwirtschaft, hat sich als vielversprechender Ansatz erwiesen, um die steigende Nachfrage an Lebensmitteln zu befriedigen und gleichzeitig die Belastungen auf die Umwelt zu verringern. Solche klimatisierten Farmen erfordern jedoch oft einen erheblichen Energie- und Ressourceneinsatz, insbesondere für die künstliche Beleuchtung und die Klimatisierung. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, untersucht diese Arbeit den Einsatz modellbasierter Regelungsansätze zur Optimierung der Energie- und Ressourcennutzung sowohl in unabhängiger als auch in symbiotischer Verbindung. Die Arbeit beginnt mit einem Überblick über bestehende Prozessmodelle und Optimierungstechniken, wobei die Grenzen der derzeitigen Pflanzenwachstumsmodelle und die Notwendigkeit von Modellen für Insektenlarven (Hermitia illucens), die das Wachstum, komplexe Wechselwirkungen zwischen Umweltvariablen, Energie- und Ressourcennutzung beschreiben, aufgezeigt werden. Als Lösungsansatz wird in dieser Arbeit die Entwicklung umfassender Modelle vorgeschlagen, in denen First-Principle-Modelle und empirische Modelle kombiniert werden, um folgende physikalische und biologische Prozesse zu integrieren: die Wärme- und Stoffübertragung; Insektenwachstum, -entwicklung und -stoffwechsel; und Photosynthese und Transpiration der Pflanzen. Dafür wird eine maßgeschneiderte Produktionseinheit im Labormaßstab entwickelt, die dazu dient verschiedene Umwelt- und biologische Prozessvariablen zu messen, welche die Entwicklung, Kalibrierung und Validierung der vorgeschlagenen Modelle zur genauen Darstellung der zugrunde liegenden Prozesse erleichtert. Unter Verwendung dieser Modelle und auf Basis der optimalen Steuerung wird in dieser Arbeit ein Rahmen für deren Umsetzung in den Produktionseinheiten für die jeweilge unabhängige Insekten- und Pflanzenproduktion und für deren gekoppelte Produktion, entwickelt. Dabei werden außerdem Möglichkeiten zur Beschreibung der erforderlichen Optimalsteureungsprobleme evaluiert unter Prozess- oder Modellunvollständigkeit sowie Hardware- oder Prozessbeschränkungen behandelt. Es werden optimalersteuerungsstrategien entwickelt, die die Energie- und Ressourcennutzung minimieren, die Erträge verbessern und gleichzeitig die festgelegten Automatisierungs- und Prozessanforderungen erfüllen. Die Effektivität des vorgeschlagenen Ansatzes wird anhand von Fallstudien demonstriert. Darüber hinaus untersucht diese Arbeit die Effizienz des Ressourcenverbrauchs und des Austausches von Nebenprodukten zwischen den Pflanzen- und Insektenproduktionseinheiten in verschiedenen Infrastrukturen für den Ressourcenaustausch sowie unter verschiedenen klimatischen Bedingungen. Durch die Identifizierung der optimalen Ressourcenaustauschstrategien und intellegentes Ressourcenanagement zeigt diese Arbeit, dass die Gesamtressourcennutzung minimiert werden kann, während die Produktivität sowohl der Pflanzen- als auch der Insektenproduktionsprozesse maximiert wird. Die mögliche Synergien und die Nachhaltigkeit der symbiotischen Beziehungen werden dabei hervorgehoben. Insgesamt wird das Potential von First-Principle-Modellen und Optimalsteuerung zur Optimierung des Ertrags sowie der Ressourcennutzung in klimatisierten Lebensmittelproduktionssystemen aufgezeigt. Dies führt zu einer effizienten und nachhaltigen Lebensmittelproduktion durch intelligentes Ressourcenmanagement und der Integration von Produktionseinheiten mit potenziellen symbiotischen Beziehungen.

Um die Leistung und Lebensdauer von energietechnischen Komponenten weiter zu steigern, sind höhere Leistungen, Leistungsdichten sowie Prozesswirkungsgrade zentrale Bestandteile künftiger Entwicklungen. Mit steigernden Leistungsdichten erhöhen sich auch stetig die Belastungen der einzelnen Komponenten. Zusammen mit neuen Werkstoffen und technologischem Fortschritt, wie beispielsweise verbesserten Kühltechnologien oder strömungstechnischen Optimierungen ermöglicht auch eine verbesserte Kenntnis der Belastungsbedingungen und des Schädigungsverhaltens höhere Leistungen und Leistungsdichten. Aktuelle Gasturbinen und oft auch Kraftwerkskomponenten unterliegen zusätzlich zu den mechanischen und zeitlich variablen thermischen Beanspruchungen auch großen örtlichen thermischen Gradienten, die die Lebensdauer der Komponenten stark beeinflussen. Diese thermischen Gradienten induzieren zum einen zusätzliche Beanspruchungen und die örtlich variablen Temperaturfelder führen zum anderen zu stark variierenden Werkstofffestigkeiten. In dieser Arbeit wird ein Prüfstand zur realistischen Prüfung eines typischen Gasturbinenschaufelmaterials Mar-M247 entwickelt und mit diesem eine systematische experimentelle Untersuchung des Einflusses thermischer Gradienten auf die niederzyklische Ermüdungsfestigkeit unter erhöhten Temperaturen durchgeführt. Im weiteren Teil der Arbeit wird ein visko-elasto-plastisches Materialmodell weiterentwickelt, um die lokal unsymmetrische Beanspruchung der Proben unter zyklischer Last realistisch abbilden zu können. Mit Hilfe von Experimenten aus der Literatur werden dabei zunächst die Grenzen und Möglichkeiten des Modells diskutiert, um es dann auf den konkreten Werkstoff anzupassen. Der wesentliche Vorteil des entwickelten Modells liegt in der verbesserten Beschreibung des zyklischen Kriechens und zyklischen Relaxierens (Ratcheting) insbesondere unter einachsiger Beanspruchung und in der nachträglichen Anpassungsmöglichkeit des spezifischen Ratchetingterms nach der Anpassung aller anderen Materialparameter. Die Analyse der experimentell ermittelten Lebensdauern erfolgt sowohl mit ingenieurmäßigen Methoden basierend auf der spannungsabhängigen Lebensdauerbeschreibung nach Basquinund Wöhler als auch mittels eines lokalen bruchmechanischen Ansatzes, der es ermöglicht,sowohl die Rissinitiierung als auch den Rissfortschritt unter variabler Temperatur und kombinierter Kriech- und Ermüdungsbeanspruchung zu beschreiben. Das Material- und Lebensdauermodell werden zusammen im letzten Teil der Arbeit eingesetzt, um das Verformungs- und Lebensdauerverhalten der untersuchten Proben zu berechnenund es kann gezeigt werden, dass sich die Versuche mit sehr guter Qualität wiedergeben lassen.:Versicherung i Abstract iii Kurzfassung v List of abbreviations and symbols xi 1 Introduction 1 2 Objective 5 3 State of the art 7 3.1 Thermal and mechanical loading of gas turbine components . . . . . . . . . . 7 3.2 Material characterisation of nickel-based superalloys . . . . . . . . . . . . . . 9 3.3 Deformation modelling based on constitutive material laws . . . . . . . . . . 13 3.3.1 Ramberg-Osgood material law . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.3.2 Strain and stress tensor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.3.3 Thermodynamic principles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.4 Elasto-visco-plastic material models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.4.1 Isotropic hardening . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.4.2 Kinematic hardening . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.4.3 Kinematic hardening for improved simulation of ratcheting . . . . . . 18 3.4.4 Viscosity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.5 Failure at elevated temperatures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.5.1 Fundamental fatigue life models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.5.2 Creep . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.5.3 Crack growth models for fatigue loading . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5.4 Creep crack growth based on C(t) and C ∗ . . . . . . . . . . . . . . . . 33 3.5.5 Temperature dependency and normalization methods . . . . . . . . . 35 3.5.6 Lifetime under temperature variation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.5.7 Influence of mean stresses on lifetime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.5.8 Influence of oxidation on failure at elevated temperatures . . . . . . . 42 3.5.9 Constitutive damage and crack growth models . . . . . . . . . . . . . 45 3.6 Experimental methods for the generation of large homogeneously distributed heat flux densities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.6.1 Resistance heating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.6.2 Inductive heating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.6.3 Convective heating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.6.4 Laser based heating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.6.5 Radiation heating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.7 Conclusion on the state of the art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4 Development of a test system for cyclic fatigue tests under homogeneous surface temperature conditions 59 4.1 Boundary conditions for the development . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.2 Concept for a test system with a new highly focusing heating . . . . . . . . . 60 4.2.1 Simulation of heat fluxes of different furnace geometries by ray-tracing 60 4.3 Definition of reflection and transmission coefficient . . . . . . . . . . . . . . . 64 4.3.1 Simulation of the radiation behaviour for the furnace concepts . . . . 66 4.4 Analytical calculation of heat transfer inside the hollow specimen . . . . . . . 71 4.5 Finite element calculation of temperature distribution in the specimen wall . 73 4.6 Design and evaluation of the specimen internal cooling system . . . . . . . . . 75 4.6.1 Installation of heating and development of the load train . . . . . . . 81 5 Experimental investigation 85 5.1 Measurement of surface temperatures and thermal gradients . . . . . . . . . . 87 5.1.1 Measurement of surface temperature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 5.1.2 Axial surface temperature distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 5.1.3 Measurement of thermal gradients across specimen wall . . . . . . . . 92 5.2 Results of isothermal ratcheting tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.3 Deformation behaviour of cyclic tests with superimposed thermal gradients . 98 5.3.1 Variation of mean strain and mean stress . . . . . . . . . . . . . . . . 98 5.4 Termination criteria for the tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.4.1 Measurement of modulus of elasticity . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 5.5 Low cycle fatigue life of Mar-M247 with and without superimposed thermal gradient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 5.6 Results of hollow cylindrical specimen testing with thermal gradients . . . . . 108 6 Microstructural investigation 113 7 Deformation modeling with improved ratcheting simulation based on small scale strain theory 123 7.1 Modeling of ratcheting behaviour of Mar-M247 . . . . . . . . . . . . . . . . 123 7.1.1 Improvement of uniaxial ratcheting description for the Armstrong- Frederick-model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 7.1.2 Evaluation of the proposed model for multiaxiality . . . . . . . . . . . 129 7.2 Application of the deformation model on Mar-M247 . . . . . . . . . . . . . 132 8 Lifetime calculation of the nickel-base-superalloy Mar-M247 based on engineering and crack growth methods 139 8.1 Modification of the Krämer crack growth model . . . . . . . . . . . . . . . . 139 8.2 Choice of basic variable for the fatigue crack growth and crack initiation . . . 140 8.3 Oxidation based crack growth model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 8.4 Creep crack growth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 8.5 Creep . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 8.6 Fatigue life . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 8.6.1 Extension of the Paris crack growth model based on intrinsic defect size152 8.6.2 Crack length independent formulation of J-integral . . . . . . . . . . . 154 8.7 Combined model for comprehensive description of the crack-initiation and -growth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 8.7.1 Comparison to crack growth experiments . . . . . . . . . . . . . . . . 161 8.7.2 Comparison to fatigue experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 9 Application of material and crack growth model to the experiments with superimposed thermal gradient 167 9.1 Geometry function for the hollow specimen investigated . . . . . . . . . . . . 167 9.2 Application of the crack growth model on non-isothermal tests . . . . . . . . 170 9.2.1 Calculation of the stress strain field of hollow cylindrical specimen subjected to thermally induced stress gradients with the elasto-visco- plastic model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 9.2.2 Calculated crack growth behaviour under locally non-isothermal con- ditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 10 Conclusion and outlook 181 Bibliography 185

Gliomas are the most common primary brain tumours and are associated with poor prognosis. Among them, diffuse gliomas – which include their most aggressive form glioblastoma (GBM) – are known to be highly infiltrative. The diagnosis and follow-up of gliomas rely on positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MRI). However, these imaging techniques do not currently allow to assess the whole extent of such infiltrative tumours nor to anticipate their preferred invasion patterns, leading to sub-optimal treatment planning. Mathematical tumour growth modelling has been proposed to address this problem. Reaction-diffusion tumour growth models, which are probably the most commonly used for diffuse gliomas growth modelling, propose to capture the proliferation and migration of glioma cells by means of a partial differential equation. Although the potential of such models has been shown in many works for patient follow-up and therapy planning, only few limited clinical applications have seemed to emerge from these works. This thesis aims at revisiting reaction-diffusion tumour growth models using state-of-the-art medical imaging and data processing technologies, with the objective of integrating multi-parametric PET/MRI data to further personalise the model. Brain tissue segmentation on MR images is first addressed with the aim of defining a patient-specific domain to solve the model. A previously proposed method to derive a tumour cell diffusion tensor from the water diffusion tensor assessed by diffusion-tensor imaging (DTI) is then implemented to guide the anisotropic migration of tumour cells along white matter tracts. The use of dynamic [S-methyl-11C]methionine ([11C]MET) PET is also investigated to derive patient-specific proliferation potential maps for the model. These investigations lead to the development of a microscopic compartmental model for amino acid PET tracer transport in gliomas. Based on the compartmental model results, a novel methodology is proposed to extract parametric maps from dynamic [11C]MET PET data using principal component analysis (PCA). The problem of estimating the initial conditions of the model from MR images is then addressed by means of a translational MRI/histology study in a case of non-operated GBM. Numerical solving strategies based on the widely used finite difference and finite element methods are finally implemented and compared. All these developments are embedded within a common framework allowing to study glioma growth in silico and providing a solid basis for further research in this field. However, commonly accepted hypothesis relating the outlines of abnormalities visible on MRI to tumour cell density iso-contours have been invalidated by the translational study carried out, leaving opened the questions of the initialisation and the validation of the model. Furthermore, the analysis of the temporal evolution of real multi-treated glioma patients demonstrates the limitations of the formulated model. These latter statements highlight current obstacles to the clinical application of reaction-diffusion tumour growth models and pave the way to further improvements. / Les gliomes sont les tumeurs cérébrales primitives les plus communes et sont associés à un mauvais pronostic. Parmi ces derniers, les gliomes diffus – qui incluent la forme la plus agressive, le glioblastome (GBM) – sont connus pour être hautement infiltrants. Le diagnostic et le suivi des gliomes s'appuient sur la tomographie par émission de positons (TEP) ainsi que l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Cependant, ces techniques d'imagerie ne permettent actuellement pas d'évaluer l'étendue totale de tumeurs aussi infiltrantes ni d'anticiper leurs schémas d'invasion préférentiels, conduisant à une planification sous-optimale du traitement. La modélisation mathématique de la croissance tumorale a été proposée pour répondre à ce problème. Les modèles de croissance tumorale de type réaction-diffusion, qui sont probablement les plus communément utilisés pour la modélisation de la croissance des gliomes diffus, proposent de capturer la prolifération et la migration des cellules tumorales au moyen d'une équation aux dérivées partielles. Bien que le potentiel de tels modèles ait été démontré dans de nombreux travaux pour le suivi des patients et la planification de thérapies, seules quelques applications cliniques restreintes semblent avoir émergé de ces derniers. Ce travail de thèse a pour but de revisiter les modèles de croissance tumorale de type réaction-diffusion en utilisant des technologies de pointe en imagerie médicale et traitement de données, avec pour objectif d'y intégrer des données TEP/IRM multi-paramétriques pour personnaliser davantage le modèle. Le problème de la segmentation des tissus cérébraux dans les images IRM est d'abord adressé, avec pour but de définir un domaine propre au patient pour la résolution du modèle. Une méthode proposée précédemment permettant de dériver un tenseur de diffusion tumoral à partir du tenseur de diffusion de l'eau évalué par imagerie DTI a ensuite été implémentée afin de guider la migration anisotrope des cellules tumorales le long des fibres de matière blanche. L'utilisation de l'imagerie TEP dynamique à la [S-méthyl-11C]méthionine ([11C]MET) est également investiguée pour la génération de cartes de potentiel prolifératif propre au patient afin de nourrir le modèle. Ces investigations ont mené au développement d'un modèle compartimental pour le transport des traceurs TEP dérivés des acides aminés dans les gliomes. Sur base des résultats du modèle compartimental, une nouvelle méthodologie est proposée utilisant l'analyse en composantes principales pour extraire des cartes paramétriques à partir de données TEP dynamiques à la [11C]MET. Le problème de l'estimation des conditions initiales du modèle à partir d'images IRM est ensuite adressé par le biais d'une étude translationelle combinant IRM et histologie menée sur un cas de GBM non-opéré. Différentes stratégies de résolution numérique basées sur les méthodes des différences et éléments finis sont finalement implémentées et comparées. Tous ces développements sont embarqués dans un framework commun permettant d'étudier in silico la croissance des gliomes et fournissant une base solide pour de futures recherches dans le domaine. Cependant, certaines hypothèses communément admises reliant les délimitations des anormalités visibles en IRM à des iso-contours de densité de cellules tumorales ont été invalidée par l'étude translationelle menée, laissant ouverte les questions de l'initialisation et de la validation du modèle. Par ailleurs, l'analyse de l'évolution temporelle de cas réels de gliomes multi-traités démontre les limitations du modèle. Ces dernières affirmations mettent en évidence les obstacles actuels à l'application clinique de tels modèles et ouvrent la voie à de nouvelles possibilités d'amélioration. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur et technologie / info:eu-repo/semantics/nonPublished