Le principal sujet de cette thèse est la mise au point d'algorithmes de recalage rigide de surfaces au sein de VirtualScope, un système de guidage per-opératoire dédié au percement des axes des implants dentaires. Elle est basée sur une approche purement statistique, qui, en essayant de maximiser la vraisemblance calculée à partir d'une modélisation explicite du bruit, permet de justifier l'utilisation de l'ICP pour le recalage d'amers géométriques, puis de proposer l'ICP/EM multi-échelles, un peu plus précis et surtout beaucoup plus robuste et rapide. De nouveaux modèles de bruits sont proposés pour adapter l'algorithme aux surfaces échantillonnées et bruitées. La prédiction théorique de l'incertitude est abordée, et permet en particulier de guider l'acquisition des données. L'étude expérimentale très poussée des performances de l'algorithme permet de régler efficacement ses paramètres, mettre au point des systèmes de sécurité, et garantir ainsi un fonctionnement parfaitement satisfaisant au sein de VirtualScope. La seconde partie de cette thèse aborde plus généralement le problème de la modélisation statistique des courbes et surfaces échantillonnées bruitées. En regroupant les travaux sur la saillance et le vote de tenseurs, elle présente la notion de champs de vote, qui permet d'exprimer la probabilité d'un élément de la courbe ou surface connaissant un autre élément. Elle donne des exemples rudimentaires mais facilement programmables de champs de votes, qui prennent en compte la forme de la surface et la façon dont les points ont été échantillonnés et bruités. Elle montre comment les appliquer avec succès au problème du recalage, puis indique comment ils pourraient servir pour dériver des algorithmes bayésiens pour de nombreuses autres applications concernant les courbes et surfaces. Ces travaux seraient alors susceptibles de déboucher sur la mise au point d'un canevas statistique et multi-échelles commun à toutes ces méthodes.

Cette thèse traite de l'intégration et de la réduction symbolique des systèmes d'équations différentielles ordinaires non-linéaires autonomes. Ces systèmes sont étudiés localement au voisinage d'un point simple ou singulier. Pour réduire ces systèmes à une forme intégrable, nous utilisons des transformations telles que les transformations quasi-monomiales, les éclatements et des constructions de formes normales. Ces méthodes permettent d'intégrer tout système à deux dimensions et des systèmes non-nilpotents à trois dimensions. Pour les systèmes nilpotents en trois dimensions et les systèmes de dimension supérieure nous rencontrons de nouvelles difficultés. La forme des cônes contenant le support de tels systèmes peut être très compliquée et cela complique l'utilisation des algorithmes introduits précédemment. Nous proposons alors une autre approche, basée sur une extension du diagramme de Newton et permettant de résoudre ces systèmes.

Notre capacité à anticiper les futurs forts séismes dépend de notre connaissance des événements passés. Or cette connaissance est limitée, faute de méthodes simples pour les identifier et de données pour les décrire. Notre objectif a ainsi été double : 1) Améliorer une méthode d'identification des séismes passés, -celle basée sur la datation des phases d'exhumation sismique de plans calcaires de failles normales par la mesure de leur contenu en 36Cl in-situ cosmogénique ; 2) Utiliser cette méthode pour acquérir de nombreuses données documentant les derniers grands séismes sur des failles cibles. Nous avons ainsi développé un nouveau protocole de modélisation des concentrations en 36Cl. L'originalité du protocole est de prendre en compte tous les facteurs intervenant dans la production du 36Cl et d'intégrer leurs incertitudes. Nous améliorons ainsi significativement la méthode 36Cl et quantifions les incertitudes qu'elle entraîne sur les nombres, âges et déplacements des séismes identifiés. Nous avons aussi collecté ~1000 échantillons à la surface de 11 plans de faille normale exhumés sismiquement (15 sites), dans la région Lazio-Abruzzo (Italie) site des séismes de l'Aquila (04-2009, Mw 6.3, ~300 victimes) et d'Avezzano (1915, Mw 7, ~30 000 victimes). La modélisation de 500 mesures 36Cl effectuées documente le fonctionnement sismique passé (14 ka) de 4 failles majeures, et suggère que celles-ci ont principalement rompu lors de phases paroxysmales (3-4 forts séismes en 2-4 ka), séparées par des phases quiescentes. Les courbes d'occurrence des séismes suggèrent que la région du Fucino présente un risque sismique élevé.

Le développement et l'homéostasie cellulaire de la prostate impliquent le contrôle strict des voies de signalisation induites par les androgènes et les facteurs de croissance. Ces diverses voies sont profondément altérées dans le cancer de la prostate, notamment lors des stades les plus avancés. Dans ce travail, une lignée immortalisée à partir de l'épithélium de prostate humaine, la lignée RWPE-1, a été utilisée pour étudier certains signaux régulant la prolifération cellulaire, ainsi que les connexions entre les voies de signalisation correspondantes. La prolifération des cellules RWPE-1 est sous la dépendance de l'EGF (Epidermal Growth Factor) qui intervient physiologiquement dans le développement épithélial. Les récepteurs apparentés à l'EGF-R sont également impliqués dans la prolifération au cours de la progression tumorale. La prolifération des cellules RWPE-1 en réponse à l'EGF est strictement dépendante de la voie ERK1/2, qui est donc considérée comme un point d'intégration des signaux. L'utilisation d'inhibiteurs du récepteur aux androgènes a permis de montrer le rôle essentiel qu'il joue dans l'activation d'ERK1/2 en réponse à l'EGF. Le récepteur aux androgènes s'associe avec plusieurs molécules de signalisation dans les cellules RWPE-1. Je démontre ici pour la première fois une association entre le récepteur aux androgènes et la kinase Raf-1, activatrice de la voie ERK1/2. Ainsi, le récepteur aux androgènes contrôlerait directement un processus essentiel à la prolifération épithéliale selon un mode d'action non-génomique. Par ailleurs, j'ai montré que la réponse proliférative des cellules RWPE-1 à l'IL-6 requiert l'activation de la voie ERK1/2, et l'activité kinase de l'EGF-R, suggérant la transactivation de ce récepteur par l'IL-6. L'utilisation de divers inhibiteurs chimiques a permis de démontrer que les métalloprotéases de la famille ADAM (a disintegrin and metalloprotease), notamment ADAM17, sont impliquées dans ce processus. Ainsi, l'activation de protéines ADAM par l'IL-6 conduirait au clivage d'un ligand membranaire de l'EGF-R, aboutissant à l'activation de la voie ERK1/2. Ce nouveau mécanisme pourrait être impliqué dans les situations inflammatoires conduisant à une prolifération excessive de l'épithélium prostatique, prélude à la transformation tumorale. En conclusion, les voies de signalisation étudiées sont fortement connectées dans les cellules épithéliales normales. Les deux nouveaux mécanismes décrits ici aboutissent à l'activation des kinases ERK1/2, point d'intégration et de convergence des voies de signalisation dans les cellules épithéliales de prostate normale.

La théorie classique des formes normales a pour but de simplifier des problèmes compliqués grâce à des changements de coordonnées réguliers pour ne conserver que les caractéristiques dynamiques du système. Plus précisément, on considère un système dynamique que l'on dit "élémentaire", comme par exemple la partie linéaire d'un champ de vecteurs au voisinage d'un point singulier, et on se donne une perturbation de ce système élémentaire. Les formes normales sont alors l'ensemble des représentants de ces perturbations à la conjugaison près d'une transformation régulière. Elles ne sont constituées que des termes qui caractérisent la dynamique du système perturbé et que l'on appelle "résonances". Dans la première partie de la thèse on cherche à comprendre la dynamique locale d'équations différentielles implicites de la forme F(x,y,y')=0, où F est un germe de fonction holomorphe au voisinage d'un point singulier. Pour cela on utilise la relation intime entre les systèmes implicites et les champs liouvilliens. La classification par transformation de contact des équations implicites provient de la classification symplectique des champs liouvilliens. On utilise alors toute la théorie des formes normales pour les champs de vecteurs, dans le cas holomorphe (Brjuno, Siegel, Stolovitch) et dans le cas réel (Sternberg), que l'on adapte pour les champs liouviliens avec des transformations symplectiques. On établit alors des résultats de classification des équations implicites en fonction des invariants dynamiques, ainsi que des conditions d'existence de solutions locales via les formes normales.

La recherche de QTL par régression des phénotypes sur les probabilités de transmission (modèle Haley-Knott) est une méthode très largement utilisée quand on dispose de grandes familles phénotypées par des caractères gaussiens. L'objectif de cette thèse d'un point de vue méthodologique, est de proposer une méthode de détection de QTL qui prend en compte des effectifs de familles petits d'une part, et l'existence de caractères discrets d'autre part. Ainsi, nous proposons, pour répondre à la première question, une approche de détection de QTL intégrant dans le calcul du mérite génétique des individus marqués, les performances calculées sur n générations de descendants. L'obtention d'un mérite génétique dérégressé comme substitut de phénotypes, proposé notamment par Weller et al (1990) et Tribout et al (2008), est donc généralisée. Ensuite, sont présentés les résultats de comparaisons d'un modèle supposant la normalité des données à un modèle à seuils faisant l'hypothèse d'une distribution continue sous jacente à la distribution observée dans la détection de QTL des caractères discrets. Nous démontrons ici que le modèle discret est plus précis et plus puissant quand le caractère étudié possède trois modalités distribuées de façon déséquilibrée dans la population.Dans la deuxième partie de la thèse, l'analyse des données du protocole GENECAN a été réalisée. Il s'agit d'identifier les régions du génome ou locus à caractère quantitatif (QTL), associées à des caractères d'intérêt mesurés sur des canards mulards gavés. Le canard mulard est un hybride interspécifique obtenu par croisement d'une cane commune (Anas platyrhynchos) et d'un canard de Barbarie (Cairina moschata). Trois cents quarante deux canes communes conçues en back-cross (BC) ont été générées par croisement d'une lignée de canard Kaiya et d'une lignée de canard Pékin lourd. Ces femelles BC ont été accouplées avec des canards de Barbarie pour produire 1600 canards mulards sur lesquels sont effectuées des mesures de croissance, de métabolisme au cours de la période de croissance et du gavage, d'aptitude au gavage et de qualités du magret et du foie gras. La valeur phénotypique des femelles BC marquées a été estimée, pour chaque caractère, comme étant la valeur moyenne des phénotypes de sa progéniture et pondérée par un coefficient de détermination (CD) fonction du nombre de descendants et de l'héritabilité du caractère étudié. Une carte génétique de 91 marqueurs microsatellites réparties sur 16 groupes de liaison (GL) et couvrant un total de 778 cM a été utilisée. Dans le cadre de l'analyse uni-caractère, vingt-deux QTL significatifs à 1% au niveau du chromosome ont été cartographiés. Ces QTLs sont pour la plupart impliqués dans la variabilité de la qualité du magret et du foie gras. Les zones chromosomiques d'intérêt, identifiées dans le cadre de cette étude devront dans le futur, être densifiées en marqueurs pour faire l'objet d'une cartographie fine.

Thesis (Ph. D.)--Catholic University of America, 1941. / Bibliography: p. 415-426.

L'observateur est un outil essentiel pour accéder à l'information, non mesurable directement, d'un système dynamique. Dans le cas des systèmes non linéaires, il y a une grande carence concernant la synthèse d'observateur. Motivée par l'absence d'une solution générique, cette thèse élargit la classe des systèmes non linéaires pour lesquels on peut appliquer les observateurs connus. Dans l'approche adoptée, le système non linéaire est transformé à travers un changement de coordonnées sous forme normale d'observabilité qui a une structure adéquate à la synthèse d'observateurs. Les difficultés liées aux conditions d'existence d'un changement de coordonnées sont mises en évidence et des solutions sont proposées. Par conséquent, la classe des systèmes non linéaires qui peuvent se mettre sous une forme normale d'observabilité est élargie. Dans un premier temps, nous avons proposé une forme normale d'observabilité étendue dépendante de la sortie en augmentant l'espace d'état par des variables auxiliaires. Ainsi, nous avons établi les conditions nécessaires et suffisantes à l'existence d’un changement de coordonnées permettant d’obtenir une telle forme. En outre, nous avons proposé, pour certains modèles, des procédures heuristiques pour la mise sous forme normale d'observabilité étendue dépendante de la sortie. Dans un deuxième temps, nous avons traité la mise sous forme normale d'observabilité d'un système non linéaire partiellement observable. Enfin, nous avons abordé la transformation d'une classe spéciale de systèmes non linéaires sous la forme normale d'observabilité réduite. L'efficacité et l'intérêt des méthodes développées sont établis au travers de plusieurs applications. / Observer is an essential means to access to no-measurable information of a dynamical system. In the case of nonlinear systems, there is a great deficiency concerning the observer design theory. Motivated by the lack of a generic solution to observer design, this thesis enlarges the class of nonlinear systems which admit a standard observer. Using a geometrical approach, the considered nonlinear systems are transformed through a change of coordinates into observer form, which has an adequate structure to the observer design. The difficulties related to the conditions on the existence of such a change of coordinates are highlighted and solutions are proposed. Therefore, the class of nonlinear systems which can be transformed under an observer form is expanded. Firstly, we proposed an extended output depending observer form which does not preserve the size of the original state space and we established the sufficient conditions for the existence of a change of coordinates enabling to construct the proposed form. Moreover, we proposed a heuristic procedure to construct the extended output depending observer form of some models. Secondly, we dealt with the observer form for some partially observable nonlinear systems. Finally, we discussed the transformation into the reduced observer form for a class of nonlinear systems. The efficiency and interest of the developed methods is established through several applications.

Le coeur de cette thèse porte sur la modélisation géométrique et introduit une méthode robuste d'extraction de formes tubulaires à partir de nuages de points. Nous avons choisi de tester nos méthodes dans le contexte applicatif de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes.Nos méthodes intègrent les normales aux points, il est donc nécessaire de les pré-calculer. Notre premier développement a alors consisté à présenter une méthode rapide d'estimation de normales. Pour ce faire nous avons approximé localement la géométrie du nuage de points en utilisant des "patchs" lisses dont la taille s'adapte à la complexité locale des nuages de points.Nos travaux se sont ensuite concentrés sur l’extraction robuste de formes tubulaires dans des nuages de points occlus, bruités et de densité inhomogène. Nous avons développé une variante de la transformée de Hough que nous avons couplé à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Notre méthode a été validée en environnement forestier pour reconstruire des troncs d'arbre afin d'en relever les qualités par comparaison à des méthodes existantes.La reconstruction de troncs d'arbre ouvre d'autres questions dont la segmentation des arbres d'une placette forestière. Nous proposons également une méthode de segmentation pour isoler les différents objets d'un jeu de données.Durant nos travaux nous avons utilisé des approches de modélisation pour répondre à des questions géométriques, et nous les avons appliqué à des problématiques forestières. Il en résulte un pipeline de traitements cohérent qui, bien qu'illustré sur des données forestières, est applicable dans des contextes variés. / The core of this thesis concerns geometric modelling and introduces a fast and robust method for the extraction of tubular shapes from point clouds. We chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms.Our methods integrate normal vectors, thus they have to be pre-computed. Our first development consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud. To do so, we locally approximated the point cloud geometry using smooth "patches" of points which size adapts to the local complexity of the point cloud geometry.We then focused our work on the robust extraction of tubular shapes from dense, occluded, noisy point clouds suffering from non-homogeneous sampling density. We developed a variant of the Hough transform and combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. We validated our method in complex forest environments with the reconstruction of tree stems to emphasize its advantages and compare it to existing methods.Tree stem reconstruction also opens new perspectives halfway in between forestry and geometry such as the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we propose a segmentation approach capable of isolating objects inside a point cloud.During our work we used modelling approaches to answer geometric questions and we applied our methods to forestry problems. Therefore, our studies result in a processing pipeline adapted to forest point cloud analyses, but the general geometric algorithms we propose can also be applied in various contexts.

Les capacités des technologies de télédétection ont augmenté exponentiellement au cours des dernières années : de nouveaux scanners fournissent maintenant une représentation géométrique de leur environnement sous la forme de nuage de points avec une précision jusqu'ici inégalée. Le traitement de nuages de points est donc devenu une discipline à part entière avec ses problématiques propres et de nombreux défis à relever. Le coeur de cette thèse porte sur la modélisation géométrique et introduit une méthode robuste d'extraction de formes tubulaires à partir de nuages de points. Nous avons choisi de tester nos méthodes dans le contexte applicatif difficile de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes et leur application à des données volumineuses. Nos méthodes intègrent les normales aux points comme information supplémentaire pour atteindre les objectifs de performance nécessaire au traitement de nuages de points volumineux.Cependant, ces normales ne sont généralement pas fournies par les capteurs, il est donc nécessaire de les pré-calculer.Pour préserver la rapidité d'exécution, notre premier développement a donc consisté à présenter une méthode rapide d'estimation de normales. Pour ce faire nous avons approximé localement la géométrie du nuage de points en utilisant des "patchs" lisses dont la taille s'adapte à la complexité locale des nuages de points. Nos travaux se sont ensuite concentrés sur l’extraction robuste de formes tubulaires dans des nuages de points denses, occlus, bruités et de densité inhomogène. Dans cette optique, nous avons développé une variante de la transformée de Hough dont la complexité est réduite grâce aux normales calculées. Nous avons ensuite couplé ces travaux à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Cette combinaison assure la cohérence interne des formes reconstruites et s’affranchit ainsi des problèmes liés à l'occlusion, au bruit et aux variations de densité. Notre méthode a été validée en environnement complexe forestier pour reconstruire des troncs d'arbre afin d'en relever les qualités par comparaison à des méthodes existantes. La reconstruction de troncs d'arbre ouvre d'autres questions à mi-chemin entre foresterie et géométrie. La segmentation des arbres d'une placette forestière est l'une d’entre elles. C'est pourquoi nous proposons également une méthode de segmentation conçue pour contourner les défauts des nuages de points forestiers et isoler les différents objets d'un jeu de données. Durant nos travaux nous avons utilisé des approches de modélisation pour répondre à des questions géométriques, et nous les avons appliqué à des problématiques forestières.Il en résulte un pipeline de traitements cohérent qui, bien qu'illustré sur des données forestières, est applicable dans des contextes variés. / Abstract : The potential of remote sensing technologies has recently increased exponentially: new sensors now provide a geometric representation of their environment in the form of point clouds with unrivalled accuracy. Point cloud processing hence became a full discipline, including specific problems and many challenges to face. The core of this thesis concerns geometric modelling and introduces a fast and robust method for the extraction of tubular shapes from point clouds. We hence chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms and their application to large data sets. Our methods integrate normal vectors as a supplementary geometric information in order to achieve the performance goal necessary for large point cloud processing. However, remote sensing techniques do not commonly provide normal vectors, thus they have to be computed. Our first development hence consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud in order to reduce the computing time on large point clouds. To do so, we locally approximated the point cloud geometry using smooth ''patches`` of points which size adapts to the local complexity of the point cloud geometry. We then focused our work on the robust extraction of tubular shapes from dense, occluded, noisy point clouds suffering from non-homogeneous sampling density. For this objective, we developed a variant of the Hough transform which complexity is reduced thanks to the computed normal vectors. We then combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. This combination ensures the internal coherence of the reconstructed shapes and alleviates issues related to occlusion, noise and variation of sampling density. We validated our method in complex forest environments with the reconstruction of tree stems to emphasize its advantages and compare it to existing methods. Tree stem reconstruction also opens new perspectives halfway in between forestry and geometry. One of them is the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we also propose a segmentation approach designed to overcome the defects of forest point clouds and capable of isolating objects inside a point cloud. During our work we used modelling approaches to answer geometric questions and we applied our methods to forestry problems. Therefore, our studies result in a processing pipeline adapted to forest point cloud analyses, but the general geometric algorithms we propose can also be applied in various contexts.