En associant informations spectrale et spatiale, l'imagerie proche-infrarouge permet l'identification et la localisation des espèces chimiques. Chaque mesure génère un cube de données contenant des milliers de spectres qui doivent être traités pour une interprétation objective des analyses.<br />La première problématique est l'extraction des cartes de distributions des composés chimiques. Dans le premier cas, la composition du médicament est connue et les longueurs d'onde spécifiques des composés ou les spectres de référence sont utilisés pour extraire les cartes de distributions. L'étude des histogrammes et un schéma de segmentation utilisant l'algorithme "Watershed" sont ensuite proposés pour les caractériser. Dans un deuxième temps le cas ou aucun a priori n'est connu est étudié. L'extraction simultanée de la concentration et des spectres purs à partir de la matrice de mélange doit alors être effectuée. Plusieurs algorithmes sont comparés: NMF, BPSS, MCR-ALS and PMF, les outils de rotation ont aussi été introduits pour explorer le domaine de solutions et PMF se montre alors le plus précis pour l'extraction.<br />La deuxième problématique est la quantification du principe actif dans des comprimés. Une première étude menée sur des mélanges binaires révèle les difficultés de la quantification sans a priori. Il est démontré ensuite que la quantification est la plus précise lorsqu'une gamme d'échantillons de concentration connue est utilisée pour établir le modèle mathématique à l'aide de l'algorithme PLS, cependant si une librairie spectrale constituée des spectres de référence est construite, alors l'algorithme PLS-DA donne une information semi-quantitative.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00341106 |
| Date | 13 November 2008 |
| Creators | Gendrin, Christelle |
| Publisher | Université Louis Pasteur - Strasbourg I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0023 seconds