La connaissance précise de l'anatomie du membre inférieur ainsi que les anomalies angulaires suivant les trois plans anatomiques a une importance majeure dans la routine clinique pour le diagnostic, les applications thérapeutiques et/ou pour le planning chirurgical. C'est pour ces raisons qu'il est fondamental d'aborder ces connaissances en trois dimensions. Dans le cadre d'une collaboration franco-québécoise, le Laboratoire de Biomécanique (Paris) et le Laboratoire de recherche en Imagerie et Orthopédie (Montréal) ont développé des méthodes de reconstruction 3D à partir de radiographies biplanes issues du système EOS™ (Biospace Med, Paris). Ces techniques permettent une analyse clinique en position debout et avec de basses doses d'irradiation. Bien que très précises, ces approches présentent le grand désavantage de ne pas permettre un déploiement en routine clinique en raison du temps de reconstruction élevé. L'objectif de cette thèse était donc d'adapter les méthodes de reconstruction 3D pour la modélisation du membre inférieur et le calcul des indices cliniques en présence de déformations structurales. Dans ce but, nous avons proposé et évalué une méthode de reconstruction du membre inférieur s'appuyant sur des modèles paramétrés de fémurs et de tibias et des inférences statistiques. Cette méthode vise à une estimation très rapide (1 minute) d'un premier modèle dit « simplifié » du membre inférieur à partir duquel un groupe d'indices cliniques restreint peut être calculé. A la base du modèle « simplifié », nous avons calculé une reconstruction 3D précise du membre inférieur en un temps relativement réduit (5 minutes). Finalement, et à partir de ce dernier modèle, nous avons exploré et validé différents modes de calcul d'un éventail plus large d'indices cliniques (incluant les torsions et rotations) afin d'en déduire les plus robustes et pertinents qui pourraient être standardisés pour une utilisation en clinique. Ce travail de thèse ouvre des perspectives concrètes en terme d'utilisation de telles méthodes en pratique clinique, en particulier pour la planification des ostéotomies et des chirurgies pour la pose de prothèse.

Pour comprendre et diagnostiquer des pathologies telles que la scoliose qui affectent l'organisation spatiale de notre squelette, il est essentiel d'aborder ces problématiques en trois dimensions. Dans le cadre de leur collaboration franco-canadienne, le Laboratoire de Biomécanique et le Laboratoire de recherche en Imagerie et Orthopédie ont développé des méthodes de reconstruction 3D du squelette à partir de radiographies biplanes, notamment à partir du système de radiographie base dose EOS (Biospace Med, Paris). Ces techniques permettent une analyse clinique globale du patient, en position debout et avec très peu d'irradiations. Néanmoins, le temps de reconstruction reste contraignant pour une utilisation en routine clinique. L'objectif de cette thèse est donc de progresser dans l'automatisation des méthodes de reconstruction 3D à partir de radiographies biplanes. Les méthodes développées seront appliquées au rachis thoracique et lombaire, dans le contexte spécifique de l'étude de la scoliose. Une méthode de reconstruction s'appuyant sur une description paramétrée du rachis et sur des inférences statistiques longitudinales et transversales a été proposée et évaluée. Cette méthode permet, à partir de la saisie opérateur de quelques repères anatomiques dans les radiographies, d'obtenir très rapidement (2min 30s) une reconstruction 3D pré-personnalisée du rachis ainsi que des paramètres cliniques dédiés au diagnostic de la scoliose. Une reconstruction 3D plus précise peut être obtenue en un temps relativement réduit (10min) à partir d'ajustement opérateurs du modèle, qui s'auto-améliore par inférences au fur et à mesure des retouches. Afin de poursuivre la semi-automatisation de cette méthode, des techniques de recalage 2D/3D par traitement d'image, basées sur la segmentation des radiographies mais également sur des mesures de similarités entre des radiographies simulées et les clichés réels ont été proposées. Ces algorithmes s'appuient sur des modèles pseudo-volumiques de vertèbres, plus réalistes que les modèles surfaciques couramment utilisés. Les techniques de recalage ont été intégrées dans le protocole de reconstruction utilisant une description paramétrée du rachis et des inférences, pour proposer et évaluer une nouvelle méthode de reconstruction. Ce travail de thèse ouvre des perspectives concrètes en termes d'utilisation de telles méthodes en routine clinique et permet de poser des bases importantes pour automatiser les méthodes de reconstruction 3D à partir de radiographies biplanes de l'ensemble du squelette.

L'objectif principal de ce travail de thèse est de développer un score mesurant la pigmentation de la peau à partir d'images spectrales. L'objectif final est de construire un outil plus objectif et au moins aussi performant que les outils cliniques, dans l'évaluation de l'effet des traitements agissant sur l'hyper-pigmentation de la peau. Cet outil a pour vocation à être utilisé dans des essais cliniques. Le travail se focalise sur le mélasma qui est une pathologie pigmentaire symétrique due principalement à des troubles hormonaux et à l'exposition au soleil. Pour évaluer la sévérité de cette pathologie et son évolution sous traitements, deux types de classification sont proposés. Le premier concerne une classification binaire entre tissu sain et tissu pathologique. Le second consiste à définir différents niveaux de sévérité pour les tissus pathologiques. La première classification s'inscrit dans le cadre de la classification dans des espaces de grande dimension. Un outil de réduction de dimension associé à un algorithme de classification par séparateurs à vaste marge a été développé. Cet outil est issu d'une comparaison des techniques de poursuite de projection et de séparation de sources, ainsi que des méthodes d'automatisation pour estimer la dimension de l'espace d'arrivée, et l'estimation des différents groupes de bandes spectrales dans le cas de la poursuite de projection. La seconde classification vise à mesurer un critère clinique de sévérité de l'hyperpigmentation. Ce critère clinique comprend trois composantes : surface, contraste et homogénéïté. La composante de surface découle de la classification entre tissus sains et tissus pathologiques. Une méthodologie d'estimation de combinaison de bandes spectrales tenant conjointement compte de la signature spectrale et de la cinétique de l'effet d'un traitement sur toute une étude clinique est proposée afin d'obtenir un critère de contraste. Pour obtenir un critère d'homogénéïté spatiale, une approche fondée sur l'analyse multi-échelles de champs gaussiens et issue de la méthodologie du "statistical parametric mapping" est employée entre deux dates d'acquisition.

Cette thèse illustre une recherche sur les assemblées de cellules, groupes de neurones étroitement liés et co-activés, considérés comme les unités de la mémoire. Après une revue des majeures avancées expérimentales et théoriques dans ce domaine, et des techniques de physique statistique et d'inférence pour l'étude de neurones en interaction, on présente une nouvelle méthode pour dévoiler les assemblées decellules à partir des données neuronales et on montre son application à des enregistrements multi-électrodes dans le cortex préfrontal de rats pendant l'exécution d'une tâche et les époques de sommeil précédant et suivant. La méthode est basée sur l'inférence d'un réseau d'Ising d’interactions effectives entre les neurones et sur la simulation du modèle inféré en présence d'une entrée globale uniforme: quand l'entrée augmente, on découvre des configurations d'activité élevée (assemblées de cellules), qui s'activent dans les données à des échelles de temps de dizaines de ms en présence de stimuli transitoires. Les assemblées sont robustes par rapport au bruit. La comparaison des réseaux d'interactions et des résultats des simulations à travers les trois phases expérimentales révèle des règles empiriques pour la modification des assemblées de cellules. Le modèle inféré est également exploité pour estimer la réactivation (replay) des assemblées pendant le sommeil, important pour la consolidation de la mémoire. Inférence et échantillonnage d'un modèle linéaire généralisé montrent qu'il n'y a pas un ordre d'activation spécifique des neurones. On discute enfin une application de statistique descriptive à l'étude de la plasticité synaptique in vitro dans un cadre optogénétique. / This thesis illustrates a research on cell assemblies, groups of closely connected, synchronously activating neurons, which are thought to be the units of memory. After a review of the main experimental and theoretical advances in this field, and of the techniques of statistical physics and inference for the study of interacting neurons, a new method to unveil cell assemblies from neuronal data is illustrated and applied to multi-electrode recordings in the prefrontal cortex of rats during performance of a task and during the preceding and following sleep epochs. The method is based on the inference of an Ising network of effective interactions between the neurons and on the simulation of the inferred model in the presence of a global uniform drive: as the drive increases, configurations of high activity (cell assemblies) are unveiled, which activate in the data on time scales of tens of ms, in the presence of transient stimuli. The assemblies are robust with respect to noise. Comparisonof the interaction networks and of the results of the simulations across the three experimental phases reveals empirical rules for the modification of cell assemblies. The inferred model is also exploited to estimate the reactivation (replay) of the cell assemblies during sleep, important for memory consolidation. Inference and sampling of a generalized linear model show that there is not a specific order of activation of the neurons in the groups. It is finally discussed an application of descriptive statistics to the study of synaptic plasticity of neurons in vitro in an optogenetic framework.