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.

L’imagerie de polarisation est une technique permettant de révéler des contrastes qui n’apparaissent pas dans les images d’intensité classiques. En d’autres termes, elle permet de transformer une différence de propriétés polarimétriques en différence de niveau de gris. Elle trouve des applications en décamouflage, télédétection, microscopie, etc. Les imageurs polarimétriques utilisent souvent des modulateurs de polarisation basés sur des matrices de cristaux liquides rapides et fiables. Cependant, les LCVR contrôlent l’état de polarisation de la lumière à seulement une longueur d’onde donnée, et si le système est utilisé à d’autres longueurs d’ondes, il a des performances réduites. Si la lumière qui illumine la scène à un spectre large, il est donc nécessaire d’insérer un filtre spectral de bande étroite dans la voie d’imagerie, ce qui a pour effet de réduire la quantité de lumière entrant dans le système et donc le rapport signal à bruit des images.Un moyen de résoudre ce problème est d’utiliser des modulateurs de polarisation achromatiques, mais cela induit un coût et une complexité accrus qui peuvent ne pas être nécessaires si l’objectif est d’améliorer la performance de détection de cible en augmentant le contraste entre l’objet d’intérêt et le fond. Dans cette thèse, j’étudie l’impact d’un élargissement du spectre d’illumination sur la performance de détection de cible par des systèmes d’imagerie polarimétriques utilisant des composants chromatiques. A travers des simulations, je montre tout d’abord qu’élargir le spectre d’illumination peut augmenter le contraste car l’augmentation du flux de lumière compense la perte de précision polarimétrique. De plus, en prenant en compte les caractéristiques polarimétriques chromatiques des composants, on peut accroître encore l’augmentation du contraste. Ces résultats sont ensuite validés à travers des expériences réelles d’imagerie polarimétrique active. Ils démontrent que la largeur du spectre d’éclairement peut être considérée comme un paramètre additionnel pour optimiser ces systèmes d’imagerie.Afin de mettre en pratique l’expertise acquise en imagerie polarimétrique active à un autre domaine, j’ai collaboré avec un partenaire industriel (Carl Zeiss, Germany) pour doter un microscope optique d’une capacité polarimétrique. L’imagerie d’un échantillon fin et transparent est un problème difficile. Par exemple, la coloration de l’échantillon peut ajouter des détails parasites et n’est pas applicable à l’imagerie du vivant. Une technique prometteuse est le contraste de phase différentiel (DPC) qui consiste à extraire le gradient de phase de l’objet à partir de deux images illuminées de manière asymétrique et acquises selon des angles complémentaires. La source de lumière est une matrice de LED programmables qui peut générer différents motifs d’illumination. Cependant, cette méthode d’imagerie prend du temps et les flashs intermittents émis par la source peuvent rendre l’observation inconfortable.J’ai donc proposé une solution alternative consistant à installer deux polariseurs avec des axes orthogonaux devant la source de lumière et une caméra sensible à la polarisation qui peut détecter simultanément des polarisations orthogonales. La lumière polarisée atteint la caméra sensible à la polarisation après avoir traversé l’échantillon transparent. Les composantes orthogonales sont extraites de l’image acquise par un procédé de débayerisation. A travers différentes expériences, je compare les performances de cette méthode innovante avec la méthode de DPC classique. Je montre qu’elles fournissent des qualités d’images similaires dans la plupart des cas alors que la nouvelle méthode permet de diviser le temps d’acquisition par deux, tout en supprimant les flashs intermittents. / Polarization imaging is a technique which reveals contrasts that do not appear in classical intensity images. It transforms the difference in polarimetric properties of a scene into difference in gray level of an image. This technique has found applications in decamouflaging, remote sensing, microscopy etc. Polarimetric imagers often use polarization modulation devices based on liquid crystal variable retarders (LCVR), which are fast and reliable. However, LCVR control the polarization state of light only at one given nominal wavelength, and performance loss might be observed if imaging is performed at other wavelengths, due to the wavelength dependence of the LCVR. If the light source that illuminates the scene has a broad spectrum, it is thus necessary to insert a narrowband spectral filter in the imaging path. However, spectral filtering significantly decreases the amount of light entering the system and thus the signal-to-noise ratio of polarimetric images.A way to circumvent this issue is to achromatize the polarization modulators. However, this comes at the price of higher complexity and cost, and this may not be needed if the objective is to improve target detection performance by increasing the target/background discriminability (or contrast). In the thesis, we present the investigation of the impact of broadening the spectrum of the light entering the system on the discriminability performance of active polarimetric systems. Through simulations, we show that broadening the bandwidth of the illumination can increase the contrast between two regions, as the increase of light flux compensates for the loss of polarimetric precision. Moreover, we show that taking into account the chromatic characteristics of the components of the imaging system, it is possible to further enhance the contrast. We validate these findings through experiments in active polarimetric imaging configuration, and demonstrate that the spectral bandwidth can be considered as an additional parameter to optimize polarimetric imaging set-ups.We collaborated with an industrial partner (Carl Zeiss, Germany) to implement polarization imaging in optical microscopy. Imaging thin and transparent specimen in microscopy is a challenging task. Staining the sample is a solution but it adds false/spurious details to the image, thus not suitable for live imaging. Recently, differential phase contrast (DPC) imaging by asymmetric illumination is proved to be a desirable choice. This works on the principle that the phase gradient of a transparent specimen can be extracted from two images, illuminated and recorded at complementary angles. Then, DPC is computed as normalized difference between two images. Here the light source is programmable LED array and different pattern of illumination can be generated. This imaging method consumes more time and intermittent flash of light from light source makes sample observation inconvenient for the observer.A practical solution we propose is to install two polarization foils with orthogonal polarization axes below the light source side by side and a polarization sensitive camera which can detect orthogonal eigen polarization states at a time in the existing setup. The polarization foils separate light waves from complementary angles since orthogonally polarized light waves do not interact with each other. The polarized light reaches polarization sensitive camera after passing through transparent sample. The pixels sensitive to horizontal and vertical polarization detect horizontal and vertical polarized light respectively. Then horizontal and vertical polarized light information are separated from the recorded image and reconstructed the missing information using debayering process. Through experiments, we show that polarization based DPC and standard DPC images have similar quality in most cases and the new technique reduces time consumption by half.

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.