L'imagerie fonctionnelle par Tomographie d'Émission de Positons (TEP) multi-traceurs pourrait avoir un rôle essentiel dans le traitement du cancer par radiothérapie externe. Les images TEP aux traceurs 18Fluoro-Déoxy-Glucose (18 FDG), 18F-Fluoro-L Thymidine (18 FLT) et 18Fluoro-Misonidazole (18 FMiso) sont respectivement témoins du métabolisme glucidique, de la prolifération cellulaire et de l'hypoxie (manque d'oxygénation des cellules). L'utilisation conjointe de ces trois traceurs pourrait permettre de définir des sous-volumes donnant lieu à un traitement particulier. À cet effet, il est impératif de mettre à la disposition du corps médical un outil de segmentation et de fusion de ces images. Les images TEP ont pour caractéristique d'être très bruitées et d'avoir une faible résolution spatiale. Ces imperfections ont pour conséquence respective d'induire la présence d'informations incertaines et imprécises dans les images. Notre contribution réside dans la proposition d'une méthode, nommée EVEII pour Evidential Voxel-based Estimation of Imperfect Information, basée sur la théorie des fonctions de croyance, offrant une segmentation fiable et précise dans le contexte d'images imparfaites. Elle réside également dans la proposition d'une méthode de fusion d'images TEP multi-traceur. L'étude d'EVEII sur des images simulées a révélé qu'elle est la mieux adaptée comparée à d'autres méthodes basées sur la théorie des fonctions de croyance, en donnant un taux de bonne reconnaissance des pixels de près de 100 % lorsque le rapport signal-sur-bruit dépasse 2, 5. Sur les fantômes TEP physiques, simulant les caractéristiques des images TEP au 18 FDG, à la 18 FLT et au 18 FMiso, les résultats ont montré que notre méthode estime le mieux les volumes des sphères à segmenter comparé à des méthodes de la littérature proposées à cet effet. Sur les deux fantômes faiblement et fortement bruités respectivement, les biais moyens d'erreur d'estimation des volumes sont seulement de -0,27 et 3,89 mL, témoignant de sa pertinence à visée de segmentation d'images TEP. Enfin, notre méthode a été appliquée à la segmentation d'images TEP multi-traceurs chez trois patients. Les résultats ont montré que notre méthode est adaptée à la fusion d'images TEP multi-traceurs, offrant à cet effet un ensemble d'images paramétriques permettant de différencier les différents tissus biologiques.

De nombreuses applications SIG reposent sur des mesures de longueur ou de surface calculées à partir de la géométrie des objets d'une base de données géographiques (comme des calculs d'itinéraires routiers ou des cartes de densité de population par exemple). Cependant, aucune information relative à l'imprécision de ces mesures n'est aujourd'hui communiquée à l'utilisateur. En effet, la majorité des indicateurs de précision géométrique proposés porte sur les erreurs de positionnement des objets, mais pas sur les erreurs de mesure, pourtant très fréquentes. Dans ce contexte, ce travail de thèse cherche à mettre au point des méthodes d'estimation de l'imprécision des mesures géométriques de longueur et de surface, afin de renseigner un utilisateur dans une logique d'aide à la décision. Pour répondre à cet objectif, nous proposons un modèle permettant d'estimer les impacts de règles de représentation (projection cartographique, non-prise en compte du terrain, approximation polygonale des courbes) et de processus de production (erreur de pointé et généralisation cartographique) sur les mesures géométriques de longueur et de surface, en fonction des caractéristiques des données vectorielles évaluées et du terrain que ces données décrivent. Des méthodes d'acquisition des connaissances sur les données évaluées sont également proposées afin de faciliter le paramétrage du modèle par l'utilisateur. La combinaison des impacts pour produire une estimation globale de l'imprécision de mesure demeure un problème complexe et nous proposons des premières pistes de solutions pour encadrer au mieux cette erreur cumulée. Le modèle proposé est implémenté au sein du prototype EstIM (Estimation de l'Imprécision des Mesures)

Aujourd’hui, les recherches autour du stockage et de l’intégration des données spatiales constituent un maillon important qui redynamise les recherches sur la qualité des données. La prise en compte de l’imperfection des données géographiques, particulièrement l’imprécision, ajoute une réelle complexification. Parallèlement à l’augmentation des exigences de qualité centrées sur les données (précision, exhaustivité, actualité), les besoins en information intelligible ne cessent d’augmenter. Sous cet angle, nous sommes intéressés aux bases de données géographiques imprécises (BDGI) et leur cohérence. Ce travail de thèse présente des solutions pour la modélisation et la construction des BDGI et cohérentes pour les SGBD SQL et NoSQL.Les méthodes de modélisation conceptuelle de données géographiques imprécises proposées ne permettent pas de répondre de façon satisfaisante aux besoins de modélisation du monde réel. Nous présentons une version étendue de l’approche F-Perceptory pour la conception de BDGI. Afin de construire la BDGI dans un système relationnel, nous présentons un ensemble de règles de transformation automatique de modèles pour générer à partir du modèle conceptuel flou le modèle physique. Nous implémentons ces solutions sous forme d’un prototype baptisé FPMDSG.Pour les systèmes NoSQL type document. Nous présentons un modèle logique baptisé Fuzzy GeoJSON afin de mieux cerner la structure des données géographiques imprécises. En plus, ces systèmes manquent de pertinence pour la cohérence des données ; nous présentons une méthodologie de validation pour un stockage cohérent. Les solutions proposées sont implémentées sous forme d'un processus de validation. / Today, research on the storage and the integration of spatial data is an important element that revitalizes the research on data quality. Taking into account the imperfection of geographic data particularly the imprecision adds a real complexity. Along with the increase in the quality requirements centered on data (accuracy, completeness, topicality), the need for intelligible information (logically consistent) is constantly increasing. From this point of view, we are interested in Imprecise Geographic Databases (IGDBs) and their logical coherence. This work proposes solutions to build consistent IGDBs for SQL and NoSQL database systems.The design methods proposed to imprecise geographic data modeling do not satisfactorily meet the modeling needs of the real world. We present an extension to the F-Perceptory approach for IGDBs design. To generate a coherent definition of the imprecise geographic objects and built the IGDB into relational system, we present a set of rules for automatic models transformation. Based on these rules, we develop a process to generate the physical model from the fuzzy conceptual model. We implement these solutions as a prototype called FPMDSG.For NoSQL document oriented databases, we present a logical model called Fuzzy GeoJSON to better express the structure of imprecise geographic data. In addition, these systems lack relevance for data consistency; therefore, we present a validation methodology for consistent storage. The proposed solutions are implemented as a schema driven pipeline based on Fuzzy GeoJSON schema and semantic constraints.