Après une déprivation sensorielle ou après une réhabilitation sensorielle périphérique, les aires sensori-motrices primaires du cerveau se réorganisent anatomiquement et fonctionnellement. Dans le cas du transfert tendineux, une réhabilitation des fonctions manuelles est opérée grâce à une inversion de certaines fonctions de flexion en extension. Chez les patients opérés, la commande centrale de ces mouvements élémentaires repose sur des processus de plasticité cérébrale, processus encore mal connus, lents qui se stabilisent en une année et qui présentent une co-occurrence avec la récupération manuelle. Nous faisons l'hypothèse que l'IRM fonctionnelle de haute résolution permet de détecter la plasticité cérébrale liée à cette récupération motrice. Cette thèse a pour but de mettre en place des méthodes de suivi longitudinal individuel à partir des images fonctionnelles cérébrales des patients pour étudier la plasticité cérébrale lors de la récupération fonctionnelle. On a d'abord cherché à obtenir des cartes de référence de la motricité fine de la main sur un groupe de sujets contrôles. Ces cartes sont ensuite utilisées pour évaluer, à partir des données obtenues lors du suivi longitudinal de patients, la plasticité cérébrale liée au transfert tendineux. Pour mieux comprendre la représentation des mouvements de flexion et d'extension de la main dans le cortex moteur primaire, nous avons mis en place une étude en IRM fonctionnelle de haute résolution à 3T sur un groupe de 13 sujets sains. Pour généraliser les résultats individuels obtenus pour chaque mouvement au niveau de la population, il faut pouvoir réaligner les cerveaux individuels dans un référentiel commun afin d'effectuer une analyse statistique sur le groupe. Or, la variabilité anatomique inter-individuelle des aires motrices primaires constituait un verrou scientifique car celles-ci ne se réalignaient pas correctement par les méthodes classiques. Dans un premier temps, nous avons donc évalué différentes méthodes de recalage non-linéaires au niveau du cortex moteur pour assurer un alignement inter-individuel robuste. Nous avons comparé une méthode locale, Demons qui permet des déformations locales très importantes des images, une méthode classique non-linéaire (SPM), qui permet un alignement global des images, et une méthode de recalage global difféomorphique (DARTEL) utilisant de nombreux degrés de liberté. De plus, nous avons appliqué une méthode récente basée sur l'alignement des sillons corticaux au préalable à l'utilisation de DARTEL (DISCO+DARTEL) en partenariat avec l'équipe du LSIS, (CNRS Marseille) qui ajoute un caractère local à la technique globale de recalage. Nous montrons que cette dernière méthode produit le meilleur alignement sur des critères à la fois anatomiques (distance de Hausdorff, superposition des masques de tissus, et caractéristiques du champ de déformations) et fonctionnels (précision de la localisation et robustesse statistique des activations détectées). Nous avons alors pu établir des cartes de référence en haute résolution des mouvements élémentaires de la main, selon la dominance manuelle, selon la direction du mouvement et selon le segment de la main. Ces cartes présentent de multiples foyers d'activation et un chevauchement important dans la région dite du " hand-knob ". Dans un deuxième temps, nous avons évalué la robustesse de nos résultats, en réalisant une deuxième série d'examens sur les mêmes sujets contrôles (test-retest). Deux patients ont été suivis longitudinalement: avant la chirurgie (M0), à 1 mois (M1), à 3 (M3), 6 (M6) et 12 mois (M12) après la chirurgie. On a observé le recrutement au cours de la récupération de la SMA, de M1 et S1 ipsilatéral, de S1 contralatéral et des lobules V et VI du cervelet. Par rapport aux sujets sains, les patients mettent en place une réorganisation compensatoire au cours de la récupération fonctionnelle.

Ce travail de thèse porte sur la quantification et la prise en compte des variations anatomiques en cours de radiothérapie guidée par l'image pour le cancer de la prostate. Nous proposons tout d'abord une approche basée population pour quantifier et analyser les incertitudes géométriques, notamment à travers des matrices de probabilité de présence de la cible en cours de traitement. Nous proposons ensuite une méthode d'optimisation des marges suivant des critères de couverture géométrique de la cible tumorale. Cette méthode permet d'obtenir des marges objectives associées aux différents types d'incertitudes géométriques et aux différentes modalités de repositionnement du patient. Dans un second temps, nous proposons une méthode d'estimation de la dose cumulée reçue localement par les tissus pendant un traitement de radiothérapie de la prostate. Cette méthode repose notamment sur une étape de recalage d'images de façon à estimer les déformations des organes entre les séances de traitement et la planification. Différentes méthodes de recalage sont proposées, suivant les informations disponibles (délinéations ou points homologues) pour contraindre la déformation estimée. De façon à évaluer les méthodes proposées au regard de l'objectif de cumul de dose, nous proposons ensuite la génération et l'utilisation d'un fantôme numérique reposant sur un modèle biomécanique des organes considérés. Les résultats de l'approche sont présentés sur ce fantôme numérique et sur données réelles. Nous montrons ainsi que l'apport de contraintes géométriques permet d'améliorer significativement la précision du cumul et que la méthode reposant sur la sélection de contraintes ponctuelles présente un bon compromis entre niveau d'interaction et précision du résultat. Enfin, nous abordons la question de l'analyse de données de populations de patients dans le but de mieux comprendre les relations entre dose délivrée localement et effets cliniques. Grâce au recalage déformable d'une population de patients sur une référence anatomique, les régions dont la dose est significativement liée aux événements de récidive sont identifiées. Il s'agit d'une étude exploratoire visant à terme à mieux exploiter l'information portée par l'intégralité de la distribution de dose, et ce en fonction du profil du cancer.

Objectifs: Notre travail avait pour objectif la prédiction du risque de récidive du cancer de prostate localisé à partir d’une caractérisation multimodale de ce cancer comprenant des facteurs anatomopathologiques, des biomarqueurs tissulaires et des paramètres quantitatifs originaux issus de l’IRM pré-thérapeutique, ainsi que l'élaboration d'une méthodologie pour l'évaluation des corrélations existantes entre ces différents facteurs. Matériel et méthodes : La valeur pronostique de la nouvelle classification ISUP, de l'infiltration lympho-vasculaire, de l'expression des marqueurs Ki67, Survivin et Caveolin-1 a été évaluée sur de larges cohortes multicentriques de patients avec cancer de prostate traité par prostatectomie radicale, en analyse multivariée avec calcul des C-index correspondants. L'intérêt, notamment pronostique, de la radiomique, correspondant à l'extraction et l'étude de caractéristiques quantitatives d'imagerie, a été évalué dans le cancer de prostate par une revue systématique de la littérature. L'intérêt de descripteurs texturaux issus de l'IRM pour la prédiction du risque de récidive biologique a été évalué dans une cohorte monocentrique de patients traités par radiothérapie externe. Dans une étude préliminaire basée sur 8 patients, une méthodologie a été proposée pour la reconstruction 3D de la pièce de prostatectomie et son recalage avec l'imagerie pré-opératoire. Ce travail a alors permis une mise en correspondance des données biologiques tumorales et les données quantitatives de l'imagerie. Des classifieurs pour l'identification et la caractérisation tumorale ont été construits et validés. Résultats : Nos travaux ont confirmé que la nouvelle classification ISUP, l'infiltration lymphovasculaire, et l'expression de Ki-67, Survivin, et Caveolin-1 sur la pièce de prostatectomie étaient associées à des caractéristiques pathologiques défavorables dans le CaP et au risque de récidive biologique après prostatectomie radicale. Cependant, leurs valeurs pronostiques sont limitées comparé aux facteurs pronostiques standards. La radiomique est un domaine prometteur pour l'identification et la caractérisation tumorale dans le CaP mais son intérêt pronostique reste à démontrer. Nos travaux confirment sa valeur pronostique pour les patients traités par radiothérapie externe. Avec une erreur moyenne de recalage de 5 mm, notre méthodologie de recalage nous a ensuite permis de proposer une mise en correspondance des données biologiques tumorales basées sur le score de Gleason et l'expression de marqueurs tissulaires. Cette mise en correspondance a permis l'élaboration de classifieurs permettant de prédire la présence de tumeurs et estimer leur score de Gleason avec des résultats satisfaisants. L'évaluation de l'expression immunohistochimique de marqueurs tissulaires reste limitée. Conclusion : Ces travaux confirment la valeur pronostique de marqueurs issus de l'étude quantitative de l'imagerie pré-opératoire, ainsi que de l'analyse anatomopathologique et immunohistochimique de la pièce de prostatectomie. Une méthodologie de mise en correspondance et de corrélation de ces différents marqueurs a été proposée avec des résultats préliminaires justifiant la poursuite des travaux sur une cohorte de patients plus importante. / Objective: The aim of this work was the prediction of prostate cancer recurrence based on a multimodal characterization of this cancer including pathological markers, tissue biomarkers, and quantitative parameters from Magnetic Resonance Imaging (MRI), and to propose a method to assess correlations between these factors. Material and methods: The prognostic values of the new ISUP groups, the lymphovascular invasion, the expressions of Ki67, Survivin et Caveolin-1 were assessed in large multicentric and international cohorts of patients with prostate cancer treated with radical prostatectomy. A review of the literature investigated the use and the performance of radiomics and texture analysis to predict prostate cancer recurrence. The prognostic value of MRI features including Haralick’s texture features to predict biochemical recurrence after prostate cancer radiotherapy was assessed in a retrospective cohort of 83 patients. In a preliminary study including eight patients, a method to correlate in-vivo observations from pre-operative imaging with biological findings from radical prostatectomy using quantitative analysis was proposed. Résultats: Our studies confirmed the new ISUP groups, the lymphovascular invasion, the expressions of Ki67, Survivin and Caveolin-1 were associated with adverse pathologic features and prostate cancer recurrence after radical prostatectomy. However, these factors did not add clinically relevant information to established models. Our review of the literature revealed radiomics was promising for tumor identification and characterization but that few studies assessed its prognostic value. We demonstrated T2-w Haralick’s features were predictors of biochemical recurrence after prostate cancer radiotherapy. With a mean error of 4.90mm, our method to register prostate whole mount histology to in-vivo MRI resulted in the construction of classifiers to predict the presence of tumor, Gleason score, and Ki67 expression. Conclusion : Our work confirm the prognostic value of different markers from tissue, pathological pre-operative imaging analyses. Our method of registration and correlation of these markers leads to promising preliminary results that justify further evaluation with larger cohorts of patients.

L’imagerie HDR et l’imagerie 3D sont deux domaines dont l’évolution simultanée mais indépendante n’a cessé de croître ces dernières années. D’une part, l’imagerie HDR (High Dynamic Range) permet d’étendre la gamme dynamique de couleur des images conventionnelles dites LDR (Low Dynamic Range). D’autre part, l’imagerie 3D propose une immersion dans le film projeté avec cette impression de faire partie de la scène tournée. Depuis peu, ces deux domaines sont conjugués pour proposer des images ou vidéos 3D HDR mais peu de solutions viables existent et aucune n’est accessible au grand public. Dans ce travail de thèse, nous proposons une méthode de génération d’images 3D HDR pour une visualisation sur écrans autostéréoscopiques en adaptant une caméra multi-points de vue à l’acquisition d’expositions multiples. Pour cela, des filtres à densité neutre sont fixés sur les objectifs de la caméra. Ensuite, un appareillement des pixels homologues permet l’agrégation des pixels représentant le même point dans la scène acquise. Finalement, l’attribution d’une valeur de radiance est calculée pour chaque pixel du jeud’images considéré par moyenne pondérée des valeurs LDR des pixels homologues. Une étape supplémentaire est nécessaire car certains pixels ont une radiance erronée. Nous proposons une méthode basée surla couleur des pixels voisins puis deux méthodes basées sur la correction de la disparité des pixels dontla radiance est erronée. La première est basée sur la disparité des pixels du voisinage et la seconde sur la disparité calculée indépendamment sur chaque composante couleur. Ce pipeline permet la générationd’une image HDR par point de vue. Un algorithme de tone-mapping est ensuite appliqué à chacune d’elles afin qu’elles puissent être composées avec les filtres correspondants à l’écran autostéréoscopique considéré pour permettre la visualisation de l’image 3D HDR. / HDR imaging and 3D imaging are two areas in which the simultaneous but separate development has been growing in recent years. On the one hand, HDR (High Dynamic Range) imaging allows to extend the dynamic range of traditionnal images called LDR (Low Dynamic Range). On the other hand, 3Dimaging offers immersion in the shown film with the feeling to be part of the acquired scene. Recently, these two areas have been combined to provide 3D HDR images or videos but few viable solutions existand none of them is available to the public. In this thesis, we propose a method to generate 3D HDR images for autostereoscopic displays by adapting a multi-viewpoints camera to several exposures acquisition.To do that, neutral density filters are fixed on the objectives of the camera. Then, pixel matchingis applied to aggregate pixels that represent the same point in the acquired scene. Finally, radiance is calculated for each pixel of the set of images by using a weighted average of LDR values. An additiona lstep is necessary because some pixels have wrong radiance. We proposed a method based on the color of adjacent pixels and two methods based on the correction of the disparity of those pixels. The first method is based on the disparity of pixels of the neighborhood and the second method on the disparity independently calculated on each color channel. This pipeline allows the generation of 3D HDR image son each viewpoint. A tone-mapping algorithm is then applied on each of these images. Their composition with filters corresponding to the autostereoscopic screen used allows the visualization of the generated 3DHDR image.

Ces travaux de thèse s’inscrivent dans le contexte de la prédiction de la toxicité en radiothérapie du cancer de la prostate. Dans l'objectif d'analyser les corrélations spatiales entre la dose et les effets secondaires cette problématique est abordée dans un cadre d'analyse de population. La mise en correspondance inter-individus de l'anatomie et de la distribution de dose planifiée soulève des difficultés liées aux fortes variabilités anatomiques et au faible contraste des images CT considérées. Nous avons envisagé différentes stratégies de recalage non-rigide exploitant les informations relatives aux structures anatomiques, aux combinaisons intensité-structure, ou aux relations inter-structures. Les méthodes proposées s'appuient notamment sur l’utilisation de descripteurs structurels des organes tels que les cartes de distances euclidiennes ou du champ scalaire solution de l’équation de Laplace. Ces méthodes ont permis d'améliorer significativement la précision de la mise en correspondance, tant au niveau anatomique que dosimétrique. Les plus performantes ont été utilisées pour analyser une population de 118 individus. Les comparaisons statistiques des distributions de dose entre les patients souffrant ou non de saignements rectaux ont permis d’identifier une sous-région du rectum où la dose semble corrélée à la toxicité. La sous-région rectale identifiée apparaît potentiellement impliquée et hautement prédictive du risque de saignement. L'approche proposée permet d’améliorer les performances des modèles mathématiques de prédiction de la toxicité. / This thesis deals with the issue of predicting the toxicity within the context of prostate cancer radiotherapy. With the aim of analyzing the spatial correlations between dose and side effects, this problem is addressed in a population analysis framework. Inter-individual matching of both the anatomy and planned dose distribution raises difficulties related to high anatomical variability and low contrast in the CT images. We considered different strategies for non-rigid registration involving the use of information on anatomical structures, intensity-structure combinations, or inter-structures relations. The proposed methods are primarily based on the use of structural descriptors of organs such as Euclidean distance maps or scalar field solution of the Laplace equation. These methods allowed us to significantly improve the accuracy of the matching, at both the dosimetric and the anatomical level. The most accurate matching strategy has been used for analyzing a population of. Statistical comparisons of dose distributions between patients with or without rectal bleeding have been used to identify a rectal sub-region likely correlated with toxicity. The identified rectal sub-region appears potentially involved in side effects and highly predictive of the risk of bleeding. The proposed approach makes it possible to improve the performance of mathematical models for predicting the toxicity.

Dans cette thèse, nous traitons les problèmes d'asservissement et de suivi visuel, qui sont essentiels dans le domaine de la vision robotique. Leur robustesse ainsi que leur précision deviennent des enjeux majeurs. Les techniques classiques sont principalement basées sur l'observation de primitives géométriques dans l'image. Ces primitives ne prennent néanmoins pas compte de toute l'information présente dans les images. C'est pour cette raison que de nouvelles approches, dites approches directes, ont vu le jour. Un inconvénient des méthodes directes actuelles vient du fait qu'elles sont centrées sur l'observation des intensités lumineuses des images qui sont fortement sensibles aux changements d'apparence qui peuvent survenir, par exemple, lors de modification de l'illumination ou occultation. Ceci a pour effet de rendre l'application de ces techniques limitée à des conditions nominales d'utilisation. Pour régler ce problème, nous proposons une solution qui n'est plus directement basée sur les intensités lumineuses mais sur l'information contenue dans les images. Nous montrons que la maximisation de cette information permet de créer une solution unifiée pour résoudre des tâches de suivi et d'asservissement visuel. De nombreuses expériences de suivi valident la robustesse et la précision de la technique proposée dans des applications variées en passant par le suivi de visages, la localisation, la construction de mosaïques et la réalité augmentée. La méthode d'asservissement visuel reposant sur l'information mutuelle est également validée à l'aide d'une plateforme contenant un robot cartésien à six degrés de liberté ainsi qu'un véhicule autonome non-holonome.

Ce travail de thèse porte sur la quantification et la prise en compte des variations anatomiques en cours de radiothérapie guidée par l'image pour le cancer de la prostate. Nous proposons tout d'abord une approche basée population pour quantifier et analyser les incertitudes géométriques, notamment à travers des matrices de probabilité de présence de la cible en cours de traitement. Nous proposons ensuite une méthode d'optimisation des marges suivant des critères de couverture géométrique de la cible tumorale. Cette méthode permet d'obtenir des marges objectives associées aux différents types d'incertitudes géométriques et aux différentes modalités de repositionnement du patient. Dans un second temps, nous proposons une méthode d'estimation de la dose cumulée reçue localement par les tissus pendant un traitement de radiothérapie de la prostate. Cette méthode repose notamment sur une étape de recalage d'images de façon à estimer les déformations des organes entre les séances de traitement et la planification. Différentes méthodes de recalage sont proposées, suivant les informations disponibles (délinéations ou points homologues) pour contraindre la déformation estimée. De façon à évaluer les méthodes proposées au regard de l'objectif de cumul de dose, nous proposons ensuite la génération et l'utilisation d'un fantôme numérique reposant sur un modèle biomécanique des organes considérés. Les résultats de l'approche sont présentés sur ce fantôme numérique et sur données réelles. Nous montrons ainsi que l'apport de contraintes géométriques permet d'améliorer significativement la précision du cumul et que la méthode reposant sur la sélection de contraintes ponctuelles présente un bon compromis entre niveau d'interaction et précision du résultat. Enfin, nous abordons la question de l'analyse de données de populations de patients dans le but de mieux comprendre les relations entre dose délivrée localement et effets cliniques. Grâce au recalage déformable d'une population de patients sur une référence anatomique, les régions dont la dose est significativement liée aux événements de récidive sont identifiées. Il s'agit d'une étude exploratoire visant à terme à mieux exploiter l'information portée par l'intégralité de la distribution de dose, et ce en fonction du profil du cancer. / This work deals with the quantification and the compensation of anatomical deformations during image-guided radiotherapy of prostate cancer. Firstly, we propose a population-based approach to quantify the geometrical uncertainties by means of coverage probability matrices of the target tumor during the treatment. We then propose a margins optimization method based on geometrical coverage criteria of the tumor target. This method provides rationnal margins models associated to the different geometrical uncertainties and patient repositioning protocols. Secondly, we propose a method to estimate the locally accumulated dose during the treatment. This method relies on a deformable image registration process in order to estimate the organ deformations between each treatment fraction and the planning. Different registration methods are proposed, using different level of user interactions (landmarks specification or delineations) to constrain the deformation estimation. In order to evaluate the performance of the proposed methods, we then describe the generation of a numerical phantom based on a biomechanical model. The results are presented for the numerical phantom and real clinical cases. We show that the benefit brought by the manual placement of some landmarks to constrain the registration represents a good compromise between the required interaction level and the dose estimation accuracy. Finally, we address the issue of the analysis of population data in order to better understand the relationship between the locally delivered dose and clinical effects. With deformable image registration of a population of patients on an anatomical template, regions whose dose is significantly associated with recurrence events are identified. This last part is an exploratory study aiming to better use the information carried by the entire distribution dose, and according to the cancer profile.

Cette thèse se situe dans le domaine de l'auto-localisation et de la cartographie 3D des caméras RGB-D pour des robots mobiles et des systèmes autonomes avec des caméras RGB-D. Nous présentons des techniques d'alignement et de cartographie pour effectuer la localisation d'une caméra (suivi), notamment pour des caméras avec mouvements rapides ou avec faible cadence. Les domaines d'application possibles sont la réalité virtuelle et augmentée, la localisation de véhicules autonomes ou la reconstruction 3D des environnements.Nous proposons un cadre consistant et complet au problème de localisation et cartographie 3D à partir de séquences d'images RGB-D acquises par une plateforme mobile. Ce travail explore et étend le domaine d'applicabilité des approches de suivi direct dites "appearance-based". Vis-à-vis des méthodes fondées sur l'extraction de primitives, les approches directes permettent une représentation dense et plus précise de la scène mais souffrent d'un domaine de convergence plus faible nécessitant une hypothèse de petits déplacements entre images.Dans la première partie de la thèse, deux contributions sont proposées pour augmenter ce domaine de convergence. Tout d'abord une méthode d'estimation des grands déplacements est développée s'appuyant sur les propriétés géométriques des cartes de profondeurs contenues dans l'image RGB-D. Cette estimation grossière (rough estimation) peut être utilisée pour initialiser la fonction de coût minimisée dans l'approche directe. Une seconde contribution porte sur l'étude des domaines de convergence de la partie photométrique et de la partie géométrique de cette fonction de coût. Il en résulte une nouvelle fonction de coût exploitant de manière adaptative l'erreur photométrique et géométrique en se fondant sur leurs propriétés de convergence respectives.Dans la deuxième partie de la thèse, nous proposons des techniques de régularisation et de fusion pour créer des représentations précises et compactes de grands environnements. La régularisation s'appuie sur une segmentation de l'image sphérique RGB-D en patchs utilisant simultanément les informations géométriques et photométriques afin d'améliorer la précision et la stabilité de la représentation 3D de la scène. Cette segmentation est également adaptée pour la résolution non uniforme des images panoramiques. Enfin les images régularisées sont fusionnées pour créer une représentation compacte de la scène, composée de panoramas RGB-D sphériques distribués de façon optimale dans l'environnement. Ces représentations sont particulièrement adaptées aux applications de mobilité, tâches de navigation autonome et de guidage, car elles permettent un accès en temps constant avec une faible occupation de mémoire qui ne dépendent pas de la taille de l'environnement. / This thesis is in the context of self-localization and 3D mapping from RGB-D cameras for mobile robots and autonomous systems. We present image alignment and mapping techniques to perform the camera localization (tracking) notably for large camera motions or low frame rate. Possible domains of application are localization of autonomous vehicles, 3D reconstruction of environments, security or in virtual and augmented reality. We propose a consistent localization and 3D dense mapping framework considering as input a sequence of RGB-D images acquired from a mobile platform. The core of this framework explores and extends the domain of applicability of direct/dense appearance-based image registration methods. With regard to feature-based techniques, direct/dense image registration (or image alignment) techniques are more accurate and allow us a more consistent dense representation of the scene. However, these techniques have a smaller domain of convergence and rely on the assumption that the camera motion is small.In the first part of the thesis, we propose two formulations to relax this assumption. Firstly, we describe a fast pose estimation strategy to compute a rough estimate of large motions, based on the normal vectors of the scene surfaces and on the geometric properties between the RGB-D images. This rough estimation can be used as initialization to direct registration methods for refinement. Secondly, we propose a direct RGB-D camera tracking method that exploits adaptively the photometric and geometric error properties to improve the convergence of the image alignment.In the second part of the thesis, we propose techniques of regularization and fusion to create compact and accurate representations of large scale environments. The regularization is performed from a segmentation of spherical frames in piecewise patches using simultaneously the photometric and geometric information to improve the accuracy and the consistency of the scene 3D reconstruction. This segmentation is also adapted to tackle the non-uniform resolution of panoramic images. Finally, the regularized frames are combined to build a compact keyframe-based map composed of spherical RGB-D panoramas optimally distributed in the environment. These representations are helpful for autonomous navigation and guiding tasks as they allow us an access in constant time with a limited storage which does not depend on the size of the environment.

La télédermatologie présente plusieurs avantages par rapport aux consultations traditionnelles en cabinet avec un dermatologue. Elle est particulièrement utile pour faciliter l'accès aux soins dermatologiques pour les patients ayant des problèmes de mobilité ou habitant loin des secteurs géographiques médicalisés. Un schéma de mosaïquage automatique d’images dédié à la création des panoramas étendus des vidéo-séquences de peau est proposé pour surmonter les limitations posées par le champ de vue réduit des images stationnaires acquises par les dispositifs actuellement utilisés. Les vidéo-séquences utilisées à cet effet sont acquises en utilisant un dispositif spécialement conçu pour un rendu colorimétrique contrôlé de la surface de la peau. Après une étude des diverses méthodes de recalage d'images existantes, une approche optimale est proposée, avec un certain compromis entre la précision de recalage et le temps de calcul, pour la superposition des parties communes des images cutanées. En outre, une approche pour affiner la correspondance initiale des points caractéristiques extraits est présentée. L'étude présentée porte principalement sur la construction cohérente d’une mosaïque dans son ensemble. Pour atteindre cet objectif, un schéma de mosaïque capable de générer des panoramas cohérents à partir de vidéo-séquences longues est présenté. Ce schéma estime dynamiquement la topologie de la trajectoire des images dans le plan de mosaïquage. Cela permet de placer les images sur le plan panoramique avec un nombre réduit d'images sur le chemin suivi pour atteindre une image donnée à partir d'une image de référence, ce qui réduit non seulement l'accumulation des erreurs, mais permet également d'éviter les interruptions dans le mosaïquage en excluant les paires d'images dont le recalage ne serait pas réussi. L'approche proposée offre une robustesse vis-à-vis des recalages échoués en trouvant des trajets alternatifs. En outre, un mode d'ajustement global pour améliorer davantage la cohérence de la mosaïque est présenté / Teledermatology offers several advantages in comparison to the traditional in-place consultations with a dermatologist. It is particularly useful for easing the access to the dermatological care for patients with mobility or travel constraints. A dedicated mosaicing scheme for creating extended panoramas of skin video sequences is proposed to surmount the limitations posed by the small field of view of stationary images acquired by currently used devices. The video sequences used for this purpose are acquired using a specially designed device for a colorimetrically correct rendering of the skin surface. After a study of various image registration approaches, an approach optimally suited to skin image registration with some compromise between registration accuracy and computation time is selected. In addition, an approach for refining the initially detected key-point correspondence is presented. Central focus of this study is on the overall coherent construction of the mosaic. To achieve this objective, a mosaicing scheme capable of generating coherent panoramas from long video sequences is presented. This scheme dynamically estimates the topology of the image trajectory in the panoramic plane to mosaic the images by reducing the number of images over the path used for reaching a given image from a reference image in order to place it on the panoramic plane. A small number of images reduces the accumulated errors, thus improving the visual coherency of the overall mosaic. Besides, the proposed approach offers robustness against failed registrations, which would interrupt the mosaicing process in the absence of the alternative paths. Moreover, a global adjustment scheme for further improving the coherency of the mosaic is presented

La résolution des images de cerveau du petit animal acquises in vivo est encore limitée au regard de la taille des structures observées. Les modalités d'imagerie post mortem (coupes histologiques et autoradiographiques) restent encore aujourd'hui la référence pour une étude anatomo-fonctionnelle précise, bien que la cohérence 3D de l'organe soit perdue. Ces images 2D étant analysées par segmentation manuelle de régions d'intérêt (RDI), ce qui requiert du temps et une expertise en neuroanatomie, le nombre de coupes et de RDI étudiées est limité. Pour s'a ranchir de la perte de la cohérence 3D de l'organe et traiter un grand nombre de données, il est nécessaire de reconstruire des images 3D à partir de séries de coupes 2D et d'automatiser et d'optimiser l'analyse de ces volumes de données. Des travaux ont été réalisés pour restaurer la cohérence 3D de l'organe. L'objectif atteint de ce travail de thèse a donc été de proposer une méthode d'analyse de ces images 3D. Pour cela, nous avons recalé un atlas numérique 3D sur des images 3D de cerveaux de souris pour mener une étude de celles-ci grâce aux RDI de l'atlas. L'analyse par atlas à l'échelle des RDI, bien que able et rapide, met di cilement en évidence des variations fonctionnelles se produisant dans des zones de petite dimension par rapport à la taille des RDI. Ces di érences peuvent en revanche apparaître grâce à une analyse statistique réalisée à l'échelle du pixel. L'interprétation de ces résultats étant complexe chez la Souris, nous avons proposé d'utiliser l'atlas pour superviser cette analyse a n de coupler les avantages des méthodes. Un travail préliminaire a ensuite été réalisé pour évaluer la faisabilité d'analyser par atlas des images TEP acquises chez la Souris. Une perspective de ces travaux est d'utiliser l'atlas numérique 3D comme outil unique pour analyser conjointement des images acquises in vivo et post mortem sur les mêmes sujets et ainsi recouper les informations extraites de ces images.