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Dans le domaine de l'imagerie médicale ultrasonore, la connaissance du déplacement du milieu imagé est une donnée clinique très importante dans de nombreux examens, parmi lesquels nous pouvons citer les examens Doppler ou les examens d'élastographie. Dans la littérature, les deux principales familles de méthodes permettant d'estimer le déplacement sont les méthodes de mise en correspondance de blocs et les méthodes Doppler. Les méthodes de mise en correspondance de blocs estiment le déplacement en comparant des vignettes prises dans les images ultrasonores avant et après déplacement. Elles dépendent donc de la méthode utilisée pour former les images. Les méthodes Doppler mesurent quant à elles le déplacement suivant une direction particulière, ce qui limite leur gamme d'utilisation à l'estimation de champs de déplacements simple. Dans cette thèse, nous avons proposé un formalisme, ainsi que trois méthodes, permettant d'estimer le déplacement 2D directement à partir de ces signaux bruts. Cette approche permet de s'affranchir de la dépendance envers la méthode de formation d'images, tout en permettant l'estimation de champs complexes. Nous avons mis en évidence le concept de vecteur normal, liant le déplacement réel de milieu aux décalages temporels de long des signaux bruts. Le formalisme général est appliqué à plusieurs séquences ultrasonores: la première méthode d'estimation utilise des signaux acquis à l'aide d'éléments uniques de la sonde; la deuxième est basée sur l'utilisation d'ondes planes et la troisième méthode s'appuie sur une séquence utilisant des faisceaux focalisés. Les méthodes d'estimation directe du mouvement ont été validées en simulation et expérimentalement, et leurs performances ont été comparées à une méthode de référence: la mise en correspondance de blocs. Les méthodes proposées améliorent significativement la précision de l'estimation du champ de déplacement par rapport à la méthode standard, en atteignant une précision de 1.5µm dans la direction transverse et une précision de 2.5µm dans la direction axiale pour une fréquence de travail de 5MHz. Nous avons également développé une méthode de formation d'images améliorant la résolution spatiale. Cette méthode utilise les spectres de signaux RF acquis avec des ondes planes pour former le spectre de l'image ultrasonore. Elle fournit les images utilisées par la méthode d'estimation du mouvement de référence.

In the field of medical ultrasound imagery, the knowledge of displacement is an important input for many clinical exams, including color Doppler and elastography. In the literature, the two main way proposed for solving the displacement field estimation are blockmatching techniques and Doppler methods. Blockmatching techniques try to match part of images acquired before and after the displacement and depends on the way those images where created. On the other hand, Doppler methods only estimate displacement along a fixed direction. In this thesis, we proposed three methods that can be used to estimates directly the motion field from raw RF…

Advisors/Committee Members: Delachartre, Philippe (thesis director), Liebgott, Hervé (thesis director).

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La thèse porte sur la détection d’objets à partir d’une caméra embarquée sur un véhicule mobile en exploitant l’approche monoculaire « c-vélocité ». Cette méthode s’inspire de la méthode appelée « v-disparité » utilisée en stéréovision : toutes deux ont pour objectif la détection d’objets en les approximant par des plans d’orientations différentes, ce qui permet d’éviter, en monoculaire, d’estimer la profondeur. Ces deux approches, monoculaires et binoculaires, permettent de transformer le problème complexe de la détection d’objets en un problème plus simple de détection de formes paramétriques simples (droites, paraboles) dans un nouvel espace de représentation où la détection peut être réalisée à l’aide d’une transformée de Hough. La « c-vélocité », pour être efficace, requiert un calcul assez précis du flot optique et une bonne estimation de la position du Foyer d’expansion (FOE). Dans cette thèse, nous avons étudié les approches existantes de calcul de flot optique et sommes arrivés à la conclusion qu’aucune n’est vraiment performante notamment sur les régions homogènes telle que la route dans les scènes qui correspondent à l’application que nous visons à savoir : les véhicules intelligents. Par ailleurs, les méthodes d’estimation du flot optique peinent également à fournir une bonne estimation dans le cas de déplacement importants dans les régions proches de la caméra. Nous proposons dans cette thèse d’exploiter à la fois un modèle 3D de la scène et une estimation approximative de la vitesse du véhicule à partir d’autres capteurs intégrés. L’utilisation de connaissances a priori permet de compenser le flot dominant pour faciliter l’estimation de la partie résiduelle par une approche classique. Par ailleurs, trois approches différentes sont proposées pour détecter le foyer d’expansion. Parmi elles, nous proposons une méthode novatrice permettant d’estimer le FOE en exploitant la norme du flot et la structure de la scène à partir d’un processus « c-vélocité » inversé. En plus d’améliorer ces étapes préliminaires, nous proposons aussi l’optimisation et l’accélération de l’algorithme « c-vélocité » par une implémentation multithread. Enfin, nous proposons une modification de l’approche c-vélocité d’origine afin d’anticiper une éventuelle coopération mouvement/stéréo, proposée en perspective, à travers un jumelage avec la v-disparité.

This thesis is based on the detection of objects from an onboard moving camera by exploiting the monocular approach "c-velocity". This method is inspired by the method called "v-disparity" used in stereovision: both methods aim at detecting objects by approximating objects into plans with different orientations. Such approximation can avoid to estimate the depth in monocularvision. These two approaches, monocular and binocular, allow to transform the complex objet détection problem into a more simple parametric forms (eg. lines) detection in a new space, where these formes can be easily extracted using Hough Transform.The “c-velocity”, to make it effective, requires an accurate…

Advisors/Committee Members: Mérigot, Alain (thesis director), Bouchafa, Samia (thesis director).

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L’objectif de cette thèse est l’étude de l’évolution de champ scalaire transporté par un écoulement à partir d’une séquence d’images temporelles. L’estimation du champ de vitesse d’un écoulement turbulent est d’une importance majeure pour mieux comprendre le phénomène physique. Jusqu’à présent, le problème de la turbulence est généralement ignoré dans l’équation de mouvement des méthodes existantes. Les images contiennent une information discrète correspondant à la taille du pixel. Selon le niveau de turbulence de l’écoulement, les résolutions des pixels et du temps peuvent devenir trop grandes pour négliger l’effet des petites échelles (sous-pixel) sur le champ de vitesse. Nous proposons pour cela, une équation de mouvement définie par l’équation de transport de concentration filtrée pour laquelle un modèle classique de viscosité turbulente sous-maille est introduit afin de tenir compte de cet effet. Nous utilisons pour formuler le problème, une approche Markovienne. Une méthode de multirésolution par décomposition pyramidale, sans transformation d’image intermédiaire au cours du processus, est proposée. Cela permet de diminuer le nombre d’opérations sur les images. La méthode d’optimisation utilisée, couplée avec une approche multigrille, permet d’obtenir le champ de vitesse réel optimal. Notre approche est testée sur des séquences d’images synthétiques et réelles (expérience PIV et tempête de sable à partir d’image de télédétection) avec des nombres de Reynolds élevés. Les comparaisons avec des approches existantes sont très prometteuses.

The objective of this thesis is to study the evolution of scalar field carried by a flow from a temporal image sequence. The estimation of the velocity field of turbulent flow is of major importance for understanding the physical phenomenon. Up to now the problem of turbulence is generally ignored in the flow equation of existing methods. An information given by image is discrete at pixel size. Depending on the turbulent rate of the flow, pixel and time resolutions may become too large to neglect the effect of sub-pixel small-scales on the pixel velocity field. For this, we propose a flow equation defined by a filtered concentration transport equation where a classic turbulent sub-grid eddy viscosity model is introduced in order to account for this effect. To formulate the problem, we use a Markovian approach. An unwarping multiresolution by pyramidal decomposition is proposed which reduces the number of operations on images. The optimization coupled with a multigrid approach allows to estimate the optimal 2D real velocity field. Our approach is tested on synthetic andreal image sequences (PIV laboratory experiment and remote sensing data of dust storm event) with high Reynolds number. Comparisons with existing approaches are very promising.

Advisors/Committee Members: Simoëns, Serge (thesis director), Shao, Liang (thesis director).

▼ La hausse du taux d'occupation des routes rend nécessaire l'utilisation de dispositifs visant à surveiller et analyser la circulation des utilisateurs du réseau routier. Bien souvent, des réseaux de surveillance par caméras sont déjà en place sur les routes. L'information visuelle est donc déjà disponible, mais est peu utilisée pour l'analyse automatisée du trafic. L'objectif de ce travail est de mettre au point une méthode automatisée basée sur l'information visuelle multirésolution permettant d'évaluer la fluidité de la circulation à plusieurs niveaux de précision. En effet, si une analyse manuelle de l'information visuelle peut permettre de dégager certaines tendances sur l'état du trafic routier, une approche automatisée permettra d'évaluer plus précisément plusieurs données sur le mouvement des véhicules. En tout temps, le déplacement moyen dans la scène sera évalué, afin d'obtenir un indice de fluidité global. Tant que la circulation demeure fluide, il n'est pas nécessaire d'estimer la vitesse du trafic avec plus de précision. Toutefois, si cet indice descend sous un certain seuil, l'analyse sera raffinée pour fournir le déplacement moyen par direction, en utilisant une résolution deux fois supérieure à la précédente. Finalement, à partir des images à pleine résolution, il sera possible d'obtenir une mesure du déplacement de chaque véhicule. Advisors/Committee Members: Auclair-Fortier, Marie-Flavie (advisor).

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L'objectif de ce travail est de développer des méthodes avancées d'apprentissage pour l’analyse et l'interprétation automatique du mouvement humain à partir de sources d'information diverses, telles que les images, les vidéos, les cartes de profondeur, les données de type “MoCap” (capture de mouvement), les signaux audio et les données issues de capteurs inertiels. A cet effet, nous proposons plusieurs modèles neuronaux et des algorithmes d’entrainement associés pour l’apprentissage supervisé et semi-supervisé de caractéristiques. Nous proposons des approches de modélisation des dépendances temporelles, et nous montrons leur efficacité sur un ensemble de tâches fondamentales, comprenant la détection, la classification, l’estimation de paramètres et la vérification des utilisateurs (la biométrie). En explorant différentes stratégies de fusion, nous montrons que la fusion des modalités à plusieurs échelles spatiales et temporelles conduit à une augmentation significative des taux de reconnaissance, ce qui permet au modèle de compenser les erreurs des classifieurs individuels et le bruit dans les différents canaux. En outre, la technique proposée assure la robustesse du classifieur face à la perte éventuelle d’un ou de plusieurs canaux. Dans un deuxième temps nous abordons le problème de l’estimation de la posture de la main en présentant une nouvelle méthode de régression à partir d’images de profondeur. Dernièrement, dans le cadre d’un projet séparé (mais lié thématiquement), nous explorons des modèles temporels pour l'authentification automatique des utilisateurs de smartphones à partir de leurs habitudes de tenir, de bouger et de déplacer leurs téléphones. Dans ce contexte, les données sont acquises par des capteurs inertiels embraqués dans les appareils mobiles.

The research goal of this work is to develop learning methods advancing automatic analysis and interpreting of human motion from different perspectives and based on various sources of information, such as images, video, depth, mocap data, audio and inertial sensors. For this purpose, we propose a several deep neural models and associated training algorithms for supervised classification and semi-supervised feature learning, as well as modelling of temporal dependencies, and show their efficiency on a set of fundamental tasks, including detection, classification, parameter estimation and user verification. First, we present a method for human action and gesture spotting and classification based on multi-scale and multi-modal deep learning from visual signals (such as video, depth and mocap data). Key to our technique is a training strategy which exploits, first, careful initialization of individual modalities and, second, gradual fusion involving random dropping of separate channels (dubbed ModDrop) for learning cross-modality correlations while preserving uniqueness of each modality-specific representation. Moving forward, from 1 to N mapping to continuous evaluation of gesture parameters, we address the problem of hand pose estimation and present a new…

Advisors/Committee Members: Wolf, Christian (thesis director).

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L'ablation des tissus par hyperthermie locale guidée par IRM est une technique prometteuse pour le traitement du cancer et des arythmies cardiaques. L'IRM permet d'extraire en temps réel des informations anatomiques et thermiques des tissus. Cette thèse a pour objectif d'améliorer et d'étendre la méthodologie existante pour des interventions sur des organes mobiles comme le rein, le foie et le coeur. La première partie a été consacrée à l'introduction de l'imagerie rapide (jusqu'à 10-15 Hz) pour le guidage de l'intervention par IRM en temps réel. L'utilisation de cartes graphiques (GPGPU) a permis une accélération des calculs afin de satisfaire la contrainte de temps réel. Une précision, de l'ordre de 1°C dans les organes abdominaux et de 2-3°C dans le coeur, a été obtenue. Basé sur ces avancées, de nouveaux développements méthodologiques ont été proposés dans une seconde partie de cette thèse. L'estimation du mouvement basée sur une approche variationnelle a été améliorée pour gérer la présence de structures non persistantes et de fortes variations d'intensité dans les images. Un critère pour évaluer la qualité du mouvement estimé a été proposé et utilisé pour auto-calibrer notre algorithme d'estimation du mouvement. La méthode de correction des artefacts de thermométrie liés au mouvement, jusqu'ici restreinte aux mouvements périodiques, a été étendue à la gestion de mouvements spontanés. Enfin, un nouveau filtre temporel a été développé pour la réduction du bruit sur les cartographies de température. La procédure interventionnelle apparaît maintenant suffisamment mature pour le traitement des organes abdominaux et pour le transfert vers la clinique. Concernant le traitement des arythmies cardiaques, les méthodes ont été évaluées sur des sujets sains et dans le ventricule gauche. Par conséquent, la faisabilité de l'intervention dans les oreillettes mais aussi en présence d'arythmie devra être abordée.

MR-guided thermal ablation is a promising technique for the treatment of cancer and atrial fibrillation. MRI provides both anatomical and temperature information. The objective of this thesis is to extend and improve existing techniques for such interventions in mobile organs such as the kidney, the liver and the heart. A first part of this work focuses on the use of fast MRI (up to 10-15 Hz) for guiding the intervention in real time. This study demonstrated the potential of GPGPU programming as a solution to guarantee the real time condition for both MR-reconstruction and MR-thermometry. A precision in the range of 1°C and 2-3°C was obtained in abdominal organs and in the heart, respectively. Based on these advances, new methodological developments have been carried out in a second part of this thesis. New variational approaches have proposed to address the problem of motion estimation in presence of structures appearing transient and high intensity variations in images. A novel quality criterion to assess the motion estimation is proposed and used to autocalibrate our motion estimation algorithm. The correction of…

Advisors/Committee Members: Benois Pineau, Jenny (thesis director), Moonen, Chrit (thesis director).

▼ Les maladies cardiovasculaires sont de nos jours un problème de santé majeur. L'amélioration des méthodes liées au diagnostic de ces maladies représente donc un réel enjeu en cardiologie. Le coeur étant un organe en perpétuel mouvement, l'analyse du mouvement cardiaque est un élément clé pour le diagnostic. Par conséquent, les méthodes dédiées à l'estimation du mouvement cardiaque à partir d'images médicales, plus particulièrement en échocardiographie, font l'objet de nombreux travaux de recherches. Cependant, plusieurs difficultés liées à la complexité du mouvement du coeur ainsi qu'à la qualité des images échographiques restent à surmonter afin d'améliorer la qualité et la précision des estimations. Dans le domaine du traitement d'images, les méthodes basées sur l'apprentissage suscitent de plus en plus d'intérêt. Plus particulièrement, les représentations parcimonieuses et l'apprentissage de dictionnaires ont démontré leur efficacité pour la régularisation de divers problèmes inverses. Cette thèse a ainsi pour but d'explorer l'apport de ces méthodes, qui allient parcimonie et apprentissage, pour l'estimation du mouvement cardiaque. Trois principales contributions sont présentées, chacune traitant différents aspects et problématiques rencontrées dans le cadre de l'estimation du mouvement en échocardiographie. Dans un premier temps, une méthode d'estimation du mouvement cardiaque se basant sur une régularisation parcimonieuse est proposée. Le problème d'estimation du mouvement est formulé dans le cadre d'une minimisation d'énergie, dont le terme d'attache aux données est construit avec l'hypothèse d'un bruit de Rayleigh multiplicatif. Une étape d'apprentissage de dictionnaire permet une régularisation exploitant les propriétés parcimonieuses du mouvement cardiaque, combinée à un terme classique de lissage spatial. Dans un second temps, une méthode robuste de flux optique est présentée. L'objectif de cette approche est de robustifier la méthode d'estimation développée au premier chapitre de manière à la rendre moins sensible aux éléments aberrants. Deux régularisations sont mises en oeuvre, imposant d'une part un lissage spatial et de l'autre la parcimonie des champs de mouvements dans un dictionnaire approprié. Afin d'assurer la robustesse de la méthode vis-à-vis des anomalies, une stratégie de minimisation récursivement pondérée est proposée. Plus précisément, les fonctions employées pour cette pondération sont basées sur la théorie des M-estimateurs. Le dernier travail présenté dans cette thèse, explore une méthode d'estimation du mouvement cardiaque exploitant une régularisation parcimonieuse combinée à un lissage à la fois dans les domaines spatial et temporel. Le problème est formulé dans un cadre général d'estimation de flux optique. La régularisation temporelle proposée impose des trajectoires de mouvement lisses entre images consécutives. De plus, une méthode itérative d'estimation permet d'incorporer les trois termes de régularisations, tout en rendant possible le traitement simultané d'un ensemble… Advisors/Committee Members: Basarab, Adrian (thesis director), Tourneret, Jean-Yves (thesis director).

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Les signaux analytiques multidimensionnels nous permettent d'avoir des possibilités de calculer les phases et modules. Cependant, peu de travaux se trouvent sur les signaux analytiques multidimensionnels qui effectuent une extensibilité appropriée pour les applications à la fois sur du traitement des données médicales 2D et 3D. Cette thèse a pour objectif de proposer des nouvelles méthodes pour le traitement des images médicales 2D/3D pour les applications de détection d'enveloppe et d'estimation du mouvement. Premièrement, une représentation générale du signal quaternionique 2D est proposée dans le cadre de l'algèbre de Clifford et cette idée est étendue pour modéliser un signal analytique hypercomplexe 3D. La méthode proposée décrit que le signal analytique complexe 2D, est égal aux combinaisons du signal original et de ses transformées de Hilbert partielles et totale. Cette écriture est étendue au cas du signal analytique hypercomplexe 3D. Le résultat obtenu est que le signal analytique hypercomplexe de Clifford peut être calculé par la transformée de Fourier complexe classique. Basé sur ce signal analytique de Clifford 3D, une application de détection d'enveloppe en imagerie ultrasonore 3D est présentée. Les résultats montrent une amélioration du contraste de 7% par rapport aux méthodes de détection d'enveloppe 1D et 2D. Deuxièmement, cette thèse propose une approche basée sur deux phases spatiales du signal analytique 2D appliqué aux séquences cardiaques. En combinant l'information de ces phases des signaux analytiques de deux images successives, nous proposons un estimateur analytique pour les déplacements locaux 2D. Pour améliorer la précision de l'estimation du mouvement, un modèle bilinéaire local de déformation est utilisé dans un algorithme itératif. Cette méthode basée sur la phase permet au déplacement d'être estimé avec une précision inférieure au pixel et est robuste à la variation d'intensité des images dans le temps. Les résultats de sept séquences simulées d'imagerie par résonance magnétique (IRM) marquées montrent que notre méthode est plus précise comparée à des méthodes récentes utilisant la phase du signal monogène ou des méthodes classiques basées sur l'équation du flot optique. Les erreurs d'estimation de mouvement de la méthode proposée sont réduites d'environ 33% par rapport aux méthodes testées. En outre, les déplacements entre deux images sont cumulés en temps, pour obtenir la trajectoire d'un point du myocarde. En effet, des trajectoires ont été calculées sur deux patients présentant des infarctus. Les amplitudes des trajectoires des points du myocarde appartenant aux régions pathologiques sont clairement réduites par rapport à celles des régions normales. Les trajectoires des points du myocarde, estimées par notre approche basée sur la phase de signal analytique, sont donc un bon indicateur de la dynamique cardiaque locale. D'ailleurs, elles s'avèrent cohérentes à la déformation estimée du myocarde.

Different mathematical tools, such as multidimensional analytic signals, provide…

Advisors/Committee Members: Delachartre, Philippe (thesis director).

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Cette étude a pour cadre l’analyse d’images dans un contexte multi-échelles, une attention particulière étant portée sur les images fluides dans un contexte turbulent. Nous traitons en premier lieu le problème de l’estimation de mouvement. Dans un contexte multi-échelles, on néglige bien souvent dans un premier temps la contribution des fines échelles du problème. Nous proposons, pour pallier ce problème, plusieurs termes d’attache aux données dérivant de l’OFCE. Ceux-ci permettent, à chaque niveau d’échelle, la prise en compte de ces composantes fines échelles. Les performances de ces termes sont expérimentalement démontrées sur des images générales et fluides. Nous abordons en second lieu le problème de super-résolution d’images de scalaires passifs : nous souhaitons reconstruire, de manière explicite, certains détails manquants au sein d’images basse résolution données. Pour cela, nous utilisons plusieurs modèles issus de la simulation des grandes échelles ainsi que des méthodes d’assimilation de données permettant d’assurer une certaine cohérence temporelle de la solution. Les approches présentées sont expérimentalement étudiées sur différentes séquences d’images. Enfin, nous proposons une méthode d’estimation multi-résolution permettant de combiner de manière simultanée les informations issues des différents niveaux de résolution.

This thesis is concerned with image analysis within a multi-scale framework. Specific attention is given to fluid images in the presence of turbulence. In a first part, we adress the problem of multi-scale motion estimation from image sequences. Starting from OFCE equation, we derive several image data terms allowing to take into account, while estimating the solution coarse scales, the contribution of the finer scales components usually neglected in classic approaches. The performances of the resulting estimators is demonstrated on both general and fluid images. The second step of this study is concerned with the problem of passive scalar images super- resolution : starting from low resolution input images, we aim at recovering some of the missing high frequencies. We proposed several methods inspired by the LES framework, as well as data assimilation techniques, in order to ensure the solution consistency over time. Such approaches are experimented and compared over various image sequences. Finally, we propose a multi-resolution estimation method simultaneously combining informations from different grid levels.

Advisors/Committee Members: Shao, Liang (thesis director).

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Dans cette thèse, nous nous intéressons à trois problèmes en lien avec l'ergodicité de dynamiques aléa-toires à mémoire (discrètes ou continues) et tout particulièrement des Équations Différentielles Stochas-tiques (EDS) dirigées par un mouvement brownien fractionnaire. Le premier chapitre porte sur l'étude du comportement en temps long pour une classe générale de dynamiques aléatoires discrètes dirigées par un processus gaussien stationnaire ergodique. En s'inspirant des travaux de Hairer (2005), Fontbona-Panloup (2017), Deya-Panloup-Tindel (2019) sur l'ergodicité des EDS fractionnaires, nous construisons une structure markovienne au-dessus de la dynamique considérée, nous démontrons l'existence et l'unicité d'une mesure invariante puis nous donnons une borne sur la vitesse de convergence de la loi du processus vers cette mesure. La vitesse obtenue dépend du comportement asymp-totique de la fonction de covariance du processus gaussien qui dirige la dynamique (ou plus précisément de celui des coefficients intervenant dans sa représentation en moyenne mobile). Le deuxième chapitre expose des résultats sur la concentration en temps long à la fois pour des fonctionnelles de la solution d'une EDS fractionnaire additive sur un intervalle [0,T] et pour des fonctionnelles d'observations discrètes de ce processus. Ce résultat général est ensuite appliqué à des fonctionnelles spécifiques liées aux mesures d'occupations (discrètes ou continues) de la solution de l'EDS. Le dernier chapitre, dont les résultats utilisent ceux du chapitre 2, est un travail effectué en collaboration avec Panloup et Tindel qui porte sur l'estimation paramétrique du drift (non linéaire) pour une EDS fractionnaire additive. Nous utilisons une estimation par minimum de contraste basée sur l'identification de la mesure invariante (dont une approximation est construite à partir d'observations discrètes de l'EDS). Nous démontrons la consistance des estimateurs considérés et obtenons des bornes non asymptotiques sur l'erreur quadratique. Nos résultats sont illustrés par des simulations numériques. Enfin, nous montrons sur une classe d'exemples que l'hypothèse d'identifiabilité relative à ce problème d'estimation (intrinsèquement liée à la mesure invariante) est satisfaite.

In this thesis, we focus on three problems related to the ergodicity of stochastic dynamics with memory (in a discrete-time or continuous-time setting) and especially of Stochastic Differential Equations (SDE) driven by fractional Brownian motion. In the first chapter, we study the long-time behavior of a general class of discrete-time stochastic dynamics driven by an ergodic and stationary Gaussian noise. Following the seminal paper written by Hairer (2005) on the ergodicity of fractional SDE (see also Fontbona-Panloup (2017) and Deya-Panloup-Tindel (2019)), we first build a Markovian structure above the dynamics, we show existence and uniqueness of the invariant distribution and then we exhibit some upper-bounds on the rate of convergence to equilibrium in terms of the asymptotic…

Advisors/Committee Members: Coutin, Laure (thesis director), Panloup, Fabien (thesis director).

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Cette thèse porte sur la prise en compte des incertitudes et du mouvement dans le traitement des tumeurs pulmonaires en radiothérapie, que ce soit par photons, par protons ou par ions légers (hadronthérapie). L’accent est mis sur les méthodes de prise en compte du mouvement dites "passives". Ces méthodes, ne nécessitant pas d’asservissement respiratoire pour la délivrance de la dose, sont moins lourdes à mettre en place, et limitent l’introduction de nouvelles sources d’incertitudes. Des contributions cliniques et méthodologiques sont proposées. Tout d’abord, l’imagerie tomodensitométrique (TDM) pour la planification des traitements doit faire l’objet d’une attention particulière dans le cas de tumeurs soumises aux mouvements respiratoires. Nous avons évalué l’influence de la présence d’artéfacts de mouvements dans les images TDM sur la qualité de la planification. Nous avons également proposé des méthodologies et des recommandations pour l’optimisation des paramètres d’acquisition ainsi qu’un algorithme original de détection automatique des artéfacts dans les images TDM 4D. L’une des principales sources d’incertitudes lors de la planification de traitements en radiothérapie concerne la délinéation des volumes cibles. Nous avons évalué la variabilité inter-observateur de délinéation du volume cible macroscopique (GTV) et du volume cible interne (ITV) via une méthode originale permettant de l’intégrer dans le calcul des marges de sécurité. La réduction des incertitudes dues au mouvement respiratoire peut être réalisée en associant au système de contention une compression abdominale afin de limiter l’amplitude du mouvement respiratoire. Nous avons proposé une étude visant à évaluer l’impact de l’utilisation d’un tel système en fonction de la localisation dans le poumon. En radiothérapie par photons, une stratégie appelée mid-position consiste à irradier la tumeur dans sa position moyenne pondérée dans le temps et permet de réduire les marges par rapport à une stratégie ITV tout en conservant une couverture dosimétrique correcte. Une partie du travail de la thèse a consisté à participer à l’élaboration d’une étude clinique visant à comparer les deux stratégies, ITV et mid-position. Dans la plupart des cas, le mouvement respiratoire a une distribution de probabilité non-gaussienne et asymétrique, pouvant invalider la recette de calcul de marges de van Herk pour des mouvements tumoraux fortement asymétriques et de grande amplitude. Nous avons proposé un modèle numérique afin de prendre en compte cette asymétrie. Enfin, la prise en compte du mouvement respiratoire en hadronthérapie par des marges de sécurité doit faire l’objet de considérations spécifiques, en particulier en raison de la sensibilité du dépôt de dose aux variations de densité sur la trajectoire du faisceau. Dans une dernière partie, la définition des marges de sécurité pour prendre en compte le mouvement respiratoire de manière optimale est discutée.

This PhD thesis focuses on the uncertainties and motion management in lung radiation therapy and particle…

Advisors/Committee Members: Sarrut, David (thesis director).

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Dans le cadre de cette thèse, nous nous somme focalisés sur deux objectifs complémentaires. Le premier concerne l’évolution de la méthode du Gabarit Déformable Elastique (GDE) pour l’extraction semi-automatique de l’anatomie et du mouvement cardiaque, développée au laboratoire Creatis. Un travail a d’abord été réalisé sur une base de données de 45 patients afin de mettre en évidence les points forts et les points faibles de l’algorithme, notamment la difficulté à suivre des déformations trop importantes ou des formes inhabituelles. Puis, différents types de contraintes ont été intégrées au modèle GDE afin d’en améliorer les performances : prescription locale ou dense de déplacements, directionnalité de la déformation contrainte par celle des fibres. Les contraintes proposées sont évaluées sur des données de synthèse et des données réelles en IRM ciné et de marquage tissulaire acquises chez l’homme. Parallèlement, une étude a été réalisée pour mettre en place la méthodologie nécessaire à l’extraction et l’analyse statistique de la déformation des fibres myocardiques. Ce travail a été effectué en collaboration avec une équipe du Auckland Bioengineering Institute en Nouvelle-Zélande. Un modèle biomécanique par éléments finis intègre la direction principale des fibres en tout point du ventricule gauche issue d’acquisitions en IRM du tenseur de diffusion (IRM-TD) sur coeurs humains ex vivo et le mouvement issu de séquences IRM marquées. Cette combinaison permet l’estimation de la déformation des fibres et sa variation durant le cycle cardiaque. La variabilité dans la déformation des fibres est étudiée statistiquement à travers le croisement d’une base de données IRM-TD et d’une base de données IRM marquées.

In this thesis, we are interested in two complementary goals. First, we have improved the Dynamic Deformable Elastic Template (DET) model, developed at Creatis, for the semi-automatic extraction of the anatomy and cardiac motion. The performance of the method was assessed on a database consisting in 45 patients and yielded fairly accurate results. However, it experienced difficulties when dealing with very large thickening throughout the cardiac cycle. Thus, different type of constraints were integrated to the DET model in order to improve robustness and accuracy : local or dense prescribed displacements, deformations directionally constrained by the fibres. These constraints are evaluated on simulated and real human data, in both cine and tagged MR images. A methodology has also been developed in order to extract and statistically analyse myocardial fibre strain. This work was done in collaboration with a team at the Auckland Bioengineering Institute in New Zealand. A finite elements biomechanical model integrates the principle direction of fibres in the left ventricle from Diffusion Tensor MRI acquisitions on ex vivo human hearts and motion from tagged MRI sequences. Fibre strain and its variation throughout the cardiac cycle were estimated. Variability in fibre strain is statistically studied by joining DT-MRI…

Advisors/Committee Members: Clarysse, Patrick (thesis director), Zhu, Yue Min (thesis director).

▼ Cette thèse est une collaboration entre le LAboratoire des Sciences et Matériaux pour l’Électronique et d’Automatique (LASMEA) de Clermont-Ferrand et le Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (LVIC) du CEA LIST à Saclay. La première moitié de la thèse a été accomplie au sein de l’équipe ComSee (1) du LASMEA et la deuxième au LVIC. L’objectif de ces travaux est de concevoir un système de vidéo-assistance temps réel pour la détection d’évènements dans des scènes possiblement denses.La vidéosurveillance intelligente de scènes denses telles que des foules est particulièrement difficile, principalement à cause de leur complexité et de la grande quantité de données à traiter simultanément. Le but de cette thèse consiste à élaborer une méthode de détection d’évènements rares dans de telles scènes, observées depuis une caméra fixe. La méthode en question s’appuie sur l’analyse automatique de mouvement et ne nécessite aucune information à priori. Les mouvements nominaux sont déterminés grâce à un apprentissage statistique non supervisé. Les plus fréquemment observés sont considérés comme des évènements normaux. Une phase de classification permet ensuite de détecter les mouvements déviant trop du modèle statistique, pour les considérer comme anormaux. Cette approche est particulièrement adaptée aux lieux de déplacements structurés, tels que des scènes de couloirs ou de carrefours routiers. Aucune étape de calibration, de segmentation de l’image, de détection d’objets ou de suivi n’est nécessaire. Contrairement aux analyses de trajectoires d’objets suivis, le coût calculatoire de notre méthode est invariante au nombre de cibles présentes en même temps et fonctionne en temps réel. Notre système s’appuie sur une classification locale du mouvement de la scène, sans calibration préalable. Dans un premier temps, une caractérisation du mouvement est réalisée, soit par des méthodes classiques de flot optique, soit par des descripteurs spatio-temporels. Ainsi, nous proposons un nouveau descripteur spatio-temporel fondé sur la recherche d’une relation linéaire entre les gradients spatiaux et les gradients temporels en des zones où le mouvement est supposé uniforme. Tout comme les algorithmes de flot optique, ce descripteur s’appuie sur la contrainte d’illumination constante.Cependant en prenant en compte un voisinage temporel plus important, il permet une caractérisation du mouvement plus lisse et plus robuste au bruit. De plus, sa faible complexité calculatoire est bien adaptée aux applications temps réel. Nous proposons ensuite d’étudier différentes méthodes de classification : La première, statique, dans un traitement image par image, s’appuie sur une estimation bayésienne de la caractérisation du mouvement au travers d’une approche basée sur les fenêtres de Parzen. Cette nouvelle méthode est une variante parcimonieuse des fenêtres de Parzen. Nous montrons que cette approche est algorithmiquement efficace pour approximer de manière compacte et précise les densités de probabilité. La seconde méthode, basée sur les réseaux… Advisors/Committee Members: Lapresté, Jean-Thierry (thesis director).

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Ce travail de thèse est axé sur le domaine du traitement d'images biomédicales. L'objectif de notre étude est l'estimation des paramètres traduisant les propriétés mécaniques de l'artère carotide in vivo en imagerie échographique, dans une optique de détection précoce de la pathologie cardiovasculaire. L'analyse du mouvement longitudinal des tissus de la paroi artérielle, i.e. dans la même direction que le flux sanguin, représente la motivation majeure de ce travail. Les trois contributions principales proposées dans ce travail sont i) le développement d'un cadre méthodologique original et semi-automatique, dédié à la segmentation et à l'estimation du mouvement de la paroi artérielle dans des séquences in vivo d'images ultrasonores mode-B, ii) la description d'un protocole de génération d'une référence, faisant intervenir les opérations manuelles de plusieurs experts, dans le but de quantifier la précision des résultats de notre méthode malgré l'absence de vérité terrain inhérente à la modalité échographique, et iii) l'évaluation clinique de l'association entre les paramètres mécaniques et dynamiques de la paroi carotidienne et les facteurs de risque cardiovasculaire dans le cadre de la détection précoce de l'athérosclérose. Nous proposons une méthode semi-automatique, basée sur une approche conjointe de segmentation des contours de la paroi et d'estimation du mouvement des tissus. L'extraction de la position des interfaces est réalisée via une approche spécifique à la structure morphologique de la carotide, basée sur une stratégie de programmation dynamique exploitant un filtrage adapté. L'estimation du mouvement est réalisée via une méthode robuste de mise en correspondance de blocs (block matching), basée sur la connaissance du déplacement a priori ainsi que sur la mise à jour temporelle du bloc de référence par un filtre de Kalman spécifique. La précision de notre méthode, évaluée in vivo, correspond au même ordre de grandeur que celle résultant des opérations manuelles réalisées par des experts, et reste sensiblement meilleure que celle obtenue avec deux autres méthodes traditionnelles (i.e. une implémentation classique de la technique de block matching et le logiciel commercial Velocity Vector Imaging). Nous présentons également quatre études cliniques réalisées en milieu hospitalier, où nous évaluons l'association entre le mouvement longitudinal et les facteurs de risque cardiovasculaire. Nous suggérons que le mouvement longitudinal, qui représente un marqueur de risque émergent et encore peu étudié, constitue un indice pertinent et complémentaire aux marqueurs traditionnels dans la caractérisation de la physiopathologie artérielle, reflète le niveau de risque cardiovasculaire global, et pourrait être bien adapté à la détection précoce de l'athérosclérose.

This thesis is focused on the domain of bio-medical image processing. The aim of our study is to assess in vivo the parameters traducing the mechanical properties of the carotid artery in ultrasound imaging, for early detection of cardiovascular diseases.…

Advisors/Committee Members: Vray, Didier (thesis director).