Thèse--Pharmacie--Paris V, 1984. / Bibliogr. p. 127-132 . Index.

Thèse d'exercice : Pharmacie : Université de Nantes : 2004. / Bibliogr. f. 152-156 [57 réf.].

Reproduction de : Thèse d'exercice : Médecine. Ophtalmologie : Nantes : 2009. / Bibliogr.

Thèse (M.Sc.) -- Université Laval, 1998. / Bibliogr.: f. 29-32. Publié aussi en version électronique.

Nous présenterons dans ce mémoire un composant à cristaux liquides électriquement variable pouvant présenter différentes fonctions optiques interchangeables en temps réel. Il peut être utilisé comme une lentille sphérique variable, puis commuté en un prisme variable, pouvant également commuter sous des formes de lentilles atypiques comme une lentille de Powell ou encore un axicon, etc. Cette cellule est réalisée en utilisant une couche faiblement conductrice dans l’approche dite de "contrôle modal" avec une électrode périphérique segmentée. La conception proposée permet d’accéder à des contrôles supplémentaires en choisissant les valeurs de fréquence et de tension appliquées aux différentes électrodes périphériques. Bien que le composant n’ait pas d’électrodes dans la zone d’ouverture, il permet de générer une grande variété de fronts d’ondes et de faisceaux (tels que gaussien, Bessel, Airy, etc.). Ce composant est un puissant dispositif permettant l’optique adaptative pouvant être utilisé dans de nombreuses applications photoniques. / An electrically variable liquid crystal component is presented that can perform various optical functions that are interchangeable in real time. It can be used as a variable spherical lens, then may be switched into a variable prism, axicon, etc. This is achieved by the use of a weakly conductive layer in the so called “modal control” lens approach with a segmented peripheral electrode. The proposed design enables important additional control tools via the choice of the frequency and voltage values that are applied to peripheral electrode segments. Despite the fact that the component has no electrodes in the clear aperture area, it allows the generation of rich variety of wavefronts and beams (such as Gaussian, Bessel, Airy, etc.) transforming it into a powerful adaptive optical device that can be used in many photonic applications.

Thèse d'exercice : Pharmacie : Université de Nantes : 2004. / Bibliogr. f. 123-127 [51 réf.].

Concevoir une lentille, que ce soit pour l'astronomie, la microscopie ou la vision numérique, est un problème de taille visant à trouver un compromis idéal entre la qualité d'image et les différentes contraintes. Par une procédure d'essais-erreurs, une approche typique consiste à sélectionner un point de départ parmi une banque de designs optiques puis à l'optimiser dans l'espoir de satisfaire les présents requis. Cette approche n'exploite pas pleinement la montagne d'information contenue dans les banques de designs : un seul de ces designs contribue au problème à la fois, et seulement s'il répond approximativement aux spécifications et à la configuration désirée. Comment peut-on faire mieux ? L'hypothèse de départ de cette thèse est que l'on peut utiliser l'apprentissage automatique pour extraire et exploiter les caractéristiques communes aux designs de haute qualité que l'on retrouve dans ces banques de données. Concrètement, ces designs conçus par des experts contribuent à l'entraînement d'un modèle d'apprentissage profond qui prend en entrée les spécifications désirées et retourne tous les paramètres nécessaires pour modéliser une lentille. Le contenu de cette thèse, qui détaille le développement de ce cadre d'extrapolation de lentilles, peut se résumer en trois principales contributions. Premièrement, nous définissons et validons un objectif d'entraînement qui compense pour la rareté des données disponibles, soit en intégrant le problème d'optimisation de lentilles directement à la boucle d'entraînement du modèle. Deuxièmement, nous élaborons un modèle dynamique qui acquiert une représentation commune pour toutes les lentilles indépendamment de leur configuration, ce qui nous permet d'extrapoler la banque de designs pour générer des lentilles sur de nouvelles configurations. Troisièmement, nous ajustons le cadre pour refléter le caractère multimodal de la conception afin d'inférer plusieurs lentilles de structures différentes pour n'importe quel ensemble de spécifications et de configuration de lentille. Avec une portée adéquate et un entraînement réussi, ce cadre d'extrapolation de lentilles représente un outil inédit pour la conception optique : une fois le modèle déployé, il permet d'obtenir sur demande des points de départ de haute qualité, variés et sur mesure, et ce, en un temps minimal. / Designing a lens, whether for astronomy, microscopy, or computer vision, is a challenging task that seeks an ideal balance between image quality and various constraints. Through a trial-and-error process, a typical approach consists in selecting a starting point in a lens design database and optimizing it to hopefully satisfy the problem at hand. This approach, however, does not fully harness the wealth of information contained in lens design databases: only one such design contributes to the problem at a time, and only if it approximately meets the desired specifications and configuration. How can we do better? The premise of this work is that machine learning can be used to extract and exploit the common features of the high-quality designs contained in lens design databases. Specifically, the expertly conceived designs that compose these databases are used to guide the training process of a deep learning-based model, which receives the design specifications as input and returns all the parameters needed to fully represent a lens. The content of the thesis, which details the development of this lens design extrapolation framework, can be summarized in three main contributions. First, we define and validate a training objective that compensates for the scarcity of available data, by integrating the lens optimization problem directly into the model training loop. Second, we develop a dynamic model that acquires a common representation for all lenses regardless of their configuration, allowing us to extrapolate the lens database to generate lenses on new, unseen configurations. Third, we extend the framework to capture the multimodal nature of lens design, so that multiple lenses with different structures can be inferred for any given set of specifications and configuration. With a suitable scope and a successful training process, this lens design extrapolation framework offers a new and valuable tool for lens designers: once the model is deployed, only a minimal amount of time is required to obtain varied, high-quality starting points that are tailored to the desired specifications.

Le fonctionnement du cerveau humain est fascinant. En seulement quelques millisecondes, des milliards de neurones synchronisés perçoivent, traitent et redirigent les informations permettant le contrôle de notre corps, de nos sentiments et de nos pensées. Malheureusement, notre compréhension du cerveau reste limitée et de multiples questions physiologiques demeurent. Comment sont exactement reliés le fonctionnement neuronal et le comportement humain ? L’imagerie de l’activité neuronale au moyen de systèmes miniatures est l’une des voies les plus prometteuses permettant d’étudier le cerveau des animaux se déplaçant librement. Cependant, le développement de ces outils n’est pas évident et de multiples compromis techniques doivent être faits pour arriver à des systèmes suffisamment petits et légers. Les outils actuels ont donc souvent des limitations concernant leurs caractéristiques physiques et optiques. L’un des problèmes majeur est le manque d’une lentille miniature électriquement réglable et à faible consommation d’énergie permettant l’imagerie avec un balayage en profondeur. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau type de dispositif d’imagerie miniature qui présente de multiples avantages mécaniques, électriques et optiques par rapport aux systèmes existants. Le faible poids, la petite dimension, la capacité de moduler électriquement la distance focale à l’aide d’une lentille à cristaux liquides (CL) et la capacité d’imager des structures fines sont au cœur des innovations proposées. Dans un premier temps, nous présenterons nos travaux (théoriques et expérimentaux) de conception, assemblage et optimisation de la lentille à CL accordable (TLCL, pour tunable liquid crystal lens). Deuxièmement, nous présenterons la preuve de concept macroscopique du couplage optique entre la TLCL et la lentille à gradient d’indice (GRIN, pour gradient index) en forme d’une tige. Utilisant le même système, nous démontrerons la capacité de balayage en profondeur dans le cerveau des animaux anesthésiés. Troisièmement, nous montrerons un dispositif d’imagerie (2D) miniature avec de nouvelles caractéristiques mécaniques et optiques permettant d’imager de fines structures neuronales dans des tranches de tissus cérébraux fixes. Enfin, nous présenterons le dispositif miniaturisé, avec une TLCL intégrée. Grâce à notre système, nous obtenons ≈ 100 µm d’ajustement électrique de la profondeur d’imagerie qui permet d’enregistrer l’activité de fines structures neuronales lors des différents comportements (toilettage, marche, etc.) de la souris. / The functioning of the human brain is fascinating. In only a few milliseconds, billions of finely tuned and synchronized neurons perceive, process and exit the information that drives our body, our feelings and our thoughts. Unfortunately, our understating of the brain is limited and multiple physiological questions remain. How exactly are related neural functioning and human behavior ? The imaging of the neuronal activity by means of miniaturized systems is one of the most promising avenues allowing to study the brain of the freely moving subjects. However, the development of these tools is not obvious and multiple technical trade-offs must be made to build a system that is sufficiently small and light. Therefore, the available tools have different limitations regarding their physical and optical characteristics. One of the major problems is the lack of an electrically adjustable and energy-efficient miniature lens allowing to scan in depth. In this thesis, we propose a new type of miniature imaging device that has multiple mechanical, electrical and optical advantages over existing systems. The low weight, the small size, the ability to electrically modulate the focal distance using a liquid crystal (LC) lens and the ability to image fine structures are among the proposed innovations. First, we present our work (theoretical and experimental) of design, assembling and optimization of the tunable LC lens (TLCL). Second, we present the macroscopic proof-of-concept optical coupling between the TLCL and the gradient index lens (GRIN) in the form of a rod. Using the same system, we demonstrate the depth scanning ability in the brain of anaesthetized animals. Third, we show a miniature (2D) imaging device with new mechanical and optical features allowing to image fine neural structures in fixed brain tissue slices. Finally, we present a state-of-the-art miniaturized device with an integrated TLCL. Using our system, we obtain a ≈ 100 µm electrical depth adjustment that allows to record the activity of fine neuronal structures during the various behaviours (grooming, walking, etc.) of the mouse.

Le fonctionnement du cerveau humain est fascinant. En seulement quelques millisecondes, des milliards de neurones synchronisés perçoivent, traitent et redirigent les informations permettant le contrôle de notre corps, de nos sentiments et de nos pensées. Malheureusement, notre compréhension du cerveau reste limitée et de multiples questions physiologiques demeurent. Comment sont exactement reliés le fonctionnement neuronal et le comportement humain ? L’imagerie de l’activité neuronale au moyen de systèmes miniatures est l’une des voies les plus prometteuses permettant d’étudier le cerveau des animaux se déplaçant librement. Cependant, le développement de ces outils n’est pas évident et de multiples compromis techniques doivent être faits pour arriver à des systèmes suffisamment petits et légers. Les outils actuels ont donc souvent des limitations concernant leurs caractéristiques physiques et optiques. L’un des problèmes majeur est le manque d’une lentille miniature électriquement réglable et à faible consommation d’énergie permettant l’imagerie avec un balayage en profondeur. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau type de dispositif d’imagerie miniature qui présente de multiples avantages mécaniques, électriques et optiques par rapport aux systèmes existants. Le faible poids, la petite dimension, la capacité de moduler électriquement la distance focale à l’aide d’une lentille à cristaux liquides (CL) et la capacité d’imager des structures fines sont au cœur des innovations proposées. Dans un premier temps, nous présenterons nos travaux (théoriques et expérimentaux) de conception, assemblage et optimisation de la lentille à CL accordable (TLCL, pour tunable liquid crystal lens). Deuxièmement, nous présenterons la preuve de concept macroscopique du couplage optique entre la TLCL et la lentille à gradient d’indice (GRIN, pour gradient index) en forme d’une tige. Utilisant le même système, nous démontrerons la capacité de balayage en profondeur dans le cerveau des animaux anesthésiés. Troisièmement, nous montrerons un dispositif d’imagerie (2D) miniature avec de nouvelles caractéristiques mécaniques et optiques permettant d’imager de fines structures neuronales dans des tranches de tissus cérébraux fixes. Enfin, nous présenterons le dispositif miniaturisé, avec une TLCL intégrée. Grâce à notre système, nous obtenons ≈ 100 µm d’ajustement électrique de la profondeur d’imagerie qui permet d’enregistrer l’activité de fines structures neuronales lors des différents comportements (toilettage, marche, etc.) de la souris. / The functioning of the human brain is fascinating. In only a few milliseconds, billions of finely tuned and synchronized neurons perceive, process and exit the information that drives our body, our feelings and our thoughts. Unfortunately, our understating of the brain is limited and multiple physiological questions remain. How exactly are related neural functioning and human behavior ? The imaging of the neuronal activity by means of miniaturized systems is one of the most promising avenues allowing to study the brain of the freely moving subjects. However, the development of these tools is not obvious and multiple technical trade-offs must be made to build a system that is sufficiently small and light. Therefore, the available tools have different limitations regarding their physical and optical characteristics. One of the major problems is the lack of an electrically adjustable and energy-efficient miniature lens allowing to scan in depth. In this thesis, we propose a new type of miniature imaging device that has multiple mechanical, electrical and optical advantages over existing systems. The low weight, the small size, the ability to electrically modulate the focal distance using a liquid crystal (LC) lens and the ability to image fine structures are among the proposed innovations. First, we present our work (theoretical and experimental) of design, assembling and optimization of the tunable LC lens (TLCL). Second, we present the macroscopic proof-of-concept optical coupling between the TLCL and the gradient index lens (GRIN) in the form of a rod. Using the same system, we demonstrate the depth scanning ability in the brain of anaesthetized animals. Third, we show a miniature (2D) imaging device with new mechanical and optical features allowing to image fine neural structures in fixed brain tissue slices. Finally, we present a state-of-the-art miniaturized device with an integrated TLCL. Using our system, we obtain a ≈ 100 µm electrical depth adjustment that allows to record the activity of fine neuronal structures during the various behaviours (grooming, walking, etc.) of the mouse.

Après avoir rappelé quelques définitions et résultats concernant<br />l'atténuation du flux lumineux d'une source éloignée due à la poussière dans notre Galaxie et dans des galaxies proches (phénomène physique appelé « extinction »), nous décrivons brièvement le phénomène de mirage gravitationnel ainsi que les<br />processus physiques pouvant affecter la photométrie observée des images multiples d'un quasar distant.<br /><br />Nous présentons ensuite une méthode originale pour estimer le décalage vers le rouge (le « redshift ») du déflecteur (la « galaxie lentille ») d'un mirage gravitationnel. Cette méthode se base sur les effets causés par l'extinction de la lumière par la poussière interstellaire au sein de la lentille.<br /><br />Après une présentation de la méthode et quelques considérations<br />préalables, des simulations numériques sont effectuées pour tester<br />la méthode et calculer sa précision. La méthode est ensuite appliquée à des données réelles.<br /><br />Par la suite, nous tentons d'extraire la loi d'extinction de la galaxie lentille à partir des spectres des images multiples de la source d'arrière-plan.<br /><br />Enfin, nous utilisons la technique de l'analyse en composantes principales pour classifier une loi d'extinction parmi une collection de lois d'extinction connues. À nouveau, après une rapide présentation de l'analyse en composantes principales et de son application aux lois d'extinction, des simulations numériques sont utilisées pour évaluer la fiabilité de la méthode, laquelle est également appliquée à un cas réel.