Le suivi de particules est une méthode de choix pour comprendre les mécanismes intra-cellulaires car il fournit des moyens robustes et précis de caractériser la dynamiques des objets mobiles à l'échelle micro et nano métrique. Cette thèse traite de plusieurs aspects liés au problème du suivi de plusieurs centaines de particules dans des conditions bruitées. Nous présentons des techniques nouvelles basée sur des méthodes mathématiques robustes qui nous permettent des suivre des particules sous-résolutives dans les conditions variées qui sont rencontrées en imagerie cellulaire. Détection de particules : nous avons tout d'abord traité le problème de la détection de particules dans les images fluorescentes contenant un fond structuré. L'idée clé de la méthode est l'utilisation d'une technique de séparation de sources : l'algorithme d'Analyse en Composantes Morphologiques (ACM), pour séparer le fond des particules en exploitant leur différence de morphologie dans les images. Nous avons effectué un certain nombre de modifications à l'ACM pour l'adapter aux caractéristiques des images biologiques en fluorescence. Par exemple, nous avons proposé l'utilisation du dictionnaire de Curvelet et d'un dictionnaire de d'ondelettes, avec des à priori de parcimonie différents, afin de séparer le signal des particules du fond. Une fois la séparation de sources effectuée, l'image sans fond peut être analysée pour identifier de manière robuste la position des particules et pour les suivre au cours du temps. Modélisation du problème de suivi : nous avons proposé un cadre de travail statistique global qui tient compte des nombreux aspects du problème de suivi de particules dans des conditions bruitées. Le cadre de travail probabiliste que nous avons mis au point contient de nombreux modèles qui sont dédiés à l'imagerie biologique, tels que des modèles statistiques de mouvement des particules en milieu cellulaire. Nous avons aussi défini la concept de perceiability d'une cible dans le cas des particules biologiques. Grâce à ce modèle l'existence d'une particule est explicitement modélisée et quantifiée, ce qui nous permet de résoudre les problèmes de création et de terminaison des trajectoires au sein même de notre cadre probabiliste de suivi. Le cadre de travail proposé bénéficie d'une grande flexibilité mais reste facile à adapter car chaque paramètre du modèle trouve une interprétation simple et intuitive. Ainsi, notre modèle probabiliste de suivi nous a permis de modéliser de manière exhaustive un grand nombre de systèmes biologiques différents. Mise au point d'un algorithme de suivi : nous avons reformulé l'algorithme de suivi nommé Multiple Hypothesis Tracking (MHT) pour qu'il inclue notre modèle probabiliste de suivi dédié aux particules biologiques, et nous avons proposé une implémentation rapide qui permet de suivre de nombreuses particules dans des conditions d'imagerie dégradées. L'\textit{Enhanced} MHT (E-MHT) que nous avons proposé tire pleinement partie du modèle de suivi en incorporant la connaissance des images futures, ce qui augmente significativement le pouvoir discriminant des critères statistiques. En conséquence, l'E-MHT est capable d'identifier automatiquement les détections erronée et de détecter les événements d'apparition et de disparition des particules. Nous avons résolu le problème de la complexité de la tache de suivi grâce à un design de l'algorithme que exploite la topologie en arbre des solution et à la possibilité d'effectuer les calculs de manière parallèle. Une série de tests comparatifs entre l'E-MHT et des méthodes existantes de suivi a été réalisée avec des séquences d'images synthétiques 2D et avec des jeux de données réels 2D et 3D. Dans chaque cas l'E-MHT a montré des performances supérieures par rapport aux méthodes standards, avec une capacité remarquable à supporter des conditions d'imagerie très dégradées. Nous avons appliqué les méthodes de suivi proposées dans le cadre de plusieurs projets biologiques, ce qui a conduit à des résultats biologiques originaux. La flexibilité et la robustesse de notre méthode nous a notamment permis de suivre des prions infectant des cellules, de caractériser le transport de protéines lors du développement de l'ovocyte de la drosophile, ainsi que d'étudier la trafic d'ARN messager dans l'ovocyte de drosophile.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00560530 |
| Date | 21 January 2010 |
| Creators | Chenouard, Nicolas |
| Publisher | Télécom ParisTech |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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