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Signal, image, vision
/ 22-03-2024
Lecesne Erwan
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Les travaux de cette thèse s’inscrivent dans le contexte clinique visant à optimiser le geste lors des interventions endoventriculaires cardiaques. Cette recherche se concentre principalement sur le guidage en vue du diagnostic et du traitement des affections endoventriculaires à l’aide de cathéters. L’intervention considérée est la biopsie endoventriculaire utilisée pour diagnostiquer les patients atteints de sarcoïdose cardiaque. En effet, le cathéter doit être guidé avec précision vers la zone de fibrose. Cependant, l’absence d’informations visuelles précises sur la localisation de la fibrose pendant l’intervention accroît le risque de faux négatifs pour les échantillons prélevés. De plus, il existe un risque de complications telles que la perforation myocardique, également appelée tamponnade cardiaque. Les objectifs de cette thèse sont articulés en deux parties distinctes :
La première partie, préopératoire, consiste à élaborer un modèle 3D du cœur, englobant le ventricule gauche, le ventricule droit et le myocarde. Ce modèle est construit à partir de segmentations d’images d’IRM, notamment des séquences ciné pour les structures principales et LGE pour localiser les zones de fibrose. Les méthodes de segmentation développées reposent sur l’apprentissage profond, et la méthode de segmentation de la fibrose fait l’objet d’une publication en cours. La seconde partie, peropératoire, vise à assis- ter la procédure en fournissant des informa- tions précises sur l’anatomie et la localisation de la zone fibrosée. Cela permet d’optimiser le positionnement du cathéter en périphérie de cette zone fibrosée, contribuant ainsi à améliorer la précision et l’efficacité de l’intervention. Enfin, l’ensemble de la chaîne de traitement a été expérimenté avec succès sur trois patients, procurant ainsi un retour d’expérience du clinicien. Ces avancées visent à réduire les risques liés à la biopsie endoventriculaire et à accroître la précision du diagnostic de la sarcoïdose cardiaque, ouvrant ainsi la voie à des progrès significatifs dans la prise en charge de cette pathologie.
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Électronique
/ 09-01-2024
Touhami Abdellah
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L’évolution des standards de communication impose le besoin des architectures antennaires plus sophistiqués associés à des techniques de diversité d’antennes et de formation de faisceaux. Ce type d’antennes offre des nouvelles possibilités pour les applications sans fil en termes d’efficacité spectrale, de fiabilité des liens radio, de réduction de l’impact environnementale ainsi que l’accroissement des capacités des systèmes de communications. Cependant, les techniques conventionnelles de formation de faisceaux entraînent souvent une augmentation significative de la taille de l’antenne. Par conséquent, l’intégration de tel système dans des petits appareils sans fil est relativement limitée. Les réseaux d’antennes compactes et superdirectifs constituent une solution innovante et attrayante pour surmonter ces problèmes. Néanmoins, ils présentent nombreux inconvénients notamment une faible efficacité de rayonnement, un très faible gain et une bande passante très étroite. Ces inconvénients limitent l'utilité des réseaux superdirectifs pour répondre aux besoins des technologies sans fil de nouvelles générations. Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles méthodes d’optimisation multi-objectif, basées sur la théorie des modes caractéristiques (NCM), la théorie du facteur de réseau ainsi que les réseaux de neurones artificiels (RNA) pour la conception et le développement de nouvelles architectures antennaires compactes, superdirectives, efficaces et large bande pour des applications 5G.
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Signal, image, vision
/ 19-12-2023
Deschemps Antonin
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La dosimétrie biologique est la branche de la physique de la santé qui se préoccupe de l’estimation de doses de rayonnement ionisants à partir de biomarqueurs. Dans le procédé standard défini par l’AIEA, la dose est calculée en estimant la fréquence d’apparition de chromosomes dicentriques lors de la métaphase des lymphocytes périphériques. La variabilité morphologique des chromosomes, ainsi que celle des conditions d’acquisition des images rend ce problème de détection d’objets complexe. De plus, l’estimation fiable de cette fréquence nécessite le traitement d’un grand nombre d’image. Étant donné les limites du comptage humain (faible nombre de personnes qualifiées, charge cognitive), l’automatisation est une nécessité dans le contexte d’exposition de masse. Dans ce contexte, l’objectif de cette thèse est de tirer parti des progrès récents en vision par ordinateur (et plus spécifiquement en détection d’objets) apportés par l’apprentissage profond. La contribution principale de ce travail est une preuve de concept pour un modèle de détection de chromosomes dicentriques. Ce système repose sur l’agrégation de modèles pour parvenir à un haut niveau de performance, ainsi qu’a une bonne quantification de son incertitude, une exigence essentielle dans un contexte médical.
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Signal, image, vision
/ 15-12-2023
Durantel Thomas
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La tractographie de la matière blanche cérébrale est une méthode très prometteuse pour l'évaluation des trajectoires des fibres nerveuses, à partir d’IRM de diffusion (IRMd). En utilisant des méthodes d'analyse novatrices, elle permet d’estimer une véritable cartographie anatomique et fonctionnelle. L'avancement des techniques IRM a grandement amélioré notre capacité à quantifier la structure des réseaux cérébraux, accélérant ainsi la compréhension des altérations liées aux maladies. Malgré cela, de telles approches de tractographie restent encore limitées pour diverses raisons. En effet, des eudes ont indiqué que les algorithmes de tractographie les plus avancés ont tendance à générer un grand nombre de faisceaux de fibres, ce qui entraîne par conséquent un taux élevé de faux positifs. Dans cette thèse, notre objectif a été de proposer des méthodes innovantes pour améliorer l’estimation des fibres. Nous nous sommes, dans un premier temps, intéressés au développement d'une méthode visant à guider les algorithmes de tractographie en utilisant des a priori anatomiques, basés sur des « Orientation Distribution functions » (ODF), avec pour objectif d’améliorer l’estimation des fibres dans des régions complexes. Cette méthode utilise des a priori anatomiques, exprimés sous la forme de "Track Orientation Distribution (TOD)" calculés à partir d'atlas de fibres segmentées. Cette approche permet ainsi de mieux caractériser la variabilité de la microstructure entre les individus. Durant l'étape de tractographie, les données IRMd et les a priori TOD sont combinés à l'aide de géométrie Riemannienne améliorant l’estimation de la fibre dans des régions complexes. Des études, à la fois sur données IRMd simulées et sur données réelles hautes qualités, ont montré que l'ajout d' a priori anatomique augmente de façon significative la qualité de l'estimation des faisceaux dans les régions de croisement de fibres. Nous avons ensuite testé nos approches sur une cohorte clinique de patients atteints de dépression résistante afin d'identifier des biomarqueurs de cette pathologie. Pour cela, nous avons réalisé des analyses multivariées des métriques de microstructure extraites des modèles ODF le long des fibres. Nous avons identifié des modifications sur plusieurs faisceaux de fibres associées à la résistance au traitement. Cette étude nous a permis de monter que l'ajout d'a priori anatomiques peut servir à guider les algorithmes de tractographie de données cliniques de basses résolutions. En parallèle à ce travail, nous avons développé une nouvelle métrique de comparaison de tractogrammes, basée sur la théorie de transport optimale et sur la distance de Wasserstein. Notre étude montre que l'utilisation de cette métrique donne des informations complémentaires à celles couramment utilisées (score de Dice, corrélation). En effet, cette mesure permet de mesurer une distance entre chaque fibre du tractogramme.
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Signal, image, vision
/ 15-12-2023
Wang Yuding
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Avec le développement de systèmes de prise de décision automatisés et optimisés, le partitionnement de grands flux de données, qui ne dépend pas d'échantillons d'apprentissage, attire de plus en plus l'attention. Dans l'état de l'art, la majorité des méthodes de partitionnement de flux de données sont paramétriques, ce qui nécessite la spécification d'un ou plusieurs paramètres définis par l'utilisateur et/ou du nombre de classes avant le processus de partitionnement. En effet, dans les applications pratiques, obtenir des connaissances a priori sur l'ensemble de données et déterminer les valeurs de paramètres optimales à l'avance est un défi. Par conséquent, notre recherche se concentre sur le développement d'une méthode non supervisée et non paramétrique facile à utiliser par les utilisateurs, bénéficiant du fait qu'elle élimine le besoin de connaissances a priori et supprime la nécessité de régler les paramètres de manière empirique. La méthode développée peut estimer de manière autonome le nombre de classes et partitionner le flux de données. Elle est efficace pour partitionner un flux de données de grandes tailles spatiale et spectrale, en particulier les flux de données hyperspectraux. La méthode proposée a été évaluée sur des bases de données réelles et synthétiques. Selon plusieurs critères d'évaluation objectifs, elle surpasse les cinq méthodes de partitionnement de flux de données comparées (trois méthodes paramétriques non supervisées, une méthode semi-supervisée et une méthode supervisée utilisant l'apprentissage actif).
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Télécommunications
/ 14-12-2023
Wu Mengda
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Ce travail concerne l'imagerie tomographique 3-D par Radar à Synthèse d'Ouverture de terrain (GB-SAR) pour la détection in situ des défauts de chaussée.Un GB-SAR bistatique à visée latérale, fonctionnant en mode de propagation vers l'avant (FSC), caractérisé par un rapport Signal sur Bruit (SNR) élevé et une résolution verticale constante, est proposé. Une focalisation tomographique utilisant une ouverture dans la direction verticale est introduite pour résoudre l'ambiguïté et améliorer la résolution en distance au sol. Une configuration SAR bistatique FSC à déplacement horizontal et à décalage constant (COSBis), est proposée afin de réduire la complexité du système à un niveau minimal, en utilisant une seule paire d'antennes Tx et Rx, et qui permet d'obtenir une résolution en distance au sol améliorée par focalisation sur une ouverture angulaire générée par le mouvement horizontal. Les résultats expérimentaux démontrent la capacité du mode proposé à détecter des défauts artificiels et à caractériser des détails fins en utilisant une diversité de polarisation. Des techniques d'analyse spectrale à haute résolution sont appliquées à l'approche COSBis pour affiner le diagnostic routier. Cette configuration innovante de GB-SAR, associée à des techniques d'imagerie à haute résolution, démontre un fort potentiel pour l'inspection et la maintenance des chaussées.
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Automatique, productique et robotique
/ 12-12-2023
Robic Maxime
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Cette thèse vise à développer des lois de commande basées vision pour un satellite d'observation en basse orbite capable de s'orienter sur ses trois degrés de liberté. En effet, les satellites d'observation de la Terre doivent pointer précisément leur capteur vers la surface de la Terre, et les méthodes de commande traditionnelles font face à des problèmes en raison de la vitesse orbitale du satellite et des perturbations externes devenant fortes en orbite terrestre basse. Un guidage en temps réel de l'attitude d'un satellite à partir des informations d'un capteur de vision peut offrir davantage de fonctionnalités pour améliorer la robustesse, la précision et la flexibilité du pointage, et permettre des missions plus complexes, telles que le suivi d'un objet en mouvement, ce qui restait jusqu'à présent un problème ouvert. L'asservissement visuel est une approche prometteuse dans ce contexte. Elle a en effet déjà prouvé son efficacité pour effectuer des tâches robotiques (déplacement, manipulation, observation,..), avec de récentes applications à la robotique spatiale. En formulant la mission d'un satellite comme une tâche d'asservissement visuel, il devient possible d'appliquer ces techniques pour contrôler précisément son orientation. Cette thèse propose des lois d'asservissement visuel pour résoudre les problèmes liés aux mouvements rapides du satellite, à ses contraintes mécaniques, à la poursuite de cibles mobiles, et à la qualité de l'image, en atténuant spécifiquement le flou de mouvement lors d'une acquisition.
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Signal, image, vision
/ 12-12-2023
Bacchus Denis Pascal
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Les images satellitaires ont une grande résolution aujourd'hui grâce à des capteurs performants. Cela se traduit par une utilisation importante de ces images pour tout type d'application. Cet accroissement du volume de données à transmettre jusqu'à la Terre nécessite des méthodes de compression efficaces devant tenir compte des contraintes matérielles existant dans les systèmes embarqués. Nous répondons à ces problématiques par l'emploi de réseaux de neurones profonds. Nous développons d'abord un autoencodeur adapté au point de fonctionnement voulu et aux particularités des images satellitaires. Nous l'améliorons avec l'ajout d'une fonction de coût perceptuel afin d'extraire les détails hautes fréquences de ces images à forte entropie. Dans un deuxième temps, nous incluons d'autres traitements que la compression à notre réseau pour diminuer la complexité. En effet, les images brutes en sortie de capteurs sont des matrices de filtres colorés exigeant un dématriçage pour obtenir une image RVB. Ces images sont par ailleurs bruitées lors de l'acquisition, ce qui complique la tâche de compression. Nous présentons alors un réseau pour traiter conjointement ces opérations lors de la phase de reconstruction tout en codant des images brutes. Nous améliorons notre réseau avec une branche de guidage lors de l'entraînement pour forcer une reconstruction intermédiaire proche lors du décodage. Notre méthode obtient de meilleurs compromis débits-distorsions que les standards satellitaires actuels tout en réduisant la complexité totale de l'ensemble du processus.
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Signal, image, vision
/ 12-12-2023
El Samrani Fabio
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La restauration d'images représente un défi important lorsque les valeurs des paramètres de régularisation, la PSF et d'autres connaissances a priori ne sont pas disponibles. L'objectif de cette thèse est de développer une méthode de restauration facilement applicable en éliminant la nécessité d'informations préalables et d'un réglage empirique des paramètres. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé une méthode adaptative de restauration d'images aveugle qui fonctionne sans nécessiter d'informations a priori. Cette méthode peut être appliquée pour restaurer des images monochromes, multispectrales et hyperspectrales, tout en optimisant les résultats de traitement sans nécessiter de réglage empirique des paramètres de régularisation. La supériorité de notre méthode de restauration aveugle adaptative est démontrée grâce à des évaluations sur diverses bases de données d'images, surpassant onze méthodes non-neuronales et neuronales supervisées/ semi-supervisées de l'état de l'art. En conclusion, la méthode proposée peut être facilement appliquée pour restaurer des images dégradées en raison de sa nature aveugle.
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Signal, image, vision
/ 11-12-2023
Liu Yiqun
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L’encodage vidéo avec le dernier codec Versatile Video Coding (VVC) requiert d’importantes ressources de calcul. Malgré son impact sur le temps d’encodage global, peu d’études portent sur l’accélération de l’encodage inter. Cette thèse se concentre ainsi sur ce sujet, en proposant des approches de partitionnement rapide. Notre première contribution consiste à utiliser un CNN léger pour réduire l’espace de recherche de partitionnement. En estimant la carte de profondeur des décisions de partitionnement QT, ce CNN nous permet d’élaguer l’espace de recherche de l’arbre MT initial. Les expériences montrent que ce travail peut réduire d’un tiers la complexité, pour une perte légère en efficacité de codage. Dans la deuxième partie, nous améliorons la première contribution en proposant une nouvelle structure CNN associé à un algorithme d’accélération. La carte de profondeur QT et les décisions MT sont prédites simultanément, réduisant davantage l’espace de recherche. Le compromis efficacité et accélération d’encodage obtenu surpasse l’état de l’art. Dans la dernière partie, nous proposons une méthode de partitionnement rapide multi-débit pour les scénarios de streaming. Les données collectées à partir d’encodages à bas débits sont exploités pour accélérer les encodages à débits supérieurs. 40% de la complexité est réduite en appliquant notre approche à l’encodeur VVenc, avec une perte raisonnable.
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