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Développement d'outils statistiques pour l'amélioration de dispositifs d'imagerie acoustique et micro-onde

Diong, Mouhamadou 09 December 2015 (has links)
L'un des enjeux majeurs pour les systèmes d'imagerie par diffraction acoustique et micro-onde, est l'amélioration des performances obtenues au moment de la reconstruction des objets étudiés. Cette amélioration peut s'effectuer par la recherche d'algorithmes d'imagerie plus performants d'une part et par la recherche d'une meilleure configuration de mesures d'autre part. La première approche (recherche d'algorithmes) permet d'améliorer le processus d'extraction de l'information présente dans un échantillon de mesures donné. Néanmoins, la qualité des résultats d'imagerie reste limitée par la quantité d'information initialement disponible. La seconde approche consiste à choisir la configuration de mesures de manière à augmenter la quantité d'information disponible dans les données. Pour cette approche, il est nécessaire de quantifier la quantité d'information dans les données. En théorie de l'estimation, ceci équivaut à quantifier la performance du système. Dans cette thèse, nous utilisons la Borne de Cramer Rao comme mesure de performance, car elle permet d'analyser la performance des systèmes de mesures sans être influencé par le choix de la méthode d'inversion utilisée. Deux analyses sont proposées dans ce manuscrit. La première consiste en l'évaluation de l'influence des facteurs expérimentaux sur la performance d'inversion. Cette analyse a été effectuée pour différents objets le tout sous une hypothèse de configuration bidimensionnelle. La seconde analyse consiste à comparer les performances de l'estimateur obtenu avec l'approximation de Born aux valeurs de la borne de Cramer Rao (BCR); l'objectif étant d'illustrer d'autres applications possibles de la BCR. / Improving the performance of diffraction based imaging systems constitutes a major issue in both acoustic and electromagnetic scattering. To solve this problem, two main approaches can be explored. The first one consists in improving the inversion algorithms used in diffraction based imaging. However, while this approach generally leads to a significant improvement of the performance of the imaging system, it remains limited by the initial amount of information available within the measurements. The second one consists in improving the measurement system in order to maximize the amount of information within the experimental data. This approach does require a quantitative mean of measuring the amount of information available. In estimation problems, the {appraisal of the} performance of the system is often used for that purpose. In this Ph.D. thesis, we use the Cramer Rao bound to assess the performance of the imaging system. In fact, this quantity has the advantage of providing an assessment which is independent from the inversion algorithm used. Two main analysis are discussed in this thesis. The first analysis explores the influence on the system's performance, of several experimental conditions such as the antennas positions, the radiation pattern of the source, the properties of the background medium, etc. Two classes of objects are considered: 2D homogeneous circular cylindrical objects and 2D cylindrical objects with defect. The second analysis studies the performance of an estimator based on Born approximation with the Cramer Rao Bound as reference. The aim of this second analysis is to showcase other possible applications for the Cramer Rao Bound.
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Traitement aveugle et semi-aveugle du signal pour les télécommunications et le génie biomédical

Zarzoso, Vicente 09 November 2009 (has links) (PDF)
Ce rapport résume mes activités de recherche depuis l'obtention de mon doctorat. Je me suis penché sur le problème fondamental de l'estimation de signaux sources à partir de l'observation de mesures corrompues de ces signaux, dans des scénarios où les données mesurées peuvent être considérées comme une transformation linéaire inconnue des sources. Deux problèmes classiques de ce type sont la déconvolution ou égalisation de canaux introduisant des distorsions linéaires, et la séparation de sources dans des mélanges linéaires. L'approche dite aveugle essaie d'exploiter un moindre nombre d'hypothèses sur le problème à résoudre : celles-ci se réduisent typiquement à l'indépendance statistique des sources et l'inversibilité du canal ou de la matrice de mélange caractérisant le milieu de propagation. Malgré les avantages qui ont suscité l'intérêt pour ces techniques depuis les années soixante-dix, les critères aveugles présentent aussi quelques inconvénients importants, tels que l'existence d'ambiguïtés dans l'estimation, la présence d'extrema locaux associés à des solutions parasites, et un coût de calcul élevé souvent lié à une convergence lente. Ma recherche s'est consacrée à la conception de nouvelles techniques d'estimation de signal visant à pallier aux inconvénients de l'approche aveugle et donc à améliorer ses performances. Une attention particulière a été portée sur deux applications dans les télécommunications et le génie biomédical : l'égalisation et la séparation de sources dans des canaux de communications numériques, et l'extraction de l'activité auriculaire à partir des enregistrements de surface chez les patients souffrant de fibrillation auriculaire. La plupart des techniques proposées peuvent être considérées comme étant semi-aveugles, dans le sens où elles visent à exploiter des informations a priori sur le problème étudié autres que l'indépendance des sources ; par exemple, l'existence de symboles pilotes dans les systèmes de communications ou des propriétés spécifiques de la source atriale dans la fibrillation auriculaire. Dans les télécommunications, les approches que j'ai explorées incluent des solutions algébriques aux fonctions de contraste basées sur la modulation numérique, la combinaison de contrastes aveugles et supervisés dans des critères semi-aveugles, et une technique d'optimisation itérative basée sur un pas d'adaptation calculé algébriquement. Nos efforts visant à extraire le signal atrial dans des enregistrements de fibrillation auriculaire nous ont permis non seulement de dégager de nouvelles fonctions de contraste basées sur les statistiques de second ordre et d'ordre élevé incorporant l'information a priori sur les statistiques des sources, mais aussi d'aboutir à de nouveaux résultats d'impact clinique et physiologique sur ce trouble cardiaque encore mal compris. Ce rapport se conclut en proposant quelques perspectives pour la continuation de ces travaux. Ces recherches ont été menées en collaboration avec un nombre de collègues en France et à l'étranger, et ont également compris le co-encadrement de plusieurs doctorants. Les contributions qui en ont découlé ont donné lieu à plus de soixante publications dans des journaux, des conférences et des ouvrages collectifs à caractère international. Quelques-unes de ces publications sont jointes à ce document.
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Analyse et extraction de paramètres de complexité de signaux biomédicaux / Analysis and extraction of complexity parameters of biomedical signals

Zaylaa, Amira 15 December 2014 (has links)
L'analyse de séries temporelles biomédicales chaotiques tirées de systèmes dynamiques non-linéaires est toujours un challenge difficile à relever puisque dans certains cas bien spécifiques les techniques existantes basées sur les multi-fractales, les entropies et les graphes de récurrence échouent. Pour contourner les limitations des invariants précédents, de nouveaux descripteurs peuvent être proposés. Dans ce travail de recherche nos contributions ont porté à la fois sur l’amélioration d’indicateurs multifractaux (basés sur une fonction de structure) et entropiques (approchées) mais aussi sur des indicateurs de récurrences (non biaisés). Ces différents indicateurs ont été développés avec pour objectif majeur d’améliorer la discrimination entre des signaux de complexité différente ou d’améliorer la détection de transitions ou de changements de régime du système étudié. Ces changements agissant directement sur l’irrégularité du signal, des mouvements browniens fractionnaires et des signaux tirés du système du Lorenz ont été testés. Ces nouveaux descripteurs ont aussi été validés pour discriminer des fœtus en souffrance de fœtus sains durant le troisième trimestre de grossesse. Des mesures statistiques telles que l’erreur relative, l’écart type, la spécificité, la sensibilité ou la précision ont été utilisées pour évaluer les performances de la détection ou de la classification. Le fort potentiel de ces nouveaux invariants nous laisse penser qu’ils pourraient constituer une forte valeur ajoutée dans l’aide au diagnostic s’ils étaient implémentés dans des logiciels de post-traitement ou dans des dispositifs biomédicaux. Enfin, bien que ces différentes méthodes aient été validées exclusivement sur des signaux fœtaux, une future étude incluant des signaux tirés d’autres systèmes dynamiques nonlinéaires sera réalisée pour confirmer leurs bonnes performances. / The analysis of biomedical time series derived from nonlinear dynamic systems is challenging due to the chaotic nature of these time series. Only few classical parameters can be detected by clinicians to opt the state of patients and fetuses. Though there exist valuable complexity invariants such as multi-fractal parameters, entropies and recurrence plot, they were unsatisfactory in certain cases. To overcome this limitation, we propose in this dissertation new entropy invariants, we contributed to multi-fractal analysis and we developed signal-based (unbiased) recurrence plots based on the dynamic transitions of time series. Principally, we aim to improve the discrimination between healthy and distressed biomedical systems, particularly fetuses by processing the time series using our techniques. These techniques were either validated on Lorenz system, logistic maps or fractional Brownian motions modeling chaotic and random time series. Then the techniques were applied to real fetus heart rate signals recorded in the third trimester of pregnancy. Statistical measures comprising the relative errors, standard deviation, sensitivity, specificity, precision or accuracy were employed to evaluate the performance of detection. Elevated discernment outcomes were realized by the high-order entropy invariants. Multi-fractal analysis using a structure function enhances the detection of medical fetal states. Unbiased cross-determinism invariant amended the discrimination process. The significance of our techniques lies behind their post-processing codes which could build up cutting-edge portable machines offering advanced discrimination and detection of Intrauterine Growth Restriction prior to fetal death. This work was devoted to Fetal Heart Rates but time series generated by alternative nonlinear dynamic systems should be further considered.

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