La méthode de mesures par PIV (Particle Image Velocimetry) est une technique pour mesurer un champ de vitesse de manière non intrusive et multipoints. Cette technique utilise l'algorithme de corrélation entre deux images consécutives pour déterminer les vecteurs vitesse. La quantité de calcul requis par cette méthode limite son usage à des traitements en temps différé sur ordinateur. Les performances des ordinateurs demeurent insuffisantes pour ce type d'applications sous contrainte temps réel sur des cadences de données élevés. Au vu de ces besoins, la définition et la conception d'architectures dédiées semblent être une solution adéquate pour atteindre le temps réel. L'évolution des niveaux d'intégration permet le développement des structures dédiées au traitement d'images en temps réel à bas prix. Dans ce travail de thèse, nous nous sommes intéressés à la conception d'une architecture de type SoC (System on-Chip) dédiée aux mesures de paramètres physiques par traitement d'images en temps réel. C'est une architecture hiérarchique et modulaire dédiée à des applications de type flot de données d'entrée dominant. Cette description hiérarchique permet la modification du nombre et/ou de la nature de ces éléments sans modifier profondément l'architecture. Pour le calcul d'une mesure, il faut 267 s avec un FPGA à 50 MHz. Pour estimer les performances du système, un imageur CMOS a été connecté directement au FPGA. Les avantages de ce prototype sont de réduire au minimum le mouvement de grands ensembles de données ainsi que la latence en commençant à traiter des données avant leur complète acquisition.

Cette thèse explore les possibilités algorithmiques offertes par la synthèse de haut niveau de circuits dans le cadre de la logique synchrone et à destination d'une Mémoire Active Programmable. Une chaîne de compilation expérimentale permettant de générer automatiquement un circuit reconfigurable à partir d'une spécification de haut niveau y est présentée. Le langage de haut niveau est DSL (Design Source Language). DSL est basé sur le langage fonctionnel Jazz. DSL permet de décrire tout type de circuit dans le modèle de la logique synchrone, d'en faire la simulation et la synthèse, puis de l'exécuter sur une Mémoire Active Programmable. Le compilateur procède par étapes successives pour synthétiser un circuit à partir de son code-source de haut niveau. Chacune des étapes de la compilation génère des annotations qui précisent les propriétés du circuit jusqu'à une forme synthétisable. Les annotations sont pour la plupart ajoutées automatiquement par le compilateur mais sont partie intégrante de la syntaxe de DSL et peuvent ainsi être précisées par le concepteur. DSL prend en charge la génération automatique de l'ensemble des routines systèmes qui permettent au circuit de communiquer avec son hôte. Ce système de prototypage et d'accélération matérielle automatique sur PAM est testé sur des circuits variés, comme des algorithmes de tramage, d'estimation de mouvement et de détection des points de Harris.

Ce travail a pour objectif de détecter les obstacles sur la route à partir d'une caméra montée sur un véhicule. Étant donné les contraintes que nous nous sommes fixées, un état de l'art des différentes méthodes existantes sur ce sujet montre que seule une analyse du mouvement dans les sé- quences d'images peut résoudre ce problème. En effet, cette méthode doit permettre de détecter tout type d'obstacles sur tout type de routes avec une seule caméra. Pour ce faire, nous avons développé une nouvelle méthode d'estimation de mouvement paramétrique par analyse d'ondelettes de l'équation de contrainte du flot optique (E.C.M.A.). Cette méthode multi- résolution nous a permis de contourner le problème de l'aliasage temporel inhérent à l'E.C.M.A.. Nous avons ensuite proposé de résoudre le problème de la détection de mouvement dans une scène filmée à par- tir d'une caméra mobile à l'aide d'une modélisation markovienne hiérarchique déduite de façon naturelle de l'estimation multi-résolution du mouvement. Puis, nous avons introduit une méthode de segmenta- tion au sens du mouvement entre deux images sans connaissance a priori et sans hypothèse de présence de mouvement dominant grâce à un raffinement successif de la segmentation d'une échelle grossière de l'image à l'échelle la plus fine. Chaque méthode (estimation, détection et segmentation) a été validée expérimentalement sur des séquences synthétiques et réelles. Enfin, celles-ci ont été adaptées au problème concret visé par cette thèse : la détection d'obstacles dans un milieu routier. L'utilisation d'ondelettes et de champs de Markov hiérarchiques aboutit à des solutions peu coûteuses en temps de calcul.

L'analyse quantitative de la fonction contractile myocardique constitue un enjeu majeur pour le dépistage, le traitement et le suivi des maladies cardiovasculaires, première cause de mortalité dans les pays développés. Dans ce contexte, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) s'impose comme une modalité privilégiée pour l'exploration dynamique du coeur, renseignant, d'une part, sur l'évolution des parois (ciné IRM), et permettant, d'autre part, d'accéder à des informations cinématiques au sein du myocarde (IRM de marquage). L'exploitation quantitative de ces données est néanmoins actuellement limitée par la quasi-absence de méthodologies fiables, robustes et reproductibles d'estimation de mouvement non rigide à partir de séquences d'images acquises dans cette modalité. Cette thèse se propose de démontrer que les techniques de recalage non rigide statistique constituent un cadre approprié pour l'estimation des déformations myocardiques en IRM, leur quantification à des fins diagnostiques, et leur modélisation en vue d'établir une référence numérique de normalité. <br /><br />Ses contributions concernent :<br />- l'élaboration d'une méthode robuste non supervisée d'estimation des déplacements myocardiques à partir de séquences d'IRM de marquage. Elle permet l'obtention de mesures de mouvement fiables en tout point du myocarde, à tout instant du cycle cardiaque et sous incidence de coupe arbitraire.<br />- le développement d'un outil de quantification dynamique des déformations à l'échelle du pixel et du segment myocardique, intégrant une étape de segmentation automatique du coeur par recalage d'images ciné IRM acquises conjointement aux données de marquage. Pour le coeur sain, la comparaison des mesures obtenues à des valeurs de référence issues d'une synthèse approfondie de la littérature médicale démontre une excellente corrélation. Pour des coeurs pathologiques, les expériences menées ont montré la pertinence d'une analyse quantitative multiparamétrique pour localiser et caractériser les zones atteintes.<br />- la construction d'un modèle statistique (atlas) de contraction d'un coeur sain. Cet atlas fournit des modèles quantitatifs de référence locaux et segmentaires pour les paramètres de déformation. Son intégration, en tant que modèle de mouvement, au processus de recalage des données d'IRM de marquage conduit en outre à une description très compacte des déplacements myocardiques sans perte de précision notable.

Dans le cadre de cette thèse, nous nous somme focalisés sur deux objectifs complémentaires. Le premier concerne l'évolution de la méthode du Gabarit Déformable Elastique (GDE) pour l'extraction semi-automatique de l'anatomie et du mouvement cardiaque, développée au laboratoire Creatis. Un travail a d'abord été réalisé sur une base de données de 45 patients afin de mettre en évidence les points forts et les points faibles de l'algorithme, notamment la difficulté à suivre des déformations trop importantes ou des formes inhabituelles. Puis, différents types de contraintes ont été intégrées au modèle GDE afin d'en améliorer les performances : prescription locale ou dense de déplacements, directionnalité de la déformation contrainte par celle des fibres. Les contraintes proposées sont évaluées sur des données de synthèse et des données réelles en IRM ciné et de marquage tissulaire acquises chez l'homme. Parallèlement, une étude a été réalisée pour mettre en place la méthodologie nécessaire à l'extraction et l'analyse statistique de la déformation des fibres myocardiques. Ce travail a été effectué en collaboration avec une équipe du Auckland Bioengineering Institute en Nouvelle-Zélande. Un modèle biomécanique par éléments finis intègre la direction principale des fibres en tout point du ventricule gauche issue d'acquisitions en IRM du tenseur de diffusion (IRM-TD) sur coeurs humains ex vivo et le mouvement issu de séquences IRM marquées. Cette combinaison permet l'estimation de la déformation des fibres et sa variation durant le cycle cardiaque. La variabilité dans la déformation des fibres est étudiée statistiquement à travers le croisement d'une base de données IRM-TD et d'une base de données IRM marquées.

L’objectif de cette thèse de doctorat était de concevoir et développer un système permettant de caractériser les épandeurs et de prédire la répartition d’engrais au sol. Nous avons proposé deux approches basées respectivement sur l’imagerie 2D et 3D.Le système 2D a permis de déterminer les déplacements dans les images avec une très haute précision où 90% des estimations ont uniquement moins de 0,2 pixels d’erreur. Cependant cette précision n’était applicable que dans le cas d’un épandeur équipé de disques plats pour lequel la plupart des engrais est éjectée dans le plan horizontal parallèle au plan d’image de la camera. Par conséquent nous avons proposé un système d’imagerie 3D qui a permis de déterminer le mouvement 3D des engrais. Ainsi il peut être appliqué sur des épandeurs équipés de disque concave.Ce nouveau système peut : Caractériser les épandeurs dans un hall avec des conditions contrôlées ;Evaluer les effets de différents réglages des épandeurs ;Etudier le comportement des granulés et améliorer le modèle de vol balistique.Un tel système, moyennant quelques modifications, est envisagé à long terme sur un épandeur, permettant une gestion en temps réel de l’épandage et une rétroaction potentielle sur le fonctionnement de l’épandeur. [extrait du résumé] / The characterization of the fertilizer centrifugal spreading has become an important agriculture scientific issue in order to help farmers having a higher fertilization precision hence higher production efficiency. The ejected fertilizer grains are comparable to projectiles; hence, by using a ballistic flight model, predicting the spread pattern on the ground relies on an estimation of the trajectories and velocities of ejected grains. To estimate those parameters two approaches were proposed. First a two-steps zero mean normalized cross-correlation based algorithm for motion estimation was used to determine the displacement of the grains in the 2D images. The efficiency of this algorithm was evaluated by the mean of a grain images’ simulator. The results showed a high accuracy with an error of less than 0.2 pixels for 90% of the estimated velocities. However, the vertical ejection angle cannot be determined. This limits the use of the technique to spreaders equipped with flat disks where the trajectories of the grains will mostly be in a horizontal plane. This restriction was handled by the second approach. It is based on a 3D stereovision imaging system. A region based stereo matching algorithm with uniqueness and ordering constraints was introduced. It was validated using a grains’ stereo images simulator. 90% of the disparities were estimated with errors less than 2 pixels (around 1%). Moreover a 3D motion estimation algorithm was developed. It is based on an improvement of the previous 2D motion estimation algorithm combined with the estimated 3D coordinates. The efficiency of the whole system was approved via a comparison of its results and a real distribution obtained from a developed cylindrical collector.

Actuellement, l’étude du mouvement des tissus biologiques figure parmi les thématiques majeures dans le domaine de l’imagerie médicale, dont le challenge est d’apporter un complément d’information clinique et de permettre une aide au diagnostic. L’application récente de techniques d’élastographie ouvre de nouvelles perspectives de caractérisation biomécanique des tissus, et notamment du cerveau. Dans ce contexte, nous proposons une méthodologie innovante d’élastographie passive des propriétés mécaniques du tissu cérébral dont le but est de permettre à terme le diagnostic des maladies neurodégénératives. / The study of biological tissues movement is currently, one of the major thematics in the medical imaging field. The challenge is to provide additional clinical information and allow for diagnostic assistance. The recently introduced elastographic techniques, provide ample opportunities for biomechanical tissues characterization, particularly of cerebral tissues. An innovative passive-elastographic methodology for assessing mechanical properties of brain tissue is proposed. The eventual aim is to allow for the diagnosis of neurodegenerative diseases.

En informatique, la vision par ordinateur s’attache à extraire de l’information à partir de caméras. Les capteurs de celles-ci peuvent être produits avec la technologie CMOS que nous retrouvons dans les appareils mobiles en raison de son faible coût et d’un encombrement réduit. Cette technologie permet d’acquérir rapidement l’image en exposant les lignes de l’image de manière séquentielle. Cependant cette méthode produit des déformations dans l’image s’il existe un mouvement entre la caméra et la scène filmée. Cet effet est connu sous le nom de «Rolling Shutter» et de nombreuses méthodes ont tenté de corriger ces artefacts. Plutôt que de le corriger, des travaux antérieurs ont développé des méthodes pour extraire de l’information sur le mouvement à partir de cet effet. Ces méthodes reposent sur une extension de la modélisation géométrique classique des caméras pour prendre en compte l’acquisition séquentielle et le mouvement entre le capteur et la scène, considéré uniforme. À partir de cette modélisation, il est possible d’étendre le calcul de pose habituel (estimation de la position et de l’orientation de la scène par rapport au capteur) pour estimer aussi les paramètres du mouvement. Dans la continuité de cette démarche, nous présenterons une généralisation à des mouvements non-uniformes basée sur un lissage des dérivées des paramètres de mouvement. Ensuite nous présenterons une modélisation polynomiale du «Rolling Shutter» et une méthode d’optimisation globale pour l’estimation de ces paramètres. Correctement implémenté, cela permet de réaliser une mise en correspondance automatique entre le modèle tridimensionnel et l’image. Pour terminer nous comparerons ces différentes méthodes tant sur des données simulées que sur des données réelles et conclurons. / Computer Vision, a field of Computer Science, is about extracting information from cameras. Their sensors can be produced using the CMOS technology which is widely used on mobile devices due to its low cost and volume. This technology allows a fast acquisition of an image by sequentially exposin the scan-line. However this method produces some deformation in the image if there is a motion between the camera and the filmed scene. This effect is known as Rolling Shutter and various methods have tried to remove these artifacts. Instead of correcting it, previous works have shown methods to extract information on the motion from this effect. These methods rely on a extension of the usual geometrical model of cameras by taking into account the sequential acquisition and the motion, supposed uniform, between the sensor and the scene. From this model, it’s possible to extend the usual pose estimation (estimation of position and orientation of the camera in the scene) to also estimate the motion parameters. Following on from this approach, we will present an extension to non-uniform motions based on a smoothing of the derivatives of the motion parameters. Afterwards, we will present a polynomial model of the Rolling Shutter and a global optimisation method to estimate the motion parameters. Well implemented, this enables to establish an automatic matching between the 3D model and the image. We will conclude with a comparison of all these methods using either simulated or real data.

Cette thèse présente un ensemble de travaux qui s'inscrivent dans le domaine du génie biomédical pour des applications cliniques. L'objectif principal de ce travail est de fournir aux cliniciens un mode d'imagerie ultrasonore pour extraire simultanément la vitesse du flux et le mouvement de la paroi à des cadences d'imagerie élevées dans les artères. Les pathologies cardiovasculaires sont une cause majeure de décès et d'invalidité dans le monde. Bien que l'origine de ces maladies ne soit pas encore entièrement comprise, il semble que certains marqueurs pathologiques de la paroi et du flux pourraient permettre une détection plus précoce. Parce que les tissus artériels sont sujets à des phénomènes rapides et complexes, une modalité d'imagerie à haute cadence semble très pertinente pour étudier les pathologies du système cardiovasculaire. Malheureusement, aucune technique n'est actuellement utilisée cliniquement ni même approuvée pour l'extraction de marqueurs pathologiques du sang et de la paroi à des cadences d'imagerie élevées. C'est pourquoi, dans cette thèse, je propose de concevoir une séquence et un algorithme ultrasonore permettant d'extraire ces deux aspects, à des cadences d'imagerie élevées sur les artères, pour une application clinique potentielle. Trois contributions scientifiques principales sont présentées cette thèse : i) la conception de la séquence ultrasonore avec un estimateur de mouvement 2D, ii) une nouvelle approche adaptative de filtrage de paroi, et iii) un essai clinique. La séquence d'imagerie ultrasonore est basée sur la transmission d'ondes planes permettant d'obtenir des cadences d'imagerie allant jusqu'à 10 000 Hz sur la carotide. La méthode d'estimation de mouvement est basée sur une approche introduisant une oscillation latérale virtuelle dans les images qui, couplée à un estimateur de phase 2D basé sur des travaux antérieurs de la littérature, permet d'extraire des champs vectoriels de vitesses. Les validations pour l'estimation des vitesses du flux et du mouvement des parois ont été effectuées à l'aide d'un fantôme d'écoulement Doppler commercial et d'un fantôme de carotide réaliste conçu pour les expériences. Une technique de filtrage adaptatif de paroi a été développée et validée sur des volontaires à l'aide des estimations de vitesses tissulaires, ce qui permet d'éliminer précisément le signal du tissu des signaux du sang. Enfin, l'essai clinique a été réalisé à l'hôpital avec un groupe de volontaires et un groupe de patients. La séquence ultrasonore, l'algorithme d'estimation de mouvement et les approches adaptatives de filtrage de paroi ont été validés dans la thèse. La méthode permet d'extraire les vitesses du flux et de la paroi à haute cadence d'imagerie, avec de faibles erreurs et écarts-types. L'approche adaptative du filtrage de paroi permet de mieux extraire le flux par rapport à d'autres approches standard. Cette amélioration est particulièrement perceptible à proximité de la paroi, ce qui permettrait des mesures précises de l'écoulement et des contraintes le long des parois artérielles où les plaques peuvent se former et se développer. Pour conclure, l'essai clinique a démontré la faisabilité de notre approche dans un environnement clinique avec l'extraction des mouvements tissulaires, du flux et de paramètres artériels qui ont montré des différences entre et au sein des groupes. Cette thèse est donc un pas en avant vers l'utilisation clinique de l'imagerie ultrasonore à haute cadence pour la quantification du mouvement tissulaire et du flux pour la détection et le diagnostic des maladies cardiovasculaires / This thesis is focused on biomedical engineering for clinical applications. The main goal of this work is to provide to clinicians an ultrasound mode to simultaneously extract wall motion and flow at high frame rates in arteries. Cardiovascular pathologies are a major cause of death and disability worldwide. Although the formation of such diseases is still not fully understood, it appears that some pathological markers from both wall and flow could allow an earlier detection. Because tissues are subject to fast and complex phenomena in the arteries, a high frame rate imaging modality seems highly relevant to extract as much information as possible on the condition of the cardiovascular system. Unfortunately, no technique is currently clinically used or even approved for the extraction of both flow and wall pathological markers at high frame rates. Therefore, in this thesis, I propose to design an ultrasound sequence and algorithm permitting to extract both aspects, at high frame rates on arteries, for a potential clinical application. There are three main scientific contributions in this thesis: i) the design of the ultrasound sequence with a 2D motion estimator, ii) a new adaptive clutter filtering approach, and iii) a clinical trial. The ultrasound sequence is based on plane wave acquisition permitting to yield frame rates up to 10 000 Hz in the carotid. The pipeline used an approach introducing a virtual lateral oscillation in ultrasound images which, coupled with a 2D phase-based estimator based on previous works from the literature, allows to extract vectorial velocity fields. Validations for both flow and wall motion estimation were performed on a commercial Doppler flow phantom and an in-house realistic carotid phantom was designed for the experiments. An adaptive clutter filtering technique was also developed and validated on volunteers based on tissue estimates, which permit to precisely remove tissue clutter from flow signals. Finally, the clinical trial was performed at the hospital with a group of volunteers and a group of patients. The ultrasound sequence, motion estimation algorithm, and adaptive clutter filtering approaches were well validated in the thesis. The method can provide both wall motion and flow estimates at high frame rates, with low errors and standard deviations. The adaptive clutter filtering approach permits to better extract the flow compared to other standard approaches. This improvement is especially noticeable close to the wall, which would allow accurate flow and stress measurements along arterial walls where plaques can form and develop. To conclude, the clinical trial has demonstrated the feasibility in a clinical environment with the extraction of wall motion, flow, and arterial parameters that showed differences between and within groups. This thesis is then a step toward clinical use of high frame rate ultrasound imaging for quantification of both wall motion and flow for pathological detection of cardiovascular diseases

La paralysie cérébrale (PC) est la première cause de l’handicap moteur de l’enfant en France (2 naissances pour 1000). Il s’agit d’une pathologie causée par des atteintes non progressives survenues lors du développement du cerveau chez le foetus ou le nourrisson. L’équin de la cheville est la déformation musculo-squelettique la plus fréquente chez les enfants atteints par la PC. Malgré des thérapies médico-chirurgicales multiples, le taux de récidive post-opératoire demeure très élevé(48%). Une des principales raisons des échecs des thérapies est le manque de connaissance de la biomécanique articulaire et musculaire. Les techniques d’imagerie en IRM dynamique permettent aujourd’hui d’explorer l’appareil musculo-squelettique au cours du mouvement dans les 3 dimensions de l’espace avec une grande précision (<1mm). Cependant, ces techniques viennent avec leur propre liste de problèmes tels que la résolution réduite, l’anisotropie et les artefacts de mouvement. Dans cette thèse, nous abordons ces problèmes en combinant l’information spatiale de l’IRM conventionnel avec l’information temporelle fournie par les séquences IRM dynamique. Nous avons réussi à atteindre l’objectif principal de ces travaux de recherche en développant des algorithmes robustes combinant des aspects informatiques et mathématiques (dont le recalage d’images basé sur l’intensité était le facteur clé) qui nous ont permis de reconstruire les mouvements articulaires et donc d’établir une analyse biomécanique de la cheville en plus de la reconstruction spatio-temporelle de la séquence dynamique en utilisant une approche logeuclidienne. Les algorithmes proposés ont été appliqués sur la base de données actuellement disponible (contenant 6 sujets normaux) et devraient être également appliqués sur une base plus large contenant des sujets pathologiques de la même tranche d’âges afin de comparer les deux populations et de caractériser la pathologie. / Cerebral Palsy (CP) is a common birth pathology in children leading to ankle joint deformity, also known as the Spastic Equinus (SE) deformity, which causes abnormal function of the joint. While the management of ankle disorders focuses on restoring the joint functions, the underlying pathomechanics is not clearly understood yet. To better understand the biomechanics of the pediatric ankle joint, it is crucial to establish in vivo normative joint biomechanics before focusing on pathomechanics studies. Dynamic MRI has made it possible to non-invasively capture the ankle joint during a complete motion cycle. However, dynamic MRI comes with its own set of unique challenges such as low resolution, anisotropy, and motion artifacts. This motivates our choice for combining spatial information of conventional static MRI with temporal information of dynamic MRI sequences. The global aim of this research work is to build computational frameworks and to develop robust intensity-based approaches for estimating the joint motion and deformations from 3D+t MRI data, and thus for deriving the joint kinematics and the joint contact mechanics during a single cycle of dorsiplantarflexion. Due to a lack of sufficient Imaging data in the pediatric cohort, the proposed algorithms are applied on dynamic MRI data (portraying both passive and active ankle motions) from 6 healthy children.