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Fusion d'images de résolutions spatiales différentes

Thomas, Claire 11 December 2006 (has links) (PDF)
Les satellites de type SPOT, Ikonos ou Quickbird fournissent des images possédant des caractéristiques différentes: d'une part des images de basse résolution spectrale et de haute résolution spatiale, et d'autre part, des images de caractéristiques opposées, c'est-à-dire de haute résolution spectrale combinée à une basse résolution spatiale. De nombreuses applications nécessitent de combiner ces hautes résolutions spatiales et spectrales. Ce travail s'insère dans la synthèse d'images multispectrales à haute résolution au moyen de la fusion d'images. La constatation de lacunes dans la littérature à propos de l'évaluation de la qualité, a mené à l'établissement d'un protocole d'évaluation de la qualité, correspondant à une généralisation de deux travaux précédents. Une étude empirique sur l'évolution de la qualité des produits de fusion dans les échelles complète ce protocole. Une catégorisation des nombreuses distances de la littérature est proposée. Nous ajoutons une nouvelle distance pour caractériser la qualité géométrique des produits de fusion basée sur la fonction de transfert de modulation, que nous avons validée grâce à l'imagerie Ikonos et à son application à quelques méthodes de fusion connues. La sélection d'une série de distances sous forme de bilan de qualité est discutée dans le but d'obtenir une idée de la qualité qui soit la plus complète possible. Puisque nous disposons des outils nécessaires à l'évaluation de la qualité, nous pouvons désormais les exploiter pour le développement de nouvelles méthodes de fusion. Nous avons choisi le concept ARSIS comme cadre de développement car, d'une part, ses différentes implantations donnent généralement de bons bilans de qualité, d'autre part, leur qualité visuelle a été parfois controversée. Une campagne d'évaluation de la qualité visuelle des produits de fusion a permis de répertorier, de classer puis d'expliquer la formation des artefacts de quelques implantations ARSIS. L'étude critique de ces méthodes a mené au développement de trois nouvelles méthodes de fusion qui s'appuient aussi sur des outils extérieurs au concept. Ces nouvelles méthodes sont testées lors d'une seconde campagne d'expérimentation. Une des nouvelles méthodes offre de meilleurs résultats que la méthode de référence choisie. Les expérimentateurs l'ont déclarée acceptable et recommandable pour une utilisation dans le cadre d'une exploitation opérationnelle au sein du ministère de la défense.
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Applications des méthodes multigrilles à l'assimilation de données en géophysique / Multigrid methods applied to data assimilation for geophysics models

Neveu, Emilie 31 March 2011 (has links)
Depuis ces trente dernières années, les systèmes d'observation de la Terre et les modèles numériques se sont perfectionnés et complexifiés pour nous fournir toujours plus de données, réelles et numériques. Ces données, de nature très diverse, forment maintenant un ensemble conséquent d'informations précises mais hétérogènes sur les structures et la dynamique des fluides géophysiques. Dans les années 1980, des méthodes d'optimisation, capables de combiner les informations entre elles, ont permis d'estimer les paramètres des modèles numériques et d'obtenir une meilleure prévision des courants marins et atmosphériques. Ces méthodes puissantes, appelées assimilation variationnelle de données, peinent à tirer profit de la toujours plus grande complexité des informations de par le manque de puissance de calcul disponible. L'approche, que nous développons, s'intéresse à l'utilisation des méthodes multigrilles, jusque là réservées à la résolution de systèmes d'équations différentielles, pour résoudre l'assimilation haute résolution de données. Les méthodes multigrilles sont des méthodes de résolution itératives, améliorées par des corrections calculées sur des grilles de plus basses résolutions. Nous commençons par étudier dans le cas d'un modèle linéaire la robustesse de l'approche multigrille et en particulier l'effet de la correction par grille grossière. Nous dérivons ensuite les algorithmes multigrilles dans le cadre non linéaire. Les deux types d'algorithmes étudiés reposent d'une part sur la méthode de Gauss Newton multigrille et d'autre part sur une méthode sans linéarisation globale : le Full Approximation Scheme (FAS). Ceux-ci sont appliqués au problème de l'assimilation variationnelle de données dans le cadre d'une équation de Burgers 1D puis d'un modèle Shallow-water 2D. Leur comportement est analysé et comparé aux méthodes plus traditionnelles de type incrémentale ou multi-incrémentale. / For these last thirty years, earth observation and numerical models improved greatly and provide now a huge amount of accurate, yet heterogeneous, information on geophysics fluids dynamics and structures. Optimization methods from the eighties called variational data assimilation are capable of merging information from different sources. They have been used to estimate the parameters of numerical models and better forecast oceanic and atmospheric flows. Unfortunately, these powerful methods have trouble making benefit of always more complex information, suffering from the lack of available powerful calculators. The approach developed here, focuses on the use of multigrid methods, that are commonly used in the context of differential equations systems, to solve high resolution data assimilation. Multigrid methods are iterative methods improved by the use of feedback corrections evaluated on coarse resolution. First in the case of linear assimilation, we study the robustness of multigrid approach and the efficiency of the coarse grid correction step. We then apply the multigrid algorithms on a non linear 1-D Burgers equation and on a 2-D Shallow-Water model. We study two types of algorithms, the Gauss Newton Multigrid, which lays on global linearization, and the Full Approximation Scheme. Their behavior is compared to more traditional approaches as incremental and multi-incremental ones.
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Méthodes de poursuite de phase pour signaux GNSS multifréquence en environnement dégradé / Multifrequency phase tracking algorithms for GNSS signals in low C/N0 environment

Roche, Sébastien 19 December 2013 (has links)
La thèse a pour but de développer des algorithmes robustes de poursuite de phase multifréquence en environnement dégradé. L’objectif est d’élaborer de nouvelles structures pouvant opérer à des niveaux de rapport signal à bruit inférieurs aux limites des algorithmes actuellement implémentés dans des récepteurs grand public. Les problèmes de robustesse des algorithmes d’estimation de phase étant en grande partie causés par le phénomène de sauts de cycle, les différents axes de recherche se sont focalisés sur des nouvelles approches de développement de phase au sein des structures de poursuite. Pour ce faire, deux approches ont été étudiées et testées. Dans un premier temps, deux structures de poursuite monofréquence basées sur une DPLL conventionnelle ont été développées. Ces structures disposent d’un système externe de développement de phase visant à prédire et pré-compenser la sortie du discriminateur grâce à l’analyse des sorties du discriminateur ou des sorties du filtre de boucle. La réduction de la dynamique à estimer va alors permettre de réduire l’apparition des sauts de cycle se produisant au niveau du discriminateur. Par la suite, ce système de développement de phase a été adapté à la poursuite de phase multifréquence. Grâce à l’exploitation de la diversité en fréquence offerte par les signaux de navigation (i.e., de la proportionnalité des fréquences Doppler), il a été possible de mettre en place une étape de fusion de données qui a permis d’améliorer la précision de la prédiction de la sortie du discriminateur et donc d’améliorer la robustesse de la structure. Dans un second temps, les travaux de recherche se son taxés sur une nouvelle approche de poursuite de phase et de correction du phénomène de sauts de cycle basée sur une technique de filtrage Bayésien variationnel. Toujours en exploitant la diversité en fréquence des signaux de navigation, cette méthode suppose un modèle de dynamique de phase Markovien qui va imposer une certaine continuité de l’estimation et va permettre de fournir une estimation de phase développée. / This thesis aims at introducing multifrequency phase tracking algorithms operating in low C/N0environment. The objective is to develop new structures whose tracking limits are lower than thatof current algorithms used in mass market receivers. Phase tracking suffers from a lack of robustnessdue to the cycle slip phenomenon. Works have thus been focused on elaborating new phaseunwrapping systems. To do so, two different tracking approaches were studied. First, we have developed new monofrequency tracking loops based on a conventional DPLL. These structures aimat predicting the discriminator output by analyzing, thanks to a polynomial model, the last outputsamples of either the discriminator or the loop filter. Once the discriminator output is predicted,the estimated value is pre-compensated so that the phase dynamics to be tracked is reduced aswell as the cycle slip rate. Then, the unwrapping structure analyzing the loop filter outputs hasbeen extended to multifrequency signals. Using a data fusion step, the new multifrequency structuretakes advantage of the frequency diversity of a GNSS signal (i.e., proportionality of Dopplerfrequencies) to improve the tracking performances. Secondly, studies have been focused on developing a new multifrequency tracking algorithm using variational Bayesian filtering technique.This tracking method, which also uses the GNSS frequency diversity, assumes a Markovian phasedynamics that enforces the smoothness of the phase estimation and unwraps it.
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Ultrafast spin dynamics in ferromagnetic thin films / Dynamique ultra-rapide de spin dans des films ferromagnétiques

Hurst, Jerome 17 May 2017 (has links)
Dans cette thèse, on s’intéresse à l'étude théorique et à la simulation numérique de la dynamique de charges et de spins dans des nano-structures métalliques. Ces dernières années la physique des nano-structures métalliques à connu un intérêt croissant, aussi bien d'un point de vue de la physique fondamental que d'un point de vue des applications technologiques. Il est donc essentiel d'avoir des modèles théoriques nous permettant de décrire correctement ce type d'objets. Cette thèse comporte deux études distinctes. Dans un premier temps on utilise un modèle semi-classique dans l'espace des phases afin d'étudier la dynamique de charges et de spins dans des films ferromagnétiques(Nickel). On décrit dans le même modèle le magnétisme itinérant et le magnétisme localisé. On montre qu'il est possible, en excitant le système avec un laser pulsé femtoseconde dans le domaine du visible, de créer un courant de spin oscillant dans la direction normal du film sur des temps ultrarapides(femtoseconde). Dans un second temps on s’intéresse à la dynamique de charge d'électrons confinés dans des nano-particules d'Or ou bien encore par des potentiels anisotropes. On montre que de telles systèmes sont des candidats intéressant pour faire de la génération d'harmoniques. / In this thesis we focus on the theoritical description and on the numerical simulation of the charge and spin dynamics in metallic nano-structures. The physics of metallic nano-structures has stimulated a huge amount of scientific interest in the last two decades, both for fundamental research and for potential technological applications. The thesis is divided in two parts. In the first part we use a semiclassical phase-space model to study the ultrafast charge and spin dynamics in thin ferromagnetic films (Nickel). Both itinerant and localized magnetism are taken into account. It is shown that an oscillating spin current can be generated in the film via the application of a femtosecond laser pulse in the visible range. In the second part we focus on the charge dynamics of electrons confined in metallic nano-particles (Gold) or anisotropic wells. We show that such systems can be used for high harmonic generation.
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Méthodes variationnelles pour des problèmes sous contrainte de degrés prescrits au bord / Variational methods for problems with prescribed degrees boundary conditions

Rodiac, Rémy 11 September 2015 (has links)
Cette thèse est dédiée à l'analyse mathématique de quelques problèmes variationnels motivés par le modèle de Ginzburg-Landau en théorie de la supraconductivité. Dans la première partie on étudie l'existence de solutions pour les équations de Ginzburg-Landau sans champ magnétique et avec données au bord de type semi-rigides. Ces données consistent à prescrire le module de la fonction sur le bord du domaine ainsi que son degré topologique. C'est un cas particulier de problèmes à bord libre, ou la donnée complète de la fonction sur le bord est une inconnue du problème. L'existence de solutions à ce problème n'est pas assurée. En effet la méthode directe du calcul des variations ne peut pas s'appliquer car le degré sur le bord n'est pas continu pour la convergence faible dans l'espace de Sobolev adapté. On dit que c'est un problème sans compacité. En étudiant le phénomène de "bubbling" qui apparaît dans l'étude de tels problèmes on donne des résultats d'existence et de non existence de solutions. Dans le Chapitre 1 on étudie des conditions qui permettent d'affirmer que la différence entre deux niveaux d'énergie est strictement optimale. Pour cela on adapte une technique due à Brezis-Coron. Ceci nous permet de redémontrer un résultat (précédemment obtenu par Berlaynd Rybalko et Dos Santos) d'existence de solutions stables pour les équations de Ginzburg-Landau dans des domaines multiplement connexes. Dans le Chapitre 2 on considère les applications harmoniques a valeurs dans $R^2$ avec des conditions au bord de type degrés prescrits sur un anneau. On fait un lien entre ce problème et la théorie des surfaces minimales dans $R^3$ grâce à la différentielle quadratique de Hopf. Ceci nous conduit à l'étude des surfaces minimales bordées par deux cercles dans des plans parallèles. On prouve l'existence de telles surfaces qui ne sont pas des catenoides grâce a un résultat de bifurcation. On utilise alors les résultats obtenus pour déduire des théorèmes d'existence et de non existence de minimiseurs de l'énergie de Ginzburg-Landau à degrés prescrits dans un anneau. Dans ce troisième Chapitre on obtient des résultats pour une valeur du paramètre " grand. Le Chapitre 4 a pour objet l'étude des problèmes a degrés prescrits en dimension n3. On y montre la non existence des minimiseurs de la n-énergie de Ginzburg-Landau a degrés prescrits dans un domaine simplement connexe. On étudie ensuite des points critiques de type min-max pour une énergie perturbée. La deuxième partie est consacrée a l'analyse asymptotique des solutions des équations deGinzburg-Landau lorsque " tend vers zero. Sandier et Serfaty ont étudié le comportement asymptotique des mesures de vorticité associées aux équations. Ils ont notamment trouvé des conditions critiques sur les mesures limites dans le cas des équations avec et sans champ magnétique. Nous nous intéressons alors à ces conditions critiques dans le cas sans champ magnétique. Le problème de la régularité locale des mesures limites se ramène ainsi a l'étude de la régularité des fonctions stationnaires harmoniques dont le Laplacien est une mesure. Nous montrons que localement de telles mesures sont supportées par une union de lignes appartenant à l'ensemble des zéros d'une fonction harmonique / This thesis is devoted to the mathematical analysis of some variational problems. These problem sare motivated by the Ginzburg-Landau model related to the super conductivity. In the first part we study existence of solutions of the Ginzburg-Landau equations without magnetic eld but with semi-sti boundary conditions. These conditions are obtained by prescribing the modulus of the function on the boundary of the domain along with its topological degree. This is a particular case of free boundary problems, where the function on the boundary is an unknown of the problem. Existence of solutions of that problem does not necessary hold. Indeed we can not apply the direct method of the calculus of variations since the degree on the boundaryis not continuous with respect to the weak convergence in an appropriated Sobolev space. This is problem with loss of compactness. By studying the bublling" phenomenon which come upin such problems we obtain some existence and non existence results .In Chapter 1 we study conditions under which the dierence between two energy levels is strictly optimal. In order to do that we adapt a technique due to Brezis-Coron. This allow us to recover known existence results (previously obtained by Berlyand and Rybalko and DosSantos) for stable solutions of the Ginzburg-Landau equations in multiply connected domains. In Chapter 2 we are interested in harmonic maps with values in $R^2$ with prescribed degree boundary condition in an annulus. We make a link between this problem and the minimal surface theory in $R^3$ thanks to the so-called Hopf quadratic differential. This leads us to study immersed minimal surfaces bounded by two circles in parallel planes. We prove the existence of such surfaces die rent from catenoids by using a bifurcation argument. We then apply the results obtained to deduce existence and non existence results for minimizers of the Ginzburg-Landau energy with prescribed degrees. This is done in Chapter 3 where the results are obtained for large ".Chapter 4 is devoted to prescribed degree problems in dimension n3 . We prove the non existence of minimizers of the Ginzburg-Landau energy in simply connected domains. We then study min-max critical points of a perturbed energy. The second part is devoted to the asymptotic analysis of solutions of the Ginzburg-Landau equations when "goes to zero. Sandier and Serfaty studied the asymptotic behavior of the vorticity measures associated to these equations. They derived critical conditions on the limiting measures both with and without magnetic Field. We are interested by these conditions when there is no magnetic Field. The problem of the local regularity of the limiting measures is then equivalent to the study of regularity of stationary harmonic functions whose Laplacianis a measure. We show that locally such measures are concentrated on a union of lines which belong to the zero set of an harmonic function
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Développements autour de la méthode d'interactions de configurations en champ moyen / Development over the mean-field interaction configuration method

Ilmane, Amine 10 December 2015 (has links)
Dans cette thèse ont été développés de nouveaux outils de calcul théorique de spectres moléculaires rovibrationnels qui permettent de mieux traiter les états vibrationnels très excités ainsi que les mouvements de grandes amplitudes avec la méthode d’interactions de configurations en champ moyen. Dans un premier temps, nous avons discuté la question du choix des bases modales et les différents compromis à trouver afin de pallier aux défauts possibles des surfaces d'énergie potentielle. Dans ce cadre nous avons également développé un critère de sélection visant à améliorer la qualité des fonctions d'ondes rovibrationnelles de base. Ces approches ont été appliquées avec succès à la molécule de méthane CH4.Dans un second temps, nous avons implémenté un algorithme de calcul formel des opérateurs d'énergie cinétique en coordonnées quelconques qui permet d'avoir des expressions exactes ainsi que leurs développements en série de Taylor ou Fourier, qui exploite au mieux les potentialités du logiciel MATHEMATICA et a permis d'obtenir des hamiltoniens rovibrationnels en coordonnées de valence de façon particulièrement efficace. Enfin, nous avons généralisé la méthode d’interactions de configurations en champ moyen en ajoutant de façon perturbative un champ effectif d'ordre deux. Nous avons appliqué cette généralisation à la molécule de péroxyde d'hydrogène HOOH, ce qui a permis de montrer son intérêt tant pour l'amélioration des niveaux d'énergie que des fonctions d'onde associées, lorsqu'on a affaire à des groupes de degrés de liberté bien séparés énergétiquement. / In this thesis we developed new theoretical tools for molecular rovibrational spectra for a better description of the excited vibrational states and movements with large amplitudes using mean field configuration interaction method. First, we discussed the choice of modal basis and different trade-off to overcome the possible shortcomings of potential energy surfaces. In this context we have also developed selection criteria to improve the quality of rovibrational wave functions. These approaches have been successfully applied to the methane molecule (CH4). Secondly, we have implemented a formal algorithm for calculating the kinetic energy operators in arbitrary coordinates that allows the derivation of exact expressions and their Taylor and Fourier series, using, in a very efficient way, the capabilities of the software MATHEMATICA which yield to the derivation of rovibrational Hamiltonians in valence coordinated. Finally, we have generalized the mean-field configuration interaction method by adding perturbatively a second order effective field. We applied this generalization to the hydrogen peroxide molecule (HOOH), which has shown an improvement for both energy levels and the associated wave functions, when dealing with groups of degrees of freedom that are energetically well separated.
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Régularisations de faible complexité pour les problèmes inverses / Low Complexity Regularization of Inverse Problems

Vaiter, Samuel 10 July 2014 (has links)
Cette thèse se consacre aux garanties de reconstruction et de l’analyse de sensibilité de régularisation variationnelle pour des problèmes inverses linéaires bruités. Il s’agit d’un problème d’optimisation convexe combinant un terme d’attache aux données et un terme de régularisation promouvant des solutions vivant dans un espace dit de faible complexité. Notre approche, basée sur la notion de fonctions partiellement lisses, permet l’étude d’une grande variété de régularisations comme par exemple la parcimonie de type analyse ou structurée, l’anti-Parcimonie et la structure de faible rang. Nous analysons tout d’abord la robustesse au bruit, à la fois en termes de distance entre les solutions et l’objet original, ainsi que la stabilité de l’espace modèle promu.Ensuite, nous étudions la stabilité de ces problèmes d’optimisation à des perturbations des observations. A partir d’observations aléatoires, nous construisons un estimateur non biaisé du risque afin d’obtenir un schéma de sélection de paramètre. / This thesis is concerned with recovery guarantees and sensitivity analysis of variational regularization for noisy linear inverse problems. This is cast as aconvex optimization problem by combining a data fidelity and a regularizing functional promoting solutions conforming to some notion of low complexity related to their non-Smoothness points. Our approach, based on partial smoothness, handles a variety of regularizers including analysis/structured sparsity, antisparsity and low-Rank structure. We first give an analysis of thenoise robustness guarantees, both in terms of the distance of the recovered solutions to the original object, as well as the stability of the promoted modelspace. We then turn to sensivity analysis of these optimization problems to observation perturbations. With random observations, we build un biased estimator of the risk which provides a parameter selection scheme.
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Adaptive Large Eddy Simulations based on discontinuous Galerkin methods / Simulation adaptative des grandes échelles d'écoulements turbulents fondée sur une méthode Galerkine discontinue

Naddei, Fabio 08 October 2019 (has links)
L'objectif principal de ce travail est d'améliorer la précision et l'efficacité des modèles LES au moyen des méthodes Galerkine discontinues (DG). Deux thématiques principales ont été étudiées: les stratégies d'adaptation spatiale et les modèles LES pour les méthodes d'ordre élevé.Concernant le premier thème, dans le cadre des méthodes DG la résolution spatiale peut être efficacement adaptée en modifiant localement soit le maillage (adaptation-h) soit le degré polynômial de la solution (adaptation-p). L'adaptation automatique de la résolution nécessite l'estimation des erreurs pour analyser la qualité de la solution locale et les exigences de résolution. L'efficacité de différentes stratégies de la littérature est comparée en effectuant des simulations h- et p-adaptatives.Sur la base de cette étude comparative, des algorithmes statiques et dynamiques p-adaptatifs pour la simulation des écoulements instationnaires sont ensuite développés et analysés. Les simulations numériques réalisées montrent que les algorithmes proposés peuvent réduire le coût de calcul des simulations des écoulements transitoires et statistiquement stationnaires.Un nouvel estimateur d'erreur est ensuite proposé. Il est local, car n'exige que des informations de l'élément et de ses voisins directs, et peut être calculé en cours de simulation pour un coût limité. Il est démontré que l'algorithme statique p-adaptatif basé sur cet estimateur d'erreur peut être utilisé pour améliorer la précision des simulations LES sur des écoulements turbulents statistiquement stationnaires.Concernant le second thème, une nouvelle méthode, consistante avec la discrétisation DG, est développée pour l'analyse a-priori des modèles DG-LES à partir des données DNS. Elle permet d'identifier le transfert d'énergie idéal entre les échelles résolues et non résolues. Cette méthode est appliquée à l'analyse de l'approche VMS (Variational Multiscale). Il est démontré que pour les résolutions fines, l'approche DG-VMS est capable de reproduire le transfert d'énergie idéal. Cependant, pour les résolutions grossières, typique de la LES à nombres de Reynolds élevés, un meilleur accord peut être obtenu en utilisant un modèle mixte Smagorinsky-VMS. / The main goal of this work is to improve the accuracy and computational efficiency of Large Eddy Simulations (LES) by means of discontinuous Galerkin (DG) methods. To this end, two main research topics have been investigated: resolution adaptation strategies and LES models for high-order methods.As regards the first topic, in the framework of DG methods the spatial resolution can be efficiently adapted by modifying either the local mesh size (h-adaptation) or the degree of the polynomial representation of the solution (p-adaptation).The automatic resolution adaptation requires the definition of an error estimation strategy to analyse the local solution quality and resolution requirements.The efficiency of several strategies derived from the literature are compared by performing p- and h-adaptive simulations. Based on this comparative study a suitable error indicator for the adaptive scale-resolving simulations is selected.Both static and dynamic p-adaptive algorithms for the simulation of unsteady flows are then developed and analysed. It is demonstrated by numerical simulations that the proposed algorithms can provide a reduction of the computational cost for the simulation of both transient and statistically steady flows.A novel error estimation strategy is then introduced. It is local, requiring only information from the element and direct neighbours, and can be computed at run-time with limited overhead. It is shown that the static p-adaptive algorithm based on this error estimator can be employed to improve the accuracy for LES of statistically steady turbulent flows.As regards the second topic, a novel framework consistent with the DG discretization is developed for the a-priori analysis of DG-LES models from DNS databases. It allows to identify the ideal energy transfer mechanism between resolved and unresolved scales.This approach is applied for the analysis of the DG Variational Multiscale (VMS) approach. It is shown that, for fine resolutions, the DG-VMS approach is able to replicate the ideal energy transfer mechanism.However, for coarse resolutions, typical of LES at high Reynolds numbers, a more accurate agreement is obtained by a mixed Smagorinsky-VMS model.
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Détection et segmentation de lésions dans des images cérébrales TEP-IRM / Detection and segmentation of lesion in brain PET-MRI images

Urien, Hélène 30 January 2018 (has links)
L’essor récent de l’imagerie hybride combinant la Tomographie par Emission de Positons (TEP) à l’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) est une opportunité permettant d’exploiter des images d’un même territoire anatomo-pathologique obtenues simultanément et apportant des informations complémentaires. Cela représente aussi un véritable défi en raison de la différence de nature et de résolution spatiale des données acquises. Cette nouvelle technologie offre notamment des perspectives attrayantes en oncologie, et plus particulièrement en neuro-oncologie grâce au contraste qu’offre l’image IRM entre les tissus mous. Dans ce contexte et dans le cadre du projet PIM (Physique et Ingénierie pour la Médecine) de l’Université Paris-Saclay, l’objectif de cette thèse a été de développer un processus de segmentation multimodale adapté aux images TEP et IRM, comprenant une méthode de détection des volumes tumoraux en TEP et IRM, et une technique de segmentation précise du volume tumoral IRM. Ce processus doit être suffisamment générique pour s’appliquer à diverses pathologies cérébrales, différentes par leur nature même et par l’application clinique considérée. La première partie de la thèse aborde la détection de tumeurs par une approche hiérarchique. Plus précisément, la méthode de détection, réalisée sur les images IRM ou TEP, repose sur la création d’un nouveau critère de contexte spatial permettant de sélectionner les lésions potentielles par filtrage d’une représentation de l’image par max-tree. La deuxième partie de la thèse concerne la segmentation du volume tumoral sur les images IRM par une méthode variationnelle par ensembles de niveaux. La méthode de segmentation développée repose sur la minimisation d’une énergie globalement convexe associée à une partition d’une image RM en régions homogènes guidée par des informations de la TEP. Enfin, une dernière partie étend les méthodes proposées précédemment à l’imagerie multimodale IRM, notamment dans le cadre de suivi longitudinal. Les méthodes développées ont été testées sur plusieurs bases de données, chacune correspondant à une pathologie cérébrale et un radiotraceur TEP distincts. Les données TEP-IRM disponibles comprennent, d’une part, des examens de méningiomes et de gliomes acquis sur des machines séparées, et d’autre part, des examens réalisés sur le scanner hybride du Service Hospitalier Frédéric Joliot d’Orsay dans le cadre de recherches de tumeurs cérébrales. La méthode de détection développée a aussi été adaptée à l’imagerie multimodale IRM pour la recherche de lésions de sclérose en plaques ou le suivi longitudinal. Les résultats obtenus montrent que la méthode développée, reposant sur un socle générique, mais étant aussi modulable à travers le choix de paramètres, peut s’adapter à diverses applications cliniques. Par exemple, la qualité de la segmentation des images issues de la machine combinée a été mesurée par le coefficient de Dice, la distance de Hausdorff (DH) et la distance moyenne (DM), en prenant comme référence une segmentation manuelle de la tumeur validée par un expert médical. Les résultats expérimentaux sur ces données montrent que la méthode détecte les lésions visibles à la fois sur les images TEP et IRM, et que la segmentation contoure correctement la lésion (Dice, DH et DM valant respectivement 0, 85 ± 0, 09, 7, 28 ± 5, 42 mm et 0, 72 ± 0, 36mm). / The recent development of hybrid imaging combining Positron Emission Tomography (PET) and Magnetic Resonance Imaging (MRI) is an opportunity to exploit images of a same structure obtained simultaneously and providing complementary information. This also represents a real challenge due to the difference of nature and voxel size of the images. This new technology offers attractive prospects in oncology, and more precisely in neuro-oncology thanks to the contrast between the soft tissues provided by the MRI images. In this context, and as part of the PIM (Physics in Medicine) project of Paris-Saclay University, the goal of this thesis was to develop a multimodal segmentation pipeline adapted to PET and MRI images, including a tumor detection method in PET and MRI, and a segmentation method of the tumor in MRI. This process must be generic to be applied to multiple brain pathologies, of different nature, and for different clinical application. The first part of the thesis focuses on tumor detection using a hierarchical approach. More precisely, the detection method uses a new spatial context criterion applied on a max-tree representation of the MRI and PET images to select potential lesions. The second part presents a MRI tumor segmentation method using a variational approach. This method minimizes a globally convex energy function guided by PET information. Finally, the third part proposes an extension of the detection and segmentation methods developed previously to MRI multimodal segmentation, and also to longitudinal follow-up. The detection and segmentation methods were tested on images from several data bases, each of them standing for a specific brain pathology and PET radiotracer. The dataset used for PET-MRI detection and segmentation is composed of PET and MRI images of gliomas and meningiomas acquired from different systems, and images of brain lesions acquired on the hybrid PET-MRI system of Frédéric Joliot Hospital at Orsay. The detection method was also adapted to multimodal MRI imaging to detect multiple sclerosis lesions and follow-up studies. The results show that the proposed method, characterized by a generic approach using flexible parameters, can be adapted to multiple clinical applications. For example, the quality of the segmentation of images from the hybrid PET-MR system was assessed using the Dice coefficient, the Hausdorff distance (HD) and the average distance (AD) to a manual segmentation of the tumor validated by a medical expert. Experimental results on these datasets show that lesions visible on both PET and MR images are detected, and that the segmentation delineates precisely the tumor contours (Dice, HD and MD values of 0.85 ± 0.09, 7.28 ± 5.42 mm and 0.72 ± 0.36mm respectively).
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Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks

Lahlou, Salem 08 1900 (has links)
Les problèmes de prise de décision se produisent souvent dans des situations d'incertitude, englobant à la fois l'incertitude aléatoire due à la présence de processus inhérents aléatoires et l'incertitude épistémique liée aux connaissances limitées. Cette thèse explore le concept d'incertitude, un aspect crucial de l'apprentissage automatique et un facteur clé pour que les agents rationnels puissent déterminer où allouer leurs ressources afin d'obtenir les meilleurs résultats. Traditionnellement, l'incertitude est encodée à travers une probabilité postérieure, obtenue par des techniques d'inférence Bayésienne approximatives. Le premier ensemble de contributions de cette thèse tourne autour des propriétés mathématiques des réseaux de flot génératifs, qui sont des modèles probabilistes de séquences discrètes et des échantillonneurs amortis de distributions de probabilités non normalisées. Les réseaux de flot génératifs trouvent des applications dans l'inférence Bayésienne et peuvent être utilisés pour l'estimation de l'incertitude. De plus, ils sont utiles pour les problèmes de recherche dans de vastes espaces compositionnels. Au-delà du renforcement du cadre mathématique sous-jacent, une étude comparative avec les méthodes variationnelles hiérarchiques est fournie, mettant en lumière les importants avantages des réseaux de flot génératifs, tant d'un point de vue théorique que par le biais d'expériences diverses. Ces contributions incluent une théorie étendant les réseaux de flot génératifs à des espaces continus ou plus généraux, ce qui permet de modéliser la probabilité postérieure et l'incertitude dans de nombreux contextes intéressants. La théorie est validée expérimentalement dans divers domaines. Le deuxième axe de travail de cette thèse concerne les mesures alternatives de l'incertitude épistémique au-delà de la modélisation de la probabilité postérieure. La méthode présentée, appelée Estimation Directe de l'Incertitude Épistémique (DEUP), surmonte une faiblesse majeure des techniques d'inférence Bayésienne approximatives due à la mauvaise spécification du modèle. DEUP repose sur le maintien d'un prédicteur secondaire des erreurs du prédicteur principal, à partir duquel des mesures d'incertitude épistémique peuvent être déduites. / Decision-making problems often occur under uncertainty, encompassing both aleatoric uncertainty arising from inherent randomness in processes and epistemic uncertainty due to limited knowledge. This thesis explores the concept of uncertainty, a crucial aspect of machine learning and a key factor for rational agents to determine where to allocate their resources for achieving the best possible results. Traditionally, uncertainty is encoded in a posterior distribution, obtained by approximate \textit{Bayesian} inference techniques. This thesis's first set of contributions revolves around the mathematical properties of generative flow networks, which are probabilistic models over discrete sequences and amortized samplers of unnormalized probability distributions. Generative flow networks find applications in Bayesian inference and can be used for uncertainty estimation. Additionally, they are helpful for search problems in large compositional spaces. Beyond deepening the mathematical framework underlying them, a comparative study with hierarchical variational methods is provided, shedding light on the significant advantages of generative flow networks, both from a theoretical point of view and via diverse experiments. These contributions include a theory extending generative flow networks to continuous or more general spaces, which allows modelling the Bayesian posterior and uncertainty in many interesting settings. The theory is experimentally validated in various domains. This thesis's second line of work is about alternative measures of epistemic uncertainty beyond posterior modelling. The presented method, called Direct Epistemic Uncertainty Estimation (DEUP), overcomes a major shortcoming of approximate Bayesian inference techniques caused by model misspecification. DEUP relies on maintaining a secondary predictor of the errors of the main predictor, from which measures of epistemic uncertainty can be deduced.

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