Note ABES Indexation de spectres HSQC et d’images IRMf appliquée à la détection de bio-marqueurs Indexing of HSQC spectra and FMRI images for biomarker identification Identification de bio-marqueurs Spectres HSQC Images IRMf Indexation Détection et alignement d'objet Codage et mesure de similarité Détection de changement Medical signal acquisition techniques HSQC spectra Functional Magnetic Resonance Imaging Biomarker identification 620 Imagerie par résonance magnétique Traitement du signal Marqueurs biologiques Identification Illustrations en sciences Analyse et indexation des documents Les techniques d'acquisition des signaux médicaux sont en constante évolution et fournissent une quantité croissante de données hétérogènes qui doivent être analysées par le médecin. Dans ce contexte, des méthodes automatiques de traitement des signaux médicaux sont régulièrement proposées pour aider l'expert dans l'analyse qualitative et quantitative en facilitant leur interprétation. Ces méthodes doivent tenir compte de la physique de l'acquisition, de l'a priori que nous avons sur ces signaux et de la quantité de données à analyser pour une interprétation plus précise et plus fiable. Dans cette thèse, l'analyse des tissus biologique par spectroscopie RMN et la recherche des activités fonctionnelles cérébrales et leurs connectivités par IRMf sont explorées pour la recherche de nouveaux bio-marqueurs. Chaque information médicale sera caractérisée par un ensemble d'objets que nous cherchons à extraire, à aligner, et à coder. Le regroupement de ces objets par la mesure de leur similitude permettra leur classification et l'identification de bio-marqueurs. C'est ce schéma global d'indexation et de recherche par le contenu d'objets pour la détection des bio-marqueurs que nous proposons. Pour cela, nous nous sommes intéressés dans cette thèse à modéliser et intégrer les connaissances a priori que nous avons sur ces signaux biologiques permettant ainsi de proposer des méthodes appropriées à chaque étape d'indexation et à chaque type de signal. The medical signal acquisition techniques are constantly evolving in recent years and providing an increasing amount of data which should be then analyzed. In this context, automatic signal processing methods are regularly proposed to assist the expert in the qualitative and quantitative analysis of these images in order to facilitate their interpretation. These methods should take into account the physics of signal acquisition, the a priori we have on the signal formation and the amount of data to analyze for a more accurate and reliable interpretation. In this thesis, we focus on the two-dimensional 2D Heteronuclear Single Quantum Coherence HSQC spectra obtained by High-Resolution Magic Angle Spinning HR-MAS NMR for biological tissue analysis and the functional Magnetic Resonance Imaging fMRI images for functional brain activities analysis. Each processed medical information will be characterized by a set of objects that we seek to extract, align, and code. The clustering of these objects by measuring their similarity will allow their classification and then the identification of biomarkers. It is this global content-based object indexing and retrieval scheme that we propose. We are interested in this thesis to properly model and integrate the a priori knowledge we have on these biological signal allowing us to propose there after appropriate methods to each indexing step and each type of signal. Electronic Thesis or Dissertation Text en fr PDF 13417504 Université de Strasbourg Strasbourg 2012-12-31 https://theses.hal.science/tel-00712070 application/pdf 13336948 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2012/Belghith_Akram_2012_ED269.pdf http://www.theses.fr/2012STRAD001/abes https://theses.hal.science/tel-00712070 https://theses.hal.science/tel-00712070 Belghith Akram 1984-11-22 FR 161257534 20917163 https://theses.fr/2012STRAD001 2012STRAD001 https://doi.org/10.70675/629f899dz78e8z4accza51dzfd9511ec978a 2012-03-30 Signal, image et vision Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Collet Christophe MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 057378738 Armspach Jean-Paul MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 033384150 Nuzillard Danielle MADS_RAPPORTEUR_1 Canu Stéphane MADS_RAPPORTEUR_2 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 MA 156504863 Laboratoire des sciences de l'image, de l'informatique et de la télédétection (Strasbourg) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 UMR 7005 157549720 93785 ddc:620 ddc:610 Collet Christophe Armspach Jean-Paul Nuzillard Danielle Canu Stéphane École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'image, de l'informatique et de la télédétection (Strasbourg) PDF 13417504