L’extraction des cellules cancéreuses d’un fluide corporel est une procédure importante lors d’un diagnostic clinique et d’une thérapie. En particulier, lorsque la technique de séparation est basée sur la chromatographie cellulaire, il est important de disposer de connaissances précises sur les capacités de liaison des cellules cibles avec le milieu poreux. Pour cette raison, des expériences utilisant la tomodensitométrie à résolution temporelle ont été́ conçues et réalisées à l’Installation Européenne de Rayonnement Synchrotron. Les distributions des courbures et des torsions des trajectoires de cellules situées dans suspension s’écoulant à travers un milieu poreux sont des informations précieuses pour caractériser l’efficacité́ des procédés chromatographiques. Cependant, le calcul de la torsion est un défi car étant basé sur des dérivées d’ordre supérieur qui sont très sensibles au bruit de discrétisation. Cette thèse présente deux nouvelles méthodes d’estimation des courbures et des torsions de trajectoires de particules données respectivement sous la forme de points discrets connectes ou non connectes. La première méthode est basée sur une approche dite d’approximation de Fourier. Des études de cas ont mis en lumière une diminution de l’erreur d’estimation des torsions d’au moins 65% par rapport à la méthode de référence d’approximation par les splines. Par ailleurs, le paramètre de lissage de l’approximation de Fourier peut rester constant pour une large plage de résolutions latérales et pour différentes valeurs de courbures et de torsion. La méthode dite d’approximation de Fourier n’étant pas applicable à des courbes échantillonnées avec un pas variable, une deuxième méthode basée sur la discrétisation des formules géométriques différentielles (DDGF) a été́ développée. L’approximation par les splines et la DDGF conduisent à des erreurs moyennes similaires. Cependant, le masque filtrant reste inchangé́ pour le DDGF, alors que le paramètre de lissage de l’approximation par les splines doit être adapté à la forme ainsi qu’au pas d’échantillonnage de la courbe / The extraction of cancerous cells from body uids is an important procedure in clinical diagnostics and therapy. Notably, when the separation technique is based on cell chromatography, it is important to have precise knowledge about binding capacities of target cells in porous media. Therefore, experiments using time-resolved micro-computed tomography were designed and carried out at the European Synchrotron Radiation Facility. The curvature and torsion distributions of cell paths in a two-phase ow through a porous medium are valuable information to characterize the efficiency of chromatographic processes. However, the computation of torsion is very challenging, since it is based on higher order derivatives which are very sensitive towards discretization noise. In this thesis, two new curvature and torsion estimation methods of particle paths are presented. The first method is based on a Fourier approximation. Case studies showed a decrease of the torsion estimation error of at least 65% compared to the commonly used spline approximation. Moreover, the smoothing parameter of the Fourier approximation can remain unchanged for both a wide range of lateral resolutions and curvatures and torsion values. Since this Fourier approximation approach cannot be applied at non-equidistant points, a second method based on the discretization of the differential-geometric formulas (DDGF) was developed. The spline approximation and the DDGF led to similar mean torsion errors. However, the filter mask remains unchanged for the DDGF, whereas the smoothing parameter of the spline approximation must be adapted to the curve shape and discretization
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017LORR0026 |
| Date | 11 April 2017 |
| Creators | Blankenburg, Christoph |
| Contributors | Université de Lorraine, Daul, Christian, Ohser, Joachim |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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