Ce travail porte sur la dynamique bactérienne (abondances totale, vivante et active, productions de cellules et de biomasse, activités de dégradation exo-enzymatique) en Manche orientale, depuis une approche écosystémique à l'application d'outils microbiens spécifiques. Il permet de mieux comprendre le rôle des bactéries, jusqu'alors peu étudiées en Manche orientale, dans les flux de matière et d'énergie, particulièrement en période de floraison printanière.<br />Le premier objectif consistait à déterminer la réponse du bactérioplancton à la variabilité spatio-temporelle du milieu, à l'échelle (i) de l'écosystème au cours de deux années consécutives (2003/2004), (ii) saisonnière sur le site de Wimereux et (iii) journalière au cours de suivis Lagrangiens de masse d'eau. Cette étude montre que les années 2003 et 2004 ont été très différentes en termes de fonctionnement trophique du réseau microbien. Par ailleurs, la diversité des paramètres de contrôle de la dynamique bactérienne (température, disponibilité en matières organiques, pression de prédation) conditionne son caractère saisonnier. Sur un cycle journalier, l'application de deux méthodes de mesure de la production a permis une analyse plus précise et plus fine des conditions de croissance bactérienne.<br />Afin d'évaluer le rôle trophique du bactérioplancton, particulièrement lors des blooms massifs de Phaeocystis globosa, les fractions cellulaires viables et actives du pool bactérien, responsables de l'activité mesurée, ont été estimées. Les abondances de ces cellules augmentent significativement en réponse aux matières organiques accumulées pendant et après le bloom phytoplanctonique. Des mesures d'activité exo-enzymatique montrent une dégradation bactérienne significative des matières issues du bloom, et soulignent l'existence d'une étroite relation « trophique » entre bactéries et P. globosa.

composition des paysages agricoles, sous l'effet de changements dans les politiques et les méthodes de production de l'agriculture (mécanisation accrue, expansion des zones cultivées au détriment des habitats semi-naturels, augmentation de l'utilisation des intrants chimiques...). Face à tous ces changements liés à l'agriculture moderne, la question se pose de l'impact de l'intensification agricole sur la biodiversité.<br />Dans cette optique, nous nous sommes intéressés à une communauté de petits mammifères (rongeurs et insectivores < 40g) des haies dans trois paysages agricoles bretons contrastés du point de vue de l'intensité de l'usage des terres et de la densité des réseaux de haies, le long d'un gradient d'intensification de l'agriculture. Quatre axes principaux sont identifiés : (1) caractériser la structure et la composition de la communauté dans les trois paysages, (2) déterminer (dans une approche multi-échelle quelles sont les variables environnementales qui peuvent expliquer les<br />différences dans les assemblages d'espèces entre les haies, (3) caractériser les variations saisonnières de la communauté et des populations qui la composent en réponse à la dynamique des paysages. (4) Nous nous sommes aussi intéressés à un niveau trophique supérieur en comparant les abondances de deux espèces de prédateurs des petits mammifères, la buse variable (Buteo buteo) et la faucon crécerelle (Falco tinnunculus) en réponse à la composition des paysages et à la<br />disponibilité en proies.<br />Les résultats soulignent l'importance de développer des approches qui intègrent plusieurs niveaux d'organisation et plusieurs échelles d'analyse. La diversité, l'abondance, la composition, la biomasse et les amplitudes saisonnières de fluctuation de la communauté, ainsi que l'abondance des deux espèces de rapaces sont différentes entre les trois sites, montrant un effet de<br />l'intensification de l'agriculture sur les différents taxons étudiés. Le paysage, mais également les caractéristiques de l'habitat sont impliqués dans la structuration des assemblages d'espèces.<br />Ces résultats permettent d'envisager des modes de gestion et d'aménagement pour la conservation de la biodiversité dans les paysages agricoles.

La mer côtière est le siège d'activités anthropiques multiples, parfois concurrentes, interagissant avec l'environnement naturel. La compréhension des interactions entre ces activités et le milieu est un objectif majeur de la recherche pour l'aide au développement durable des sociétés humaines. Dans ce contexte, il est notamment indispensable de se focaliser sur les modalités d'utilisation et d'exploitation du milieu par l'Homme. Cela répond à un fort besoin des scientifiques, qui cherchent à évaluer la part de l'activité humaine dans l'évolution des écosystèmes, et des gestionnaires en quête d'informations permettant une vision globale et interdisciplinaire du territoire. Dans ce cadre, le milieu marin pose des problèmes spécifiques. Sur cet espace ouvert, la lisibilité des phénomènes liés aux activités humaines est d'autant plus complexe. Une méthodologie visant à analyser le système est donc proposée. Elle consiste à réaliser une description du déroulement des activités humaines dans l'espace et dans le temps grâce à l'utilisation de filtres spatio-temporels. Cette approche fournit les bases d'une modélisation conceptuelle et logique des usages anthropiques intégrable au sein d'un simulateur de la Dynamique des Activités HUmaines (DAHU). L'exploitation des résultats via un SIG permet la restitution de représentations spatio-temporelles pertinentes et constitue ainsi une information synthétique utile à une gestion concertée de la mer côtière.

En imagerie d'émission, la médecine nucléaire fournit une information fonctionnelle sur l'organe étudié. En imagerie de transmission, elle fournit une information anatomique, destinée par exemple à corriger certains facteurs de dégradation des images d'émission. Qu'il s'agisse d'une image d'émission ou de transmission, il est utile de savoir extraire de façon automatique ou semi-automatique les éléments pertinents : le ou les organes d'intérêt et le pourtour du patient lorsque le champ d'acquisition est large. Voilà le but des méthodes de segmentation. Nous avons développé deux méthodes de segmentation par contours actifs, le point crucial étant la définition de leur vitesse d'évolution. Elles ont été mises en œuvre par les ensembles de niveaux. En premier lieu, nous nous sommes intéressés à l'imagerie statique de transmission de la région thoracique. La vitesse d'évolution, définie heuristiquement, fait directement intervenir les projections acquises. La carte de transmission segmentée, obtenue ainsi sans reconstruction, doit servir à améliorer la correction de l'atténuation photonique subie par les images cardiaques d'émission. Puis nous avons étudié la segmentation des séquences cardiaques -- d'émission -- synchronisées par électrocardiogramme. La méthode de segmentation spatio-temporelle développée résulte de la minimisation d'un critère variationnel exploitant d'un bloc l'ensemble de la séquence. La segmentation obtenue doit servir au calcul de paramètres physiologiques. Nous l'avons illustré en calculant la fraction d'éjection. Pour terminer, nous avons exploité les propriétés des ensembles de niveaux afin de développer une méthode géométrique de recalage, non rigide et non paramétrique. Nous l'avons appliquée à la compensation cinétique des images des séquences cardiaques synchronisées. Les images recalées ont alors été ajoutées de sorte à produire une image dont le niveau de bruit est comparable à celui d'une image cardiaque statique sans toutefois souffrir de flou cinétique.

Les communications multi-antennes, désignées par l'acronyme MIMO (Multiple-Input Multiple-Output), permettent d'atteindre des débits et une qualité de transmission élevés en exploitant la diversité spatiale du canal de propagation. De part leurs performances, les systèmes MIMO sont au coeur des futurs standards de réseaux sans-fil et de téléphonie mobile et devraient occuper prochainement une place importante dans le canal hertzien. Cette thèse, intitulée "Interception des signaux issus de communications MIMO", aborde ces systèmes dans le contexte non coopératif c'est-à-dire lorsque le récepteur ne dispose d'aucune information sur la configuration de l'émetteur, le canal de propagation et sur le niveau de bruit. L'étude se situe en aval des étapes de synchronisation et suppose que les échantillons reçus sont préalablement ramenés en bande de base et échantillonnés au rythme d'un échantillon par symbole. Sous ces hypothèses, nous proposons plusieurs algorithmes pour identifier en aveugle les paramètres de l'émetteur tels que le nombre d'antennes, le codage spatio-temporel et la modulation. Les applications concernées sont variées et touchent aussi bien le domaine civil (développement de récepteurs MIMO auto-configurants) que le domaine militaire (guerre électronique).

L'objectif de ce travail est de comprendre les rapports entre l'organisation du territoire, détectable dans le paysage, et la gestion des ressources renouvelables. L'étude est appliquée aux paysages de châtaigneraies en Cévennes. La démarche d'analyse a une entrée spatiale. Elle part d'un état des lieux qui conduit à choisir, dans le domaine d'étude, l'entité spatiale la plus pertinente pour expliquer les aspects naturels et sociaux de la mise en valeur du territoire par l'homme. Pour les Cévennes, l'entité choisie est le quartier rural, qui est le motif élémentaire d'organisation des paysages. Il est composé d'éléments de paysage en interaction. Il peut être combiné à d'autres motifs pour former les paysages. Cela relie le quartier aux autres niveaux d'organisation spatiale. Pour comprendre les aspects spatiaux de la mise en valeur du territoire, une analyse spatiale de type hypothético-déductif suit cet état des lieux. Le motif de quartier est modélisé suivant les principes de la modélisation graphique. Les hypothèses d'organisation spatiale sont validées en partie grâce à la mise en œuvre d'un SIG. La règle spatiale fondamentale de la mise en valeur du territoire est un modèle centre-périphérie, avec une dualité marquée entre l'espace de mise en valeur intensive (bâti, terrasses, prairies, vergers) et l'espace de mise en valeur extensive (châtaigneraies, landes, boisements divers). Cette structure élémentaire est déformée par un système de pente jouant au niveau régional par des gradients d'altitude, et au niveau local par la topographie qui contraint la mise en valeur des terres. L'analyse spatiale est raccordée à une analyse en profondeur des éléments de paysage, par laquelle sont étudiés l'histoire, le fonctionnement et les dynamiques de chacun d'eux, considérés dans leurs aspects spatiaux. Cela permet de valider des hypothèses de mise en valeur du territoire et d'en faire émerger de nouvelles. L'étude des éléments de paysage permet d'établir des modèles de gestion des ressources. En particulier, une typologie des châtaigneraies est proposée, selon des critères spatiaux. Des modèles de fonctionnement sont construits pour chaque type. L'articulation entre le modèle spatial du quartier et le fonctionnement des éléments de paysage permet de comprendre les rapports entre l'organisation du territoire et les pratiques rurales. Des modèles graphiques spatio-temporels sont proposés pour les pratiques de gestion des ressources renouvelables qui s'exercent sur les paysages à châtaigneraie cévenol (élevage, gestion du feu, récoltes, cueillettes, chasse). Ces modèles synthétisent la transcription spatiale de ces pratiques au cours de l'année. Leur mise en correspondance permet de déceler les enjeux spatiaux de la gestion des ressources et les confrontations entre acteurs qu'ils génèrent. Enfin, les rapports entre l'organisation du territoire et la gestion des ressources sont considérés sous l'angle de leurs dynamiques. Pour comprendre l'évolution de la mise en valeur de petits territoires cévenols, trois méthodes d'analyse sont mises en œuvre : la comparaison par un SIG de deux états successifs d'un même territoire ; la mise en relation par un SIG d'un état de référence du territoire avec la chronique des événements qui l'ont modelé ; le croisement des modèles de fonctionnement des types de châtaigneraies avec une matrice d'évolution des surfaces au cours du temps. Une synthèse montre comment ces trois méthodes peuvent être intégrées pour la gestion de l'espace rural.

Background Mathematical modeling combined with prior knowledge of the pharmacokinetics of the liver specific contrast agent Gd-EOB-DTPA has the potential to extract more information from Dynamic Contrast Enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI) data than previously possible. The ultimate goal of that work is to create a liver model that can describe DCE-MRI data well enough to be used as a diagnostic tool in liver function evaluation. Thus far this goal has not been fully reached and there is still some work to be done in this area. In this thesis, an already existing liver model will be implemented in the software Wolfram SystemModeler (WSM), the corresponding modeling framework will be further developed to better handle the temporally irregular sampling of DCE-MRI data and finally an attempt will be made to determine an optimal sampling design in terms of when and how often to collect images. In addition to these original goals, the work done during this project revealed two more issues that needed to be dealt with. Firstly, new standard deviation (SD) estimation methods regarding non-averaged DCE-MRI data were required in order to statistically evaluate the models. Secondly, the original model’s poor capability of describing the early dynamics of the system led to the creation of an additional liver model in attempt to model the bolus effect. Results The model was successfully implemented in WSM whereafter regional optimization was implemented as an attempt to handle clustered data. Tests on the available data did not result in any substantial difference in optimization outcome, but since the analyses were performed on only three patient data sets this is not enough to disregard the method. As a means of determining optimal sampling times, the determinant of the inverse Fisher Information Matrix was minimized, which revealed that frequent sampling is most important during the initial phase (~50-300 s post injection) and at the very end (~1500-1800 s). Three new means of estimating the SD were proposed. Of these three, a spatio-temporal SD was deemed most reasonable under the current circumstances. If a better initial fit is achieved, yet another method of estimating the variance as an optimization parameter might be implemented.    As a result of the new standard deviation the model failed to be statistically accepted during optimizations. The additional model that was created to include the bolus effect, and therefore be better able to fit the initial phase data, was also rejected. Conclusions The value of regional optimization is uncertain at this time and additional tests must be made on a large number of patient data sets in order to determine its value. The Fisher Information Matrix will be of great use in determining when and how often to sample once the model has achieved a more acceptable model fit in both the early and the late phase of the system. Even though the indications that it is important to sample densely in the early phase is rather intuitive due to a poor model fit in that region, the analyses also revealed that the final observations have a relatively high impact on the model prediction error. This was not previously known. Hence, an important measurement of how suitable the sampling design is in terms of the resulting model accuracy has been suggested. The original model was rejected due to its inability to fit the data during the early phase. This poor initial fit could not be improved enough by modelling the bolus effect and so the new implementation of the model was also rejected. Recommendations have been made in this thesis that might assist in the further development the liver model so that it can describe the true physiology and behaviour of the system in all phases. Such recommendations include, but are not limited to, the addition of an extra blood plasma compartment, a more thorough modelling of the spleen’s uptake of the contrast agent and a separation of certain differing signals that are now averaged.

Ce travail se place dans le cadre physico-chimique du modèle de Mampel : modèle de transformation des poudres par germination surfacique et croissance isotrope. Tout d'abord, une relecture probabiliste des hypothèses du modèle existant permet d'établir une expression générale du degré d'avancement de la transformation. Elle s'affranchit de toute considération géométrique et est valable en conditions non isothermes non isobares. L'évaluation numérique se fait naturellement par la méthode de Monte Carlo. L'accélération de la simulation est alors réalisée en mettant en œuvre différentes techniques de réduction de variance. Ensuite, on montre que la caractérisation probabiliste du degré d'avancement expérimental permet de quantifier et de réduire les incertitudes inhérentes à l'estimation. Enfin, le modèle de la germination est repensé d'un point de vue microscopique. Le germe est alors modélisé par un agglomérat de défauts qui apparaissent et migrent au sein du réseau cristallin.

Crime is a behavior disorder that is an integrated result of social, economical and environmental factors. In the world today crime analysis is gaining significance and one of the most popular subject is crime prediction. Stakeholders of crime intend to forecast the place, time, number of crimes and crime types to get precautions. With respect to these intentions, in this thesis a spatio-temporal crime prediction model is generated by using time series forecasting with simple spatial disaggregation approach in Geographical Information Systems (GIS). The model is generated by utilizing crime data for the year 2003 in Bah&ccedil / elievler and Merkez &Ccedil / ankaya police precincts. Methodology starts with obtaining clusters with different clustering algorithms. Then clustering methods are compared in terms of land-use and representation to select the most appropriate clustering algorithms. Later crime data is divided into daily apoch, to observe spatio-temporal distribution of crime. In order to predict crime in time dimension a time series model (ARIMA) is fitted for each week day, Then the forecasted crime occurrences in time are disagregated according to spatial crime cluster patterns. Hence the model proposed in this thesis can give crime prediction in both space and time to help police departments in tactical and planning operations.

Heart is a vital organ that pumps blood to whole body. Synchronous contraction of the heart muscles assures that the required blood flow is supplied to organs. But sometimes the synchrony between those muscles is distorted, which results in reduced cardiac output that might lead to severe diseases, and even death. The most common of heart diseases are myocardial infarction and arrhythmias. The contraction of heart muscles is controlled by the electrical activity of the heart, therefore determination of that electrical activity could give us the information regarding the severeness and type of the disease. In order to diagnose heart diseases, classical 12 lead electrocardiogram (ECG) is the standard clinical tool. Although many cardiac diseases could be diagnosed with the 12 lead ECG, measurements from sparse electrode locations limit the interpretations. The main objective of this thesis is to determine the cardiac electrical activity from dense body surface measurements. This problem is called the inverse problem of electrocardiography. The high resolution maps of epicardial potentials could supply the physician the information that could not be obtained with any other method. But the calculation of those epicardial potentials are not easy / the problem is severely ill-posed due to the discretization and attenuation within the thorax. To overcome this ill-posedness, the solution should be constrained using prior information on the epicardial potential distributions. In this thesis, spatial and spatio-temporal Bayesian maximum a posteriori estimation (MAP), Tikhonov regularization and Kalman filter and Kalman smoother approaches are used to overcome the ill-posedness that is associated with the inverse problem of ECG. As part of the Kalman filter approach, the state transition matrix (STM) that determines the evolution of epicardial potentials over time is also estimated, both from the true epicardial potentials and previous estimates of the epicardial potentials. An activation time based approach was developed to overcome the computational complexity of the STM estimation problem. Another objective of this thesis is to study the effects of geometric errors to the solutions, and modify the inverse solution algorithms to minimize these effects. Geometric errors are simulated by changing the size and the location of the heart in the mathematical torso model. These errors are modeled as additive Gaussian noise in the inverse problem formulation. Residual-based and expectation maximization methods are implemented to estimate the measurement and process noise variances, as well as the geometric noise.