La pâte feuilletée cuite se caractérise par une texture singulière aérée et friable, qui est générée par une alternance de fines couches laminées de matière grasse et de détrempe. L'objectif de la présente étude est d'observer les couches et de quantifier leur structure dans la pâte levée feuilletée. L'effet du nombre de couches sera étudié afin de faire varier leur structure. Deux techniques d'imagerie permettant d'accéder à des résolutions spatiales différentes (1.24µm et 0.5mm/pixel) ont été combinées : la MCBL pour caractériser les couches de matière grasse après laminage, et l'IRM pour étudier en dynamique l'évolution des couches pendant la fermentation. La méthode de traitement développée à partir des images MCBL a permis de quantifier l'épaisseur de chaque couche, et la rétractation des couches de détrempe après le laminage. Deux échelles de taille de ruptures dans les couches de matière grasse ont été identifiées grâce à la complémentarité des techniques d'imagerie. Une nouvelle méthode de quantification des proportions de trois composants (gaz, détrempe sans air et matière grasse) dans chaque pixel, appliquée aux images IRM pendant la fermentation a été utilisée. Elle a permis de suivre l'évolution de chaque couche de détrempe. Le nombre de couches (4,8 et 12), aussi bien que la position de chaque couche de détrempe, n'ont pas d'effet sur la vitesse d'expansion. L'étape de fermentation contribue le plus à l'expansion de la pâte levée feuilletée mais les couches de matière grasse n'ont pas de rôle à cette étape. Pendant la cuisson l'expansion relative de la pâte augmente de 20 à 65% de 4 à 32 couches de matière grasse et reste stable au-delà de 48 couc / Laminated dough is characterized after baking by a unique light and flaky texture which is the result of alternating thin sheeted layers of dough and fat. The aim of the present study was to visualize the layers and quantify their feature in Danish pastry like laminated dough. The effect of the number of layers was studied in order to have different structures of the layers. Two imaging techniques offering different spatial resolutions (1.24µm and 0.5mm/pixel) were combined: CLSM to characterize the fat layers after sheeting and MRI to study dynamically the layers during proving. The developed method from CLSM images allowed quantification of layers thickness and of the elastic recoil of dough layers. Two scales of fat breaches after sheeting were measured by complementary of the two imaging methods. A new method of quantification of the three components (gas, paste and fat) on each pixel in MRI images with partial volume during proving, was used. It made possible to monitor expansion of individual dough layers. Neither the number of fat layers (4, 8 and 12), nor the height position of dough layer, had an effect on the expansion rate. The proving step contributed to most of the expansion of Danish pastry, but with no specific role of fat layers. During baking, relative expansion of Danish pastry ranged from 20 to 65% for 4 to 32 fat layers and remained unchanged above 48 layers.

La profondeur possible d’imagerie en laser-scanning microscopie est limitée non seulement par la distance de travail des lentilles de objectifs mais également par la dégradation de l’image causée par une atténuation et une diffraction de la lumière passant à travers l’échantillon. Afin d’étendre cette limite, il est possible, soit de retourner le spécimen pour enregistrer les images depuis chaque côté, or couper progressivement la partie supérieure de l’échantillon au fur et à mesure de l‘acquisition. Les différentes images prises de l’une de ces manières doivent ensuite être combinées pour générer un volume unique. Cependant, des mouvements de l’échantillon durant les procédures d’acquisition engendrent un décalage non seulement sur en translation selon les axes x, y et z mais également en rotation autour de ces même axes, rendant la fusion entres ces multiples images difficile. Nous avons développé une nouvelle approche appelée 2D-SIFT-in-3D-Space utilisant les SIFT (scale Invariant Feature Transform) pour atteindre un recalage robuste en trois dimensions de deux images. Notre méthode recale les images en corrigeant séparément les translations et rotations sur les trois axes grâce à l’extraction et l’association de caractéristiques stables de leurs coupes transversales bidimensionnelles. Pour évaluer la qualité du recalage, nous avons également développé un simulateur d’images de laser-scanning microscopie qui génère une paire d’images 3D virtuelle dans laquelle le niveau de bruit et les angles de rotations entre les angles de rotation sont contrôlés avec des paramètres connus. Pour une concaténation précise et naturelle de deux images, nous avons également développé un module permettant une compensation progressive de la luminosité et du contraste en fonction de la distance à la surface de l’échantillon. Ces outils ont été utilisés avec succès pour l’obtention d’images tridimensionnelles de haute résolution du cerveau de la mouche Drosophila melanogaster, particulièrement des neurones dopaminergiques, octopaminergiques et de leurs synapses. Ces neurones monoamines sont particulièrement important pour le fonctionnement du cerveau et une étude de leur réseau et connectivité est nécessaire pour comprendre leurs interactions. Si une évolution de leur connectivité au cours du temps n’a pas pu être démontrée via l’analyse de la répartition des sites synaptiques, l’étude suggère cependant que l’inactivation de l’un de ces types de neurones entraine des changements drastiques dans le réseau neuronal. / Although laser scanning microscopy is a powerful tool for obtaining thin optical sections, the possible depth of imaging is limited by the working distance of the microscope objective but also by the image degradation caused by the attenuation of both excitation laser beam and the light emitted from the fluorescence-labeled objects. Several workaround techniques have been employed to overcome this problem, such as recording the images from both sides of the sample, or by progressively cutting off the sample surface. The different views must then be combined in a unique volume. However, a straightforward concatenation is often not possible, because the small rotations that occur during the acquisition procedure, not only in translation along x, y and z axes but also in rotation around those axis, making the fusion uneasy. To address this problem we implemented a new algorithm called 2D-SIFT-in-3D-Space using SIFT (scale Invariant Feature Transform) to achieve a robust registration of big image stacks. Our method register the images fixing separately rotations and translations around the three axes using the extraction and matching of stable features in 2D cross-sections. In order to evaluate the registration quality, we created a simulator that generates artificial images that mimic laser scanning image stacks to make a mock pair of image stacks one of which is made from the same stack with the other but is rotated arbitrarily with known angles and filtered with a known noise. For a precise and natural-looking concatenation of the two images, we also developed a module progressively correcting the sample brightness and contrast depending on the sample surface. Those tools we successfully used to generate tridimensional high resolution images of the fly Drosophila melanogaster brain, in particular, its octopaminergic and dopaminergic neurons and their synapses. Those monoamine neurons appear to be determinant in the correct operating of the central nervous system and a precise and systematic analysis of their evolution and interaction is necessary to understand its mechanisms. If an evolution over time could not be highlighted through the pre-synaptic sites analysis, our study suggests however that the inactivation of one of these neuron types triggers drastic changes in the neural network.