Le Pays de Gex est une zone de transition entre le Jura et le bassin lémanique. La diversité des dépôts (calcaires karstifiés, molasse marna-gréseuse et conglomératique, alluvions fluviatiles et glaciaires) a justifié d'importantes investigations d'ordre géologique et hydrogéologique, dans le cadre de programmes de recherche en eau et du projet LEP. Le grand nombre de données ainsi accumulé a permis d'expliciter le comportement des différents aquifères et de déterminer leurs relations. L'analyse de la lithologie et des remplissages karstiques faite à partir des observations de surfaces, dans les forages et dans le tunnel LEP, a mis en évidence une nappe (de type karstique et/ou de fissures) dans les niveaux carbonatés formant l'ossature du chainon jurassien. L'étude de la piézomètrie et l'évaluation des volumes d'eau infiltrée concernant plusieurs années ont montré que les limites de ce réservoir de montagne fluctuent, selon l'importance du stimulus pluviométrique et l'état de l'aquifère. A l'intérieur de ce dernier différents modes d'écoulement ont été définis et ceia à partir du suivi des débits et des caractères physico-chimiques des eaux des émergences et du tunnel. L'étude du remplissage alluvial et de la molasse (prospections géophysiques, forages, tunnel) a permis, d'une part de définir les niveaux aquifères ainsi que leur géométrie et, d'autre part, de proposer une hypothèse sur la configuration des dépôts et de son influence sur l'hydrogéologie, en fonction des phases glaciaires et interglaciaires. De plus à partir des données hydreclimatiques, piézomètriques et débimètriques, différents types de relation, entre les bassins de montagne et de plaine, ont été mis en évidence. Les phénomènes observés ne sont pas spécifiques au secteur d'étude, c'est pourquoi les conclusions issues de ce travail sont rassemblées sous la forme d'Un modèle théorique; ainsi elles pourront être appliquées à d'autres systèmes similaires

La mise en évidence de biomarqueurs spéciques de pathologies cérébrales à l'échelle d'une population reste extrêmement dicile compte tenu de la variabilité inter-individuelle de la topographie sulco-gyrale. Cette thèse propose de répondre à cette diculté par l'identication automatique de 125 structures sulcales et leur mise en correspondance au travers des individus, à partir d'une base de 62 sujets labélisés manuellement. En s'appuyant sur la théorie des racines sulcales, les plissements corticaux sont découpés en entités élémentaires à labéliser. Dans une première phase, l'approche structurelle proposée précédemment par Jean-François Mangin et Denis Rivière a été revisitée pour faire face aux nombreux descripteurs morphomé- triques impliqués dans le processus d'identication. Dans une deuxième phase, cette modélisation a été reconsidérée intégralement au prot d'un cadre Bayésien exploitant des informations localisées (positions ou directions) négligées jusqu'alors, autorisant ainsi des schémas d'optimisation ecace. Dans ce cadre, la normalisation des données est essentielle ; cette question a été traitée sous la forme d'un processus de recalage ane global ou local à chaque sillon, de façon couplée au probl ème d'identication des sillons. Dans l'optique d'introduire plus d'information structurelle, une modélisation Markovienne traduisant une vue localisée de l'agencement entre plissements corticaux voisins a été introduite avec succès pour atteindre un taux de reconnaissance de plus de 86% pour chaque hémisphère. Seules les congurations atypiques ou les structures anatomiques les plus variables présentent encore de réelles dicultés.

La dyslexie développementale est un trouble spécifique de l'apprentissage de la lecture qui affecte 3 à 7% des enfants d'âge scolaire. Il est bien établi aujourd'hui que la dyslexie découle en partie de variations génétiques qui causent des changements lors du développement cérébral, qui, à leur tour, ont des conséquences au niveau cognitif. Cette thèse s'appuie sur les analyses morphométriques de trois des sillons principaux du cerveau dans trois grands ensembles de données d'imagerie par résonance magnétique : 102 participants français, 80 participants polonais et 70 participants allemands, avec, dans chaque jeu de données, environ la moitié de participants ayant été diagnostiqués dyslexiques et la moitié de lecteurs normaux. J'ai étudié le sillon central, la scissure Sylvienne et le sillon temporal supérieur grâce aux outils de labellisation automatique et de mesures du logiciel BrainVISA. J'ai mesuré des propriétés quantitatives (surface et profondeur) ainsi que des propriétés qualitatives (configuration) de chaque sillon. J'ai montré une triple interaction entre groupe, sexe et hémisphère dans la profondeur moyenne du sillon central, laissant penser que les participants contrôles et dyslexiques diffèrent en terme d'asymétrie de profondeur de ce sillon. Comme la sulcation est un processus se déroulant de façon précoce lors du développement du cerveau et qui semble moins plastique que d'autres mesures cérébrales (comme, par exemple, les volumes de matière grise), ce résultat pourrait s'avérer être un marqueur précoce du risque de dyslexie plutôt que la conséquence de mauvaises capacités de lecture. / Developmental dyslexia is a specific disorder of reading acquisition that affects 3 to 7% of school-aged children. It is well established that dyslexia is partly caused by genetic variations whitch cause changes in brain development, whitch then have consequences at the cognitive level. This Ph.D thesis is based on morphometry analysis of three main sulci of the brain in three large databases of brain magnetic resonance images: 102 participants from France, 80 particpants from Poland and 70 participants from Germany, with, in each database, about half of participants were diagnosed with dyslexia and half of normal readers. I have studied the central sulcus, the Sylvian fissure and the superior temporal sulcus thanks to the automatic labelisation and measures tools in the BrainVISA software. I have measured some quantitative properties (surface and depth) as well as some qualitative ones (configuration) of each sulcus. I have shown a triple interaction between group, sex and hemisphere in the mean depth of the central sulcus. This result allows us to think that control and dyslexic participants may be different in terms of depth asymetry in this particular sulcus. Given that sulcation is an early process during brain development et that it seems to be less plastic than other brain measures (like, for example, grey matter volumes), this result may be an early marker of risk factors for dyslexia rather than a consequence of poor reading.

La compréhension des mécanismes impliqués dans les maladies neurodégénératives ou développementales ainsi que la mise en place de nouvelles approches thérapeutiques reposent sur l’utilisation de modèles expérimentaux pertinents et de techniques d’imagerie adaptées. Dans ce contexte, l’IRM est un outil de choix pour l’exploration anatomique in vivo dans la mesure où elle permet d’effectuer un suivi longitudinal. Le succès translationnel des thérapies du laboratoire au patient repose sur une bonne caractérisation des modèles et une continuité des biomarqueurs utilisés. Or, si l'IRM est disponible en préclinique et en clinique, les outils d'analyse sont peu « génériques ». Au cours de cette thèse, en s'inspirant des travaux menés chez l'Homme, nous avons développé et validé des outils automatiques de segmentation des structures neuroanatomiques chez le Macaque. La méthode proposée repose sur la mise en registre avec l'IRM du sujet d'un atlas digital probabiliste suivi de l'optimisation d'un modèle statistique par mélanges de gaussiennes et champs aléatoires de Markov. Elle a été validée chez un ensemble de sujets sains adultes puis mise en application dans le contexte du développement néonatal normal du cerveau. Afin de poser les bases d'une évaluation permettant une comparaison des biomarqueurs IRM avec les biomarqueurs post mortem de référence, nous avons également mis au point une chaîne de traitement permettant la reconstruction 3D de volumes histologiques du cerveau de Macaque et l'avons appliqué à la caractérisation du contraste IRM au cours d'une greffe de cellules souches après lésion excitotoxique. / Understanding the mechanisms involved in neurodegenerative or developmental diseases and designing new therapeutic approaches are based on the use of relevant experimental models as well as appropriate imaging techniques. In this context, MRI is a prominent tool for in vivo investigation as it allows for longitudinal follow-up. Successful translation from bench to bedside calls for well-characterized models as well as transferable biomarkers. Yet, despite the existence of both clinical and preclinical scanners, analysis tools are hardly translational. In this work, inspired by standards developed in Humans, we've built and validated tools for the automated segmentation of neuroanatomical structures in the Macaque. This method is based on the registration of a digital probabilistic atlas followed by the fitting of a statistical model consisting of a gaussian mixture and Markov random fields. It was first validated in healthy adults and then applied to the study of neonatal brain development. Furthermore, to pave the way for comparisons with gold standard post mortem biomarkers, we developed a pipeline for the automated 3D reconstruction of histological volumes that we applied to the characterization of MRI contrast in a stem-cell graft following an excitotoxic lesion.

Cette these traite de la modelisation statistique de formes en imagerie<br />cerebrale.<br /><br />Dans une premiere partie, nous proposons un modele statistique de la forme des sillons corticaux. Le modele est bati par apprentissage a partir de sillons extraits d'images IRM et dotes d'une representation parametrique. La definition d'un repere intrinseque a la forme sillon permet d'aligner l'ensemble des formes extraites et de construire une population d'apprentissage coherente sur laquelle appliquer une analyse en composantes principales afin de deriver le modele. Ce modele statistique est ensuite etendu a un graphe de sillons afin de decrire non plus seulement les caracteristiques morphologiques d'un sillon, mais aussi les relations de position et d'orientation entre sillons principaux.<br />L'analyse presentee ici porte sur un sous-graphe defini par un couple de sillons. <br /><br />Dans une seconde partie, trois applications de la modelisation proposee sont envisagees. D'une part, nous l'utilisons dans un cadre d'evaluation de methodes de recalage global inter-sujets. Pratiquee sur des amers locaux, l'analyse statistique fournit un indicateur de la similarite des formes au sein des populations recalees, et produit un critere de comparaison entre les methodes. D'autre part, nous exploitons la connaissance statistique apportee par le modele sur les sillons dans le contexte de la construction d'atlas anatomiques et fonctionnels. Nous proposons une methode locale et non-lineaire de recalage inter-sujets de donnees fonctionnelles, exprimees sous forme de dipoles MEG (localisations d'activations fonctionnelles), base sur la modelisation des amers anatomiques que sont les sillons corticaux. Exprimentee sur une population de 18 sujets, cette methode s'est averee apte a reduire la variabilite fonctionnelle inter-individuelle observee. Enfin, nous appliquons la methodologie proposee dans le cas des sillons a la modelisation statistique de la forme de frontieres fonctionnelles delimitant des aires visuelles de bas-niveau.

L'imagerie médicale a profondément influencé à la fois la recherche médicale et la pratique clinique. Elle est aujourd'hui incontournable aussi bien pour l'établissement du diagnostic que pour la mise en place et le suivi d'un traitement thérapeutique. Elle fournit un volume croissant de données tridimensionnelles provenant de modalités d'acquisition différentes (IRM, scanner-X, médecine nucléaire, échographie). Ce volume croissant de données rend délicate et laborieuse la tâche d'interprétation par un expert. Le traitement d'images est un outil permettant une automatisation des tâches et va assister l'expert aussi bien dans l'analyse qualitative que quantitative des images. Dans ce mémoire, nous proposons des techniques automatiques de détection de changements dans des séquences d'images IRM cérébrales. Nous nous intéressons plus particulièrement aux changements d'intensité localisés survenant lors d'évolutions pathologiques telles que les évolutions de lésions en sclérose en plaques (SEP). Les applications médicales des techniques développées ici sont nombreuses: aide au diagnostic, suivi à long terme de l'évolution d'une pathologie, évaluation de l'efficacité thérapeutique d'un médicament, aide à la prise de décision en vue d'une intervention chirurgicale. Ce travail de recherche a été mené en étroite collaboration entre le LSIIT (ULP/UMR CNRS 7005) et l'Institut de Physique Biologique (ULP-Hôpitaux Universitaires / UMR CNRS 7004), au sein de l'équipe-projet multi-laboratoires "Imagerie et Robotique Médicale et Chirurgicale" (EPML IRMC). Il a été soutenu par la Ligue Française Contre la Sclérose En Plaques (LFSEP), la société SERONO et la région Alsace. La détection automatique et fiable de changements interimages rencontre d'importantes difficultés rendant impossible la comparaison directe d'images acquises successivement. La position des patients dans l'imageur n'est jamais identique et les paramètres d'acquisition peuvent varier sensiblement entre chaque examen, entraînant, entre autres, des modifications de contraste. La définition même de ce qui doit être détecté est souvent subjective. Dans le cadre spécifique de la détection de changements d'intensité de lésions, des déformations globales de structures anatomiques, telle que l'atrophie cérébrale, peuvent également perturber la comparaison directe des images. Le travail présenté dans cette thèse est centré sur le développement d'outils de traitement d'images permettant de décider quels changements sont statistiquement significatifs ou non. Lorsque l'expert détermine visuellement des changements, il utilise des connaissances a priori, implicites, de haut niveau qui lui permettent de corriger certaines erreurs d'acquisition. Ainsi, il peut compenser visuellement des erreurs de repositionnement et utiliser ses connaissances anatomiques propres pour identifier et rejeter certains artefacts. Nous développons donc ici, des techniques automatiques d'identification et de correction des principaux artefacts (positionnement, déformations, variations d'intensité ...) et nous proposons une technique originale de segmentation du cortex, apportant les informations anatomiques permettant l'amélioration de la détection automatique. Les techniques de traitement d'images proposées ici ont été développées pour l'IRM cérébrale. Cependant, elles sont suffisamment générales pour s'appliquer à d'autres domaines. Notre système de détection de changements a été évalué dans le cadre de l'étude de l'évolution de lésions de sclérose en plaques. Ses performances ont été déterminées sur une grande base d'images multimodales (plus de 200 images FLAIR, RARE et GE3D) de taille $128^3$. L'évaluation a été faite à l'aide d'un protocole impliquant deux experts (neurologues) et utilisant une analyse statistique de type COR Le système automatique a été jugé plus performant que l'expert humain. Dans la première partie de ce manuscrit, nous présentons tout d'abord les éléments d'imagerie IRM et les aspects médicaux nécessaires à la compréhension de l'ensemble de ce travail. Nous décrivons les modalités d'acquisition IRM et les artefacts associés. Cette étape est importante pour la compréhension des imperfections pouvant apparaître et leur correction. Nous présentons ensuite des éléments sur l'anatomie cérébrale et nous décrivons l'apparence prise les différentes structures cérébrales dans les trois modalités IRM considérées. Puis, nous terminons par les pathologies cérébrales, leurs évolutions, et leur aspect en IRM. Les objectifs et les limites de notre approche sont situés par rapport à ce contexte applicatif. Dans une deuxième partie nous décrivons une approche nouvelle de segmentation sous-voxel. Pour décider de la pertinence d'un changement observé, l'expert utilise des connaissances anatomiques. Dans notre système de détection automatique, ces connaissances sont obtenues en segmentant l'image du cerveau. La méthode de segmentation proposée est basée sur l'évolution d'une image de labels de très haute résolution. L'évolution se fait sous l'influence de contraintes statistiques multiples, exprimées dans un cadre de minimisation d'énergie. L'évolution de l'image de labels n'ayant lieu qu'à la frontière entre régions, notre approche est comparable à un système d'évolution de surfaces. Afin de s'adapter aux spécificités de chaque région cérébrale, les contraintes sont paramétrées à l'aide d'un atlas. Celui-ci, composé d'une image de référence et d'images de paramètres, est plaqué sur l'image à segmenter à l'aide d'un recalage déformable multi-échelles. Les contraintes sont classées en deux catégories: les contraintes image (attache aux données) et le modèle a priori. Plusieurs contraintes image, opérant simultanément à des échelles différentes, sont employées. Elles utilisent une description rigoureuse du processus d'acquisition, permettant ainsi d'atteindre à la fois une précision sous-voxel et une convergence globale (à grande échelle). Le modèle a priori est également composé de plusieurs contraintes : une contrainte de distribution relative qui donne la probabilité d'observer un label à une distance donnée d'un autre label et une contrainte d'épaisseur. Notre approche permet d'obtenir une segmentation de haute résolution à partir d'images IRM pouvant être de résolution inférieure. La performance du système de segmentation a été évaluée sur des images simulées et testée sur des images réelles. La troisième partie présente l'ensemble de la chaîne de traitements conduisant à la détection de changements, ainsi que le protocole d'évaluation et les résultats. La chaîne de traitements est constituée d'une première étape de repositionnement et de correction des déformations. Toutes les images de la base sont alignées sur des références soigneusement choisies, d'abord à l'aide d'une méthode de recalage affine itératif robuste, puis à l'aide de recalage déformable. Au cours de la deuxième étape, les deux images à comparer subissent une correction d'intensité non-linéaire ainsi qu'une élimination d'erreurs résiduelles. La méthode de correction d'intensité que nous proposons permet d'établir une fonction de transfert d'intensité non-linéaire en optimisant un critère simple s'appuyant sur des informations de l'histogramme conjoint. Finalement, au cours de la dernière étape, une approche de détection statistique multimodale permet de décider quels changements sont significatifs. Les connaissances anatomiques fournies par la segmentation sont utilisées pour éliminer certaines détections aberrantes. L'ensemble de ces traitements est appliqué de manière entièrement automatique sur une base de plus de 200 images, de modalités différentes, démontrant ainsi la fiabilité des traitements. La validation du système a été menée à l'aide d'un protocole d'évaluation comprenant deux experts (neurologues). Le premier expert ainsi que le système automatique ont procédé indépendamment à un même travail de détection (l'expert opérant manuellement). Le second expert fait ensuite office d'arbitre pour comparer les résultats des deux procédés. L'analyse COR permet une vue synthétique de la performance du détecteur en donnant la probabilité de détection en fonction du nombre de fausses alarmes. Dans un cadre applicatif, les modifications détectées par le système automatique sont ordonnées par vraisemblance décroissante et présentées au neurologue dans un système de visualisation interactif. Ceci permet au médecin de conserver la décision finale, tout en parcourant efficacement et très rapidement les modifications détectées. En annexe nous proposons quelques réflexions sur l'importance du développement logiciel et de sa diffusion dans la recherche en traitement d'images. Nous présentons ensuite ImLib3D, une librairie C++ dédiée à la recherche en traitement d'images volumiques, que nous avons développée dans le cadre de cette recherche. ImLib3D propose à la fois un système de visualisation séparé et une librairie soigneusement conçue à l'aide d'une méthodologie orientée objet et utilisant des concepts modernes s'inspirant de la librairie standard du C++. L'objectif, dans la conception, a été de créer une librairie simple à utiliser par le chercheur, considéré comme le public cible. ImLib3D est distribuée librement (Open Source) et est placée dans un cadre de développement distribué coopératif (sourceforge.net). En conclusion, nous avons élaboré un système complet et opérationnel de détection de changements dans lequel nous avons systématiquement analysé et traité les principaux artefacts gênant la détection.

Cette étude intéresse le Pays de Gex et la première chaîne des Monts Jura : la chaîne du Reculet-Vuache. Nous nous situons donc sur le passage du plateau molassique suisse au Jura, au niveau de Genève. L'étude se subdivise en cinq parties : géologie, topographie, climatologie, hydrogéologie du versant, hydrogéologie de la plaine. La première partie, consacrée à la géologie régionale présente la haute chaîne comme une structure anticlinale simple, composé de formations marno-calcaires jurassiques et crétacées. Les formations crétacées contiennent un karst plus ou moins bien développé dont le niveau de base est représenté par deux importants systèmes de Piedmont : l'Allondon au Nord et l'Allemagne au Sud. Au Nord de l'anticlinal, existe une combe importante, le Creux de l'Envers, qui draine la rivière du Journans. Les trois systèmes sont étudiés par les méthodes hydrologiques et hydrodynamiques classiques. Les nombreuses mesures de conductivités et températures ont permis de préciser les modes de transit existant dans les formations, les mesures faites sur le Journans, servant de référence, principalement dans l'application d'une méthode nouvelle : l'analyse spectrale. L'étude climatologique nous a permis d'approcher différents termes du bilan, montrant ainsi l'importance des précipitations se faisant au niveau du Jura. L'analyse statistique de données a montré que l'année hydrologique étudiée était une année moyenne. L'établissement des bilans d'eau a montré l'existence d'un déficit d'écoulement important pour le Journans au niveau de Gex. Cette étude faite dans le cadre du Projet LEP qui consiste en la mise en place par le Centre Européen pour la Recherche Nucléaire d'un accélérateur, de 9 km de diamètre, a pu bénéficier de nombreuses données, principalement de sondages. Ces renseignements ont permis d'appréhender l'allure du contact molasse - calcaire et de préciser la morphologie du toit de la molasse du bassin de Genève. L'existence de sillons profonds, d'origine plio-quaternaire a été mise en évidence. Le remplissage des sillons molassiques, correspondant à un matériel d'origine glaciaire de la fin du Pleistocène, est le siège de circulations souterraines, pouvant présenter des caractères singuliers. Là encore, l'étude hydrodynamique et hydrologique, liée aux observations de surface, a pu mettre en évidence certaines relations existant entre écoulements superficiels et souterrains. Une carte hydrogéologique de la plaine de Gex a pu ainsi être dressée et les débits de transit souterrains approchés.

Les plissements du cortex caractérisent de manière unique chaque être humain. Ils apparaissent pendant le dernier trimestre de grossesse, c’est-à-dire pendant la mise en place de l’architecture cérébrale. Les motifs de ces plis sont impactés par les spécificités de cette architecture propres à chaque individu. Ils pourraient donc dévoiler les signatures de certaines anomalies du développement à l’origine de pathologies psychiatriques. Le laboratoire d’analyse d’images de Neurospin développe depuis 25 ans un programme de recherche visant à mettre en évidence de telles signatures grâce à la conception d’outils de vision par ordinateur dédiés qu’il diffuse à la communauté (http://brainvisa.info).Cette thèse a permis l’émergence d’une nouvelle génération d’outils basés sur des techniques d’apprentissage automatique. Le premier outil proposé classifie automatiquement des motifs locaux de plissements du cortex, un problème qui n’avait jamais été abordé jusqu’ici. Le second outil vise l’étiquetage automatique des sillons corticaux en modélisant des mécanismes de reconnaissance « top-down » nécessaires pour pallier les faiblesses des démarches « bottom-up » développées jusqu’à présent. Ainsi, en plus d'avoir des taux de reconnaissances plus élevés et un temps d’exécution plus court, le nouveau modèle proposé est robuste aux erreurs de sous-segmentation, ce qui est l'une des plus grandes faiblesses de l'ancien système. Pour réaliser ces deux outils, plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique ont été implémentés et comparés. Ces algorithmes s'inspirent d'une part des méthodes multi-atlas, en particulier de l'approche par patch, qui sont largement utilisées pour la segmentation anatomique d'images médicales et d'autre part des méthodes d'apprentissage profond qui révolutionnent aujourd'hui le monde de la vision par ordinateur. Les travaux de cette thèse confirment l'incroyable efficacité des techniques d'apprentissage profond pour s'adapter à des problèmes complexes. Cependant, les performances obtenues avec ces techniques sont généralement équivalentes à celles des approches par patch, voire moins bonnes si la base de données d'apprentissage est restreinte. Ce qui fait de l'apprentissage profond un outil particulièrement intéressant en pratique n'est autre que sa rapidité d'exécution, d'autant plus pour l'analyse des bases de données colossales aujourd'hui disponibles. / We are seven billion humans with unique cortical folding patterns. The cortical folding process occurs during the last trimester of pregnancy, during the emergence of cortical architecture. The folding patterns are impacted by architectural features specific to each individual. Hence, they could reveal signatures of abnormal developments that can lead to psychiatric syndroms. For the last 25 years, the image analysis lab of Neurospin has been designing dedicated computer vision tools to tackle the research of such signatures. The resulting tools are distributed to the community (http://brainvisa.info).This thesis has resulted in the emergence of a new generation of tools based on machine learning techniques. The first proposed tool automatically classifies local patterns of cortical folds, a problem that had never been addressed before. The second tool aims at the automatic labeling of cortical sulci by modeling the top-down recognition mechanisms necessary to overcome weaknesses of the current bottom-up systems. Thus, in addition to having higher recognition rates and shorter execution time, the proposed new model is robust to sub-segmentation errors, which is one of the greatest weaknesses of the old system. To realize these two tools, several machine learning algorithms were implemented and compared. These algorithms are inspired on the one hand by multi-atlas methods, in particular the patch approach, which are widely used for the anatomical segmentation of medical images and on the other hand by the deep learning methods that are revolutionizing the world of computer vision. The work of this thesis confirms the incredible effectiveness of deep learning techniques to adapt well to complex problems. However, the performances obtained with these techniques are generally equivalent to those of patch approaches, or even worse if the training database is limited. What makes deep learning a particularly interesting tool in practice is its fast execution, especially for the analysis of the huge databases now available.

Nous avons étudié in situ et en temps réel la structure de grains du silicium multi-cristallin issue de la solidification dirigée en utilisant l’imagerie X synchrotron. La radiographie X permet de suivre l’évolution de l’interface solide/liquide et de caractériser sa dynamique et sa morphologie. La topographie X nous donne des informations sur la structure de grains formée, les contraintes et les défauts issus de la solidification. Nous avons montré l’importance la préparation de l’état initial de la solidification en particulier pour les expériences de reprise sur germe. L’analyse de la morphologie de l’interface solide/liquide nous a permis de caractériser la surfusion cinétique du front de solidification, de comprendre l’évolution des sillons de joints de grains et d’analyser les mécanismes de compétition de grains ainsi que de révéler l’impact des impuretés sur la structure de grains formée à l’issue de la solidification. Le phénomène de maclage a aussi été observé dans nos expériences et nous avons démontré que les macles dans le silicium multi-cristallin peuvent être des macles de croissance. Deux types de macles ont été identifiés et le phénomène de compétition de grains en présence de macles étudié. / We studied in situ and real-time the grain structure of multi-crystalline silicon from directional solidification using synchrotron X-ray imaging techniques. X-ray Radiography gives information on the evolution, dynamics and morphology of the solid/liquid interface. X- ray Topography gives more information on the grain structure, strains and defects that occur during solidification step. We showed the importance of the preparation of the initial stage of solidification in particular in the experiments where solidification is initiated from seed. The analysis of the solid/liquid interface morphology allowed us to characterize the kinetic undercooling of the solidification front, to understand the evolution of the grains boundary grooves and to analyze the mechanisms of grain competition and also to reveal the impurities impact on the grain structure formed at the end of the solidification. We also observed twinning phenomenon in our experiments and we demonstrated that twins in multi-crystalline silicon can be growth twins. Two kinds of silicon twins have been identified and the grain competition phenomenon with twins studied.

Il y a dans le cerveau humain environ 100 sillons corticaux, et plus de 100 milliards de faisceaux de matière blanche. Si le nombre, la configuration et la fonction de ces deux structures anatomiques diffèrent, elles possèdent toutefois une propriété géométrique commune: ce sont des courbes ouvertes continues. Cette thèse se propose d'étudier comment les caractéristiques des courbes ouvertes peuvent être exploitées afin d'analyser quantitativement les sillons corticaux et les faisceaux de matière blanche. Les quatre caractéristiques d'une courbe ouverte-forme, taille, orientation et position- ont des propriétés différentes, si bien que l'approche usuelle est de traiter chacune séparément à l'aide d'une métrique ad hoc. Nous introduisons un cadre riemannien adapté dans lequel il est possible de fusionner les espaces de caractéristiques afin d'analyser conjointement plusieurs caractéristiques. Cette approche permet d'apparier et de comparer des courbes suivant des distances géodésiques. Les correspondances entre courbes sont établies automatiquement en utilisant une métrique élastique. Dans cette thèse, nous validerons les métriques introduites et nous montrerons leurs applications pratiques, entre autres dans le cadre de plusieurs problèmes cliniques importants. Dans un premier temps, nous étudierons spécifiquement les fibres du corps calleux, afin de montrer comment le choix de la métrique influe sur le résultat du clustering. Nous proposons ensuite des outils permettant de calculer des statistiques sommaires sur les courbes, ce qui est un premier pas vers leur analyse statistique. Nous représentons les groupes de faisceaux par la moyenne et la variance de leurs principales caractéristiques, ce qui permet de réduire le volume des données dans l'analyse des faisceaux de matière blanche. Ensuite, nous présentons des méthodes permettant de détecter les changements morphologiques et les atteintes de la matière blanche. Quant aux sillons corticaux, nous nous intéressons au problème de leur labellisation.