Poussée par une forte demande et un marché très compétitif, la technologie PPD CIS est en évolution permanente. Du fait de leurs très bonnes performances en terme de bruit, les capteurs d’image CMOS à base de Photodiode Pincée (PPD CIS) peuvent désormais atteindre une sensibilité de l’ordre de quelques photons, ce qui rend cette technologie particulièrement intéressante pour les applications d’imagerie à haute résolution temporelle. Aujourd’hui, la physique des photodiodes pincées n’est pas encore comprise dans sont intégralité et il y a un manque important d’uniformisation des méthodes de caractérisation de ces détecteurs. Ces travaux s’intéressent à la définition, à la modélisation analytique, à la simulation et à l’estimation de paramètres clés des PPD CIS, tels que le temps de transfert, la tension de pincement et la full well capacity (FWC). Comme il a été mis en évidence par cette thèse, il est de première importance de comprendre l’effet des conditions expérimentales sur les performances de ces capteurs. Ceci aussi bien pour l’optimisation de ces paramètres lors de la conception du capteur, que lors de la phase de caractérisions de celui-ci, et enfin pour choisir correctement les conditions de mesures lors de la mise en œuvre du dispositif. / Driven by an aggressive market competition, CMOS Image Sensor technology is in continuous evolution. Thanks to the outstanding noise performances of Pinned Photodiode (PPD) CIS, CMOS sensors can now reach a few photons sensitivity, which makes this technology a particularly interesting candidate for high temporal resolution applications. Despite the incredibly large production volume, today, the PPD physics is not yet fully understood, and there is still a lack of golden standards for the characterization of PPD performances. This thesis focuses on the definition, analytical modeling, simulation and estimation of PPD key design parameters, with a particular focus on charge mechanisms, on the pinning voltage and on the full well capacity. The models developed in this work can help both manufacturers and users understanding the design trade-offs and the dependence of these parameters from the experimental conditions, in order to optimize the sensor design, to correctly characterize the image sensor, and to adjust the operation conditions to reach optimum performances.

L’insuffisance respiratoire hypoxémique aigüe (IRHA) est une des causes les plus fréquentes d’admission aux soins intensifs pédiatriques. Elle est liée à plusieurs mécanismes dont le plus grave est l’œdème pulmonaire lésionnel conduisant au syndrome de détresse respiratoire aigüe (SDRA) pédiatrique qui représente 5-10 % des patients admis aux soins intensifs. Actuellement, les recommandations internationales de prise en charge de l’IRHA et du SDRA sont sous-appliquées du fait d’un défaut de diagnostic ou d’un diagnostic tardif. Ceci est probablement en partie responsable d’une ventilation mécanique prolongée dans le SDRA pédiatrique. Afin d’améliorer les critères d’évaluation de l’IRHA chez les enfants et éventuellement leur devenir, les 3 objectifs de cette thèse sont d’améliorer le diagnostic précoce d’IRHA chez l’enfant, informatiser un score de gravité de défaillance d’organes (score PELOD-2) utilisable comme critère de jugement principal en recherche en remplacement de la mortalité qui est faible dans cette population et prédire la ventilation prolongée chez la population la plus fragile, les nouveau-nés. Pour réaliser ces objectifs, nous avons : 1) optimisé une base de données haute résolution temporelle unique au monde, 2) validé un indice continu d’oxygénation utilisable en temps réel et robuste à toutes les valeurs de saturations pulsées en oxygène, 3) validé une version informatisée du score PELOD-2 utilisable comme critère de jugement principal en recherche, 4) développé un modèle prédictif d’IRHA persistante dû à l’influenza et 5) proposé une définition de la ventilation prolongée en pédiatrie applicable quel que soit l’âge et le terme de l’enfant et 6) étudié le devenir des nouveau-nés ayant une ventilation prolongée et proposé un modèle prédictif du sous-groupe le plus grave. Les méthodes utilisées à travers ces différentes études ont associé la science des données massives pour le regroupement, la synchronisation et la normalisation des données continues. Nous avons également utilisé les statistiques descriptives, la régression linéaire et logistique, les forêts aléatoires et leurs dérivés, l’apprentissage profond et l’optimisation empirique d’équations mathématiques pour développer et valider des modèles prédictifs. L’interprétation des modèles et l’importance de chaque variable ont été quantifiées soit par l’analyse de leurs coefficients (statistiques conventionnelles) soit par permutation ou masquage des variables dans le cas de modèles d’apprentissage automatique. En conclusion, l’ensemble de ce travail, soit la reconnaissance et la pronostication automatique de l’IRHA chez l’enfant vont me permettre de développer, de valider et d’implanter un système d’aide à la décision en temps réel pour l’IRHA en pédiatrie. / Acute hypoxemic respiratory failure (AHRF) is one of the most frequent causes of admission to pediatric intensive care units. It is related to several mechanisms, the most serious of which is lesional pulmonary edema leading to pediatric acute respiratory distress syndrome (ARDS), which accounts for 5–10% of patients admitted to intensive care. Currently, international guidelines for the management of ARDS are under-implemented due to failure to diagnose or late diagnosis. This is probably partly responsible for prolonged mechanical ventilation in pediatric ARDS. In order to improve the criteria for assessing AHRF in children and possibly their outcome, we aimed to improve the early diagnosis of ARDS in children, to automate an organ failure severity score (PELOD-2 score) that can be used as a primary endpoint in research to replace mortality, which is low in this population, and to predict prolonged ventilation in the most fragile population, neonates. To achieve these objectives, we have: 1) optimized a unique high temporal resolution database, 2) validated a continuous oxygenation index usable in real time and robust to all values of pulsed oxygen saturation, 3) validated a computerized version of the PELOD-2 score usable as a primary outcome in research, 4) developed a predictive model of persistent AHRF due to influenza and 5) proposed a definition of prolonged ventilation in pediatrics applicable regardless of the age and term of the child and 6) studied the outcome of newborns with prolonged ventilation and proposed a predictive model of the most severe subgroup. The methods used across these different studies combined big data science for clustering, synchronization, and normalization of continuous data. We also used descriptive statistics, linear and logistic regression, random forests and their derivatives, deep learning, and empirical optimization of mathematical equations to develop and validate predictive models. The interpretation of the models and the importance of each variable were quantified either by analyzing their coefficients (conventional statistics) or by permuting or masking the variables in the case of machine learning models. In conclusion, all this work, i.e. the recognition and automatic prognosis of AHRF in children will allow me to develop, validate and implement a real-time decision support system for AHRF in pediatrics.