Cette thèse présente une méthode de navigation autonome d’un véhicule routier robotisé dans un contexte de l’interaction conducteur - véhicule, dans lequel le conducteur humain et le système de navigation autonome coopèrent dans le but d’associer les avantages du contrôle manuel et automatique. La navigation du véhicule est réalisée en parallèle par le conducteur humain et le système de conduite automatique, basée sur la perception de l’environnement. La navigation coopérative est basée sur l’analyse et correction des gestes du conducteur humain par le système intelligent, dans le but d’exécuter une tâche de navigation locale qui concerne le suivie de voie avec évitement d’obstacles. L’algorithme d’interaction humain-véhicule est basé sur des composants de navigation référencée capteurs formés par des contrôleurs d’asservissement visuel (VS) et la méthode d’évitement d’obstacle « Dynamic Window Approach (DWA) » basée sur la grilles d’occupation. Ces méthodes prennent en entrée la perception de l’environnement fournie par des capteurs embarqués comprenant un système monovision et un LIDAR. Dû à des impossibilités techniques/légales, nous n’avons pas pu valider nos méthodes sur notre véhicule robotisé (une Renault Zoé robotisée), ainsi nous avons construit des structures « driver-in-theloop » dans des environnements de simulation Matlab et SCANeRTM Studio. En Matlab, le conducteur humain est modélisé par un algorithme appelé « Human Driver Behaviour controller (HDB) », lequel génère des gestes de conduite dangereux dans la partie manuelle de l’entrée de commande du système coopératif. En SCANeR Studio, la sortie de l’HDB est remplacée par des commandes manuelles générées directement par un conducteur humain dans l’interface utilisateur du simulateur. Des résultats de validation dans les deux environnements de simulation montrent la faisabilité et la performance du système de navigation coopérative par rapport aux tâches de suivie de voie, l’évitement d’obstacles et le maintien d’une distance de sécurité. / This thesis presents an approach of cooperative navigation control pattern for intelligent vehicles in the context of human-vehicle interaction, in which human driver and autonomous servoing system cooperate for the purpose of benefiting from mutual advantages of manual and auto control. The navigation of the vehicle is performed in parallel by the driver and the embedded intelligent system, based on the perception of the environment. The cooperative framework we specify concerns the analysis and correction of the human navigation gestures by the intelligent system for the purpose of performing local navigation tasks of road lane following with obstacle avoidance. The human-vehicle interaction algorithm is based on autonomous servoing components as Visual Servoing (VS) controllers and obstacle avoidance method Dynamic Window Approach (DWA) based on Occupancy Grid, which are supported by the environment perception performed carried out by on-boarded sensors including a monovision camera and a LIDAR sensor. Given the technical/legal impossibility of validating our interaction method on our robotic vehicle (a robotic Renault Zoé), the driver-in-the-loop structures of system are designed for simulative environment of both Matlab and SCANeRTM Studio. In Matlab environment human driver is modeled by a code-based Human Driver Behaviour (HDB) Controller, which generates potential dangerous behaviors on purpose as manual control of the cooperative system. In SCANeR Studio environment the HDB is replaced by real-time manual command (a real human driver) via driving interface of this simulator. Results of simulative validation show the feasibility and performance of the cooperative navigation system with respect to tasks of driving security including road lane following, obstacle avoidance and safe distance maintenance.

Connaître la position 3D d’instruments robotisés peut être très utile dans le contexte chirurgical. Nous proposons deux méthodes automatiques pour déduire la pose 3D d’un instrument avec une unique section pliable et équipé avec des marqueurs colorés, en utilisant uniquement les images fournies par la caméra monoculaire incorporée dans l'endoscope. Une méthode basée sur les graphes permet segmenter les marqueurs et leurs coins apparents sont extraits en détectant la transition de couleur le long des courbes de Bézier qui modélisent les points du bord. Ces primitives sont utilisées pour estimer la pose 3D de l'instrument en utilisant un modèle adaptatif qui prend en compte les jeux mécaniques du système. Pour éviter les limites de cette approche dérivants des incertitudes sur le modèle géométrique, la fonction image-position-3D peut être appris selon un ensemble d’entrainement. Deux techniques ont été étudiées et améliorées : réseau des fonctions à base radiale avec noyaux gaussiens et une régression localement pondérée. Les méthodes proposées sont validées sur une cellule expérimentale robotique et sur des séquences in-vivo. / Knowing the 3D position of robotized instruments can be useful in surgical context for e.g. their automatic control or gesture guidance. We propose two methods to infer the 3D pose of a single bending section instrument equipped with colored markers using only the images provided by the monocular camera embedded in the endoscope. A graph-based method is used to segment the markers. Their corners are extracted by detecting color transitions along Bézier curves fitted on edge points. These features are used to estimate the 3D pose of the instrument using an adaptive model that takes into account the mechanical plays of the system. Since this method can be affected by model uncertainties, the image-to-3d function can be learned according to a training set. We opted for two techniques that have been improved : Radial Basis Function Network with Gaussian kernel and Locally Weighted Projection. The proposed methods are validated on a robotic experimental cell and in in-vivo sequences.

[pt] O presente trabalho introduz o conceito de impostores com relevo: uma maneira eficiente para representar objetos por imagens em sistemas que requerem visualização em tempo real, especialmente jogos 3D e ambientes de realidade virtual. Para tanto, mesclam-se métodos tipicamente pertencentes à área de renderização baseada em imagens com métodos tradicionais de visualização baseada em geometria. A técnica requer do usuário apenas a modelagem geométrica da entidade a ser representada. Posteriormente o sistema sintetiza texturas com relevo, dinamicamente atualizadas quando necessário, e as visualiza utilizando o método de mapeamento de texturas com relevo. Esta abordagem permite inserir modelos complexos, tanto pela sua natureza geométrica, como pelo seu processo de visualização, no pipeline gráfico em tempo real. Além disso, os impostores com relevo procuram aproveitar o tempo ocioso ou recursos paralelos disponíveis no processador, de forma a balancear a carga de processamento de visualização entre CPU/GPU. Estes impostores também tornam possível a representação de qualquer tipo de objeto geométrico através de mapeamento de texturas com relevo. / [en] The present work introduces the concept of relief impostors: an efficient manner of representing objects by images in systems that require real time rendering, such as 3D games and virtual reality environments. For this purpose, typical methods of image-based rendering are mixed with traditional geometry based rendering methods. This technique only requires from the user the geometric modeling of the entity to be represented. After this, the system synthesizes relief textures, dynamically refreshed when necessary, and renders them using the method of relief texture mapping. This approach allows complex models to be inserted into the real time pipeline system. This complexity arise either from the geometric nature of the model or its process of visualization. Also, the relief impostors try to use the idle time or parallel resources available on the processor, in order to balance the work to be done between the CPU and GPU. Furthermore, they make possible the representation of any kind of geometric object by the relief texture mapping technique.

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / With the recent advancement of computation and imaging technology, Image-based computational fluid dynamics (ICFD) has emerged as a great non-invasive capability to study biomedical flows. These modern technologies increase the potential of computation-aided diagnostics and therapeutics in a patient-specific environment. I studied three components of this image-based computational fluid dynamics process in this work. To ensure accurate medical assessment, realistic computational analysis is needed, for which patient-specific image segmentation of the diseased vessel is of paramount importance. In this work, image segmentation of several human arteries, veins, capillaries, and organs was conducted to use them for further hemodynamic simulations. To accomplish these, several open-source and commercial software packages were implemented. This study incorporates a new computational platform, called InVascular, to quantify the 4D velocity field in image-based pulsatile flows using the Volumetric Lattice Boltzmann Method (VLBM). We also conducted several parametric studies on an idealized case of a 3-D pipe with the dimensions of a human renal artery. We investigated the relationship between stenosis severity and Resistive index (RI). We also explored how pulsatile parameters like heart rate or pulsatile pressure gradient affect RI. As the process of ICFD analysis is based on imaging and other hemodynamic data, it is often time-consuming due to the extensive data processing time. For clinicians to make fast medical decisions regarding their patients, we need rapid and accurate ICFD results. To achieve that, we also developed surrogate models to show the potential of supervised machine learning methods in constructing efficient and precise surrogate models for Hagen-Poiseuille and Womersley flows.

Clinically relevant postoperative pancreatic fistula (CR-POPF) is a common severe surgical complication after pancreatic surgery. Current risk stratification systems mostly rely on intraoperatively assessed factors like manually determined gland texture or blood loss. We developed a preoperatively available image-based risk score predicting CR-POPF as a complication of pancreatic head resection. Frequency of CR-POPF and occurrence of salvage completion pancreatectomy during the hospital stay were associated with an intraoperative surgical (sFRS) and image-based preoperative CT-based (rFRS) fistula risk score, both considering pancreatic gland texture, pancreatic duct diameter and pathology, in 195 patients undergoing pancreatic head resection. Based on its association with fistula-related outcome, radiologically estimated pancreatic remnant volume was included in a preoperative (preFRS) score for POPF risk stratification. Intraoperatively assessed pancreatic duct diameter (p < 0.001), gland texture (p < 0.001) and high-risk pathology (p < 0.001) as well as radiographically determined pancreatic duct diameter (p < 0.001), gland texture (p < 0.001), high-risk pathology (p = 0.001), and estimated pancreatic remnant volume (p < 0.001) correlated with the risk of CR-POPF development. PreFRS predicted the risk of CR-POPF development (AUC = 0.83) and correlated with the risk of rescue completion pancreatectomy. In summary, preFRS facilitates preoperative POPF risk stratification in patients undergoing pancreatic head resection, enabling individualized therapeutic approaches and optimized perioperative management.

Se cree que la medicina in silico supondrá uno de los cambios más disruptivos en el futuro próximo. A lo largo de la última década se ha invertido un gran esfuerzo en el desarrollo de modelos computacionales predictivos para mejorar el poder de diagnóstico de los médicos y la efectividad de las terapias. Un punto clave de esta revolución, será la personalización, que conlleva en la mayoría de los casos, la creación de modelos computacionales específicos de paciente, también llamados gemelos digitales. Esta práctica está actualmente extendida en la investigación y existen en el mercado varias herramientas de software que permiten obtener modelos a partir de imágenes. A pesar de eso, para poderse usar en la práctica clínica, estos métodos se necesita reducir drásticamente el tiempo y el trabajo humano necesarios para la creación de los modelos numéricos. Esta tésis se centra en la propuesta de la versión basada en imágenes del Cartesian grid Finite Element Method (cgFEM), una técnica para obtener de forma automática modelos a partir de imágenes y llevar a cabo análisis estructurales lineales de huesos, implantes o materiales heterogéneos. En la técnica propuesta, tras relacionar la escala de los datos de la imágen con valores de propiedades mecánicas, se usa toda la información contenida en los píxeles para evaluar las matrices de rigidez de los elementos que homogenizan el comportamiento elástico de los grupos de píxeles contenidos en cada elemento. Se h-adapta una malla cartesiana inicialmente uniforme a las características de la imágen usando un procedimiento eficiente que tiene en cuenta las propiedades elásticas locales asociadas a los valores de los píxeles. Con eso, se evita un suavizado excesivo de las propiedades elásticas debido a la integración de los elementos en áreas altamente heterogéneas, pero, no obstante, se obtienen modelos finales con un número razonable de grados de libertad. El resultado de este proceso es una malla no conforme en la que se impone la continudad C0 de la solución mediante restricciones multi-punto en los hanging nodes. Contrariamente a los procedimientos estandar para la creación de modelos de Elementos Finitos a partir de imágenes, que normalmente requieren la definición completa y watertight de la geometrá y tratan el resultado como un CAD estandar, con cgFEM no es necesario definir ninguna entidad geométrica dado que el procedimiento propuesto conduce a una definición implícita de los contornos. Sin embargo, es inmediato incluirlas en el modelo en el caso de que sea necesario, como por ejemplo superficies suaves para imponer condiciones de contorno de forma más precisa o volúmenes CAD de dispositivos para la simulación de implantes. Como consecuencia de eso, la cantidad de trabajo humano para la creación de modelos se reduce drásticamente. En esta tesis, se analiza en detalles el comportamiento del nuevo método en problemas 2D y 3D a partir de CT-scan y radiográfias sintéticas y reales, centrandose en tres clases de problemas. Estos incluyen la simulación de huesos, la caracterización de materiales a partir de TACs, para lo cual se ha desarrollado la cgFEM virtual characterisation technique, y el análisis estructural de futuros implantes, aprovechando la capacidad del cgFEM de combinar fácilmente imágenes y modelos de CAD. / Es creu que la medicina in silico suposarà un dels canvis més disruptius en el futur pròxim. Al llarg de l'última dècada, s'ha invertit un gran esforç en el desenvolupament de models computacionals predictius per millorar el poder de diagnòstic dels metges i l'efectivitat de les teràpies. Un punt clau d'aquesta revolució, serà la personalització, que comporta en la majoria dels casos la creació de models computacionals específics de pacient. Aquesta pràctica està actualment estesa en la investigació i hi ha al mercat diversos software que permeten obtenir models a partir d'imatges. Tot i això, per a poder-se utilitzar en la pràctica clínica aquests métodes es necessita reduir dràsticament el temps i el treball humà necessaris per a la seva creació. Aquesta tesi es centra en la proposta d'una versió basada en imatges del Cartesian grid Finite Element Method (cgFEM), una técnica per obtenir de forma automàticament models a partir d'imatges i dur a terme anàlisis estructurals lineals d'ossos, implants o materials heterogenis. Després de relacionar l'escala del imatge a propietats macàniques corresponents, s'usa tota la informació continguda en els píxels per a integrar les matrius de rigidesa dels elements que homogeneïtzen el comportament elàstic dels grups de píxels continguts en cada element. Es emphh-adapta una malla inicialment uniforme a les característiques de la imatge usant un procediment eficient que té en compte les propietats elàstiques locals associades als valors dels píxels. Amb això, s'evita un suavitzat excessiu de les propietats elàstiques a causa de la integració dels elements en àrees altament heterogénies, però, tot i això, s'obtenen models finals amb un nombre raonable de graus de llibertat. El resultat d'aquest procés és una malla no conforme en la qual s'imposa la continuïtat C0 de la solució mitjançant restriccions multi-punt en els hanging nodes. Contràriament als procediments estàndard per a la creació de models d'Elements finits a partir d'imatges, que normalment requereixen la definició completa i watertight de la geometria i tracten el resultat com un CAD estàndard, amb cgFEM no cal definir cap entitat geométrica. No obstant això, és immediat incloure-les en el model en el cas que sigui necessari, com ara superfícies suaus per imposar condicions de contorn de forma més precisa o volums CAD de dispositius per a la simulació d'implants. Com a conseqüéncia d'això, la quantitat de treball humà per a la creació de models es redueix dràsticament. En aquesta tesi, s'analitza en detalls el comportament del nou métode en problemes 2D i 3D a partir de CT-scan i radiografies sintétiques i reals, centrant-se en tres classes de problemes. Aquestes inclouen la simulació d'ossos, la caracterització de materials a partir de TACs, per a la qual s'ha desenvolupat la cgFEM virtual characterisation technique, i l'anàlisi estructural de futurs implants, aprofitant la capacitat del cgFEM de combinar fàcilment imatges i models de CAD. / In silico medicine is believed to be one of the most disruptive changes in the near future. A great effort has been carried out during the last decade to develop predicting computational models to increase the diagnostic capabilities of medical doctors and the effectiveness of therapies. One of the key points of this revolution, will be personalisation, which means in most of the cases creating patient specific computational models, also called digital twins. This practice is currently wide-spread in research and there are quite a few software products in the market to obtain models from images. Nevertheless, in order to be usable in the clinical practice, these methods have to drastically reduce the time and human intervention required for the creation of the numerical models. This thesis focuses on the proposal of image-based Cartesian grid Finite Element Method (cgFEM), a technique to automatically obtain numerical models from images and carry out linear structural analyses of bone, implants or heterogeneous materials. In the method proposed in this thesis, after relating the image scale to corresponding elastic properties, all the pixel information will be used for the integration of the element stiffness matrices, which homogenise the elastic behaviour of the groups of pixels contained in each element. An initial uniform Cartesian mesh is h-adapted to the image characteristics by using an efficient refinement procedure which takes into account the local elastic properties associated to the pixel values. Doing so we avoid an excessive elastic property smoothing due to element integration in highly heterogeneous areas, but, nonetheless obtain final models with a reasonable number of degrees of freedom. The result of the process is non-conforming mesh in which C0 continuity is enforced via multipoint constraints at the hanging nodes. In contrast to the standard procedures for the creation of Finite Element models from images, which usually require a complete and watertight definition of the geometry and treat the result as a standard CAD, with cgFEM it is not necessary to define any geometrical entity, as the procedure proposed leads to an implicit definition of the boundaries. Nonetheless, they are straightforward to include in the model if necessary, such as smooth surfaces to impose the boundary conditions more precisely or CAD device volumes for the simulation of implants. As a consequence, the amount of human work required for the creation of the numerical models is drastically reduced. In this thesis, we analyse in detail the new method behaviour in 2D and 3D problems from CT-scans and X-ray images and synthetic images, focusing on three classes of problems. These include the simulation of bones, the material characterisation of solid foams from CT scans, for which we developed the cgFEM virtual characterisation technique, and the structural analysis of future implants, taking advantage of the capability of cgFEM to easily mix images and CAD models. / Giovannelli, L. (2018). Direct creation of patient-specific Finite Element models from medical images and preoperative prosthetic implant simulation using h-adaptive Cartesian grids [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/113644

Malgré les récentes avancées des Systèmes de Cartographie Mobile, la reconstruction automatique d’objets à partir des données acquises est encore un point crucial. Dans cette thèse, nous nous intéresserons en particulier à la reconstruction tridimensionnelle du marquage au sol à partir d’images acquises sur le réseau routier par une base stéréoscopique horizontale d’un système de cartographie mobile, dans un contexte urbain dense. Une nouvelle approche s’appuyant sur la connaissance de la géométrie 3D des marquages au sol est présentée, conduisant à une précision de reconstruction 3D centimétrique avec un faible niveau de généralisation. Deux objets de la signalisation routière horizontale sont étudiés : les passages piétons et les lignes blanches discontinues. La stratégie générale est composée de trois grandes étapes. La première d’entre elles permet d’obtenir des chaînes de contours 3D. Les contours sont extraits dans les images gauche et droite. Ensuite, un algorithme reposant sur une optimisation par programmation dynamique est mis en oeuvre pour apparier les points de contours des deux images. Un post-traitement permet un appariement sub-pixellique, et, les chaînes de contours 3D sont finalement obtenues par une triangulation photogrammétrique classique. La seconde étape fait intervenir les spécifications géométriques des marquages au sol pour réaliser un filtrage des chaînes de contours 3D. Elle permet de déterminer des candidats pour les objets du marquage au sol. La dernière étape peut être vue comme une validation permettant de rejeter ou d’accepter ces hypothèses. Les candidats retenus sont alors reconstruits finement. Pour chaque bande d’un passage piéton ou d’une ligne discontinue, le modèle est un quasi-parallélogramme. Une contrainte de planéité est imposée aux sommets de chaque bande, ce qui n’est pas le cas pour l’ensemble des bandes formant un marquage au sol particulier. La méthode est évaluée sur un ensemble de 150 paires d’images acquises en centre ville dans des conditions normales de trafic. Les résultats montrent la validité de notre stratégie en terme de robustesse, de complétude et de précision géométrique. La méthode est robuste et permet de gérer les occultations partielles ainsi que les marquages usés ou abîmés. Le taux de détection atteint 90% et la précision de reconstruction 3D est de l’ordre de 2 à 4 cm. Finalement, une application de la reconstruction des marquages au sol est présentée : le géoréférencement du système d’acquisition. La majorité des systèmes de cartographie mobile utilisent des capteurs de géoréférencement direct comme un couplage GPS/INS pour leur localisation. Cependant, en milieu urbain dense, les masques et les multi-trajets corrompent les mesures et conduisent à une précision d’environ 50 cm. Afin d’améliorer la qualité de localisation, nous cherchons à apparier les images terrestres avec des images aériennes calibrées de la même zone. Les marquages au sol sont alors utilisés comme objets d’appariement. La validité de la méthode est démontrée sur un exemple de passage piéton / Despite advances in ground-based Mobile Mapping System (MMS), automatic feature reconstruction seems far from being reached. In this thesis, we focus on 3D roadmark reconstruction from images acquired by road looking cameras of a MMS stereo-rig in dense urban context. A new approach is presented, that uses 3D geometric knowledge of roadmarks and provides a centimetric 3D accuracy with a low level of generalisation. Two classes of roadmarks are studied: zebra-crossing and dashed-lines. The general strategy consists in three main steps. The first step provides 3D linked-edges. Edges are extracted in the left and right images. Then a matching algorithm that is based on dynamic programming optimisation matches the edges between the two images. A sub-pixel matching is computed by post processing and 3D linked-edges are provided by classical photogrammetric triangulation. The second step uses the known specification of roadmarks to perform a signature based filtering of 3D linked-edges. This step provides hypothetical candidates for roadmark objects. The last step can be seen as a validation step that rejects or accepts the candidates. The validated candidates are finely reconstructed. The adopted model consists of a quasi parallelogram for each strip of zebra-crossing or dashed-line. Each strip is constrained to be flat but the roadmark as a whole is not planar. The method is evaluated on a set of 150 stereo-pairs acquired in a real urban area under normal traffic conditions. The results show the validity of the approach in terms of robustness, completeness and geometric accuracy. The method is robust and deals properly with partially occluded roadmarks as well as damaged or eroded ones. The detection rate reaches 90% and the 3D accuracy is about 2-4 cm. Finally an application of reconstructed roadmarks is presented. They are used in georeferencing of the system. Most of the MMSs use direct georeferencing devices such as GPS/INS for their localisation. However in urban areas masks and multi-path errors corrupt the measurements and provide only 50 cm accuracy. In order to improve the localisation quality, we aim at matching ground-based images with calibrated aerial images of the same area. For this purpose roadmarks are used as matching objects. The validity of this method is demonstrated on a zebra-crossing example

This thesis presents the development of a new multiscale stochastic fracture mechanics modelling framework informed by in-situ X-ray Computed Tomography (X-ray CT) tests, which can be used to enhance the quality of new designs and prognosis practices for fibre reinforced composites. To reduce the empiricism and conservatism of existing methods, this PhD research systematically has tackled several challenging tasks including: (i) extension of the cohesive interface crack model to multi-phase composites in both 2D and 3D, (ii) development of a new in-house loading rig to support in-situ X-ray CT tests, (iii) reconstruction of low phase-contrast X-ray CT datasets of carbon fibre composites, (iv) integration of X-ray CT image-based models into detailed crack propagation FE modelling and (v) validation of a partially informed multiscale stochastic modelling method by direct comparison with in-situ X-ray CT tensile test results.

L'indexation par le contenu de lifelogs issus de capteurs portés a émergé comme un enjeu à forte valeur ajoutée, permettant l'exploitation de ces nouveaux types de donnés. Rendu plus accessible par la récente disponibilité de dispositifs miniaturisés d'enregistrement, les besoins se sont accrus pour l'extraction automatique d'informations pertinentes à partir de contenus générés par de tels dispositifs. Entre autres applications, la localisation en environnement intérieur est l'un des verrous que nous abordons dans cette thèse. Beaucoup des solutions existantes pour la localisation fonctionnent insuffisamment bien ou nécessitent une intervention manuelle importante. Dans cette thèse, nous abordons le problème de la localisation topologique à partir de séquences vidéo issues d'une camera portée en utilisant une approche purement visuelle. Ce travail complète d'extraction des descripteurs visuels de bas niveaux jusqu'à l'estimation finale de la localisation à l'aide d'algorithmes automatiques. Dans ce cadre, les contributions principales de ce travail concernent l'exploitation efficace des informations apportées par des descripteurs visuels multiples, par les images non étiquetées et par la continuité temporelle de la vidéo. Ainsi, la fusion précoce et la fusion tardive des données visuelles ont été examinées et l'avantage apporté par la complémentarité des descripteurs visuels a été mis en évidence sur le problème de la localisation. En raison de difficulté à obtenir des données étiquetées en quantités suffisantes, l'ensemble des données a été exploité ; d'une part les approches de réduction de dimensionnalité non-linéaire ont été appliquées, afin d'améliorer la taille des données à traiter et la complexité associée; d'autre part des approches semi-supervisés ont été étudiées pour utiliser l'information supplémentaire apportée par les images non étiquetées lors de la classification. Ces éléments ont été analysé séparément et ont été mis en oeuvre ensemble sous la forme d'une nouvelle méthode par co-apprentissage avec information temporelle. Finalement nous avons également exploré la question de l'invariance des descripteurs, en proposant l'utilisation d'un apprentissage invariant à la transformation spatiale, comme une autre réponse possible au manque de données annotées et à la variabilité visuelle. Ces méthodes ont été évaluées sur des séquences vidéo en environnement contrôlé accessibles publiquement pour évaluer le gain spécifique de chaque contribution. Ce travail a également été appliqué dans le cadre du projet IMMED, qui concerne l'observation et l'indexation d'activités de la vie quotidienne dans un objectif d'aide au diagnostic médical, à l'aide d'une caméra vidéo portée. Nous avons ainsi pu mettre en oeuvre le dispositif d'acquisition vidéo portée et montrer le potentiel de notre approche pour l'estimation de la localisation topologique sur un corpus présentant des conditions difficiles représentatives des données réelles.

Dans cette thèse, nous avons abordé deux problèmes de modélisation mathématique pour la propagation des signaux électriques cardiaques : la propagation à l’échelle tissulaire en présence d’hétérogénéités et la propagation à l’échelle cellulaire avec des jonctions communicantes non linéaires. Inclusions diffusives. Le modèle standard utilisé en électrocardiologie est le modèle bidomaine. Il est déduit par homogénéisation des propriétés microscopiques du tissu. Pour cela, on suppose que les myocytes électriquement actifs sont uniformément répartis dans le coeur. Bien que ce soit une hypothèse raisonnable pour des coeurs sains, ce n’est plus vrai dans certains cas pathologiques où des changements importants dans la structure tissulaire se produisent. C’est le cas, par exemple des maladies cardiaques ischémiques, rhumatismales et inflammatoires, de l’hypertrophie ou de l’infarctus. Ces hétérogénéités tissulaires sont souvent prises en compte à l’aide d’un ajustement ad hoc des paramètres du modèle. Le premier objectif de cette thèse consistait à généraliser les équations du modèle bidomaine au cas des pathologies cardiaques structurelles.Nous avons supposé une alternance périodique d’éléments de tissus sains (modèle bidomaine) et modifiées (inclusions diffusives). La simulation numérique directe d’un tel modèle nécessite une discrétisation très fine, et entraîne un coût de calcul élevé. Pour éviter cela, nous avons construit un modèle homogénéisé à l’échelle macroscopique en utilisant une analyse à deux échelles. Nous avons retrouvé un modèle de type bidomaine avec des coefficients de conductivité modifiés, dits effectifs. En complément, nous avons effectué une vérification numérique de la convergence du modèle microscopique vers celui homogénéisé, dans une situation bidimensionnelle.Dans la deuxième partie, nous avons quantifié les effets de différentes formes d’inclusions diffusives sur les coefficients de conductivité effectifs et leur anisotropie en 2D et 3D. De plus, nous avons effectué des simulations sur des domaines représentant des morceaux de tissu 2D avec ces coefficients de conductivité modifiés. Nous avons observé des changements de la vitesse de propagation et de la forme du front de l’onde de dépolarisation. Dans la troisième partie, nous avons simulé le modèle homogénéisé en 3D, à partir d’images par résonance magnétique (IRM) à haute résolution d’un coeur de rat. Nous avons évalué les propriétés structurelles du tissu en utilisant des outils d’analyse d’image.Nous avons ensuite utilisés ces évaluations pour construire les paramètres dans le modèle homogénéisé. Jonctions communicantes non linéaires. Dans la dernière partie de cette thèse, nous avons étudié les effets du comportement non linéaires des jonctions communicantes sur la propagation du signal à l’échelle cellulaire. Dans les modèles existants, les jonctions communicantes sont supposées avoir un comportement linéaire, lorsqu’elles sont modélisées.Cependant les données provenant des expériences montrent que ceux-ci ont un comportement non linéaire dépendant du temps et de la différence de potentiel entre cellules voisines. D’abord, nous avons présenté un modèle non linéaire 0D du courant dans les jonctions communicantes. Ensuite, nous avons recalé le modèle sur les données expérimentales.Enfin, nous avons proposé un modèle mathématique 2D qui décrit l’interaction électrique des myocytes cardiaques à l’échelle cellulaire. Ce modèle utilise le courant dans les jonctions communicantes comme une liaison directe entre des cellules adjacentes. / In this thesis we addressed two problems in mathematical modelling of propagation of electrical signals in the heart: tissue scale propagation with presence of tissue heterogeneities and cell scale propagation with non-linear gap junctions. Diffusive inclusions. The standard model used in cardiac electrophysiology is the bidomain model. It is an averaged model derived from the microscopic properties of the tissue.The bidomain model assumes that the electrically active myocytes are present uniformly everywhere in the heart. While this is a reasonable assumption for healthy hearts, it fails insome pathological cases where significant changes in the tissue structure occur, for examplein ischaemic and rheumatic heart disease, inflammation, hypertrophy, or infarction. These tissue heterogeneities are often taken into account through an ad-hoc tuning of model parameters. The first aim of this thesis consisted in generalizing the bidomain equations to the case of structural heart diseases.We assumed a periodic alternation of healthy (bidomain model) and altered (diffusive inclusion) tissue patches. Such a model may be simulated directly, at the high computational cost of a very fine discretisation. Instead we derived a homogenized model at the macroscopic scale, using a rigorous two-scale analysis. We recovered a bidomain-type model with modified conductivity coefficients, and performed a 2D numerical verificationof the convergence of the microscopic model towards the homogenized one.In the second part we quantified the effects of different shapes and sizes of diffusive inclusions on the effective conductivity coefficients and their anisotropy ratios in 2D and3D. Additionally, we ran simulations on 2D patches of tissue with modified conductivity coefficients. We observed changes in the propagation velocity as well as in the shape of the depolarization wave-front.In the third part, based on high-resolution MR images of a rat heart we simulated 3D propagations with the homogenized model. Using image analysis software tools we assessed the structural properties of the tissue, that we used afterwards as parameters inthe homogenized model. Non-linear gap junctions. In the last part of this thesis, we studied the effects of nonlineargap junction channels on the signal propagation at the cell scale. In existing models, the gap junction channels, if modelled, are assumed to have a linear behaviour, while from experimental data we know that they have a time- and voltage-dependent non-linear behaviour. Firstly, we stated a non-linear 0D model for the gap junctional current, and secondly fitted the model to available experimental data. Finally, we proposed a 2D mathematical model that describes the electrical interaction of cardiac myocytes on the cell scale. It accounts for the gap junctional current as "the direct link" between the adjacent cells.