Fluorescence microscopy is an indispensable tool in the areas of cell biology, histology and material science as it enables non-invasive observation of specimen in their natural environment. The main advantage of fluorescence microscopy is that, it is non-invasive and capable of imaging with very high contrast and visibility. It is dynamic, sensitive and allows high selectivity. The specificity and sensitivity of antibody-conjugated probes and genetically-engineered fluorescent protein constructs allows the user to label multiple targets and the precise location of intracellular components. However, its spatial reso- lution is limited to one-quarter of the excitation wavelength (Abbe’s diffraction limit). The advent of new and sophisticated optics and availability of fluorophores has made fluorescence imaging a flourishing field. Several advanced techniques like TIRF, 4PI, STED, SIM, SPIM, PALM, fPALM, GSDIM and STORM, have enabled high resolution imaging by breaking the diffraction barrier and are a boon to medical and biological research. Invention of confocal and multi-photon microscopes have enabled observation of the specimen embedded at depth. All these advances in fluorescence microscopy have made it a much sought-after technique. The first chapter provides an overview of the fundamental concepts in fluorescence imag- ing. A brief history of emergence of the field is provided in this chapter along with the evolution of different super-resolution microscopes. An introduction to the concept of fluorophores, their broad classification and their characteristics is discussed in this chap- ter. A brief explanation of different fluorescence imaging techniques and some trending techniques are introduced. This chapter provides a thorough foundation for the research work presented in the thesis. Second chapter deals with different microscopy techniques that have changed the face of biophotonics and nanoscale imaging. The resolution of optical imaging systems are dictated by the inherent property of the system, known as impulse response or more popularly “point spread function”. A basic fluorescence imaging system is presented in this chapter and introduces the concept of point spread function and resolution. The introduction of confocal microscope and multi-photon microscope brought about improved optical sectioning. 4PI microscopy technique was invented to improve the axial resolution of the optical imaging system. Using this microscopy modality, an axial resolution of upto ≈ 100nm was made possible. The basic concepts of these techniques is provided in this chapter. The chapter concludes with a discussion on some of the optical engineering techniques that aid in improved lateral and axial resolution improvements and then we proceed to take on these engineering techniques in detail in the next chapter. Introduction of spatial masks at the back aperture of the objective lens results in gen- eration of a Bessel-like beam, which enhances our ability to see deeper inside a spec- imen with reduced aberrations and improved lateral resolution. Bessel beams have non-diffracting and self-reconstructing properties which reduces the scattering while ob- serving cells embedded deep in a thick tissue. By coupling this with the 4PI super- resolution microscopy technique, multiple excitation spots can be generated along the optical axis of the two opposing high-NA objective lenses. This technique is known as multiple excitation spot optical (MESO) microscopy technique. It provides a lateral resolution improvement upto 150nm. A detailed description of the technique and a thorough analysis of the polarization properties is discussed in chapter 3. Chapters 4 and 5 bring the focus of the thesis to the main topic of research - multi- dimensional image reconstruction for fluorescence microscopy by employing the statis- tical techniques. We begin with an introduction to filtering techniques in Chapter 4 and concentrate on an edge-preserving denoising filter: Bilateral Filter for fluorescence microscopy images. Bilateral filter is a non-linear combination of two Gaussian filters, one based on proximity of two pixels and the other based on the intensity similarity of the two. These two sub-filters result in the edge-preserving capability of the filter. This technique is very popular in the field of image processing and we demonstrate the application of the technique for fluorescence microscopy images. The chapter presents a through description of the technique along with comparisons with Poisson noise mod- eling. Chapters 4 and 5 provide a detailed introduction to statistical iterative recon- struction algorithms like expectation maximization-maximum likelihood (EM-ML) and maximum a-posteriori (MAP) techniques. The main objective of an image reconstruc- tion algorithm is to recover an object from its noisy degraded images. Deconvolution methods are generally used to denoise and recover the true object. The choice of an appropriate prior function is the crux of the MAP algorithm. The remaining of chapter 5 provides an introduction to different potential functions. We show some results of the MAP algorithm in comparison with that of ML algorithm. In chapter 6, we continue the discussion on MAP reconstruction where two new potential functions are introduced and demonstrated. The first one is based on the application of Taylor series expansion on the image. The image field is considered to be analytic and hence Taylor series produces an accurate estimation of the field being reconstructed. The second half of the chapter introduces an interpolation function to approximate the value of a pixel in its neighborhood. Cubic B-splines are widely used as a basis function during interpolation and they are popular technique in computer vision and medical imaging techniques. These novel algorithms are tested on di_erent microscopy data like, confocal and 4PI. The results are shown at the _nal part of the chapter. Tagging cell organelles with uorescent probes enable their visualization and analysis non-invasively. In recent times, it is common to tag more than one organelle of interest and simultaneously observe their structures and functions. Multicolor uorescence imaging has become a key technique to study speci_c processes like pH sensing and cell metabolism with a nanoscale precision. However, this process is hindered by various problems like optical artifacts, noise, autouorescence, photobleaching and leakage of uorescence from one channel to the other. Chapter 7 deals with an image reconstruction technique to obtain noise-free and distortion-less data from multiple channels when imaging a multicolor sample. This technique is easily adaptable with the existing imaging systems and has potential application in biological imaging and biophysics where multiple probes are used to tag the features of interest. The fact that the lateral resolution of an optical system is better than the axial resolution is well known. Conventional microscopes focus on cells that are very close to the cover-slip or a few microns into the specimen. However, for cells that are embedded deep in a thick sample (ex: tissues), it is di_cult to visualize them using a conventional microscope. A number of factors like, scattering, optical aberrations, mismatch of refractive index between the objective lens and the mounting medium and noise, cause distortion of the images of samples at large depths. The system PSF gets distorted due to di_raction and its shape changes rapidly at large depths. The aim of chapter 8 is to introduce a technique to reduce distortion of images acquired at depth by employing image reconstruction techniques. The key to this methodology is the modeling of PSF at large depths. Maximum likelihood technique is then employed to reduce the streaking e_ects of the PSF and removes noise from raw images. This technique enables the visualization of cells embedded at a depth of 150_m. Several biological processes within the cell occur at a rate faster than the rate of acquisition and hence vital information is missed during imaging. The recorded images of these dynamic events are corrupted by motion blur, noise and other optical aberrations. Chapter 9 deals with two techniques that address temporal resolution improvement of the uorescence imaging system. The _rst technique focuses on accelerating the data acquisition process. This includes employing the concept of time-multiplexing to acquire sequential images from a dynamic sample using two cameras and generating multiple sheets of light using a di_raction grating, resulting in multi-plane illumination. The second technique involves the use of parallel processing units to enable real-time image reconstruction of the acquired data. A multi-node GPU and CUDA architecture effciently reduce the computation time of the reconstruction algorithms. Faster implementation of iterative image reconstruction techniques can aid in low-light imaging and dynamic monitoring of rapidly moving samples in real time. Employing rapid acquisition and rapid image reconstruction aids in real-time visualization of cells and have immense potential in the _eld of microbiology and bio-mechanics. Finally, we conclude the thesis with a brief section on the contribution of the thesis and the future scope the work presented. Thank you for using www.freepdfconvert.com service! 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L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes permettant la cartographie d’un environnement tridimensionnel de grande dimension en combinant radar panoramique MMW et caméras optiques. Contrairement aux méthodes existantes de fusion de données multi-capteurs, telles que le SLAM, nous souhaitons réaliser un capteur de type RGB-D fournissant directement des mesures de profondeur enrichies par l’apparence (couleur, texture...). Après avoir modélisé géométriquement le système radar/caméra, nous proposons une méthode de calibrage originale utilisant des correspondances de points. Pour obtenir ces correspondances, des cibles permettant une mesure ponctuelle aussi bien par le radar que la caméra ont été conçues. L’approche proposée a été élaborée pour pouvoir être mise en oeuvre dans un environnement libre et par un opérateur non expert. Deuxièmement, une méthode de reconstruction de points tridimensionnels sur la base de correspondances de points radar et image a été développée. Nous montrons par une analyse théorique des incertitudes combinées des deux capteurs et par des résultats expérimentaux, que la méthode proposée est plus précise que la triangulation stéréoscopique classique pour des points éloignés comme on en trouve dans le cas de cartographie d’environnements extérieurs. Enfin, nous proposons une stratégie efficace de mise en correspondance automatique des données caméra et radar. Cette stratégie utilise deux caméras calibrées. Prenant en compte l’hétérogénéité des données radar et caméras, l’algorithme développé commence par segmenter les données radar en régions polygonales. Grâce au calibrage, l’enveloppe de chaque région est projetée dans deux images afin de définir des régions d’intérêt plus restreintes. Ces régions sont alors segmentées à leur tour en régions polygonales générant ainsi une liste restreinte d’appariement candidats. Un critère basé sur l’inter corrélation et la contrainte épipolaire est appliqué pour valider ou rejeter des paires de régions. Tant que ce critère n’est pas vérifié, les régions sont, elles même, subdivisées par segmentation. Ce processus, favorise l’appariement de régions de grande dimension en premier. L’objectif de cette approche est d’obtenir une cartographie sous forme de patchs localement denses. Les méthodes proposées, ont été testées aussi bien sur des données de synthèse que sur des données expérimentales réelles. Les résultats sont encourageants et montrent, à notre sens, la faisabilité de l’utilisation de ces deux capteurs pour la cartographie d’environnements extérieurs de grande échelle. / The main goal of this PhD work is to develop 3D mapping methods of large scale environment by combining panoramic radar and cameras. Unlike existing sensor fusion methods, such as SLAM (simultaneous localization and mapping), we want to build a RGB-D sensor which directly provides depth measurement enhanced with texture and color information. After modeling the geometry of the radar/camera system, we propose a novel calibration method using points correspondences. To obtain these points correspondences, we designed special targets allowing accurate point detection by both the radar and the camera. The proposed approach has been developed to be implemented by non-expert operators and in unconstrained environment. Secondly, a 3D reconstruction method is elaborated based on radar data and image point correspondences. A theoretical analysis is done to study the influence of the uncertainty zone of each sensor on the reconstruction method. This theoretical study, together with the experimental results, show that the proposed method outperforms the conventional stereoscopic triangulation for large scale outdoor scenes. Finally, we propose an efficient strategy for automatic data matching. This strategy uses two calibrated cameras. Taking into account the heterogeneity of cameras and radar data, the developed algorithm starts by segmenting the radar data into polygonal regions. The calibration process allows the restriction of the search by defining a region of interest in the pair of images. A similarity criterion based on both cross correlation and epipolar constraint is applied in order to validate or reject region pairs. While the similarity test is not met, the image regions are re-segmented iteratively into polygonal regions, generating thereby a shortlist of candidate matches. This process promotes the matching of large regions first which allows obtaining maps with locally dense patches. The proposed methods were tested on both synthetic and real experimental data. The results are encouraging and prove the feasibility of radar and vision sensor fusion for the 3D mapping of large scale urban environment.

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L'imagerie panoramique permet d'élargir le champ visuel restreint des caméras standards. La reconstruction 3D d'une scène peut se faire à l'aide d'une ou plusieurs images panoramiques. Afin de reconstruire une scène en trois dimensions à partir d'images panoramiques, plusieurs méthodes existent. Dans ce document, nous nous intéressons à l'utilisation du flou comme indice de profondeur. Plus précisément, nous nous intéressons à la différence de flou proposée par Ziou et Deschênes en 1999 sur des images saisies à l'aide d'une caméra panoramique rotative à bande. Dans un premier temps, nous effectuons l'analyse du modèle de formation du flou d'une caméra rotative à bande et proposons une adaptation du modèle de formation d'une caméra standard dans le cas d'images formées à l'aide d'un capteur linéaire en rotation. Ce modèle adapté est ensuite utilisé pour modifier l'algorithme de reconstruction 3D par différence de flou de Ziou et Deschênes dans le cas d'images panoramiques capturées à l'aide d'une caméra rotative à bande. Nous montrons que cette adaptation nous permet d'obtenir, à partir d'images panoramiques, des résultats similaires à 98% à ce que donne l'algorithme de reconstruction original sur des images non panoramiques.

Des mesures de l'effet Nernst dans la phase pseudogap des cuprates YBa[indice inférieur 2]Cu[indice inférieur 3]O[indice inférieur y] (YBCO) et ceux de la famille de La[indice inférieur 2]-[indice inférieur x]Sr[indice inférieur x]CuO[indice inférieur 4] (LSCO) révèlent la sensibilité de cette sonde à l'apparition du pseudogap à la température T*. Ces mesures d'effet Nernst montrent aussi l'étendue restreinte en température des fluctuations supraconductrices par rapport à la contribution des quasiparticules normales. Ces deux observations permettent l'établissement d'un diagramme de phase dopage-température pour ces matériaux indiquant clairement les limites du pseudogap et des fluctuations supraconductrices. Ces mêmes mesures sur des cristaux d'YBCO et de Nd-LSCO démaclés et orientés dans les deux directions de la structure cristalline orthorhombique, a et b, montrent une importante anisotropie de l'effet Nernst indiquant une brisure de symétrie de rotation apparaissant justement à T*. Une compréhension plus approfondie de cette brisure de symétrie pointe vers une étude complète de l'anisotropie des coefficients de transport électrique et thermoélectrique d'YBCO et du test des relations de réciprocité d'Onsager. L'étude montre que la conductivité de Hall est isotrope et ne viole donc pas la relation d'Onsager en champ magnétique. L'observation d'une anisotropie des coefficients thermoélectriques longitudinaux et transverses indique tout d'abord la présence d'une forte nématicité, ensuite une violation de la relation de Mott. Il est suggéré que le pseudogap des cuprates consiste en une phase nématique de fluctuations d'ordre de charge se stabilisant à basse température et reconstruisant la grande surface de Fermi de trous en une surface anisotrope comportant des poches d'électrons et de trous.

Cette recherche qualitative aborde la problématique des transformations personnelles découlant de changements organisationnels. Plus précisément, elle vise à mieux saisir l'expérience d'infirmières exposées à des changements affectant la nature de leur rôle et l'exercice de leur leadership dans le contexte de l'implantation d'une culture milieu de vie en centre d'hébergement et de soins de longue durée. L'acquisition de conduites relationnelles caractéristiques du leadership transformationnel par les infirmières est favorisée dans nombre d'établissements de santé occidentaux. Il est désormais attendu des infirmières qu'elles exercent formellement leur leadership au sein de leur équipe soignante, en épousant les valeurs d'interdisciplinarité, de participation, de responsabilisation et d'autonomie préconisées par la culture milieu de vie. Il semble que l'appropriation des conduites relationnelles caractéristiques du leadership transformationnel implique pour plusieurs une démarche de développement personnel qui confronte les façons de voir, penser et agir de l'apprenant, en plus de modifier sa personnalité. C'est sous un angle constructiviste que l'expérience d'assistantes infirmières-chefs est contemplée. Il s'agit d'approfondir leur expérience subjective pour 1) identifier leurs processus cognitifs présidant à la construction de sens qui sont interpellés dans la foulée des changements attendus et 2) décrire la nature et les exigences posées par les transformations apportées à ces mêmes processus. Sept infirmières d'âge moyen de 47 ans et présentant en moyenne 20 ans d'expérience participent à l'étude. Chacune des participantes a été rencontrée individuellement, dans le cadre d'un entretien semi-dirigé d'une durée moyenne de 80 minutes. Les résultats de cette recherche corroborent les études antérieures quant à l'expérience de développement personnel inhérente à l'acquisition d'un agir relationnel apparenté au leadership transformationnel. Le regard constructiviste porté sur l'expérience des infirmières permet toutefois de traduire et d'approfondir cette expérience de développement personnel en décrivant : 1) les impacts des changements sur leur façon de voir leur rôle; 2) les impacts des changements sur leur façon de voir les rapports aux autres; 3) les impacts des changements sur leur façon de se voir elles-mêmes et 4) les exigences personnelles posées par la transformation. La discussion des résultats consiste en un recadrage constructiviste de l'expérience partagée par les infirmières, menant à des recommandations concrètes quant au type d'accompagnement à offrir pour soutenir ce processus de développement personnel. L'acquisition de nouvelles conduites relationnelles qui transforment le rapport aux autres ébranle des processus cognitifs dont certains tirent leurs origines de la socialisation initiale de l'infirmière. Devant la profondeur de l'onde de choc ainsi créée, il est impératif d'adapter les modes d'accompagnement offerts aux destinataires de tels changements et ce, dans le meilleur intérêt des individus et des organisations.

Due to the vast success of bioengineering techniques, a series of large-scale analysis tools has been developed to discover the functional organization of cells. Among them, cDNA microarray has emerged as a powerful technology that enables biologists to cDNA microarray technology has enabled biologists to study thousands of genes simultaneously within an entire organism, and thus obtain a better understanding of the gene interaction and regulation mechanisms involved. Although microarray technology has been developed so as to offer high tolerances, there exists high signal irregularity through the surface of the microarray image. The imperfection in the microarray image generation process causes noises of many types, which contaminate the resulting image. These errors and noises will propagate down through, and can significantly affect, all subsequent processing and analysis. Therefore, to realize the potential of such technology it is crucial to obtain high quality image data that would indeed reflect the underlying biology in the samples. One of the key steps in extracting information from a microarray image is segmentation: identifying which pixels within an image represent which gene. This area of spotted microarray image analysis has received relatively little attention relative to the advances in proceeding analysis stages. But, the lack of advanced image analysis, including the segmentation, results in sub-optimal data being used in all downstream analysis methods. Although there is recently much research on microarray image analysis with many methods have been proposed, some methods produce better results than others. In general, the most effective approaches require considerable run time (processing) power to process an entire image. Furthermore, there has been little progress on developing sufficiently fast yet efficient and effective algorithms the segmentation of the microarray image by using a highly sophisticated framework such as Cellular Neural Networks (CNNs). It is, therefore, the aim of this thesis to investigate and develop novel methods processing microarray images. The goal is to produce results that outperform the currently available approaches in terms of PSNR, k-means and ICC measurements.

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