Cette thèse concerne les phénomènes de propagation de certaines équations d'évolution dans des habitats périodiques. Dans la première partie, nous étudions les phénomènes d'expansion de certaines équations d'intégro-différence spatialement périodiques. Tout d'abord, nous établissons une théorie générale sur l'existence des vitesses de propagation pour des systèmes d'évolution noncompacts, sous l'hypothèse que les systèmes linéarisés ont des valeurs propres principales. Ensuite, nous introduisons la notion d'irréductibilité uniforme des mesures de Radon finies sur le cercle. On démontre que tout opérateur de convolution généré par une telle mesure admet une valeur propre principale. Enfin, nous prouvons l'existence de vitesses de propagation pour certains équations d'intégro-différence avec des noyaux de dispersion uniformément irréductibles. Dans la deuxième partie, nous étudions les phénomènes de propagation de front pour des équations de réaction-diffusion spatialement périodiques avec des non-linéarités bistables. Nous nous concentrons d'abord sur les solutions de type fronts pulsatoires. Sous diverses hypothèses, il est prouvé que les fronts pulsatoires existent lorsque la période spatiale est petite ou grande. Nous caractérisons aussi le signe des vitesses et nous montrons la stabilité exponentielle globale des fronts pulsatoires de vitesse non nulle. Nous étudions ensuite les solutions de type fronts de transition. Sous des hypothèses convenables, on prouve que les fronts de transition se ramènent aux fronts pulsatoires avec une vitesse non nulle. Mais nous montrons aussi l'existence de nouveaux types de fronts de transition qui ne sont pas des fronts pulsatoires. / This dissertation is concerned with propagation phenomena of some evolution equations in periodic habitats. The main results consist of the following two parts. In the first part, we investigate the spatial spreading phenomena of some spatially periodic integro-difference equations. Firstly, we establish a general theory on the existence of spreading speeds for noncompact evolution systems, under the hypothesis that the linearized systems have principal eigenvalues. Secondly, we introduce the notion of uniform irreducibility for finite Radon measures on the circle. It is shown that, any generalized convolution operator generated by such a measure admits a principal eigenvalue. Finally, applying the above general theories, we prove the existence of spreading speeds for some integro-difference equations with uniformly irreducible dispersal kernels. In the second part, we study the front propagation phenomena of spatially periodic reaction-diffusion equations with bistable nonlinearities. Firstly, we focus on the propagation solutions in the class of pulsating fronts. It is proved that, under various assumptions on the reaction terms, pulsating fronts exist when the spatial period is small or large. We also characterize the sign of the front speeds and we show the global exponential stability of the pulsating fronts with nonzero speed. Secondly, we investigate the propagation solutions in the larger class of transition fronts. It is shown that, under suitable assumptions, transition fronts are reduced to pulsating fronts with nonzero speed. But we also prove the existence of new types of transition fronts which are not pulsating fronts.

Le but de cette thèse est de développer des méthodes de démonstration d’existence et d’unicité de solutions d’équations d’évolution stochastiques locales ou non locales dans les problèmes de transition de phase. Au chapitre 1, nous étudions un problème à valeur initiale pour une ´équation de réaction-diffusion stochastique non locale avec des conditions aux limites de Neumann homogènes dans un ouvert borné de ℝn de frontière suffisamment régulière. On considère le cas d’un opérateur elliptique non linéaire assez général et on suppose que le bruit est additif et induit par un processus Q-Wiener. Le problème déterministe modélise la séparation de phases dans des alliages binaires. La démonstration d’existence de la solution du problème stochastique est basée sur un changement de fonction qui fait intervenir la solution de l’équation de la chaleur stochastique avec un terme de diffusion non linéaire. On est ainsi conduit à l'étude d’un problème sans terme de bruit, ce qui facilite l’application de la méthode de monotonie pour identifier la limite des termes non linéaires. Au chapitre 2, nous démontrons l’existence et l’unicité de la solution d’un système de champ de phase stochastique avec des bruits multiplicatifs induits par des processus Q-Wiener. Les problèmes de champ de phase sont utilisés pour d´écrire des modèles où deux phases distinctes interviennent comme par exemple l’eau et la glace. Dans ce but, nous appliquons la méthode de Galerkin et nous établissons des estimations a priori pour la solution approchée. Nous nous appuyons ensuite sur la méthode de monotonie stochastique pour identifier la limite du terme non linéaire. Finalement, au chapitre 3, nous démontrons l’existence et l’unicité d’une solution trajectorielle en dimension d’espace d ≤ 6 pour l’équation d’Allen-Cahn non locale stochastique avec un bruit multiplicatif induit par un processus Q-Wiener. La présence d’une variable supplémentaire empêche l’application des théorèmes de compacité usuels utilisés dans les problèmes déterministes. C’est ce qui nous amène à appliquer la méthode de compacité stochastique. / The aim of this thesis is to develop methods for proving the existence and uniqueness of solutionsof local and nonlocal stochastic evolution equations in phase transition problems. In chapter 1, we studyan initial value problem for a nonlocal stochastic reaction-diffusion equation with homogeneous Neumannboundary conditions in an open bounded set of ℝn, with a smooth boundary. We consider the case of ageneral nonlinear elliptic operator and we suppose that the noise is additive and induced by a Q-Wiener process.The deterministic problem with a linear diffusion term is used to model phase separation in a binarymixture. The proof of existence for the stochastic problem is based on a change of function which involvesthe solution of the stochastic heat equation with a nonlinear diffusion term. We obtain a problem withoutthe noise term. This simplifies the application of the monotonicity method, which we use to identify thelimit of the nonlinear terms. In chapter 2, we prove the existence and uniqueness of the solution for a phasefield problem with multiplicative noises induced by Q-Wiener processes. This problem models for instancethe process of melting and solidification. To that purpose we apply the Galerkin method and derive a prioriestimates for the approximate solutions. The last step is to identify the limit of the nonlinear terms whichwe do by the so-called stochastic monotonicity method. Finally, in chapter 3, we prove the existence anduniqueness of a pathwise solution in space dimension up to 6 for the stochastic nonlocal Allen-Cahn equationwith a multiplicative noise induced by a Q-Wiener process. The usual compactness method for deterministicproblems cannot be applied in a stochastic context because of the additional probability variable. Therefore,we apply the stochastic compactness method.

Many physical problems lead to boundary value problems for partial differential equations, which can be solved with the finite element method. In order to construct adaptive solution algorithms or to measure the error one aims at reliable a posteriori error estimators. Many such estimators are known, as well as their theoretical foundation. Some boundary value problems yield so-called anisotropic solutions (e.g. with boundary layers). Then anisotropic finite element meshes can be advantageous. However, the common error estimators for isotropic meshes fail when applied to anisotropic meshes, or they were not investigated yet. For rectangular or cuboidal anisotropic meshes a modified error estimator had already been derived. In this paper error estimators for anisotropic tetrahedral or triangular meshes are considered. Such meshes offer a greater geometrical flexibility. For the Poisson equation we introduce a residual error estimator, an estimator based on a local problem, several Zienkiewicz-Zhu estimators, and an L_2 error estimator, respectively. A corresponding mathematical theory is given.For a singularly perturbed reaction-diffusion equation a residual error estimator is derived as well. The numerical examples demonstrate that reliable and efficient error estimation is possible on anisotropic meshes. The analysis basically relies on two important tools, namely anisotropic interpolation error estimates and the so-called bubble functions. Moreover, the correspondence of an anisotropic mesh with an anisotropic solution plays a vital role. AMS(MOS): 65N30, 65N15, 35B25

When the finite element method is used to solve boundary value problems, the corresponding finite element mesh is appropriate if it is reflects the behavior of the true solution. A posteriori error estimators are suited to construct adequate meshes. They are useful to measure the quality of an approximate solution and to design adaptive solution algorithms. Singularly perturbed problems yield in general solutions with anisotropic features, e.g. strong boundary or interior layers. For such problems it is useful to use anisotropic meshes in order to reach maximal order of convergence. Moreover, the quality of the numerical solution rests on the robustness of the a posteriori error estimation with respect to both the anisotropy of the mesh and the perturbation parameters. There exist different possibilities to measure the a posteriori error in the energy norm for the singularly perturbed reaction-diffusion equation. One of them is the equilibrated residual method which is known to be robust as long as one solves auxiliary local Neumann problems exactly on each element. We provide a basis for an approximate solution of the aforementioned auxiliary problem and show that this approximation does not affect the quality of the error estimation. Another approach that we develope for the a posteriori error estimation is the hierarchical error estimator. The robustness proof for this estimator involves some stages including the strengthened Cauchy-Schwarz inequality and the error reduction property for the chosen space enrichment. In the rest of the work we deal with adaptive algorithms. We provide an overview of the existing methods for the isotropic meshes and then generalize the ideas for the anisotropic case. For the resulting algorithm the error reduction estimates are proven for the Poisson equation and for the singularly perturbed reaction-difussion equation. The convergence for the Poisson equation is also shown. Numerical experiments for the equilibrated residual method, for the hierarchical error estimator and for the adaptive algorithm confirm the theory. The adaptive algorithm shows its potential by creating the anisotropic mesh for the problem with the boundary layer starting with a very coarse isotropic mesh.

Complex spatial structures in biology arise from random interactions of molecules. These molecular interactions can be studied using spatial stochastic models, such as Reaction Diffusion Master Equation (RDME), a mesoscopic model that subdivides the spatial domain into smaller, well mixed grid cells, in which the macroscopic diffusion-controlled reactions take place. While RDME has been widely used to study how fluctuations in number of molecules affect spatial patterns, simulations are computationally expensive and it requires a lower bound for grid cell size to avoid an apparent unphysical loss of bimolecular reactions. In this thesis, we propose Gaussian Reaction Diffusion Master Equation (GRDME), a novel model in the RDME framework, based on the discretization of the Laplace operator with Particle Strength Exchange (PSE) method with a Gaussian kernel. We show that GRDME is a computationally efficient model compared to RDME. We further resolve the controversy regarding the loss of bimolecular reactions and argue that GRDME can flexibly bridge the diffusion-controlled and ballistic regimes in mesoscopic simulations involving multiple species. To efficiently simulate GRDME, we develop Gaussian Next Subvolume Method (GNSM). GRDME simulated with GNSM up to six-times lower computational cost for a three-dimensional simulation, providing a significant computational advantage for modeling three-dimensional systems. The computational cost can be further lowered by increasing the so-called smoothing length of the Gassian jumps. We develop a guideline to estimate the grid resolution below which RDME and GRDME exhibit loss of bimolecular reactions. This loss of reactions has been considered unphysical by others. Here we show that this loss of bimolecular reactions is consistent with the well-established theory on diffusion-controlled reaction rates by Collins and Kimball, provided that the rate of bimolecular propensity is interpreted as the rate of the ballistic step, rather than the macroscopic reaction rate. We show that the reaction radius is set by the grid resolution. Unlike RDME, GRDME enables us to explicitly model various sizes of the molecules. Using this insight, we explore the diffusion-limited regime of reaction dynamics and discover that diffusion-controlled systems resemble small, discrete systems. Others have shown that a reaction system can have discreteness-induced state inversion, a phenomenon where the order of the concentrations differs when the system size is small. We show that the same reaction system also has diffusion-controlled state inversion, where the order of concentrations changes, when the diffusion is slow. In summary, we show that GRDME is a computationally efficient model, which enables us to include the information of the molecular sizes into the model.:1 Modeling Mesoscopic Biology 1.1 RDME Models Mesoscopic Stochastic Spatial Phenomena 1.2 A New Diffusion Model Presents an Opportunity For A More Efficient RDME 1.3 Can A New Diffusion Model Provide Insights Into The Loss Of Reactions? 1.4 Overview 2 Preliminaries 2.1 Reaction Diffusion Master Equation 2.1.1 Chemical Master Equation 2.1.2 Diffusion-controlled Bimolecular Reaction Rate 2.1.3 RDME is an Extention of CME to Spatial Problems 2.2 Next Subvolume Method 2.2.1 First Reaction Method 2.2.2 NSM is an Efficient Spatial Stochastic Algorithm for RDME 2.3 Discretization of the Laplace Operator Using Particle Strength Exchange 2.4 Summary 3 Gaussian Reaction Diffusion Master Equation 3.1 Design Constraints for the Diffusion Model in the RDME Framework 3.2 Gaussian-jump-based Model for RDME 3.3 Summary 4 Gaussian Next Subvolume Method 4.1 Constructing the neighborhood N 4.2 Finding the Diffusion Event 4.3 Comparing GNSM to NSM 4.4 Summary 5 Limits of Validity for (G)RDME with Macroscopic Bimolecular Propensity Rate 5.1 Previous Works 5.2 hmin Based on the Kuramoto length of a Grid Cell 5.3 hmin of the Two Limiting Regimes 5.4 hmin of Bimolecular Reactions for the Three Cases of Dimensionality 5.5 hmin of GRDME in Comparison to hmin of RDME 5.6 Summary 6 Numerical Experiments To Verify Accuracy, Efficiency and Validity of GRDME 6.1 Accuracy of the Diffusion Model 6.2 Computational Cost 6.3 hmin and Reaction Loss for (G)RDME With Macroscopic Bimolecular Propensity Rate kCK 6.3.1 Homobiomlecular Reaction With kCK at the Ballistic Limit 6.3.2 Homobiomlecular Reaction With kCK at the Diffusional Limit 6.3.3 Heterobiomlecular Reaction With kCK at the Ballistic Limit 6.4 Summary 7 (G)RDME as a Spatial Model of Collins-Kimball Diffusion-controlled Reaction Dynamics 7.1 Loss of Reactions in Diffusion-controlled Reaction Systems 7.2 The Loss of Reactions in (G)RDME Can Be Explained by Collins Kimball Theory 7.3 Cell Width h Sets the Reaction Radius σ∗ 7.4 Smoothing Length ε′ Sets the Size of the Molecules in the System 7.5 Heterobimolecular Reactions Can Only Be Modeled With GRDME 7.6 Zeroth Order Reactions Impose a Lower Limit on Diffusivity Dmin 7.6.1 Consistency of (G)RDME Could Be Improved by Redesigning Zeroth Order Reactions 7.7 Summary 8 Difussion-Controlled State Inversion 8.1 Diffusion-controlled Systems Resemble Small Systems 8.2 Slow Diffusion Leads to an Inversion of Steady States 8.3 Summary 9 Conclusion and Outlook 9.1 Two Physical Interpretations of (G)RDME 9.2 Advantages of GRDME 9.3 Towards Numerically Consistent (G)RDME 9.4 Exploring Mesoscopic Biology With GRDME Bibliography

Les travaux de cette thèse portent sur des méthodes de volumes finis sur maillages quelconque pour la discrétisation de problèmes d'évolution non linéaires modélisant le transport de contaminants en milieu poreux et les écoulements diphasiques.Au Chapitre 1, nous étudions une famille de schémas numériques pour la discrétisation d'une équation parabolique dégénérée de convection-reaction-diffusion modélisant le transport de contaminants dans un milieu poreux qui peut être hétérogène et anisotrope. La discrétisation du terme de diffusion est basée sur une famille de méthodes qui regroupe les schémas de volumes finis hybrides, de différences finies mimétiques et de volumes finis mixtes. Le terme de convection est traité à l'aide d'une famille de méthodes qui s'appuient sur les inconnues hybrides associées aux interfaces du maillage. Cette famille contient à la fois les schémas centré et amont. Les schémas que nous étudions permettent une discrétisation localement conservative des termes d'ordre un et d'ordre deux sur des maillages arbitraires en dimensions d'espace deux et trois. Nous démontrons qu'il existe une solution unique du problème discret qui converge vers la solution du problème continu et nous présentons des résultats numériques en dimensions d'espace deux et trois, en nous appuyant sur des maillages adaptatifs.Au Chapitre 2, nous proposons un schéma de volumes finis hybrides pour la discrétisation d'un problème d'écoulement diphasique incompressible et immiscible en milieu poreux. On suppose que ce problème a la forme d'une équation parabolique dégénérée de convection-diffusion en saturation couplée à une équation uniformément elliptique en pression. On considère un schéma implicite en temps, où les flux diffusifs sont discrétisés par la méthode des volumes finis hybride, ce qui permet de pouvoir traiter le cas d'un tenseur de perméabilité anisotrope et hétérogène sur un maillage très général, et l'on s'appuie sur un schéma de Godunov pour la discrétisation des flux convectifs, qui peuvent être non monotones et discontinus par rapport aux variables spatiales. On démontre l'existence d'une solution discrète, dont une sous-suite converge vers une solution faible du problème continu. On présente finalement des cas test bidimensionnels.Le Chapitre 3 porte sur un problème d'écoulement diphasique, dans lequel la courbe de pression capillaire admet des discontinuité spatiales. Plus précisément on suppose que l'écoulement prend place dans deux régions du sol aux propriétés très différentes, et l'on suppose que la loi de pression capillaire est discontinue en espace à la frontière entre les deux régions, si bien que la saturation de l'huile et la pression globale sont discontinues à travers cette frontière avec des conditions de raccord non linéaires à l'interface. On discrétise le problème à l'aide d'un schéma, qui coïncide avec un schéma de volumes finis standard dans chacune des deux régions, et on démontre la convergence d'une solution approchée vers une solution faible du problème continu. Les test numériques présentés à la fin du chapitre montrent que le schéma permet de reproduire le phénomène de piégeage de la phase huile. / In Chapter 1 we study a family of finite volume schemes for the numerical solution of degenerate parabolic convection-reaction-diffusion equations modeling contaminant transport in porous media. The discretization of possibly anisotropic and heterogeneous diffusion terms is based upon a family of numerical schemes, which include the hybrid finite volume scheme, the mimetic finite difference scheme and the mixed finite volume scheme. One discretizes the convection term by means of a family of schemes which makes use of the discrete unknowns associated to the mesh interfaces, and contains as special cases an upwind scheme and a centered scheme. The numerical schemes which we study are locally conservative and allow computations on general multi-dimensional meshes. We prove that the unique discrete solution converges to the unique weak solution of the continuous problem. We also investigate the solvability of the linearized problem obtained during Newton iterations. Finally we present a number of numerical results in space dimensions two and three using nonconforming adaptive meshes and show experimental orders of convergence for upwind and centered discretizations of the convection term.In Chapter 2 we propose a finite volume method on general meshes for the numerical simulation of an incompressible and immiscible two-phase flow in porous media. We consider the case that it can be written as a coupled system involving a degenerate parabolic convection-diffusion equation for the saturation together with a uniformly elliptic equation for the global pressure. The numerical scheme, which is implicit in time, allows computations in the case of a heterogeneous and anisotropic permeability tensor. The convective fluxes, which are non monotone with respect to the unknown saturation and discontinuous with respect to the space variables, are discretized by means of a special Godunov scheme. We prove the existence of a discrete solution which converges, along a subsequence, to a solution of the continuous problem. We present a number of numerical results in space dimension two, which confirm the efficiency of the numerical method.Chapter 3 is devoted to the study of a two-phase flow problem in the case that the capillary pressure curve is discontinuous with respect to the space variable. More precisely we assume that the porous medium is composed of two different rocks, so that the capillary pressure is discontinuous across the interface between the rocks. As a consequence the oil saturation and the global pressure are discontinuous across the interface with nonlinear transmission conditions. We discretize the problem by means of a numerical scheme which reduces to a standard finite volume scheme in each sub-domain and prove the convergence of a sequence of approximate solutions towards a weak solution of the continuous problem. The numerical tests show that the scheme can reproduce the oil trapping phenomenon.

Wird der Äquator-Pol-Energietransfer als Wärmediffusion berücksichtigt, so gehen Energiebilanzmodelle in Reaktions-Diffusionsgleichungen über, deren Modellfall die (deterministische) Chafee-Infante-Gleichung darstellt. Ihre Lösung besitzt zwei stabile Zustände und mehrere instabile auf der separierenden Mannigfaltigkeit (Separatrix) der stabilen Anziehungsgebiete. Es wird bewiesen, dass die Lösung auf geeignet verkleinerten Anziehungsgebieten mit Minimalabstand zur Separatrix innerhalb von Zeitskalen relaxiert, die höchstens logarithmisch darin anwachsen. Motiviert durch statistische Belege aus grönländischen Zeitreihen wird diese partielle Differentialgleichung unter Störung mit unendlichdimensionalem, Hilbertraum-wertigen, regulär variierenden Lévy''schen reinen Sprungrauschen mit index alpha und Intensität epsilon untersucht. Ein kanonisches Beispiel dieses Rauschens ist alpha-stabiles Rauschen im Hilbertraum. Durch Erweiterung einer Methode von Imkeller und Pavlyukevich auf stochastische partielle Differentialgleichungen wird unter milden Bedingungen bewiesen, dass im Gegensatz zu Gauß''schem Rauschen die erwarteten Austritts- und übertrittszeiten zwischen Anziehungsgebieten polynomiell mit Ordnung in der inversen Intensität für kleine Rauschintensität anwachsen. In Kapitel 6 wird eine zusätzliche natürliche “Separatrixhypothese” über das Sprungmaß, eingeführt, die eine obere Schranke für die Austrittszeiten aus einer Umgebung der Separatrix impliziert. Dies ermöglicht den Nachweis einer oberen Schranke für die Austrittszeiten, welche gleichmäßig für Anfangsbedingungen in dem ganzen Anziehungsgebiet gilt. Es folgen zwei Lokalisierungsergebnisse. Schließlich wird gezeigt, dass die Lösung metastabiles Verhalten aufweist. Unter der “Separatrixhypothese” wird dies auf ein Ergebnis erweitert, welches gleichmäßig im Raum gilt. / If equator-to-pole energy transfer by heat diffusion is taken into account, Energy Balance Models turn into reaction-diffusion equations, whose prototype is the (deterministic) Chafee-Infante equation. Its solution has two stable states and several unstable ones on the separating manifold (separatrix) of the stable domains of attraction. We show, that on appropriately reduced domains of attraction of a minimal distance to the separatrix the solution relaxes in time scales increasing only logarithmically in it. Motivated by the statistical evidence from Greenland ice core time series, we consider this partial differential equation perturbed by an infinite-dimensional Hilbert space-valued regularly varying (pure jump) Lévy noise of index alpha and intensity epsilon. A proto-type of this noise is alpha-stable noise in the Hilbert space. Extending a method developed by Imkeller and Pavlyukevich to the SPDE setting we prove under mild conditions that in contrast to Gaussian perturbations the expected exit and transition times between the domains of attraction increase polynomially in the inverse intensity. In Chapter 6 we introduce an additional natural separatrix hypothesis on the jump measure that implies an upper bound on the exit time of a neighborhood of the separatrix. This allows to obtain an upper bound for the asymptotic exit time uniform for the initial positions inside the entire domain of attraction. It is followed by two localization results. Finally we prove that the solution exhibits metastable behavior. Under the separatrix hypothesis we can extend this to a result that holds uniformly in space.

Gliomas are the most common primary brain tumours and are associated with poor prognosis. Among them, diffuse gliomas – which include their most aggressive form glioblastoma (GBM) – are known to be highly infiltrative. The diagnosis and follow-up of gliomas rely on positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MRI). However, these imaging techniques do not currently allow to assess the whole extent of such infiltrative tumours nor to anticipate their preferred invasion patterns, leading to sub-optimal treatment planning. Mathematical tumour growth modelling has been proposed to address this problem. Reaction-diffusion tumour growth models, which are probably the most commonly used for diffuse gliomas growth modelling, propose to capture the proliferation and migration of glioma cells by means of a partial differential equation. Although the potential of such models has been shown in many works for patient follow-up and therapy planning, only few limited clinical applications have seemed to emerge from these works. This thesis aims at revisiting reaction-diffusion tumour growth models using state-of-the-art medical imaging and data processing technologies, with the objective of integrating multi-parametric PET/MRI data to further personalise the model. Brain tissue segmentation on MR images is first addressed with the aim of defining a patient-specific domain to solve the model. A previously proposed method to derive a tumour cell diffusion tensor from the water diffusion tensor assessed by diffusion-tensor imaging (DTI) is then implemented to guide the anisotropic migration of tumour cells along white matter tracts. The use of dynamic [S-methyl-11C]methionine ([11C]MET) PET is also investigated to derive patient-specific proliferation potential maps for the model. These investigations lead to the development of a microscopic compartmental model for amino acid PET tracer transport in gliomas. Based on the compartmental model results, a novel methodology is proposed to extract parametric maps from dynamic [11C]MET PET data using principal component analysis (PCA). The problem of estimating the initial conditions of the model from MR images is then addressed by means of a translational MRI/histology study in a case of non-operated GBM. Numerical solving strategies based on the widely used finite difference and finite element methods are finally implemented and compared. All these developments are embedded within a common framework allowing to study glioma growth in silico and providing a solid basis for further research in this field. However, commonly accepted hypothesis relating the outlines of abnormalities visible on MRI to tumour cell density iso-contours have been invalidated by the translational study carried out, leaving opened the questions of the initialisation and the validation of the model. Furthermore, the analysis of the temporal evolution of real multi-treated glioma patients demonstrates the limitations of the formulated model. These latter statements highlight current obstacles to the clinical application of reaction-diffusion tumour growth models and pave the way to further improvements. / Les gliomes sont les tumeurs cérébrales primitives les plus communes et sont associés à un mauvais pronostic. Parmi ces derniers, les gliomes diffus – qui incluent la forme la plus agressive, le glioblastome (GBM) – sont connus pour être hautement infiltrants. Le diagnostic et le suivi des gliomes s'appuient sur la tomographie par émission de positons (TEP) ainsi que l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Cependant, ces techniques d'imagerie ne permettent actuellement pas d'évaluer l'étendue totale de tumeurs aussi infiltrantes ni d'anticiper leurs schémas d'invasion préférentiels, conduisant à une planification sous-optimale du traitement. La modélisation mathématique de la croissance tumorale a été proposée pour répondre à ce problème. Les modèles de croissance tumorale de type réaction-diffusion, qui sont probablement les plus communément utilisés pour la modélisation de la croissance des gliomes diffus, proposent de capturer la prolifération et la migration des cellules tumorales au moyen d'une équation aux dérivées partielles. Bien que le potentiel de tels modèles ait été démontré dans de nombreux travaux pour le suivi des patients et la planification de thérapies, seules quelques applications cliniques restreintes semblent avoir émergé de ces derniers. Ce travail de thèse a pour but de revisiter les modèles de croissance tumorale de type réaction-diffusion en utilisant des technologies de pointe en imagerie médicale et traitement de données, avec pour objectif d'y intégrer des données TEP/IRM multi-paramétriques pour personnaliser davantage le modèle. Le problème de la segmentation des tissus cérébraux dans les images IRM est d'abord adressé, avec pour but de définir un domaine propre au patient pour la résolution du modèle. Une méthode proposée précédemment permettant de dériver un tenseur de diffusion tumoral à partir du tenseur de diffusion de l'eau évalué par imagerie DTI a ensuite été implémentée afin de guider la migration anisotrope des cellules tumorales le long des fibres de matière blanche. L'utilisation de l'imagerie TEP dynamique à la [S-méthyl-11C]méthionine ([11C]MET) est également investiguée pour la génération de cartes de potentiel prolifératif propre au patient afin de nourrir le modèle. Ces investigations ont mené au développement d'un modèle compartimental pour le transport des traceurs TEP dérivés des acides aminés dans les gliomes. Sur base des résultats du modèle compartimental, une nouvelle méthodologie est proposée utilisant l'analyse en composantes principales pour extraire des cartes paramétriques à partir de données TEP dynamiques à la [11C]MET. Le problème de l'estimation des conditions initiales du modèle à partir d'images IRM est ensuite adressé par le biais d'une étude translationelle combinant IRM et histologie menée sur un cas de GBM non-opéré. Différentes stratégies de résolution numérique basées sur les méthodes des différences et éléments finis sont finalement implémentées et comparées. Tous ces développements sont embarqués dans un framework commun permettant d'étudier in silico la croissance des gliomes et fournissant une base solide pour de futures recherches dans le domaine. Cependant, certaines hypothèses communément admises reliant les délimitations des anormalités visibles en IRM à des iso-contours de densité de cellules tumorales ont été invalidée par l'étude translationelle menée, laissant ouverte les questions de l'initialisation et de la validation du modèle. Par ailleurs, l'analyse de l'évolution temporelle de cas réels de gliomes multi-traités démontre les limitations du modèle. Ces dernières affirmations mettent en évidence les obstacles actuels à l'application clinique de tels modèles et ouvrent la voie à de nouvelles possibilités d'amélioration. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur et technologie / info:eu-repo/semantics/nonPublished