L’imagerie est un outil pour réaliser le diagnostic, le bilan d’extension et le suivi thérapeutique de la grande majorité des tumeurs. La tomodensitométrie (TDM) est la méthode la plus utilisée et les images obtenues fournissent une cartographie tumorale fondée sur la densité des tissus. L’analyse plus approfondie de ces images acquises en routine clinique a permis d’extraire des informations supplémentaires quant à la survie du patient ou à la réponse au(x) traitement(s). Toutes ces nouvelles données permettent de décrire le phénotype d’une lésion de façon non invasive et sont regroupées sous le terme de radiomique. La plupart des études de radiomique se sont focalisées sur les paramètres de texture et ont évalué les données acquises à l’aide de TDM avec injection de produit de contraste (phase portale). Pour ces travaux de thèse, nous avons réalisé une analyse des paramètres de radiomique extraits à la fois des images TDM contrastées et non contrastées des tumeurs colorectales. La construction d’un modèle pronostique à l’aide de ces paramètres a permis d’étudier la complémentarité des informations fournies par les deux modalités. Dans un second temps, l’analyse des modifications transcriptomiques des cellules souches et cellules cancéreuses dans le cancer colorectal a permis de valider l’hypothèse que la quantification de modifications transcriptomiques peut également avoir une valeur pronostique. Finalement, l’étude des corrélations entre les données d’expression génétique et la radiomique en TDM a montré que la quantification de l’hétérogénéité tumorale en TDM reflète en partie les modifications transcriptomiques. / Imaging is the principal tool for diagnosis, extension assessment and therapeutic follow-up of the vast majority of tumors. Computed tomography (CT) is the most used method and provides an assessment of tumor tissue density. In-depth analysis of those images acquired in clinical routine has suppl ied additional data regarding patient survival or treatment response. All those new data allow to describe the tumor phenotype and are generally grouped under the generic term radiomics. Most of previous studies focused on texture analysis using contrast enhanced CT (portal phase). In the first part of this thesis, we carried out a radiomics analysis of both contrast-enhanced and nonenhanced CT images of the colorectal tumors.Imaging is the principal tool for diagnosis, extension assessment and therapeutic followup of the vast majority of tumors. Computed tomography (CT) is the most used method and provides an assessment of tumor tissue density. In-depth analysis of those images acquired in clinical routine has supplied additional data regarding patient survival or treatment response. All those new data allow to describe the tumor phenotype and are generally grouped under the generic term radiomics. Most of previous studies focused on texture analysis using contrast enhanced CT (portal phase). In the first part of this thesis, we carried out a radiomics analysis of both contrast-enhanced and non-enhanced CT images of the colorectal tumors.

Les travaux menés dans cette thèse concernent le développement d'un dispositif de vision permettant l'estimation de caractéristiques géométriques d'un feu de végétation en propagation. Ce dispositif est composé de plusieurs systèmes de stéréovision multimodaux générant des paires d'images stéréoscopiques à partir desquelles des points tridimensionnels sont calculés et les caractéristiques géométriques de feu tels que sa position, vitesse, hauteur, profondeur, inclinaison, surface et volume sont estimées. La première contribution importante de cette thèse est la détection de pixels de feu de végétation. Tous les algorithmes de détection de pixels de feu de la littérature ainsi que ceux développés dans le cadre de cette thèse ont été évalués sur une base de 500 images de feux de végétation acquises dans le domaine du visible et caractérisées en fonction des propriétés du feu dans l'image (couleur, fumée, luminosité). Cinq algorithmes de détection de pixels de feu de végétation basés sur la fusion de données issues d'images acquises dans le domaine du visible et du proche-infrarouge ont également été développés et évalués sur une autre base de données composée de 100 images multimodales caractérisées. La deuxième contribution importante de cette thèse concerne l'utilisation de méthodes de fusion d'images pour l'optimisation des points appariés entre les images multimodales stéréoscopiques.La troisième contribution importante de cette thèse est l'estimation des caractéristiques géométriques de feu à partir de points tridimensionnels obtenus depuis plusieurs paires d'images stéréoscopiques et recalés à l'aide de relevés GPS et d'inclinaison de tous les dispositifs de vision.Le dispositif d'estimation de caractéristiques géométriques à partir de systèmes de stéréovision a été évalué sur des objets rigides de dimensions connues et a permis d'obtenir les informations souhaitées avec une bonne précision. Les résultats des données obtenues pour des feux de végétation en propagation sont aussi présentés. / This thesis presents the geometrical characteristics measurement of spreading vegetation fires with multimodal stereovision systems. Image processing and 3D registration are used in order to obtain a three-dimensional modeling of the fire at each instant of image acquisition and then to compute fire front characteristics like its position, its rate of spread, its height, its width, its inclination, its surface and its volume. The first important contribution of this thesis is the fire pixel detection. A benchmark of fire pixel detection algorithms and of those that are developed in this thesis have been on a database of 500 vegetation fire images of the visible spectra which have been characterized according to the fire properties in the image (color, smoke, luminosity). Five fire pixel detection algorithms based on fusion of data from visible and near-infrared spectra images have also been developed and tested on another database of 100 multimodal images. The second important contribution of this thesis is about the use of images fusion for the optimization of the matching point’s number between the multimodal stereo images.The second important contribution of this thesis is the registration method of 3D fire points obtained with stereovision systems. It uses information collected from a housing containing a GPS and an IMU card which is positioned on each stereovision systems. With this registration, a method have been developed to extract the geometrical characteristics when the fire is spreading.The geometrical characteristics estimation device have been evaluated on a car of known dimensions and the results obtained confirm the good accuracy of the device. The results obtained from vegetation fires are also presented.

Ce manuscrit présente les travaux menés pour proposer un flot de conception permettant d’implanter des processeurs RISP dans un circuit reprogrammable (FPGA). Après une description des différentes solutions envisageables pour réaliser des prototypes dans le domaine du traitement d’image, ce document décrit une méthode qui consiste à générer des modèles matériels de processeurs destinés au traitement d’images, avec des opérateurs taillés sur une application donnée. Un ensemble d’expérimentations utilisant des algorithmes courants permet d’évaluer les performances du flot de conception proposé. Le prototypage rapide d’un système biométrique sans contact, basé sur la reconnaissance de paumes a été aussi réalisé sur la plateforme de test. / This manuscript presents work to propose a development cycle to establish RISP processors in a reprogrammable chip (FPGA). After a description of the various possible solutions to produce image processing prototypes, this document describes a method which consists in generating hardware models of processor target to image processing, with operators just for a given application. Test with a set of common algorithm makes evaluate the performances of the design cycle proposed. Rapid prototyping of a contact less biometric system, based on palmprint recognition, is also realized on the test platform.

La radiothérapie interne sélective est une thérapie émergente très peu invasive du carcinome hépatocellulaire, quatrième cause de décès par cancer dans le monde. Des millions de microsphères chargées en Yttrium 90 sont injectées dans l'artère hépatique par un cathéter. Actuellement, leur distribution lors d'une injection est estimée par l'injection préliminaire d'un radiomarqueur, ce qui peut se révéler trop approximatif. Un traitement personnalisé permettrait une concentration des radiations à la tumeur tout en épargnant le tissu sain environnant. Dans ce travail je me suis intéressée au développement d'un modèle numérique, pour une simulation spécifique à chaque patient des trajectoires des microsphères, dans le but d'optimiser le traitement. Le protocole clinique d'imagerie a été exploité et optimisé pour l'extraction de données spécifiques patients telles que le foie, les tumeurs, l'artère hépatique et le flux sanguin. Les tissus et l'artère hépatique (jusqu'à un diamètre de 0.05 mm) sains et malins ont été simulés. Cela nous permet de simuler la distribution des microsphères dans le tissue hépatique, validée grâce à la scintigraphie post-traitement. Il est supposé ici que les microsphères se distribuent de façon proportionnelle au flux sanguin, lequel est modélisé par la loi de Poiseuille. Des simulations plus approfondies en mécanique de fluides numérique du flux sanguin ont ensuite été réalisées dans l'artère hépatique du patient. Pour cela nous avons utilisé et comparé les méthodes des Volumes Finis (Ansys Fluent) et de Lattice Boltzmann (programme développé dans le laboratoire). Le transport des microsphères a été simulé dans l'artère hépatique du patient avec la méthode des volumes finis, et dans une géométrie simplifiée avec la méthode de Lattice Boltzmann. Une séquence IRM de contraste de phase a aussi été optimisée pour l'extraction de la vitesse du sang dans l'artère hépatique, dans le but de valider le modèle numérique. / Selective internal radiation therapy using Yttrium-90 loaded glass microspheres injected in the hepatic artery is an emerging, minimally invasive therapy of hepatocellular carcinoma, which is the fourth cause of mortality in the world. Currently, microspheres distribution can be only approximately predicted by the injection of a radiotracer, whose behaviour may be different. A personalised intervention can lead to high concentration dose in the tumour, while sparing the surrounding parenchyma. This work is concerned with the development of a patient-specific numerical model for the simulation of microspheres trajectories and treatment optimisation. Clinical imaging protocol is utilised and optimised in order to extract patient’s specific data such as liver, tumours, hepatic artery and blood flow. Normal and malignant hepatic arterial vasculature and tissues are simulated down to a vessels diameter of 0.05 mm. A preliminary simulation of microspheres distribution in liver tissue is proposed and validated against post-treatment scintigraphy. Microspheres are here supposed to distribute proportionally to blood flow, which is computed based on Poiseuille’s law. More precise computational fluid dynamics (CFD) simulations of blood flow in the patient’s segmented arteries are performed. The Finite Volume Method (Ansys Fluent) and the Lattice Boltzmann Method (in-house developed software) are used to this purpose and their efficacy is compared. Microspheres transport is simulated in the patient’s hepatic artery using the FVM, and in a representative geometry using the LBM method. A phase contrast MRI sequence has been optimised in order to extract blood velocity from the hepatic artery and validate CFD simulations.

Le réseau routier subit des dégradations sous l’effet du trafic et des conditions climatiques. Le relevé dans les images de différents types de défauts de surface permet d’évaluer l’état du réseau et de programmer des opérations de maintenance nécessaires. Le but de cette thèse est ainsi de développer des méthodes non-supervisées dédiées à l'analyse des images 2D et 3D. Nous nous focalisons sur la détection de dégradations du marquage routier et la détection des fissures sur la chaussée. Dans le cadre de la signalisation horizontale, notre objectif est de réaliser un algorithme capable de détecter, reconnaitre, géolocaliser et quantifier l’état du marquage routier à l’aide d’un système d’imagerie panoramique. Le traitement d’images effectué utilise une méthode de segmentation couleur pour faciliter la phase d’extraction des zones de marquages routiers. Ensuite, une technique de perspective inverse est appliquée pour faciliter l’identification des objets détectés. L’état du marquage est établi à partir des variations des caractéristiques géométriques (longueur, largeur, etc.) et colorimétriques (niveau de couleur blanche) des objets identifiés dans l’image. Dans le cadre de la détection des fissures, notre aspiration consiste à extraire automatiquement les fissures en surface de chaussée, en supposant que celles-ci sont des structures fines et sombres dans l’image. Parmi les nombreuses méthodes existantes, nos approches retenues suivent un schéma classique composé de trois phases principales, à savoir une phase de pré-traitement pour réduire la quantité d’information à traiter, une phase de traitement pour extraire les points ayant une forte vraisemblance d’appartenir à une fissure et une phase de post-traitement pour estimer la gravité du matériel. Les performances de nos algorithmes sont évaluées sur des images réelles 2D et 3D issues de 3 capteurs différents (VIAPIX®, LCMS et Aigle-RN). / The road network is subject to degradations due to traffic and weather conditions. The detection of surface defects within pavement images is used to evaluate the road network and to schedule the necessary maintenance operations. The goal of this thesis is to develop unsupervised processing techniques for the analysis of 2D and 3D pavement images, which originate from imaging systems operating in the field of road engineering. We focus on the detection of road marking damage and the detection of cracks on the pavement. In the context of road marking, our objective is to realize an algorithm for detecting, recognizing, geo-locating and monitoring the wearing conditions of road marking using a panoramic imaging system. The performed image processing uses a color segmentation method to facilitate the extraction phase of the road marking zones. Then, an inverse perspective technique is applied to ease the identification of detected objects.The wearing conditions of road marking is established from the variations in the geometric (length, width, etc.) and colorimetric (white color level) characteristics of the objects identified in the image.In the context of road crack detection, our aspiration is the automatic segmentation of cracks within pavement images, assuming that they represent fine and dark features in the image. Among the many existing methods, our chosen approaches follow a classical scheme composed of three main phases, namely, a pre-processing phase to reduce the amount of information to be processed in the image, a processing phase to extract the points having a high likelihood of belonging to a crack on the road and a post-processing phase to estimate the severity and the damage level of the pavement. The performances of our proposed algorithms are evaluated on 2D and 3D real images, coming from 3 types of existing imaging devices for road engineering (VIAPIX®, LCMS and Aigle-RN).

La cryo-tomographie électronique (cryo-ET) est une technique d'imagerie capable de produire des vues 3D de spécimens biologiques. Cette technologie permet d’imager de larges portions de cellules vitrifiées à une résolution nanométrique. Elle permet de combiner plusieurs échelles de compréhension de la machinerie cellulaire, allant des interactions entre les groupes de protéines à leur structure atomique. La cryo-ET a donc le potentiel d'agir comme un lien entre l'imagerie cellulaire in vivo et les techniques atteignant la résolution atomique. Cependant, ces images sont corrompues par un niveau de bruit élevé et d'artefacts d'imagerie. Leur interprétabilité dépend fortement des méthodes de traitement d'image. Les méthodes computationelles existantes permettent actuellement d'identifier de larges macromolécules telles que les ribosomes, mais il est avéré que ces détections sont incomplètes. De plus, ces méthodes sont limitées lorsque les objets recherchés sont de très petite taille ou présentent une plus grande variabilité structurelle. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles méthodes d'analyse d'images, afin de permettre une identification plus robuste des macromolécules d'intérêt. Nous proposons deux méthodes computationelles pour atteindre cet objectif. La première vise à réduire le bruit et les artefacts d'imagerie, et fonctionne en ajoutant et en supprimant de façon itérative un bruit artificiel à l'image. Nous fournissons des preuves mathématiques et expérimentales de ce concept qui permet d'améliorer le signal dans les images de cryo-ET. La deuxième méthode s'appuie sur les progrès récents de l'apprentissage automatique et les méthodes convolutionelles pour améliorer la localisation des macromolécules. La méthode est basée sur un réseau neuronal convolutif et nous montrons comment l'adapter pour obtenir des taux de détection supérieur à l'état de l'art. / Cryo electron tomography (cryo-ET) is an imaging technique capable of producing 3D views of biological specimens. This technology enables to capture large field of views of vitrified cells at nanometer resolution. These features allow to combine several scales of understanding of the cellular machinery, from the interactions between groups of proteins to their atomic structure. Cryo-ET therefore has the potential to act as a link between in vivo cell imaging and atomic resolution techniques. However, cryo-ET images suffer from a high amount of noise and imaging artifacts, and the interpretability of these images heavily depends on computational image analysis methods. Existing methods allow to identify large macromolecules such as ribosomes, but there is evidence that the detections are incomplete. In addition, these methods are limited when searched objects are smaller and have more structural variability. The purpose of this thesis is to propose new image analysis methods, in order to enable a more robust identification of macromolecules of interest. We propose two computational methods to achieve this goal. The first aims at reducing the noise and imaging artifacts, and operates by iteratively adding and removing artificial noise to the image. We provide both mathematical and experimental evidence that this concept allows to enhance signal in cryo-ET images. The second method builds on recent advances in machine learning to improve macromolecule localization. The method is based on a convolutional neural network, and we show how it can be adapted to achieve better detection rates than the current state-of- the-art.

À mesure que la population des personnes agées dans les pays industrialisés augmente au fil de années, les ressources nécessaires au maintien du niveau de vie de ces personnes augmentent aussi. Des statistiques montrent que les chutes sont l’une des principales causes d’hospitalisation chez les personnes agées, et, de plus, il a été démontré que le risque de chute d’une personne agée a une correlation avec sa capacité de maintien de l’équilibre en étant debout. Il est donc d’intérêt de développer un système automatisé pour analyser l’équilibre chez une personne, comme moyen d’évaluation objective. Dans cette étude, nous avons proposé l’implémentation d’un tel système. En se basant sur une installation simple contenant une seule caméra sur un trépied, on a développé un algorithme utilisant une implémentation de la méthode de détection d’objet de Viola-Jones, ainsi qu’un appariement de gabarit, pour suivre autant le mouvement latéral que celui antérieur-postérieur d’un sujet. On a obtenu des bons résultats avec les deux types de suivi, cependant l’algorithme est sensible aux conditions d’éclairage, ainsi qu’à toute source de bruit présent dans les images. Il y aurait de l’intérêt, comme développement futur, d’intégrer les deux types de suivi, pour ainsi obtenir un seul ensemble de données facile à interpréter. / As the senior population in developed countries increases, so will the resources dedicated to maintaining a high standard of life for the elderly. Statistics show that falls are one of the main causes of senior citizens being hospitalized. Furthermore, it has been shown that the risk of an elderly person falling is correlated to their ability to maintain their balance during standing position. It is then of interest to develop an automated system to evaluate a subject’s balance, or postural sway, as a means of objective evaluation. In this study we have proposed the implementation of such a system. Based on a simple setup of one camera on a tripod, we have developed an algorithm using the Viola-Jones implementation, as well as template matching, to track both lateral and anterior-posterior postural sway. We have obtained good results for both types of tracking, however, the tracking algorithm is sensitive to lighting conditions and any kind of noise in the images. It would be of interest, as a future development, to integrate both types of tracking, so as to obtain only one easily-interpretable dataset as a result.

Cette thèse associe analyse d’image et modélisation physico-chimique afin de caractériser l’infiltrabilité d’un milieu poreux. Infiltrabilité signifie : « propension d’un milieu poreux à se laisser pénétrer par un fluide apportant un dépôt solide ». Une application est la fabrication de composites à matrice céramique par dépôt chimique en phase gazeuse (CVI). Des études ont montré que l’agencement des fibres d’un matériau composite a un impact sur sa densité finale. Nous proposons d’étudier l’évolution du milieu poreux au cours de l’infiltration pour des architectures complexes. La première étape consiste en la segmentation et la caractérisation de composites déjà densifiés obtenus par micro-tomographie. Les objets à segmenter sont des fibres quasi-cylindriques. Deux outils ont été développés : un estimateur optimal de l’orientation vers l’axe de cylindres, et un algorithme de détection et de caractérisation d’objets quasi-cylindriques. Appliquée aux composites fibreux, cette étape fournit un bloc contenant les fibres. Il constitue le milieu poreux complexe dont on cherche à caractériser l’infiltrabilité. La seconde étape est la modélisation à l’échelle des fibres du procédé CVI. Elle utilise des marcheurs aléatoires, avec une gestion de l’interface du solide par « marching cube simplifié». L’algorithme proposé est novateur car il prend en compte simultanément les réactions chimiques, le transport de gaz en régime raréfié ou continu et l’évolution temporelle de la morphologie d’un milieu poreux. Le couplage des deux étapes permet de comparer le dépôt issu de la segmentation à celui résultant de la simulation dans divers régimes physiques. Il est alors possible d’effectuer une analyse inverse des conditions d’élaboration à partir de la morphologie du dépôt. Les outils proposés permettent aussi de comparer l’infiltrabilité de différentes architectures fibreuses. / This thesis connects image processing and physicochemical modeling to characterize the infiltrability of porous media. Infiltrability means “ability of a porous medium to receive a solid deposit brought by penetration of a carrier fluid”. A practical case is the preparation of ceramic-matrix composites by Chemical Vapor Infiltration (CVI). Various studies have proved that the fiber arrangement in preforms of composite materials affects the density of the material at the final stage. In this work, the morphological evolution of complex 3D porous media during the gas-phase infiltration is studied. The first step consists in the segmentation and characterization X-ray Micro Tomography of the infiltrated composite. The objects to be segmented are quasi cylindrical fibers. Two tools have been developed: an optimal estimator of the orientation toward the axis; and an algorithm to detect and characterize quasi cylindrical objects. Applied on images of fiber-reinforced composites, this approach makes it possible to obtain the block containing the fibers. This block is the complex porous medium used for infiltrability characterization. The second step addresses the fiber-scale modeling of CVI. It is based on random walkers and fluid / solid interface management by a simplified marching cube. Our algorithm is innovative since it handles simultaneously chemical reactions, gas transport in rarefied and continuum regimes, and the morphological evolution of porous structure. By combining these two steps, we can compare the deposit obtained by segmentation to simulated deposits obtained in various physicochemical regimes. This allows performing an inverse analysis of the actual deposition conditions from the morphology of the deposit. The provided computational approach also allows the comparison of different porous textures with respect to their infiltrability.

L'hyperthermie locale guidée par IRM s'est développée en pratique clinique au cours des dernières années. Le principe repose sur la destruction des cellules tumorales grâce à une élévation de température pendant une durée suffisante. L'acquisition d'images IRM simultanément au chauffage permet un monitorage en ligne de la température et un contrôle de la destruction cellulaire induite par l'hyperthermie appliquée aux tissus.Le principal objectif de cette thèse est de mettre en oeuvre des stratégies permettant de corriger les artefacts induits par la respiration ou le battement cardiaque pour les organes mobiles (foie, rein, coeur) et pour les organes non-mobiles (seins). La contribution principale de ce travail de thèse consiste à proposer une méthode de modélisation des champs de déplacements à l'aide d'une Analyse en Composantes Principales (ACP) en s'appuyant sur le caractère périodique des phénomènes physiologiques observés. / During the last years MR-guided lo cal hyp erthermia has b een develop edfor the clinical practice. Hyp erthermia is based on the destruction of tumorcells due to an increased temp erature over a sufficient amount of time. The si-multaneous acquisition of MR images during the heating pro cess allows on-linemonitoring of the temp erature and a control of the tissue destruction inducedby the hyp erthermia treatment. The on-line calculation of the temp erature isnot a trivial problem. This is b ecause the physical and physiological pheno-mena like the respiration disturb the temp erature measurement. Hence, it isnecessary to develop strategies for real-time correction in order to deliver pre-cise temp erature maps. In this work, we prop ose several algorithms for imagetreatment enabling the correction of artefacts related to motion and magneticsusceptibility effects. These corrections will provide a reliable estimation of theefficiency of the hyp erthermia treatment.

L'hypovigilance du conducteur (que ce soit provoquée par la distraction ou la somnolence) est une des menaces principales pour la sécurité routière. Cette thèse s'encadre dans le projet Toucango, porté par la start-up Innov+, qui vise à construire un détecteur d'hypovigilance en temps réel basé sur la fusion d'un flux vidéo en proche infra-rouge et d'informations environnementales. L'objectif de cette thèse consiste donc à proposer des techniques d'extraction des indices pertinents ainsi que des algorithmes de fusion multimodale qui puissent être embarqués sur le système pour un fonctionnement en temps réel. Afin de travailler dans des conditions proches du terrain, une base de données en conduite réelle a été créée avec la collaboration de plusieurs sociétés de transports. Dans un premier temps, nous présentons un état de l'art scientifique et une étude des solutions disponibles sur le marché pour la détection de l'hypovigilance. Ensuite, nous proposons diverses méthodes basées sur le traitement d'images (pour la détection des indices pertinents sur la tête, yeux, bouche et visage) et de données (pour les indices environnementaux basés sur la géolocalisation). Nous réalisons une étude sur les facteurs environnementaux liés à l'hypovigilance et développons un système d'estimation du risque contextuel. Enfin, nous proposons des techniques de fusion multimodale de ces indices avec l'objectif de détecter plusieurs comportements d'hypovigilance : distraction visuelle ou cognitive, engagement dans une tâche secondaire, privation de sommeil, micro-sommeil et somnolence. / Driver hypovigilance (whether caused by distraction or drowsiness) is one of the major threats to road safety. This thesis is part of the Toucango project, hold by the start-up Innov+, which aims to build a real-time hypovigilance detector based on the fusion of near infra-red video evidence and environmental information. The objective of this thesis is therefore to propose techniques for extracting relevant indices as well as multimodal fusion algorithms that can be embedded in the system for real-time operation. In order to work near ground truth conditions, a naturalistic driving database has been created with the collaboration of several transport companies. We first present a scientific state of the art and a study of the solutions available on the market for hypovigilance detection. Then, we propose several methods based on image (for the detection of relevant indices on the head, eyes, mouth and face) and data processing (for environmental indices based on geolocation). We carry out a study on the environmental factors related to hypovigilance and develop a contextual risk estimation system. Finally, we propose multimodal fusion techniques of these indices with the objective of detecting several hypovigilance behaviors: visual or cognitive distraction, engagement in a secondary task, sleep deprivation, microsleep and drowsiness.