La structure et l'organisation de la substance blanche du cerveau humain ne sont pas encore complètement connues. L'Imagerie par Résonance Magnétique de diffusion (IRMd) offre une approche unique pour étudier in vivo la structure des tissus cérébraux, permettant la reconstruction non invasive des trajectoires des faisceaux de fibres du cerveau en utilisant la tractographie. Aujourd'hui, les techniques récentes d'IRMd avec haute résolution angulaire (HARDI) ont largement amélioré la qualité de la tractographie par rapport à l'imagerie du tenseur de diffusion standard (DTI). Toutefois, les jeux de données de tractographie résultant sont très complexes et comprennent des millions de fibres, ce qui nécessite une nouvelle génération de méthodes d'analyse. Au-delà de la cartographie des principales voies de la substance blanche, cette nouvelle technologie ouvre la voie à l'étude des faisceaux d'association courts, qui ont rarement été étudiés avant et qui sont au centre de cette thèse. L'objectif est d'inférer un atlas des faisceaux de fibres du cerveau humain et une méthode qui permet le mappage de cet atlas à tout nouveau cerveau.Afin de surmonter la limitation induite par la taille et la complexité des jeux de données de tractographie, nous proposons une stratégie à deux niveaux, qui enchaîne des regroupements de fibres intra- et inter-sujet. Le premier niveau, un regroupement intra-sujet, est composé par plusieurs étapes qui effectuent un regroupement hiérarchique et robuste des fibres issues de la tractographie, pouvant traiter des jeux de données contenant des millions de fibres. Le résultat final est un ensemble de quelques milliers de faisceaux de fibres homogènes représentant la structure du jeu de données de tractographie dans sa totalité. Cette représentation simplifiée de la substance blanche peut être utilisée par plusieurs études sur la structure des faisceaux individuels ou des analyses de groupe. La robustesse et le coût de l'extensibilité de la méthode sont vérifiés à l'aide de jeux de fibres simulés. Le deuxième niveau, un regroupement inter-sujet, rassemble les faisceaux obtenus dans le premier niveau pour une population de sujets et effectue un regroupement après normalisation spatiale. Il produit en sortie un modèle composé d'une liste de faisceaux de fibres génériques qui peuvent être détectés dans la plupart de la population. Une validation avec des jeux de données simulées est appliqué afin d'étudier le comportement du regroupement inter-sujet sur une population de sujets alignés avec une transformation affine. La méthode a été appliquée aux jeux de fibres calculés à partir des données HARDI de douze cerveaux adultes. Un nouveau atlas des faisceaux HARDI multi-sujet, qui représente la variabilité de la forme et la position des faisceaux à travers les sujets, a été ainsi inféré. L'atlas comprend 36 faisceaux de la substance blanche profonde, dont certains représentent quelques subdivisions des faisceaux connus, et 94 faisceaux d'association courts de la substance blanche superficielle. Enfin, nous proposons une méthode de segmentation automatique de mappage de cet atlas à tout nouveau sujet. / Human brain white matter (WM) structure and organisation are not yet completely known. Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging (dMRI) offers a unique approach to study in vivo the structure of brain tissues, allowing the non invasive reconstruction of brain fiber bundle trajectories using tractography. Nowadays, the recent dMRI techniques with high angular resolution (HARDI) have largely improve the quality of tractography relative to standard diffusion tensor imaging. However, the resulting tractography datasets are highly complex and include millions of fibers which requires a new generation of analysis methods. Beyond the mapping of the main white matter pathways, this new technology opens the road to the study of short association bundles, which have been rarely studied before and is in the focus of this thesis. The goal is to infer an atlas of the fiber bundles of the human brain and a method mapping this atlas to any new brain.In order to overcome the limitation induced by the size and complexity of the tractography datasets, we propose a two-level strategy, chaining intra- and inter-subject fiber clustering. The first level, an intra-subject clustering, is composed by several steps performing a robust hierarchical clustering of a fiber tractography dataset that can deal with millions of diffusion-based tracts. The end result is a set of a few thousand homogeneous bundles representing the whole structure of the tractography dataset. This simplified representation of white matter can be used further for several studies of individual bundle structure or group analyses. The robustness and the cost of the scalability of the method are checked using simulated tract datasets. The second level, an inter-subject clustering, gathers the bundles obtained in the first level for a population of subjects and performs a clustering after spatial normalization. It produces as output a model composed by a list of generic fiber bundles that can be detected in most of the population. A validation with simulated datasets is applied in order to study the behavior of the inter-subject clustering over a population of subjects aligned with affine registration. The whole method was applied to the tracts computed from HARDI data obtained for twelve adult brains. A novel HARDI multi-subject bundle atlas, representing the variability of the bundle shape and position across subjects was thus inferred. The atlas includes 36 deep WM bundles, some of these representing a few subdivisions of known WM tracts, and 94 short association bundles of superficial WM. Finally, we propose an automatic segmentation method mapping this atlas to any new subject.

L'objectif de ce travail est de comprendre comment la forme intrinsèque des fibres individuelles contrôle les propriétés collectives des empilements, en particulier leurs propriétés mécaniques (élasticité) et électriques. Nous nous intéressons à des fibres longues, alignées selon une direction privilégiée et présentent un désordre de forme important. Notre étude est expérimentale et numérique. Nous proposons un modèle à deux dimensions, de champ moyen auto-cohérent, décrivant l'élasticité collective de l'empilement à partir des propriétés individuelles des fibres : leurs distribution de désordre ainsi que leurs module de courbure. Nous obtenons une équation d'état qui décrit avec un bon accord l'élasticité de nos empilements de fibres, sans paramètre ajustable, mais à un facteur multiplicatif près. Nous obtenons des résultats comparables entre les études expérimentale et numérique. / The purpose of this work is to understand how intrinsic shape of individual fibers controls the collective behavior of fiber stacks, in particular the mechanical (elasticity) and electrical properties. We consider long fibers, aligned towards one preferential direction with a significant disorder shape. Our study is experimental and numerical. We propose a two dimensions self consistent mean field model which describes the collective elasticity from the individual properties of fibers : the disorder distribution and the bending modulus. We obtain an equation of state which describes with a good agreement the stacks elasticity, without any fit parameters, however up to a multiplicative constant. We obtain similar results between experimental and numerical studies.

Ce mémoire décrit mes travaux de thèse de doctorat 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 Région Auvergne et le Fonds Européen de Développement Régional. Les travaux présentés s’inscrivent dans le cadre d’applications de localisation pour la robotique mobile et la Réalité Augmentée. Le framework réalisé au cours de cette thèse est une approche générique pour l’implémentation d’applications de SLAM : Simultaneous Localization And Mapping (algorithme de localisation par rapport à un modèle simultanément reconstruit). L’approche intègre une multitude de contraintes dans les processus de localisation et de reconstruction. Ces contraintes proviennent de données capteurs mais également d’a priori liés au contexte applicatif. Chaque contrainte est utilisée au sein d’un même algorithme d’optimisation afin d’améliorer l’estimation du mouvement ainsi que la précision du modèle reconstruit. Trois problèmes ont été abordés au cours de ce travail. Le premier concerne l’utilisation de contraintes sur le modèle reconstruit pour l’estimation précise d’objets 3D partiellement connus et présents dans l’environnement. La seconde problématique traite de la fusion de données multi-capteurs, donc hétérogènes et asynchrones, en utilisant un unique algorithme d’optimisation. La dernière problématique concerne la génération automatique et efficace d’algorithmes d’optimisation à contraintes multiples. L’objectif est de proposer une solution temps réel 1 aux problèmes de SLAM à contraintes multiples. Une approche générique est utilisée pour concevoir le framework afin de gérer une multitude de configurations liées aux différentes contraintes des problèmes de SLAM. Un intérêt tout particulier a été porté à la faible consommation de ressources (mémoire et CPU) tout en conservant une grande portabilité. De plus, la méta-programmation est utilisée pour générer automatiquement et spécifiquement les parties les plus complexes du code en fonction du problème à résoudre. La bibliothèque d’optimisation LMA qui a été développée au cours de cette thèse est mise à disposition de la communauté en open-source. Des expérimentations sont présentées à la fois sur des données de synthèse et des données réelles. Un comparatif exhaustif met en évidence les performances de la bibliothèque LMA face aux alternatives les plus utilisées de l’état de l’art. De plus, le framework de SLAM est utilisé sur des problèmes impliquant une difficulté et une quantité de contraintes croissantes. Les applications de robotique mobile et de Réalité Augmentée mettent en évidence des performances temps réel et un niveau de précision qui croît avec le nombre de contraintes utilisées. / This report describes my thesis work conducted within the ComSee (Computers That See) team related to the ISPR axis (ImageS, Perception Systems and Robotics) of Institut Pascal. It was financed by the Auvergne Région and the European Fund of Regional Development. The thesis was motivated by localization issues related to Augmented Reality and autonomous navigation. The framework developed during this thesis is a generic approach to implement SLAM algorithms : Simultaneous Localization And Mapping. The proposed approach use multiple constraints in the localization and mapping processes. Those constraints come from sensors data and also from knowledge given by the application context. Each constraint is used into one optimization algorithm in order to improve the estimation of the motion and the accuracy of the map. Three problems have been tackled. The first deals with constraints on the map to accurately estimate the pose of 3D objects partially known in the environment. The second problem is about merging multiple heterogeneous and asynchronous data coming from different sensors using an optimization algorithm. The last problem is to write an efficient and real-time implementation of the SLAM problem using multiple constraints. A generic approach is used to design the framework and to generate different configurations, according to the constraints, of each SLAM problem. A particular interest has been put in the low computational requirement (in term of memory and CPU) while offering a high portability. Moreover, meta-programming techniques have been used to automatically and specifically generate the more complex parts of the code according to the given problem. The optimization library LMA, developed during this thesis, is made available of the community in open-source. Several experiments were done on synthesis and real data. An exhaustive benchmark shows the performances of the LMA library compared to the most used alternatives of the state of the art. Moreover, the SLAM framework is used on different problems with an increasing difficulty and amount of constraints. Augmented Reality and autonomous navigation applications show the good performances and accuracies in multiple constraints context.

Ce travail de thèse a porté sur le développement de réseaux de micro- et nanocapteurs opto-électrochimiques pour la bioanalyse. Ils répondent à la demande grandissante dans le domaine de la recherche et du diagnostic pour des outils permettant de réaliser de multiples analyses simultanément avec des échantillons de faibles volumes. Ces nouvelles biopuces de haute densité sont fabriquées à partir de faisceaux cohérents de fibres optiques. Une des deux faces est micro- ou nanostructurée par une attaque chimique, puis fonctionnalisée avec une sonde biologique. La première biopuce est un réseau de nanocapteurs fluorescents à ADN où les sondes ont été immobilisées grâce aux propriétés d’électropolymérisation du pyrrole. La lecture est réalisée à distance au travers du faisceau d’imagerie. En combinant la technique d’immobilisation avec des microleviers électrochimiques, plusieurs sondes différentes ont pu être adressées sur le même réseau nanostructuré. La seconde biopuce permet d’effectuer des immunodosages multiplexés en utilisant l’imagerie électrochimiluminescente résolue à l’échelle d’une microsphère. Le développement de cette technique permet de combiner les avantages de l’électrochimiluminescence avec des immunodosages multiplexés. L’élaboration de ces réseaux allie différentes techniques physico-chimiques, notamment électrochimiques, pour obtenir des biopuces avec un fort potentiel, grâce à une densité et un degré de multiplexage importants. / This work presents the development of optoelectrochemical micro- and nanosensor arrays for bioanalytical applications. These platforms respond to the growing need in research and diagnostic for tools allowing multiple and simultaneous analysis in small-volume samples. These new high density biochips are made from coherent optical fiber bundles: one face is micro- or nanostructured by chemical etching and then functionnalized with biological probes. The first biochip is a fluorescent DNA nanosensor array where probes have been immobilized by electrodeposition of a polypyrrole thin film. The detection of the hybridization is remotely performed through the imaging fiber. Different probes were succesfully addressed onto the same nanostructured array thanks to electrochemical cantilevers. The second biochip allows multiplexed sandwich immunoassays using electrochimiluminescent imaging resolved at the single bead level. In particular, the development of this new readout mechanism allows extending electrochemiluminescent detection for multiplexed immunoassays. Design and implementations of both platforms take advantages of different physical and chemical techniques, especially electrochemical, to obtain biochips with a great potential through high density and high multiplexing level.

Denotemos por X ~ p \'S POT. m\' x \'S POT. n\' um espaço finitístico com anel de cohomologia módulo p isomorfo ao anel de cohomologia de um produto de esferas \'S POT. m\' x \'S POT. n\', o qual admite ação livre do grupo cíclico G = Zp, com p um primo ímpar. Nosso objetivo neste trabalho é determinar o anel de cohomologia do espaço de órbitas X / G, usando como ferramenta principal a seqüência espectral de Leray-Serre associada à fibração de Borel X \'SETA\' \'imath\' X G \'SETA\' \'pi\' B G, onde BG é o espaço classificante do G-fibrado universal wG = (EG;BG; pG; G;G) e XG = EG x G X é o espaço de Borel. Este resultado foi provado por R. M. Dotzel, T. B. Singh and S. P. Tripathi em [14] / Let denote by X ~ p \'S POT. m\' x \'S POT. n\' finitistic space with mod p cohomology ring isomorphic to the cohomology ring of a product of spheres \'S POT. m\' x \'S POT. n\' , which admits a free action of the cyclic group G = Zp, with p an odd prime. Our goal in this work is to determine the cohomology ring of the orbit space X / G, using as main tool the Leray-Serre spectral sequence associated to the Borel fibration X \'SETA\" \'imath\' \'X G \'SETA\' \'pi\' BG, where BG is the classifying space of the G-universal bundle wG = (EG;BG; pG; G;G) and XG = EG x G X is the Borel space. This result was proved by R. M. Dotzel, T. B. Singh and S. P. Tripathi in [14]

L’imagerie de résonance magnétique de diffusion (dMRI) est une technique très sensible pour la tractographie des fibres de substance blanche et la caractérisation de l’intégrité et de la connectivité axonale. A travers la mesure des mouvements des molécules d’eau dans les trois dimensions de l’espace, il est possible de reconstruire des cartes paramétriques reflétant l’organisation tissulaire. Parmi ces cartes, la fraction d’anisotropie (FA) et les diffusivités axiale (λa), radiale (λr) et moyenne (MD) ont été largement utilisés pour caractériser les pathologies du système nerveux central. L’emploi de ces cartes paramétriques a permis de mettre en évidence la survenue d’altérations micro structurelles de la substance blanche (SB) et de la substance grise (SG) chez les patients atteints d’une sclérose en plaques (SEP). Cependant, il reste à déterminer l’origine de ces altérations qui peuvent résulter de processus globaux comme la cascade inflammatoire et les mécanismes neurodégénératifs ou de processus plus localisés comme la démyélinisation et l’inflammation. De plus, ces processus pathologiques peuvent survenir le long de faisceaux de SB afférents ou efférents, conduisant à une dégénérescence antero- ou rétrograde. Ainsi, pour une meilleure compréhension des processus pathologiques et de leur progression dans l’espace et dans le temps, une caractérisation fine et précise des faisceaux de SB est nécessaire. En couplant l’information spatiale de la tractographie des fibres aux cartes paramétriques de diffusion, obtenues grâce à un protocole d’acquisitions longitudinal, les profils des faisceaux de SB peuvent être modélisés et analysés. Une telle analyse des faisceaux de SB peut être effectuée grâce à différentes méthodes, partiellement ou totalement non-supervisées. Dans la première partie de ce travail, nous dressons l’état de l’art des études déjà présentes dans la littérature. Cet état de l’art se focalisera sur les études montrant les effets de la SEP sur les faisceaux de SB grâce à l’emploi de l’imagerie de tenseur de diffusion. Dans la seconde partie de ce travail, nous introduisons deux nouvelles méthodes,“string-based”, l’une semi-supervisée et l’autre non-supervisée, pour extraire les faisceaux de SB. Nous montrons comment ces algorithmes permettent d’améliorer l’extraction de faisceaux spécifiques comparé aux approches déjà présentes dans la littérature. De plus, dans un second chapitre, nous montrons une extension de la méthode proposée par le couplage du formalisme “string-based” aux informations spatiales des faisceaux de SB. Dans la troisième et dernière partie de ce travail, nous décrivons trois algorithmes automatiques permettant l’analyse des changements longitudinaux le long des faisceaux de SB chez des patients atteints d’une SEP. Ces méthodes sont basées respectivement sur un modèle de mélange Gaussien, la factorisation de matrices non-négatives et la factorisation de tenseurs non-négatifs. De plus, pour valider nos méthodes, nous introduisons un nouveau modèle pour simuler des changements longitudinaux réels, base sur une fonction de probabilité Gaussienne généralisée. Des hautes performances ont été obtenues avec ces algorithmes dans la détection de changements longitudinaux d’amplitude faible le long des faisceaux de SB chez des patients atteints de SEP. En conclusion, nous avons proposé dans ce travail des nouveaux algorithmes non supervisés pour une analyse précise des faisceaux de SB, permettant une meilleure caractérisation des altérations pathologiques survenant chez les patients atteints de SEP / Diffusion Magnetic Resonance Imaging (dMRI) is a meaningful technique for white matter (WM) fiber-tracking and microstructural characterization of axonal/neuronal integrity and connectivity. By measuring water molecules motion in the three directions of space, numerous parametric maps can be reconstructed. Among these, fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), and axial (λa) and radial (λr) diffusivities have extensively been used to investigate brain diseases. Overall, these findings demonstrated that WM and grey matter (GM) tissues are subjected to numerous microstructural alterations in multiple sclerosis (MS). However, it remains unclear whether these tissue alterations result from global processes, such as inflammatory cascades and/or neurodegenerative mechanisms, or local inflammatory and/or demyelinating lesions. Furthermore, these pathological events may occur along afferent or efferent WM fiber pathways, leading to antero- or retrograde degeneration. Thus, for a better understanding of MS pathological processes like its spatial and temporal progression, an accurate and sensitive characterization of WM fibers along their pathways is needed. By merging the spatial information of fiber tracking with the diffusion metrics derived obtained from longitudinal acquisitions, WM fiber-bundles could be modeled and analyzed along their profile. Such signal analysis of WM fibers can be performed by several methods providing either semi- or fully unsupervised solutions. In the first part of this work, we will give an overview of the studies already present in literature and we will focus our analysis on studies showing the interest of dMRI for WM characterization in MS. In the second part, we will introduce two new string-based methods, one semi-supervised and one unsupervised, to extract specific WM fiber-bundles. We will show how these algorithms allow to improve extraction of specific fiber-bundles compared to the approaches already present in literature. Moreover, in the second chapter, we will show an extension of the proposed method by coupling the string-based formalism with the spatial information of the fiber-tracks. In the third, and last part, we will describe, in order of complexity, three different fully automated algorithms to perform analysis of longitudinal changes visible along WM fiber-bundles in MS patients. These methods are based on Gaussian mixture model, nonnegative matrix and tensor factorisation respectively. Moreover, in order to validate our methods, we introduce a new model to simulate real longitudinal changes based on a generalised Gaussian probability density function. For those algorithms high levels of performances were obtained for the detection of small longitudinal changes along the WM fiber-bundles in MS patients. In conclusion, we propose, in this work, a new set of unsupervised algorithms to perform a sensitivity analysis of WM fiber bundle that would be useful for the characterisation of pathological alterations occurring in MS patients

台灣地區對於私有公共設施保留地之取得方式大多是以現金徵收補償方式為之，但在現今政府財政困難之情形下，如欲將全數之私有公共設施保留地以現金徵收補償方式為之，恐有其困難。因此國內學者主張以發展權移轉制度，補償公共設施保留地所有權人之損失，以取得興建公共設施之用地。惟「土地徵收條例」實行，對於私有公共設施保留地徵收補償標準，採公告現值加成計算，加成成數比照一般正常交易價格為之。因此公共設施保留地所有權人勢必會在徵收市價補償，與發展權移轉制度間作一選擇。本論文探討公共設施保留地所有權人面臨發展權移轉與徵收現金補償時，其所面臨之選擇為何。 本論文先探討公平補償之分類及補償標準，同時定義所謂公平補償，為基於憲法中之公平正義及保障私有財產權原則下，以完全之市價補償為之。其次本論文就發展權之理論予以討論，藉由經濟理論之探討，分析發展權制度運作之市場前題，並以此建立本論文之研究假說，即從權利集束說及發展權評價方法之殘餘法觀點，發展權之價值僅為完全土地所有權之一部份，發展權移轉取得私有公共設施保留地，並無法達到完全補償公共設施保留地所有權之價值。同時本論文在此基礎下，透過個案模擬方式，分析公共設施保留地所有權人之損益，以佐証本論文之研究假說。經由研究成果顯示，發展權之價值小於公共設施保留地之土地價值，因此公共設施保留地所有權人將會採取現金徵收補償方式。 本論文認為，由於「土地徵收條例」之實施，勢必會造成發展權移轉制推行之困難，加重政府財政壓力。因此政府授與公共設施保留地所有權人之發展權數量應予以放寬，或在原數量下，不足土地價值者，由政府予以現金補貼方式為之，如此可使發展權移轉制度順利推行，政府之財政壓力獲得減輕，同時也能達到取得公共設施保留地之目的。

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Vector bundles , which basic space is smooth n-dimensional space with affine connection, are exploring in this paper. It was proved that linear connection of such bundle defines affine connection, there were found curvature objects of these connections. It was also proved that linear connection induces inside almost product’s structure in bundle , there were explored integrable conditions of this structure and defined criterions on affine connections that are associated with these structures.

Soit G un groupe algébrique semi-simple sur un corps de caractéristique 0. Ce mémoire discute d'un théorème d'annulation de la cohomologie supérieure du faisceau D des opérateurs différentiels sur une variété de drapeaux de G. On démontre que si P est un sous-groupe parabolique de G, alors H^i(G/P,D)=0 pour tout i>0. On donne en fait trois preuves indépendantes de ce théorème. La première preuve est de Hesselink et n'est valide que dans le cas où le sous-groupe parabolique est un sous-groupe de Borel. Elle utilise un argument de suites spectrales et le théorème de Borel-Weil-Bott. La seconde preuve est de Kempf et n'est valide que dans le cas où le radical unipotent de P agit trivialement sur son algèbre de Lie. Elle n'utilise que le théorème de Borel-Weil-Bott. Enfin, la troisième preuve est attribuée à Elkik. Elle est valide pour tout sous-groupe parabolique mais utilise le théorème de Grauert-Riemenschneider. On présente aussi une construction détaillée du faisceau des opérateurs différentiels sur une variété. / Let G be a semisimple algebraic group on a field of characteristic 0. This thesis discusses a vanishing theorem for the higher cohomology of the sheaf D of differential operators on a flag variety of G. We show that if P is a parabolic subgroup of G, then H^i(G/P,D)=0 for all i>0. In fact, we give three independent proofs of this theorem. The first proof, due to Hesselink, only works if the parabolic subgroup P is a Borel subgroup. It uses a spectral sequence argument as well as the Borel-Weil-Bott theorem. The second proof, due to Kempf, only works if the unipotent radical of P acts trivially on its Lie algebra. It only uses the Borel-Weil-Bott theorem. Finally, the third proof, due to Elkik, is valid for any parabolic subgroup. However, it uses the Grauert-Riemenschneider theorem. We also present a detailled construction of the sheaf of differential operators on a variety.