Détection et quantification de bactéries à faible taux par SPRi Résumé: Le protocole standard pour le diagnostic des bactéries dans le domaine médical et agro-alimentaire reste la culture microbienne, qui prend plusieurs jours pour identifier l'agent pathogène. Cependant, ces temps de latence ne sont pas compatibles avec l'urgence d'analyser rapidement la présence de bactéries pathogènes. Il ya un besoin croissant de vouloir développer de nouveaux outils pour identifier les bactéries pathogènes en un temps plus court. Afin atteindre cet objectif, la technologie de l'imagerie par Résonance des Plasmons de Surface (SPRi) a été utilisée avec succès pour la détection spécifique durant leur croissance des populations bactériennes en utilisant des protéines et/ou des anticorps comme molécule de bio reconnaissance des surfaces bactériennes. Ainsi, la détection spécifique de un à plusieurs milliers de pathogènes/ml peut être réalisé en quelques heures seulement. Dans le présent travail, plusieurs souches bactériennes ont été utilisées comme modèle : Streptococcus pneumoniae R6, Escherichia coli K12 ; ainsi que des agents pathogènes réels (Salmonella enteritidis) apportant la preuve que cette méthode peut être élargie à d'autres souches. Les résultats peuvent être quantitatifs par l'établissement d'une courbe d'étalonnage, permettant ainsi de remonter à la concentration initiale d'un échantillon contaminé. La stratégie développée au cours de ce travail se base sur le couplage simultané de la culture bactérienne et de la détection/identification spécifique, en utilisant l'imagerie SPR. Mots clés en français : Imagerie par résonance plasmonique de surface (SPRi), Streptococcus pneumoniae, E.coli K12, Salmonella enteritidis, croissance bactérienne, interactions, détection, capture, diagnostic, agro-alimentaire, pathogènes.

Le développement des techniques d'ingénierie génétique et celles d'imagerie en microscopie de fluorescence ont ouvert la voie à l'étude du mouvement et de la structure des chromosome dans les cellules vivantes. Depuis quelques années, l'avènement de ces outils a fait naître une biophysique du noyau, dont l'objectif est de comprendre avec des modèles physiques comment s'organise le génome dans une cellule et comment il se réorganise sous l'effet de stimuli biologiques ou chimiques. L'objectif de mon travail de thèse a consisté à développer des outils permettant de mesurer précisément les déplacements des chromosomes dans les cellules vivantes, d'automatiser le processus de traitement des données et de développer des modèles quantitatifs d'analyse des données expérimentales. Dans ce travail de thèse pluridisciplinaire, nous avons à la fois optimisé une chaîne d'acquisition de microscopie de fluorescence afin de maximiser la qualité de films de levures vivantes, réalisé un algorithme de suivi de particules et de reconnaissance de forme dédiés à la levure, ainsi que des outils de traitement automatisés des trajectoires pour systématiser le processus de traitement des données. Ces méthodes ont permis de construire des modèles originaux de structure et de dynamique des chromosomes in vivo chez la levure saccharomyces cerevisiae.

Ce travail porte sur l'étude de l'environnement électromagnétique dans une chambre réverbérante à brassage mécanique de modes. Les chambres réverbérantes constituent un outil fondamental pour réaliser des mesures de compatibilité électromagnétique. Leur étude se focalise généralement sur les propriétés statistiques de la puissance du champ stationnaire. Cependant, d'autres études de ce champ stationnaire ont été faites sous un autre angle qui consiste à utiliser la décomposition en spectre d'ondes planes pour décrire ce champ. Les méthodes d'estimation spectrale à haute résolution constituent un outil puissant pour identifier les directions d'arrivée d'ondes planes. Ces méthodes réputées puissantes sont paramétriques, elles requièrent la connaissance a priori du nombre d'ondes planes à séparer. Une méthode complète basée sur le critère MDL (Minimum Description Length) pour l'estimation d'ordre et de l'algorithme MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) a été codée pour l'estimation du nombre, des directions d'arrivée, des amplitudes et des phases des ondes planes. L'adaptation de l'estimateur du spectre d'ondes planes à l'environnement de la chambre réverbérante, qui est un milieu à forte corrélation, nécessite l'utilisation de la technique de lissage spatial pour décorréler les fronts d'onde. La simulation du fonctionnement de la chambre réverbérante par la méthode numérique FDTD (Finite Difference Time Domain) a permis d'avoir les cartographies du champ électrique pour réaliser l'étude de la variation du spectre angulaire par rotation du brasseur mettant en évidence l'effet du mouvement du brasseur sur les directions d'arrivée des ondes et sur leurs puissances respectives. Ce travail se termine par une étude statistique des directions d'arrivée et des amplitudes des ondes planes de la décomposition

La perception est un point clé pour le fonctionnement d'un véhicule autonome ou même pour un véhicule fournissant des fonctions d'assistance. Un véhicule observe le monde externe à l'aide de capteurs et construit un modèle interne de l'environnement extérieur. Il met à jour en continu ce modèle de l'environnement en utilisant les dernières données des capteurs. Dans ce cadre, la perception peut être divisée en deux étapes : la première partie, appelée SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) s'intéresse à la construction d'une carte de l'environnement extérieur et à la localisation du véhicule hôte dans cette carte, et deuxième partie traite de la détection et du suivi des objets mobiles dans l'environnement (DATMO pour Detection And Tracking of Moving Objects). En utilisant des capteurs laser de grande précision, des résultats importants ont été obtenus par les chercheurs. Cependant, avec des capteurs laser de faible résolution et des données bruitées, le problème est toujours ouvert, en particulier le problème du DATMO. Dans cette thèse nous proposons d'utiliser la vision (mono ou stéréo) couplée à un capteur laser pour résoudre ce problème. La première contribution de cette thèse porte sur l'identification et le développement de trois niveaux de fusion. En fonction du niveau de traitement de l'information capteur avant le processus de fusion, nous les appelons "fusion bas niveau", "fusion au niveau de la détection" et "fusion au niveau du suivi". Pour la fusion bas niveau, nous avons utilisé les grilles d'occupations. Pour la fusion au niveau de la détection, les objets détectés par chaque capteur sont fusionnés pour avoir une liste d'objets fusionnés. La fusion au niveau du suivi requiert le suivi des objets pour chaque capteur et ensuite on réalise la fusion entre les listes d'objets suivis. La deuxième contribution de cette thèse est le développement d'une technique rapide pour trouver les bords de route à partir des données du laser et en utilisant cette information nous supprimons de nombreuses fausses alarmes. Nous avons en effet observé que beaucoup de fausses alarmes apparaissent sur le bord de la route. La troisième contribution de cette thèse est le développement d'une solution complète pour la perception avec un capteur laser et des caméras stéréo-vision et son intégration sur un démonstrateur du projet européen Intersafe-2. Ce projet s'intéresse à la sécurité aux intersections et vise à y réduire les blessures et les accidents mortels. Dans ce projet, nous avons travaillé en collaboration avec Volkswagen, l'Université Technique de Cluj-Napoca, en Roumanie et l'INRIA Paris pour fournir une solution complète de perception et d'évaluation des risques pour le démonstrateur de Volkswagen.

Les suspensions d'objets microscopiques ayant la faculté de se déplacer par eux-mêmes dans le fluide qui les entoure sont des systèmes qui présentent un intérêt croissant dans la communauté scientifique. Du fait de leur dynamique intrinsèquement hors-équilibre au sens de la physique statistique, ils génèrent des effets particulièrement complexes. Parmi les micro-objets autopropulsés existants, les micro-algues vertes représentent une part importante de la biomasse de la Terre et participent activement au retraitement du CO2 par leur activité photosynthétique. Elles présentent de plus un remarquable potentiel dans les domaines de la production de bio-carburants, du retraitement des déchets, de la fabrication de cosmétiques et de compléments alimentaires. La compréhension de la dynamique de nage de ce type de microorganisme est d'un intérêt primordial d'un point de vue industriel. Cet ouvrage présente l'étude de la dynamique de la micro-algue Chlamydomonas Reinhardtii. En utilisant un système de suivi de particules en imagerie optique que nous avons développé, nous analysons ici le mécanisme fondamental de nage utilisé par cette algue jusqu'à ses implications en terme d'effets collectifs sur la dynamique de nage d'une suspension semi-diluée.

Cette thèse s'intéresse aux problèmes de localisation en robotique mobile, et plus particulièrement à l'intérêt d'une approche ensembliste pour ces problèmes. Actuellement les méthodes probabilistes sont les plus utilisées pour localiser un robot dans son environnement, cette thèse propose des approches alternatives basées sur l'analyse par intervalles. Dans un premier temps, une méthode ensembliste s'intéressant au problème de localisation globale est proposée. Le problème de localisation globale correspond à la localisation d'un robot dans son environnement, sans connaissance à priori sur sa posture (position et orientation) initiale. La méthode proposée associe le problème de localisation à un problème de satisfaction de contraintes (CSP). Elle permet de localiser le robot en utilisant la connaissance de l'environnement, ainsi qu'un jeu de mesures LIDAR. Cette méthode est validée à l'aide de différentes expérimentations et est comparée à une approche probabiliste classique : la Localisation Monte Carlo (MCL). Dans un second temps une notion de visibilité est étudiée. Deux points sont supposés visibles, si le segment défini par ces deux points n'intersecte pas d'obstacle, autrement ils sont dit non-visibles. À l'aide de l'analyse par intervalles, des contracteurs associés à cette notion de visibilité sont développés. Après une présentation théorique de la visibilité, deux applications de ces contracteurs à la localisation en robotique mobile sont présentées : le suivi de posture d'une meute de robots à l'aide d'une information booléenne, et la prise en compte d'une contrainte supplémentaire dans le CSP associé à la localisation globale.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vidéosurveillance "intelligente", et s'intéresse à la supervision de réseaux de caméras à champs disjoints, contrainte classique lorsque l'on souhaite limiter l'instrumentation du bâtiment. Il s'agit là de l'un des cas d'application du problème de la ré-identification de personnes. À ce titre, la thèse propose une approche se démarquant de l'état de l'art qui traite classiquement le problème sous l'aspect description, via la mise en correspondance de signatures image à image. Nous l'abordons ici sous l'aspect filtrage : comment intégrer la ré-identification de personne dans un processus de suivi multi-pistes, de manière à maintenir des identités de pistes cohérentes, malgré des discontinuités dans l'observation. Nous considérons ainsi une approche suivi et mises en correspondance, au niveau caméra et utilisons ce module pour ensuite raisonner au niveau du réseau. Nous décrivons dans un premier temps les approches classiques de ré-identification, abordées sous l'aspect description. Nous proposons ensuite un formalisme de filtrage particulaire à états continus et discret pour estimer conjointement position et identité de la cible au cours du temps, dans chacune des caméras. Un second étage de traitement permet d'intégrer la topologie du réseau et les temps d'apparition pour optimiser la ré-identification au sein du réseau. Nous démontrons la faisabilité de l'approche en grande partie sur des données issues de réseaux de caméras déployés au sein du laboratoire, étant donné le manque de données publiques concernant ce domaine. Nous prévoyons de mettre en accès public ces banques de données.

Ce mémoire décrit mes travaux de thèse menés au sein de l'équipe ComSee (Computers that See) rattachée à l'axe ISPR (Image, Systèmes de Perception et Robotique) de l'Institut Pascal. Celle-ci a été financée par la société Vesalis par le biais d'une convention CIFRE avec l'Institut Pascal, subventionnée par l'ANRT (Association Nationale de la Recherche et de la Technologie). Les travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre de l'automatisation de la fouille d'archives vidéo intervenant lors d'enquêtes policières. L'application rattachée à cette thèse concerne la création automatique d'un album photo des individus apparaissant sur une séquence de vidéosurveillance. En s'appuyant sur un détecteur de visages, l'objectif est de regrouper par identité les visages détectés sur l'ensemble d'une séquence vidéo. Comme la reconnaissance faciale en environnement non-contrôlé reste difficilement exploitable, les travaux se sont orientés vers le suivi visuel multi-cibles global basé détections. Ce type de suivi est relativement récent. Il fait intervenir un détecteur d'objets et traite la vidéo dans son ensemble (en opposition au traitement séquentiel couramment utilisé). Cette problématique a été représentée par un modèle probabiliste de type Maximum A Posteriori. La recherche de ce maximum fait intervenir un algorithme de circulation de flot sur un graphe, issu de travaux antérieurs. Ceci permet l'obtention d'une solution optimale au problème (défini par l'a posteriori) du regroupement des détections pour le suivi. L'accent a particulièrement été mis sur la représentation de la similarité entre les détections qui s'intègre dans le terme de vraisemblance du modèle. Plusieurs mesures de similarités s'appuyant sur différents indices (temps, position dans l'image, apparence et mouvement local) ont été testées. Une méthode originale d'estimation de ces similarités entre les visages détectés a été développée pour fusionner les différentes informations et s'adapter à la situation rencontrée. Plusieurs expérimentations ont été menées sur des situations complexes, mais réalistes, de scènes de vidéosurveillance. Même si les qualités des albums construits ne satisfont pas encore à une utilisation pratique, le système de regroupement de détections mis en œuvre au cours de cette thèse donne déjà une première solution. Grâce au point de vue partitionnement de données adopté au cours de cette thèse, le suivi multi-cibles développé permet une extension simple à du suivi autre que celui des visages.

La technique des corrélations de bruit ambiant est aujourd'hui largement utilisée en sismologie. Elle présente l'avantage essentiel de fournir des données qui ne dépendent pas de l'occurrence des séismes. Cette technique a été utilisée pour imager avec une bonne résolution la croûte dans plusieurs régions du monde. Depuis plus récemment, les corrélations de bruit sont également utilisées pour détecter des variations des propriétés élastiques de la croûte terrestre, et suivre l'évolution temporelle de structures géologiques potentiellement dangereuses. Dans ce contexte, mon travail de thèse a consisté en deux parties principales : 1/ Une étude méthodologique pour améliorer la qualité des mesures sur les corrélations de bruit. La distribution des sources de bruit empêche généralement la reconstruction parfaite de la fonction de Green dans les corrélations de bruit, pouvant introduire des biais dans les mesures basées sur le bruit sismique ambiant. Nous présentons dans ce manuscrit deux approches différentes pour essayer d'éliminer l'influence des sources de bruit dans nos mesures. 2/ Une étude de suivi temporel dans la province du Sichuan (Chine), autour du séisme du Wenchuan (12 mai 2008, Mw = 7.9). Cette application offre des conditions exceptionnelles à une application de suivi temporel, avec l'étude d'un très puissant séisme continental et un très grand nombre de données. Nous nous sommes en particulier intéressés au comportement de la croûte à différentes profondeurs, en réponse au séisme. Nous présentons également une méthode d'inversion pour localiser les variations dans le milieu.

Ces travaux mettent en place les bases d'une architecture de vision 3D pour un projet de plate-forme robotique de compensation de mouvements cardiaques, pour la chirurgie coronarienne mini-invasive à cœur battant. Les objectifs recherchés sont le suivi et la reconstruction en temps réel des mouvements du cœur, à partir des images fournies par une ou deux caméras. Une première contribution est la sélection d'un ensemble de descripteurs optimaux pour l'analyse de la texture du cœur, réalisée par des méthodes d'analyse statistique multidimensionnelle. Ce jeu de descripteurs est alors mis en œuvre dans un algorithme original de suivi hybride, qui utilise à la fois des informations issues de l'analyse de texture et de la mise en correspondance de motifs. Cet algorithme est évalué sur des images de synthèse ainsi que sur des images acquises in vivo grâce à une plate-forme d'acquisition haute fréquence développée pour l'occasion. Cette évaluation montre l'avantage de coupler l'information de motif avec l'information de texture au niveau de la robustesse du suivi vis-à-vis des déformations de l'organe. Nous proposons ensuite d'appliquer ces méthodes à la reconstruction 3D des mouvements du cœur par stéréo-vision. Cette méthode utilise l'analyse de texture afin d'améliorer le recalage des données entre les vues. Des résultats sont présentés sur des images expérimentales afin d'illustrer la méthode.