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La micro-architecture de l'os trabéculaire en croissance : variabilité tridimensionnelle normale et pathologique analysée par microtomodensitométrie / Trabecular bone microarchitecture during growth : three-dimensional normal and pathological variability analyzed by μCT-scan

Colombo, Antony 15 December 2014 (has links)
L’imagerie médicale et la 3D, en pleine expansion dans le champ de l'anthropologie biologique, permettent d’explorer les structures internes tout en les préservant. L’étude de la micro-architecture osseuse trabéculaire permet d’appréhender la variabilité de l'os humain à une échelle jusqu'à présent peu explorée. Dans le cadre de cette recherche, cette variabilité est analysée et caractérisée en termes de croissance et de maturation, en fonction des critères individuels d’âge et de sexe, ainsi que dans des contextes pathologiques variés. Les images microtomodensitométriques des métaphyses humérales proximales de 43 sujets immatures (provenant de 3 collections ostéologiques de référence et couvrant l’ensemble des âges du développement) et celles de 8 cas paléopathologiques (représentant 5 étiologies différentes) ont été analysées pour quantifier la micro-architecture osseuse trabéculaire. Nos résultats montrent que cette micro-architecture varie pendant et entre les différentes phases de la croissance. Des corrélations avec l’âge sont mises en évidence, si elles n’expliquent pas suffisamment la variabilité observée pour en faire des estimateurs d'âge précis, il apparaît néanmoins que les variations relevées entre les différents volumes d’intérêt pourraient caractériser différentes périodes de la croissance. Les variables mesurées présentent des différences sexuelles significatives pendant l’adolescence, mais ne peuvent pas en l'état être utilisées pour la diagnose sexuelle. L'étude de la microarchitecture trabéculaire osseuse des sujets pathologiques atteste d’un développement anormal de l’os et donc du statut pathologique de l’individu observé. / Medical imaging and 3D reconstructions are used increasingly by anthropologists; they allow both investigating and preserving internal structures. Study of trabecular bone microarchitecture allows understanding variability of human skeleton at a smaller scale. This variability is observed and characterized in terms of normal growth and maturation according to age and sex, and for several pathological conditions. μCT scans of proximal metaphysis of humerus from 43 immature individuals (coming from 3 identified skeletons collections and representing all periods of age development) and 8 paleopathological cases (corresponding to 5 different etiologies) have been analyzed to quantify bone microarchitecture. Our results show that this microarchitecture varies during and between different phases of growth. Correlations with age are highlighted, even if they do not sufficiently explain the observed variability in order to represent specific age estimators; it nevertheless appears that the variations observed between the different volumes of interest could characterize different periods of growth. The measured variables showed significant sex differences only during the adolescence period, but they cannot be used, in the present state, for sex determination. The study of the trabecular bone microarchitecture of pathological individuals attests of the abnormal development of bone and therefore of their pathological status.
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Génération dynamique de code pour l'optimisation énergétique / Online Auto-Tuning for Performance and Energy through Micro-Architecture Dependent Code Generation

Endo, Fernando Akira 18 September 2015 (has links)
Dans les systèmes informatiques, la consommation énergétique est devenue le facteur le plus limitant de la croissance de performance observée pendant les décennies précédentes. Conséquemment, les paradigmes d'architectures d'ordinateur et de développement logiciel doivent changer si nous voulons éviter une stagnation de la performance durant les décennies à venir.Dans ce nouveau scénario, des nouveaux designs architecturaux et micro-architecturaux peuvent offrir des possibilités d'améliorer l'efficacité énergétique des ordinateurs, grâce à la spécialisation matérielle, comme par exemple les configurations de cœurs hétérogènes, des nouvelles unités de calcul et des accélérateurs. D'autre part, avec cette nouvelle tendance, le développement logiciel devra faire face au manque de portabilité de la performance entre les matériels toujours en évolution et à l'écart croissant entre la performance exploitée par les programmeurs et la performance maximale exploitable du matériel. Pour traiter ce problème, la contribution de cette thèse est une méthodologie et la preuve de concept d'un cadriciel d'auto-tuning à la volée pour les systèmes embarqués. Le cadriciel proposé peut à la fois adapter du code à une micro-architecture inconnue avant la compilation et explorer des possibilités d'auto-tuning qui dépendent des données d'entrée d'un programme.Dans le but d'étudier la capacité de l'approche proposée à adapter du code à des différentes configurations micro-architecturales, j'ai développé un cadriciel de simulation de processeurs hétérogènes ARM avec exécution dans l'ordre ou dans le désordre, basé sur les simulateurs gem5 et McPAT. Les expérimentations de validation ont démontré en moyenne des erreurs absolues temporels autour de 7 % comparé aux ARM Cortex-A8 et A9, et une estimation relative d'énergie et de performance à 6 % près pour le benchmark Dhrystone 2.1 comparée à des CPUs Cortex-A7 et A15 (big.LITTLE). Les résultats de validation temporelle montrent que gem5 est beaucoup plus précis que les simulateurs similaires existants, dont les erreurs moyennes sont supérieures à 15 %.Un composant important du cadriciel d'auto-tuning à la volée proposé est un outil de génération dynamique de code, appelé deGoal. Il définit un langage dédié dynamique et bas-niveau pour les noyaux de calcul. Pendant cette thèse, j'ai porté deGoal au jeu d'instructions ARM Thumb-2 et créé des nouvelles fonctionnalités pour l'auto-tuning à la volée. Une validation préliminaire dans des processeurs ARM ont montré que deGoal peut en moyenne générer du code machine avec une qualité équivalente ou supérieure comparé aux programmes de référence écrits en C, et même par rapport à du code vectorisé à la main.La méthodologie et la preuve de concept de l'auto-tuning à la volée dans des processeurs embarqués ont été développées autour de deux applications basées sur noyau de calcul, extraits de la suite de benchmark PARSEC 3.0 et de sa version vectorisée à la main PARVEC.Dans l'application favorable, des accélérations de 1.26 et de 1.38 ont été observées sur des cœurs réels et simulés, respectivement, jusqu'à 1.79 et 2.53 (toutes les surcharges dynamiques incluses).J'ai aussi montré par la simulation que l'auto-tuning à la volée d'instructions SIMD aux cœurs d'exécution dans l'ordre peut surpasser le code de référence vectorisé exécuté par des cœurs d'exécution dans le désordre similaires, avec une accélération moyenne de 1.03 et une amélioration de l'efficacité énergétique de 39 %.L'application défavorable a été choisie pour montrer que l'approche proposée a une surcharge négligeable lorsque des versions de noyau plus performantes ne peuvent pas être trouvées.En faisant tourner les deux applications sur les processeurs réels, la performance de l'auto-tuning à la volée est en moyenne seulement 6 % en dessous de la performance obtenue par la meilleure implémentation de noyau trouvée statiquement. / In computing systems, energy consumption is limiting the performance growth experienced in the last decades. Consequently, computer architecture and software development paradigms will have to change if we want to avoid a performance stagnation in the next decades.In this new scenario, new architectural and micro-architectural designs can offer the possibility to increase the energy efficiency of hardware, thanks to hardware specialization, such as heterogeneous configurations of cores, new computing units and accelerators. On the other hand, with this new trend, software development should cope with the lack of performance portability to ever changing hardware and with the increasing gap between the performance that programmers can extract and the maximum achievable performance of the hardware. To address this issue, this thesis contributes by proposing a methodology and proof of concept of a run-time auto-tuning framework for embedded systems. The proposed framework can both adapt code to a micro-architecture unknown prior compilation and explore auto-tuning possibilities that are input-dependent.In order to study the capability of the proposed approach to adapt code to different micro-architectural configurations, I developed a simulation framework of heterogeneous in-order and out-of-order ARM cores. Validation experiments demonstrated average absolute timing errors around 7 % when compared to real ARM Cortex-A8 and A9, and relative energy/performance estimations within 6 % for the Dhrystone 2.1 benchmark when compared to Cortex-A7 and A15 (big.LITTLE) CPUs.An important component of the run-time auto-tuning framework is a run-time code generation tool, called deGoal. It defines a low-level dynamic DSL for computing kernels. During this thesis, I ported deGoal to the ARM Thumb-2 ISA and added new features for run-time auto-tuning. A preliminary validation in ARM processors showed that deGoal can in average generate equivalent or higher quality machine code compared to programs written in C, including manually vectorized codes.The methodology and proof of concept of run-time auto-tuning in embedded processors were developed around two kernel-based applications, extracted from the PARSEC 3.0 suite and its hand vectorized version PARVEC. In the favorable application, average speedups of 1.26 and 1.38 were obtained in real and simulated cores, respectively, going up to 1.79 and 2.53 (all run-time overheads included). I also demonstrated through simulations that run-time auto-tuning of SIMD instructions to in-order cores can outperform the reference vectorized code run in similar out-of-order cores, with an average speedup of 1.03 and energy efficiency improvement of 39 %. The unfavorable application was chosen to show that the proposed approach has negligible overheads when better kernel versions can not be found. When both applications run in real hardware, the run-time auto-tuning performance is in average only 6 % way from the performance obtained by the best statically found kernel implementations.
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Joint super-resolution/segmentation approaches for the tomographic images analysis of the bone micro-structure / Approches de super-résolution/segmentation pour l'analyse d'images tomographiques de la microstructure osseuse

Li, Yufei 20 December 2018 (has links)
L'ostéoporose est une maladie caractérisée par la perte de la masse osseuse et la dégradation de la micro-architecture osseuse. Bien que l'ostéoporose ne soit pas une maladie mortelle, les fractures qu'elle provoque peuvent entraîner de graves complications (lésions des vaisseaux et des nerfs, infections, raideur), parfois accompagnées de menaces de mort. La micro-architecture osseuse joue un rôle important dans le diagnostic de l'ostéoporose. Deux appareils de tomodensitométrie courants pour scanner la micro-architecture osseuse sont la tomodensitométrie quantitative périphérique à haute résolution et la tomodensitométrie microscopique. Le premier dispositif donne accès à l'investigation in vivo, mais sa résolution spatiale est inférieure. Le micro tomodensitomètre donne une meilleure résolution spatiale, mais il est contraint à une mesure ex vivo. Dans cette thèse, notre but est d'améliorer la résolution spatiale des images de tomodensitométrie périphérique à haute résolution afin que l'analyse quantitative des images résolues soit proche de celle donnée par les images de tomodensitométrie Micro. Nous sommes partis de la régularisation de la variation totale, à une combinaison de la variation totale et du potentiel de double puits pour améliorer le contraste des résultats. Ensuite, nous envisageons d'utiliser la méthode d'apprentissage par dictionnaire pour récupérer plus de détails sur la structure. Par la suite, une méthode d'apprentissage approfondi a été proposée pour résoudre un problème de super résolution et de segmentation joint. Les résultats montrent que la méthode d'apprentissage profond est très prometteuse pour les applications futures. / Osteoporosis is a disease characterized by loss of bone mass and degradation of bone microarchitecture. Although osteoporosis is not a fatal disease, the fractures it causes can lead to serious complications (damage to vessels and nerves, infections, stiffness), sometimes accompanied with risk of death. The bone micro-architecture plays an important role for the diagnosis of osteoporosis. Two common CT devices to scan bone micro architecture is High resolution-peripheral Quantitative CT and Micro CT. The former device gives access to in vivo investigation, but its spatial resolution is inferior. Micro CT gives better spatial resolution, but it is constrained to ex vivo measurement. In this thesis, we attempt to improve the spatial resolution of high resolution peripheral CT images so that the quantitative analysis of the resolved images is close to the one given by Micro CT images. We started from the total variation regularization, to a combination of total variation and double-well potential to enhance the contrast of results. Then we consider to use dictionary learning method to recover more structure details. Afterward, a deep learning method has been proposed to solve a joint super resolution and segmentation problem. The results show that the deep learning method is very promising for future applications.
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New approaches to composite metal joining

Joesbury, Adam Michael January 2015 (has links)
This thesis explores new methods for achieving load-carrying joints between the dissimilar materials of continuous fibre reinforced polymer matrix composites and structural metals. The new composite-to-metal joining methods investigated in this work exploit the metal-to-metal joining techniques of arc micro-welding, resistance spot welding, and metal filler brazing, to form novel micro-architectured metal adherends that can be used for enhanced composite-to-metal joining. Through a combination of equipment instrumentation and metallographic inspection of fabricated prototype joints, understanding is gained of how materials respond when processed by manufacturing techniques that have not previously been exploited for dissimilar material joining. Mechanical testing of prototype joints; both to ultimate loading strength and partial failure states, with subsequent inspection of specimens and comparative performances evaluation enabled joining performance characterisation of the new joining methods. Key results include: the identification of micropin reinforced adhesive joints to exhibit pseudo-ductile failure characteristics, resistance spot weld reinforcement of adhesive joints to boost bonding performance, and the use of a polymer infused metal foam to overcome difficulties of thermoplastic to metal adhesion. Through this work knowledge of how novel micro-architectures reacted under mechanical loading enabled insights to be gained into how perceived manufacturing defects can benefit joining performance. Such examples include, localised material weakness that lead to global pseudo-ductile failure behaviour, and low-strength secondary joining mechanisms boosting primary load transfer systems. By comparison of the diverse joining methods investigated in this work, trends were identified that suggest joining performance between the two dissimilar materials is improved by increasing the direct interaction between the composite reinforcement fibres and the metal structure. It is demonstrated that joining improvements are gained by forming mechanical connections between metals and composite precursory material before the final manufacturing process of the composite.
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Joint super-resolution/segmentation approaches for the tomographic images analysis of the bone micro-architecture / Approches conjointes de super-résolution / segmentation pour l'analyse des images tomographiques de la micro-architecture osseuse

Toma, Alina 09 March 2016 (has links)
L'analyse de la microstructure osseuse joue un rôle important pour étudier des maladies de l'os comme l'ostéoporose. Des nouveaux scanners périphériques haute résolution (HR-pQCT) permettent de faire des acquisitions de la micro-architecture osseuse in-vivo sur l'homme. Toutefois la résolution spatiale de ces appareils reste comparable à la taille des travées osseuses, ce qui limite leur analyse quantitative. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles approches jointes super-résolution/ segmentation pour une analyse quantitative plus fine des images HR-pQCT in-vivo de la structure osseuse trabéculaire. Dans une première étape nous nous sommes concentrés sur des méthodes 2D de super-résolution avec régularisation par variation totale (TV) puis par variation totale d'ordre plus élevé (Higher Degree TV), avec minimisation par un algorithme ADMM (Alternating Direction Method of Multipliers). Ensuite, nous avons proposé une méthode itérative combinant le principe de Morozov et la méthode de Newton pour estimer le paramètre de régularisation TV. Comparé à la méthode UPRE (Unbiased Predictive Risk Estimator), la méthode proposée est plus rapide et ne requiert pas un balayage exhaustif des valeurs des paramètres. Nous avons développé dans une deuxième étape une méthode de super-résolution/segmentation conjointe avec un a priori basé sur la Variation Totale et une relaxation convexe (Tvbox), qui permet d'améliorer les paramètres quantitatifs de l'os et de la connectivité 3D. La méthode a été validée sur des images expérimentales micro-CT déteriorées artificiellement. Finalement, en vue de l'application à des images réelles HR-pQCT, nous nous sommes intéressés à une approche conjointe semi-aveugle super-résolution/segmentation qui vise à estimer à la fois l'image binaire super-résolue et le noyau de convolution. Des résultats sur des images micro-CT et HR-pQCT sont présentés. En conclusion, notre travail montre que les méthodes d'optimisation basées sur la régularisation TV sont prometteurs pour améliorer la quantification de la micro-architecture osseuse sur des images HR-pQCT. / The investigation of trabecular bone micro-architecture provides relevant information to determine the bone strength, an important parameter in osteoporosis investigation. While the spatial resolution of clinical CT is not sufficient to resolve the trabecular structure, the High Resolution peripheral Quantitative CT (HR-pQCT) has been developed to investigate bone micro-architecture in-vivo at peripheral sites (tibia and radius). Despite this considerable progress, the quantification of 3D trabecular bone micro-architecture in-vivo remains limited due to a lack of spatial resolution compared to the trabeculae size. The objective of this thesis is to propose new joint super-resolution/segmentation approaches for improving the quantitative analysis of in-vivo HR-pQCT images of the trabecular bone structure. To begin with, we have investigated 2D super-resolution methods based on Total Variation (TV) and Higher Degree Total Variation (HDTV) and Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) minimization. Afterwards, an iterative method combining the Morozov principle and the Newton method was proposed in order to estimate the TV regularization parameter. The proposed method provides a very good regularization parameter only in few iterations compared with the UPRE method that requires an extensive scanning of parameter values. Furthermore, we have developed a 3D joint super-resolution/segmentation method based on a TV a prior with a convex relaxation (TVbox). The validation of the proposed methods was made on experimental micro-CT bone images artificially deteriorated. The results showed an improvement of the bone parameters and 3D connectivity with the TVbox method. Moreover, we have investigated a semi-blind joint super-resolution/ segmentation approach aiming to estimate both the binary super-resolved image and the assumed Gaussian blurring kernel that is not known for the real HR-pQCT images. Results on micro-CT and HR-pQCT experimental bone images were presented. In conclusion, our work has shown that TV based regularization methods promise to improve the quantification of bone micro-architecture from HR-pQCT images.

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