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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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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
/ 05-12-2023
Herbreteau Sébastien
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La première partie de cette thèse est consacrée à la compréhension, l'analyse et la conception de réseaux de neurones supervisés dans le contexte du débruitage d'images. Notre premier travail s'appuie sur le débruiteur traditionnel DCT et le revisite avec une dose d'apprentissage, tout en conservant l'intuition originale. Le CNN à deux couches qui en résulte s'appuie sur une transformation interprétable basée sur les données, ce qui améliore considérablement les performances. En parallèle, nous étudions l'importance de l'équivariance à la normalisation dans le débruitage et proposons des modifications architecturales pour les CNNs existants afin de garantir cette propriété sans perte de performance, tout en les rendant également plus robustes aux changements de niveaux de bruit. La deuxième partie traite de l'apprentissage non supervisé pour le débruitage d'images. Nous proposons un cadre général d'estimation paramétrique basé sur la minimisation du risque quadratique qui permet de réinterpréter et de réconcilier plusieurs méthodes non-locales, y compris BM3D. Grâce à ce paradigme, nous construisons NL-Ridge, un nouveau débruiteur qui exploite les combinaisons linéaires de patchs brutées. Puis, en étendant sa formulation via une technique de chaînage reposant sur l'exploitation d'images pilotes de plus en plus raffinées, un algorithme à plusieurs étapes est proposé. Nous montrons que ce dernier se compare favorablement aux meilleures méthodes non supervisées.
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Télécommunications
/ 01-12-2023
El Hajj Chehade Hadi
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La technologie RFID UHF permet de récupérer à distance et par ondes radio des données stockées sur une étiquette constituée d'une antenne et d'une puce. Le transpondeur élément clé d'un système RFID a fait l’objet de nombreuses recherches et d’améliorations au cours des dernières années. Dans ce contexte, cette thèse contribue à l'évaluation des performances des transpondeurs RFID en environnement réel par le développement d'une méthode de caractérisation originale. Cette approche expérimentale permet d'accéder aux paramètres intrinsèques d'un tag RFID en tenant compte de la réciprocité du canal de propagation entre les liaisons montante et descendante. A partir de profils d’activation en fonction de la distance et de la puissance, ce travail permet d'introduire de nouveaux critères d'évaluation et de comparaisons des tags comme le facteur Q et l’efficacité γ liés au coefficient de transmission de puissance moyen τ et au facteur de modulation M. En exploitant ces profils de puissance, un nouveau graphique (√M,τ) ou (Q,γ) a été proposé permettant d’illustrer la comparaison des tags et de définir une zone de fonctionnement optimal pour la puce RFID. Les outils de caractérisation en RFID UHF proposés dans ce travail ont été mis efficacement à contribution dans le cadre du développement de tags RFID pour les animaux d’élevage.
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Automatique, Productique et Robotique
/ 29-11-2023
Rahal Moustafa
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Dans cette thèse, nous avons étudié le potentiel des surfaces intelligentes reconfigurables en matière de localisation sans-fil, pour des contextes opérationnels réputés défavorables ou restrictifs. Sur la base d’un modèle de signal générique prenant en compte les régimes de propagation en champs proche et lointain, nous avons dérivé dans un premier temps les limites théoriques de performance de positionnement sur voie descendante en bandes millimétriques (avec et sans surface reconfigurable), en conditions de visibilité ou d’obstruction radio. Sur la base de ces mêmes limites, nous avons ensuite déterminé la meilleure distribution de phases, et donc le(s) meilleur(s) faisceaux, à générer au niveau de la surface afin d’optimiser la précision du positionnement en situation de non-visibilité. À cette occasion, nous avons comparé les performances attendues à celles obtenues à l’aide de faisceaux plus conventionnels. Nous avons également proposé un autre cadre générique d’optimisation pour le précodeur de la surface, visant à approximer n’importe quel modèle de faisceau optimisé, en exploitant la mesure préalable (et la tabulation) des coefficients de réflexion complexes autorisés -par élément- pour différents prototypes de surfaces. Toujours dans ce même scénario de positionnement, nous avons introduit un nouvel algorithme permettant d’estimer conjointement la position et la vitesse de l’utilisateur, en tirant parti de l’effet Doppler induit en champ proche au niveau de la surface. Enfin, quelques résultats expérimentaux préliminaires ont été obtenus dans un scénario indoor canonique à 28 GHz, illustrant les avantages de ces surfaces reconfigurables en cas d’obstruction radio, mais aussi certaines limitations critiques, telles que la présence de lobes secondaires importants dans les faisceaux réfléchis, ou encore l’impact prépondérant de la distance entre la surface et l’utilisateur.
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Signal, image, vision
/ 29-11-2023
Le Bon Brandon
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L'acquisition d'une image est restreinte par les limitations du matériel d'acquisition et est soumise à des perturbations. La reconstruction d'images à partir de mesures dégradées est un problème inverse, souvent mal conditionné et demandant donc la présence d'une connaissance à priori sur les images à reconstruire. Les algorithmes déroulés ont prouvé leur efficacité en matière de résolution de problèmes inverses, mais leur coût en mémoire et en temps de calcul est très élevé. Notre première contribution est une méthode d'entraînement pour les algorithmes déroulés, permettant de considérablement réduire les coûts et les contraintes liées à l'entraînement de ces méthodes. Nous nous intéressons ensuite plus particulièrement aux problèmes inverses liés à l'acquisition et à la reconstruction de champs de lumière. Ceux-ci permettent d'obtenir l'information 3D cruciale pour une variété de tâches en imagerie, qui est perdue lors de l'acquisition d'une image avec une caméra traditionnelle. Un champ de lumière est généralement capturé via des appareils coûteux et non accessibles au grand public. Notre deuxième contribution est une méthode basée sur les algorithmes d'optimisation déroulés, permettant de reconstruire un champ de lumière à partir d'un empilement de mises au point, contenant peu d'images capturées avec une caméra traditionnelle.
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