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Traitement du signal et télécommunications
/ 05-03-2014
Wu Ke
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Les travaux de cette Thèse porte sur des éléments de guidage d'une thérapie focale du cancer de la prostate par Ultrasons Focalisés Haute Intensité (HIFU). Actuellement l'IRM est la seule technique d'imagerie qui permet de localiser la tumeur dans la prostate. Par contre, la tumeur n'est pas visible dans l'échographie qui est l'imagerie utilisée pour la planification et le guidage de la thérapie. L'objectif de la Thèse est de proposer des techniques de recalage de l'IRM T2 vers l'échographie. Deux approches ont été explorées : 1) Une approche basée région et plus particulièrement une méthode de descripteurs de la texture en échographie basée sur des moments invariants en rotation et en échelle. Ces descripteurs sont sensibles à la distribution du speckle quelle que soit son échelle ou son orientation. Certains de ces descripteurs permettent de caractériser les régions présentant une même distribution de speckle, mais nous avons également constaté que certains autres de ces descripteurs étaient sensibles aux contours de ces régions. Cette caractéristique nous semble très utile pour les méthodes de segmentation intégrant à la fois l'information de contours et l'information de régions (contours actifs, graph cut, etc.). 2) Une approche basée surface. Nous avons adapté une méthode de Définition Optimale de la Surface (OSD) à la segmentation de la prostate en IRM T2. Et plus particulièrement une segmentation concurrente de la prostate, de la vessie et du rectum par OSD multi-objets. Les surfaces de la prostate extraites du volume échographique et du volume IRM T2 nous ont permis d'envisager une première tentative de recalage surface/surface par la méthode des démons.
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Traitement du signal et télécommunications
/ 22-10-2013
Navarro Xavier
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Ce mémoire de thèse porte sur le traitement et l'analyse des signaux issus des unités de soins intensifs néonatales (USIN) pour l'étude de la maturité, de l'infection généralisée et de l'influence de l'immunisation chez le nouveau-né prématuré. Une attention particulière est portée sur l'électroencéphalographie et le signal de respiration. Pour le premier, ce signal est souvent bruité en USIN et des méthodes de décomposition du signal et d'annulation optimale du bruit, adaptées aux particularités des EEG immatures, ont été proposées et évaluées objectivement sur signaux réels et simulés. L'analyse de l'EEG et des bouffées delta, repérées automatiquement par un classificateur proposé, ont permis d'étudier la maturation et les effets de la vaccination. Pour la seconde modalité, la respiration, des méthodes non-linéaires et fractales sont retenues et adaptées pour évaluer la maturité et l'infection généralisée. Une étude de robustesse des méthodes d'estimation est menée et on montre que l'exposant de Hurst, estimé sur des signaux de variabilité respiratoire, est un bon détecteur de l'infection.
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Traitement du signal et télécommunications
/ 10-11-2017
Calvo Gonźalez Mireia
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Le syndrome de Brugada (BS) est une maladie génétique responsable de troubles du rythme cardiaque. En raison de la nature complexe et multifactorielle de cette pathologie, la stratification du risque peut s’avérer particulièrement difficile et il est nécessaire de pouvoir définir de nouveaux marqueurs avec des valeurs prédictives élevées afin d’identifier les patients à haut risque. Les événements arythmiques dans cette population étant souvent liés à des modifications de fonctionnement du système nerveux autonome (SNA), l’objectif de la thèse est l’évaluation et comparaison de la réponse cardiovasculaire aux modulations du SNA pendant la nuit, ainsi qu'en réponse à des manœuvres normalisées, telles que l'épreuve d'effort ou le test d'orthostatisme, chez une série de patients BS présentant différents niveaux de risque (sujets symptomatiques et asymptomatiques). Une première partie du travail de thèse est dédiée à l’application de méthodes d'analyse de complexité cardiaque, de sensibilité baroréflexe et de variabilité non-stationnaire du rythme cardiaque, jamais étudiées dans le cadre des patients BS. Dans une deuxième partie, afin d'aborder la nature multifactorielle de la maladie, une approche multivariée basée sur une méthode de machine learning est introduite. En employant des marqueurs extraits à l'analyse du traitement du signal précédent, des classificateurs robustes capables de distinguer les patients à différents niveaux de risque sont proposés. Dans la troisième partie de ce travail, deux modèles mathématiques de connaissances ont été proposés et analysés, afin d'étudier les réponses autonomiques et hémodynamiques au test d’orthostatisme et à l’épreuve d’effort. Enfin, une application prospective d’une approche multivariée intégrant les paramètres extraits à l'étape de modélisation est également présentée. L’ensemble des résultats de la thèse permet une meilleure caractérisation des profils autonomiques des patients BS et laisse envisager une amélioration de la sélection des patients pour implantation d'un défibrillateur implantable.
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Signal, image, vision
/ 10-03-2023
Areiza Laverde Henry Jhoán
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Le développement d'un système de surveillance des vibrations cardiaques offrant une gestion intégrée des paramètres multimodaux avec un dispositif peu invasif est actuellement nécessaire dans le domaine des maladies cardiovasculaires chroniques, afin de déclencher une attention médicale précoce et adéquate contre les événements de décompensation et de réduire les hospitalisations. L'objectif principal de cette thèse est de proposer des méthodes d'acquisition et de traitement du signal afin d'utiliser au mieux les unités inertielles dans le suivi des patients atteints d'insuffisance cardiaque (HF), en exploitant efficacement les informations multimodales des signaux de vibration cardiaque (CVS). Deux nouvelles approches sont proposées dans ce contexte : 1) l'évaluation de la faisabilité de l'acquisition des CVS longitudinaux en utilisant un implant intra-gastrique dans une configuration d'expérimentation animale préclinique, et 2) le développement d'un système d'acquisition de signaux cardiaques afin d'évaluer de manière préliminaire la faisabilité de la détection automatique d'événements cardiorespiratoires on-the-edge à l'aide d'un capteur MEMS avec un noyau d'apprentissage automatique intégré (MLC). Les résultats obtenus montrent les premières preuves précliniques de la faisabilité d'une surveillance cardiovasculaire chronique à partir d'un dispositif cardiaque implantable peu invasif placé dans le fond de l'estomac, ainsi que la faisabilité préliminaire de l'utilisation d'un MLC intégré dans un capteur MEMS pour la détection on-the-edge de plusieurs événements cardiorespiratoires liés à des variations hémodynamiques, comme l'apnée et la manœuvre de Valsalva. La nature transversale de l'ensemble du contenu de cette thèse ouvre de nouvelles perspectives dans l'utilisation des CVS pour le développement de méthodes et d'outils pouvant être utilisés dans la surveillance cardiovasculaire à long terme de patients diagnostiqués avec une maladie cardiaque chronique telle que l'HF.
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Signal, Image et Vision
/ 08-11-2019
Rizkallah Jennifer
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Le cerveau humain est un réseau complexe. Une fonction cognitive efficace est garantie lorsque le cerveau reconfigure d’une manière dynamique l'organisation de son réseau durant le temps. Les études ont montré que la plupart des troubles cérébraux, y compris les maladies neuro-dégénératives et mentales, se caractérisent par des altérations du réseau cérébral structurel et/ou fonctionnel. Il existe donc une forte demande pour des nouvelles méthodes non invasives, basées sur les réseaux et faciles à utiliser, permettant d'identifier ces réseaux pathologiques. La méthode appelée connectivité de sources en électroencéphalographie (EEG) permet de suivre la dynamique des réseaux cérébraux large échelle avec une excellente résolution temporelle. C’est dans ce contexte que s’inscrivent mes travaux de thèse qui prolongent les développements méthodologiques et cliniques de notre équipe de recherche sur la connectivité fonctionnelle au niveau des sources cérébrales. L’objectif de mes travaux de thèse est double : i) progresser sur les aspects méthodologiques de la méthode connectivité de sources en EEG et ii) utiliser cette méthode dans une application clinique en lien avec les troubles de la conscience. Ma thèse se divise donc en deux grandes parties, avec deux études réalisées dans chaque partie. Dans la première partie (aspects méthodologiques), j’ai abordé, dans une première étude, la capacité de la méthode connectivité de sources en EEG à suivre les altérations dynamiques des réseaux cérébraux durant une tâche cognitive rapide. Puis dans une seconde étude, j’ai testé l’effet du problème de l’étalement spatial des sources sur la reconstruction des réseaux fonctionnels. Dans la deuxième partie (applications cliniques), j’ai analysé les altérations dans les réseaux cérébraux chez les patients souffrant d’un désordre de la conscience, en utilisant une analyse statique pour la première étude et une analyse dynamique pour la deuxième étude.
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Traitement du signal et télécommunications
/ 29-06-2016
Fargeas Aureline
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Le cancer de la prostate est l'un des cancers les plus fréquents chez l'homme. L'un des traitements standard est la radiothérapie externe, qui consiste à délivrer un rayonnement d'ionisation à une cible clinique, en l'occurrence la prostate et les vésicules séminales. Les objectifs de la radiothérapie externe sont la délivrance d'une dose d'irradiation maximale à la tumeur tout en épargnant les organes voisins (principalement le rectum et la vessie) pour éviter des complications suite au traitement. Comprendre les relations dose/toxicité est une question centrale pour améliorer la fiabilité du traitement à l'étape de planification inverse. Des modèles prédictifs de toxicité pour le calcul des probabilités de complications des tissus sains (normal tissue complication probability, NTCP) ont été développés afin de prédire les événements de toxicité en utilisant des données dosimétriques. Les principales informations considérées sont les histogrammes dose-volume (HDV), qui fournissent une représentation globale de la distribution de dose en fonction de la dose délivrée par rapport au pourcentage du volume d'organe. Cependant, les modèles actuels présentent certaines limitations car ils ne sont pas totalement optimisés; la plupart d'entre eux ne prennent pas en compte les informations non-dosimétrique (les caractéristiques spécifiques aux patients, à la tumeur et au traitement). De plus, ils ne fournissent aucune compréhension des relations locales entre la dose et l'effet (dose-espace/effet relations) car ils n'exploitent pas l'information riche des distributions de planification de dose 3D. Dans un contexte de prédiction de l'apparition de saignement rectaux suite au traitement du cancer de la prostate par radiothérapie externe, les objectifs de cette thèse sont : i) d'extraire des informations pertinentes à partir de l'HDV et des variables non-dosimétriques, afin d'améliorer les modèles NTCP existants et ii) d'analyser les corrélations spatiales entre la dose locale et les effets secondaires permettant une caractérisation de la distribution de dose 3D à l'échelle de l'organe. Ainsi, les stratégies visant à exploiter les informations provenant de la planification (distributions de dose 3D et HDV) ont été proposées. Tout d'abord, en utilisant l'analyse en composantes indépendantes, un nouveau modèle prédictif de l'apparition de saignements rectaux, combinant d'une manière originale l'information dosimétrique et non-dosimétrique, a été proposé. Deuxièmement, nous avons mis au point de nouvelles approches visant à prendre conjointement profit des distributions de dose de planification 3D permettant de déceler la corrélation subtile entre la dose locale et les effets secondaires pour classer et/ou prédire les patients à risque de souffrir d'un saignement rectal, et d'identifier les régions qui peuvent être à l'origine de cet événement indésirable. Plus précisément, nous avons proposé trois méthodes stochastiques basées sur analyse en composantes principales, l'analyse en composantes indépendantes et la factorisation discriminante en matrices non-négatives, et une méthode déterministe basée sur la décomposition polyadique canonique de tableaux d'ordre 4 contenant la dose planifiée. Les résultats obtenus montrent que nos nouvelles approches présentent de meilleures performances générales que les méthodes prédictives de la littérature.
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Signal, image, vision
/ 22-10-2021
Taheri Nasrin
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Nous introduisons une méthode de SAS pour débruiter les enregistrements EEG épileptiques. La suppression des artefacts musculaires des enregistrements épileptiques permet de localiser plus facilement les sources d'intérêt chez des patients souffrant d'épilepsie réfractaire. Plus précisément, les contractions de la tête au début de la décharge peuvent masquer l'activité critique rapide. Comme il existe une signature Temps-Fréquence (TF) unique, nous exploitons la contrainte de parcimonie des signaux dans le domaine TF en utilisant un dictionnaire TF de Gabor. L’exploitation de la parcimonie dans le domaine TF et d’une autocorrélation maximale des sources d’intérêt conduit à une nouvelle approche nommée Time-Frequency Sparse Source Separation (TF3S). Pour évaluer les performances de l'algorithme, des simulations et données réelles dans le cas d’activités intercritiques et critiques ont été utilisées. Nous avons comparé cette nouvelle méthode avec des approches de la littérature telles que CCA, JDICA et P-SAUD. Les résultats quantitatifs et qualitatifs montrent la supériorité de l'algorithme proposé tant dans le cas de l'activité intercritique que des décharges critiques. Nous introduisons également quelques méthodes de localisation de sources basées sur la décomposition de tenseurs. La délimitation des sources cérébrales épileptiques est formulée comme un problème de localisation de source cérébrale bien connu pour être mal posé. En effet, les biomarqueurs épileptiques peuvent être générés par un nombre infini de combinaisons de sources spatialement distribuées (étendues). Plusieurs méthodes ont été proposées au cours des deux dernières décennies pour régulariser ce problème.
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Traitement du signal et télécommunications
/ 19-12-2017
Li Si
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L'angiographie coronarienne RX (ou coronarographie) reste la modalité de référence permettant de déterminer avec précision le degré et le nombre de sténoses coronariennes ainsi que le nombre de vaisseaux atteints. L'objectif de ce travail de thèse de doctorat concerne l'amélioration de la reconstruction 3D des coronaires afin d'améliorer le diagnostic, ainsi que la sécurité et la précision des interventions minimalement invasives. Dans un premier temps, une contribution majeure vise à améliorer l'étape de calibration du système d'imagerie rotationnelle R-X. Premièrement, nous avons donc proposé un nouvel algorithme de calibrage basé objet inspiré de la méthode de Xu et al, dédié au système robotisé Artis Zeego. Deuxièmement, nous transposons les géométries de projection dans le système de coordonnées du C-arm. Nous avons proposé des modèles de mouvement des géométries de projection en considérant objectivement et systématiquement tous les facteurs possibles. Ces modèles de mouvement permettent de simplifier la procédure de calibration en routine clinique. The résultats expérimentaux indiquent que les modèles de mouvement proposés ont une précision acceptable afin estimer les paramètres d'acquisition. Dans un second temps, une contribution majeure vise à proposer une nouvelle méthode de reconstruction des coronaires par compensation de mouvement. Les étapes de reconstruction sont: l'opérateur de projection, la segmentation des projections acquises, le recalage iconique, la reconstruction initiale et la reconstruction avec compensation de mouvement. Nous avons opté pour l'opérateur de projection Distance Driven simplifié proposé par Oukili. Nous avons adopté comme mesure de similarité l'information Mutuelle (MI) avec un terme de rigidité. Pour optimiser cette fonction de coût, nous avons utilisé la méthode Advanced Adaptive Stochastic Gradient Descent (ASGD). Nous avons adopté une reconstruction statistique itérative basée on MAP et l'a priori L0. Les résultats expérimentaux indiquent que la méthode proposée améliore visuellement la qualité de la reconstruction. Le contraste et les détails des reconstructions sont améliorés par compensation de mouvement.
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Signal, image, vision
/ 09-12-2021
Abbas Manuel
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Caractérisée par un affaiblissement de la fonction physique, la fragilité toucherait, en France, 4 personnes âgées sur 5 de 85 ans et plus. Dans ce contexte, afin de suivre l’activité physique des seniors et d’analyser leur trajectoire de fragilisation, nos travaux ont consisté à proposer un système de surveillance automatisé basé sur des capteurs portables. Ce système se compose de deux couches distinctes, un premier module d’apprentissage automatique pour identifier les activités physiques et un second pour analyser la sortie précédente. Concernant le premier module, deux approches ont été développées. La première, complexe en temps de calculs, considère en entrée des signaux acquis par un accéléromètre, un gyroscope et un magnétomètre, et est basée sur l’orientation du dispositif portable, combinant à la fois un processus d’extraction manuelle de caractéristiques et des réseaux de deep learning. La seconde, peu coûteuse et pouvant être embarquée, exploite des caractéristiques temporelles locales des seuls signaux d’accélération. Une fois ces signaux labellisés, ils viennent alimenter le second module. Deux types de mesures de l’activité sont alors extraits des données étiquetées pour évaluer l’état de santé des personnes âgées, à savoir des variables globales calculées au cours d’une journée, et des variables locales caractérisant la démarche. Une étude longitudinale sur des données acquises en conditions non supervisées au cours de la vie quotidienne de sujets âgés (robustes, préfragiles et fragiles) a permis d’attester l’efficacité et la faisabilité de notre solution.
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Signal, image, vision
/ 28-06-2022
Met-Montot Bertille
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Le nombre de naissances prématurées est estimé à 15 millions par an dans le monde et représente 8% des naissances en France. Ces bébés sont pris en charge en Unités de Soins Intensifs Néonatales (USIN) et font l’objet d’une surveillance particulière du fait de l’immaturité de leurs organes et des complications qui peuvent en découler. De nombreuses études ont montré que l’analyse des pleurs de nourrissons permettait d’obtenir des informations sur leur état de santé et dans le cas des prématurés sur leur maturation. Si les premiers travaux se basaient sur une segmentation manuelle de pleurs souvent induits (généralement par la douleur), les travaux actuels s’intéressent aux pleurs spontanés, ce qui nécessite le développement de méthodes d’extraction automatiques. Cette approche non-invasive de monitoring apparaît comme extrêmement pertinente au vu de la fragilité des sujets étudiés. Cependant, l’environnement hospitalier particulièrement bruité où se déroulent les enregistrements complexifie grandement l’automatisation des méthodes. Dans ce contexte, et dans le cadre du projet européen Digi-NewB, l’objectif de ces travaux est de présenter une chaîne complète de traitements automatiques pour l’analyse des pleurs des prématurés enregistrés en USIN. Cette chaîne regroupe : i) une nouvelle approche de détection des pleurs composée d’une segmentation, réalisée à partir de la fusion de vidéos et de bandes son ; ii) une classification par deep-learning pour l’identification des pleurs parmi tous les sons segmentés (voix d’adultes, alarmes...) ; iii) l’estimation de la fréquence fondamentale des pleurs détectés par une nouvelle approche basée sur la détection de contours dans le spectrogramme. Le déploiement de la chaîne de traitements sur une base de données de pleurs enregistrés en USIN montre des résultats en accord avec ceux publiés dans la littérature. Cette validation est encourageante et annonce la possibilité d’observer automatiquement sur des grandes cohortes l’évolution des pleurs des prématurés, notamment en vue de caractériser leur développement.
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