L'étude des cellules souches est l'un des champs de recherches les plus importants dans le domaine biomédical. La vision par ordinateur et le traitement d'images ont été fortement mis en avant dans ce domaine pour le développement de solutions automatiques de culture et d'observation de cellules. Ce travail de thèse propose une nouvelle méthodologie pour l'observation et la modélisation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase. À chaque observation réalisée par le microscope durant la prolifération, notre système extrait un modèle en trois dimensions de la structure de cellules observées. Cela est réalisé par une suite de processus d'analyse, synthèse et sélection. Premièrement, une analyse de la séquence d'images de contraste de phase permet la segmentation de la neurosphère et des cellules la constituant. À partir de ces informations, combinées avec des connaissances a priori sur les cellules et le protocole de culture, plusieurs modèles 3-D possibles sont générés. Ces modèles sont finalement évalués et sélectionnés par rapport à l¿image d¿observation, grâce à une méthode de recalage 3-D vers 2-D. A travers cette approche, nous présentons un outil automatique de visualisation et d'observation de la prolifération de cellule souche neuronale sous microscope à contraste de phase. / The study of stem cells is one of the most important fields of research in the biomedical field. Computer vision and image processing have been greatly emphasized in this area for the development of automated solutions for culture and observation of cells. This work proposes a new methodology for observing and modelling the proliferation of neural stem cell under a phase contrast microscope. At each time lapse observation performed by the microscope during the proliferation, the system determines a three-dimensional model of the structure formed by the observed cells. This is achieved by a framework combining analysis, synthesis and selection process. First, an analysis of the images from the microscope segments the neurosphere and the constituent cells. With this analysis, combined with prior knowledge about the cells and their culture protocol, several 3-D possible models are generated through a synthesis process. These models are finally selected and evaluated according to their likelihood with the microscope image using a 3-D to 2-D registration method. Through this approach, we present an automatic visualisation tool and observation of the proliferation of neural stem cell under a phase contrast microscope.

Dans le contexte de la dynamique moléculaire classique appliquée à la physique de la matière condensée, les chercheurs du CEA étudient des phénomènes physiques à une échelle atomique. Pour cela, il est primordial d'optimiser continuellement les codes de dynamique moléculaire sur les dernières architectures de supercalculateurs massivement parallèles pour permettre aux physiciens d'exploiter la puissance de calcul pour reproduire numériquement des phénomènes physiques toujours plus complexes. Cependant, les codes de simulations doivent être adaptés afin d'équilibrer la répartition de la charge de calcul entre les cœurs d'un supercalculateur.Pour ce faire, dans cette thèse nous proposons d'incorporer la méthode de raffinement de maillage adaptatif dans le code de dynamique moléculaire ExaSTAMP. L'objectif est principalement d'optimiser la boucle de calcul effectuant le calcul des interactions entre particules grâce à des structures de données multi-threading et vectorisables. La structure permet également de réduire l'empreinte mémoire de la simulation. La conception de l’AMR est guidée par le besoin d'équilibrage de charge et d'adaptabilité soulevé par des ensembles de particules se déplaçant très rapidement au cours du temps.Les résultats de cette thèse montrent que l'utilisation d'une structure AMR dans ExaSTAMP permet d'améliorer les performances de celui-ci. L'AMR permet notamment de multiplier par 1.31 la vitesse d'exécution de la simulation d'un choc violent entraînant un micro-jet d'étain de 1 milliard 249 millions d'atomes sur 256 KNLs. De plus, l'AMR permet de réaliser des simulations qui jusqu'à présent n'étaient pas concevables comme l'impact d'une nano-goutte d'étain sur une surface solide avec plus 500 millions d'atomes. / In the context of classical molecular dynamics applied to condensed matter physics, CEA researchers are studying complex phenomena at the atomic scale. To do this, it is essential to continuously optimize the molecular dynamics codes of recent massively parallel supercomputers to enable physicists to exploit their capacity to numerically reproduce more and more complex physical phenomena. Nevertheless, simulation codes must be adapted to balance the load between the cores of supercomputers.To do this, in this thesis we propose to incorporate the Adaptive Mesh Refinement method into the ExaSTAMP molecular dynamics code. The main objective is to optimize the computation loop performing the calculation of particle interactions using multi-threaded and vectorizable data structures. The structure also reduces the memory footprint of the simulation. The design of the AMR is guided by the need for load balancing and adaptability raised by sets of particles moving dynamically over time.The results of this thesis show that using an AMR structure in ExaSTAMP improves its performance. In particular, the AMR makes it possible to execute 1.31 times faster than before the simulation of a violent shock causing a tin microjet of 1 billion 249 million atoms on 256 KNLs. In addition, simulations that were not conceivable so far can be carried out thanks to AMR, such as the impact of a tin nanodroplet on a solid surface with more than 500 million atoms.

Cette thèse s'intéresse aux simulations dépendantes du temps impliquant des géometries fixes ou mobiles. Ce type de simulations est l'objet d'attentes grandissantes de la part des industriels, qui souhaiteraient voir réaliser ce type de calculs de façon systématique au sein de leurs centres de recherche, ce qui n'est clairement pas le cas à l'heure actuelle. Ce travail tente de satisfaire en partie cette demande et vise notamment à améliorer la précision ainsi que l'efficacité en termes de temps de calcul des algorithmes actuellement utilisés dans ce contexte. Les méthodes d'adaptation de maillage anisotrope par prescription d'un champ de métriques, qui ont aujourd'hui atteint une certaine maturité, notamment dans leur application aux simulations stationnaires, constituent une piste très prometteuse pour l'amélioration des calculs évoluant en temps, mais leur extension dans ce contexte est loin d'être triviale. Quant à leur utilisation sur les simulations en géométries mobiles, seules quelques tentatives peuvent être répertoriées, et très peu portent sur des problèmes réalistes en trois dimensions. Cette étude présente plusieurs nouveautés sur ces questions, notamment l'extension de l'adaptation de maillage multi-échelles par champ de métriques aux problèmes instationnaires en géométries fixes et mobiles. Par ailleurs, essentiellement dans une optique de réduction des temps de calculs, une stratégie originale à été adoptée pour réaliser des calculs impliquant des maillages mobiles. Notamment, il est démontré par la pratique dans cette thèse qu'il possible de déplacer des objets en trois dimensions sur de grandes distances en maintenant le nombre de sommets du maillage constant, c'est-à-dire en limitant les types d'opérations de modification de maillage autorisés. Il en résulte un gain conséquent en terme de temps de calcul aussi bien au niveau du déplacement de maillage qu'au niveau de la résolution numérique. Par ailleurs, un nouveau schéma est proposé qui permet de gérer les changements de connectivité du maillage de manière cohérente avec la description Arbitrary-Lagrangian-Eulerian des équations physiques. La plupart de ces nouvelles méthodes ont été appliquées à la simulation d'écoulements fluides compressibles autour de géometries complexes en deux et trois dimensions d'espace.

L'objectif de cette thèse est le développement d'un modèle numérique fiable et précis pour prédire l'évolution de l'endommagement jusqu'à la rupture dans une structure soumise à des grandes déformations plastiques. Ces développements contribuent à l'enrichissement d'une librairie EF parallèle appelée CIMLib. Pour mieux traiter l'incompressibilité des déformations plastiques, une approximation éléments finis mixtes vitesse-pression avec une discrétisation stabilisée P1+/P1 est utilisée pour la résolution des équations mécaniques. L'intégration d'une loi de comportement élastoplastique endommageable dans cette approximation a été largement abordée. L'évolution de l'endommagement obéit à un modèle de Lemaitre enrichi, où les phénomènes dissipatifs sont couplés et qui prend en compte la nature des sollicitations et l'effet de refermeture des fissures en compression. L'approximation éléments finis avec un comportement adoucissant est fortement dépendante de la discrétisation spatiale dans la phase post-critique. Pour pallier à ce problème, nous avons adopté une méthode de régularisation non locale du gradient implicite. Nous avons choisi un exemple où la localisation est très marquée en bande de cisaillement pour montrer la fiabilité de notre modèle à prédire l'évolution de l'endommagement jusqu'à la rupture de la structure. Un autre axe principal de cette thèse est l'adaptation anisotrope de maillage au phénomène d'endommagement. Une stratégie d'adaptation anisotrope de maillage pilotée par un estimateur de l'erreur d'interpolation a été utilisée afin d'améliorer la précision pour l'endommagement avec un temps de calcul minimal. L'apport de l'adaptation de maillage permet de garantir une meilleure prédiction de l'évolution de l'endommagement jusqu'à la rupture. Son utilisation nous a permis de retrouver numériquement des modes de rupture observés expérimentalement. Dans le cadre de grands cas industriels irréductibles, par exemple à cause de la croissance de l'endommagement, le temps de calcul peut devenir pénalisant. Nous nous sommes donc intéressé à l'accélération de la résolution des grands systèmes linéaires issus d'une approximation éléments finis par les méthodes multigrilles. Un préconditionneur multigrille géométrique a été mis en place. Les premières validations ont montré que ce préconditionneur permet d'avoir une complexité quasi-linéaire en fonction des degrés de liberté. Le modèle numérique ainsi développé peut servir à la simulation des procédés de pose de points d'assemblage des tôles par déformations plastiques, à l'étude de leur tenue mécanique en les soumettant à des sollicitations variées, et à la simulation des procédés de mises en forme à froid des corps solides (emboutissage, forgeage, hydroformage, semi découpe ou découpe des tôles ...)

L'objectif de cette thèse est de modéliser et de développer des outils numériques adaptés à l'étude de l'écoulement des eaux souterraines ainsi que la propagation des polluants en milieux poreux. La motivation de ce travail est un benchmark du GDR Momas et de l'Andra pour la simulation de la propagations 3-D des radionucléides autour d'un stockage profond de déchets nucléaires. Premièrement on a construit une nouvelle méthode d'éléments finis mixtes sur un maillage formé d'hexaèdres généraux. La convergence de la méthode est prouvée et confirmée par des tests numériques. Deuxièment, nous présentons une méthode de discrétisation en temps pour une équation d'advection telle que des pas de temps différents sont utilisés dans différents sous-domaines afin de prendre en compte les hétérogèneités.<br />Enfin une méthode numérique pour le calcul de transport de contaminants est proposée. Les techniques précédentes sont implémentées en 3-D et des résultats numériques sont présentés sur le benchmark 3-D champ lointain du GDR Momas et de l'Andra.

La segmentation d'image par modèles déformables est une méthode permettant de localiser les frontières d'un objet. Dans le cas d'images difficiles à segmenter en raison de la présence de bruit ou d'un manque d'information, l'introduction de connaissance a priori dans le modèle déformable améliore la segmentation. Ces cas difficiles sont fréquents dans l'imagerie du vivant, où les applications peuvent concerner le traitement d'une grande quantité de donnée. Il est alors nécessaire d'utiliser une méthode de traitement robuste et rapide. Cette problématique nous a amené à proposer une régularisation locale du modèle déformable. Pour ce faire, nous reprenons le concept du contour actif en proposant un nouveau schéma de régularisation. Celle-ci est désormais effectuée via un filtrage RII des déplacements à chaque itération. Le filtre est basé sur un noyau de spline lissante dont le but, à l'origine, était d'approcher un ensemble de points par une fonction continue plutôt que d'interpoler exactement ces points. Nous mettons en avant, dans cette méthode de régularisation, la concision du paramètre de régularisation : il s'agit d'une valeur ?, réelle et positive, qui influe sur la fréquence de coupure du filtre passe-bas. Une relation analytique existant entre ?, la fréquence de coupure et la fréquence d'échantillonnage, il est possible de donner un sens métrique à la fréquence de coupure. De plus, nous pouvons affecter une valeur ? différente en chaque point du contour par une variation des coefficients du filtre et ainsi permettre une régularisation locale du contour actif. La généralisation de cette nouvelle méthode de régularisation pour des modèles déformables surfaciques est proposée. La difficulté principale concerne la connectivité du maillage, contrainte à une valence 4 partout par le filtrage bidimensionnel. Des résultats de segmentation sont donnés pour de tels maillages ainsi que pour des maillages sphériques où un traitement particulier des pôles est mis en oeuvre.

Dans cette thèse, nous analysons une méthode de Galerkine discontinue (GD) et deux estimateurs d'erreur a posteriori pour l'équation d'advection-diffusion-réaction linéaire et stationnaire avec diffusion hétérogène. La méthode GD considérée, la méthode SWIP, utilise des moyennes pondérées dont les poids dépendent de la diffusion. L'analyse a priori montre que la convergence est optimale en le pas du maillage et robuste par rapport aux hétérogénéités de la diffusion, ce qui est confirmé par les tests numériques. Les deux estimateurs d'erreur a posteriori sont obtenus par une analyse par résidus et contrôlent la (semi-)norme d'énergie de l'erreur. L'analyse d'efficacité locale montre que presque tous les estimateurs sont indépendants des hétérogénéités. Le deuxième estimateur d'erreur est plus précis que le premier, mais son coût de calcul est légèrement plus élevé. Cet estimateur est basé sur la construction d'un flux H(div)-conforme dans l'espace de Raviart-Thomas-Nédéléc.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Depuis plusieurs années, le LIDAR est utilisé en géologie pour acquérir la géométrie des affleurements sous forme de nuages de points et de surfaces. L'objectif de cette thèse consiste à développer des techniques visant à automatiser le traitement de ces données et notamment l'interprétation de structures géologiques sur affleurements numériques. Ces travaux s'insèrent dans un projet de recherche plus important financé par ENI qui a pour objectif de concevoir des méthodologies pour intégrer des données d'affleurements aux modèles géologiques. La problématique de cette thèse se focalise sur l'extraction d'objets géologiques (ie, traces de fractures ou de limites stratigraphiques) à partir de modèles numériques 3D d'affleurements. L'idée fondamentale consiste à considérer ces entités géologiques comme des lignes de ravins (ie, des lignes de forte concavité). Ce problème fait référence à la détection de lignes caractéristiques en informatique graphique. Dans un premier temps, nous proposons une méthode reposant sur les propriétés différentielles de troisième ordre de la surface (ie, dérivées de courbures). Un traitement est intégré afin de prendre en compte une connaissance a priori pour n'extraire que les objets orientés selon une direction particulière. Du fait du caractère rugueux et erratique des géométries d'affleurements, plusieurs limites apparaissent et mettent en défaut ce genre d'approche. Ainsi, dans un second temps, nous présentons deux algorithmes alternatifs afin de détecter de manière pertinente les objets géologiques ciblés. Ceux-ci prennent le contre-pied des techniques existantes en s'appuyant sur un marquage de sommets, établi depuis des propriétés différentielles de second ordre, suivi d'une opération de squelettisation. Nous validons, dans une dernière partie, l'ensemble des méthodes développées et proposons diverses applications afin de souligner la généricité des approches. / For a few years now, the LIDAR technology has been employed in geology to capture outcrop geometries as point clouds and surfaces. The objective of this thesis is to develop solutions aiming at processing these data automatically and particularly interpreting geological structures on numerical outcrops. This work is funded by ENI-Agip and fits into a larger project which is devoted to creating methodologies to integrate outcrop data into geological models. The problematic of this thesis focuses on the extraction of geological objects (ie, fractures and stratigraphic limit traces) depicted as polylines from numerical outcrop data. The fundamental idea therefore considers these geological entities as ravine lines (ie, lines with high concavity). This problem belongs to the large domain of feature line detection in computer graphics. We propose an approach based on third-order differential properties of the surface (ie, curvature derivatives). An a priori knowledge is integrated to constrain the detection in order to extract the geological structures oriented in a particular direction.The outcrop rugosity and erratic body geometries however raise several limits of this kind of method. We present two alternative algorithms to detect targeted geological objects in a pertinent way. These algorithms rely on a vertex labeling which is executed according to second-order differential properties and followed by a skeletonization process overcoming traditional approaches of feature detection. We finally present a different context of application than the detection of geological structures to validate the proposed approaches and emphasize their genericity.

A l'heure actuelle, les seuls moyens d'informer les usagers de la ville de l'environnement sonore dans lequel ils vivent consistent en des indicateurs de niveaux sonores moyens et annuels obtenus par modélisation acoustique des principales infrastructures de transports. Or, ces indicateurs sont difficilement compris et de ce fait mal interprétés par les usagers de la ville car ils ne reflètent pas la signification des bruits perçus et la diversité des situations que les citadins rencontrent. Le but de ce travail de recherche est donc d'analyser la façon dont les usagers de la ville perçoivent le paysage sonore urbain afin de définir des indicateurs de qualité sonore qui pourront être à terme intégrés dans une représentation territoriale cartographique. Pour ce faire, il a tout d'abord été nécessaire de s'attacher à déterminer un pas temporel et spatial de mesure permettant de caractériser des ambiances urbaines d'un point de vue acoustique. A partir d'enregistrements longue durée (trois mois environs) en six points fixes à Paris, il a été possible de déterminer à travers des classifications ascendantes hiérarchiques de Ward associées à des cartes auto-organisatrices de Kohonen qu'une durée de dix minutes semble dans la plupart des cas être suffisante pour caractériser différentes ambiances sonores. Grâce aux mêmes méthodes de classification, l'analyse du maillage spatial a permis de définir quatre zones homogènes qui correspondent (1) au parc, (2) au boulevard, (3) à la rue piétonne puis (4) une zone que l'on qualifiera de zone de transition. La suite de l'étude s'est attachée à construire des modèles de prédiction de la qualité sonore. A partir d'enquêtes de terrain réalisées à Paris et à Lyon, il a été possible d'établir des modèles à la fois locaux (caractérisant le lieu même où le questionnaire a été évalué) et globaux basés d'une part sur des régressions linéaires multiples et d'autre part sur des réseaux de neurones artificiels. La comparaison de ces deux types de modèles a permis entre autre de mettre en évidence l'apport des réseaux de neurones artificiels devant les régressions linéaires multiples en termes de prédiction. Par ailleurs il est ressorti de ces modèles l'importance de variables telles que le silence, l'agrément visuel ou encore la présence de sources sonores particulières comme les véhicules légers pour expliquer la qualité sonore de l'environnement. / At present, the only ways to inform city dwellers about the sound environment in which they live are annual and average sound level indicators using acoustic modeling of main transport infrastructure. However, these indicators are difficult to understand and therefore misinterpreted by city dwellers because they do not reflect the significance of perceived noise and the diversity of the situations. The aim of this research is therefore to analyze how the city dwellers perceive the urban soundscape in order to characterize sound quality indicators which can be used into mapping. To do this, it was first of all necessary to determine a temporal and spatial resolution to characterize urban environment from an acoustic point of view. From long period recordings (almost three months) at six locations in Paris it was possible to determine through hierarchical ascendant Ward classifications combined with self-organizing Kohonen maps that duration of ten minutes for measurements seems to be enough to characterize in most cases different acoustic environments. Thanks to the same classification methods, spatial study made it possible to define four homogeneous areas which correspond (1) to the park, (2) to the boulevard, (3) to the pedestrian street and (4) to an area which can be considered as a transition one. Then this study focused on building sound quality predictive models. Thanks to field surveys in Paris and Lyon, it was possible to establish local models (characterizing the location where the questionnaire has been evaluated) and overall models based on one hand on multiple linear regressions and on the other hand on artificial neural networks. The comparison of both models highlighted the advantages of artificial neural networks compared to multiple linear regressions in terms of prediction. Moreover, according to these models, variables such as silence, the visual pleasantness or even the presence of specific sound sources as light vehicles explain the sound quality of the environment.