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Probabilistic models for image processing : applications in vascular surgery
Résumé : Ces travaux de thèse portent sur la segmentation d’images médicales dans le domaine de la chirurgie vasculaire, où comme dans beaucoup d’autres disciplines médicales, les images révolutionnent la compréhension des maladies et leur traitement. Beaucoup de problématiques (images dégradées et peu d ...
Mots clés : Traitement d'images -- Techniques numériques, Modèles relationnels probabilistes, Processus de Markov, Imagerie médicale
Auteur : Gangloff Hugo
Année de soutenance : 2020
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Probabilistic models for image processing : applications in vascular surgery
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Probabilistic semantic network approach for the study of genotype-phenotype relations in the context of human genetic diseases
Résumé : Cette thèse porte sur le développement d'une méthode pour modéliser des systèmes complexes en utilisant des graphes de connaissances et des algorithmes de raisonnement automatisés. La méthode de modélisation a été appliquée aux maladies rares pour prédire leurs causes, depuis les niveaux génétique, ...
Mots clés : Maladies rares, Bioinformatique, Apprentissage automatique
Auteur : Bermejo Das Neves Carlos
Année de soutenance : 2020
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Probabilistic semantic network approach for the study of genotype-phenotype relations in the context of human genetic diseases
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Processus stochastiques et algorithmes pour la synthèse et le rendu de textures
Résumé : En informatique graphique, les mondes virtuels suivant des considérations d'esthétisme demandent de représenter des objets avec de nombreux détails, classiquement apportés par les texture. La synthèse de textures permet d'introduire de l'aléa contrôlé dans le processus de génération et de rendu ...
Mots clés : Infographie, Texture (traitement d'images), Filtres (informatique)
Auteur : Lutz Nicolas
Année de soutenance : 2021
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Processus stochastiques et algorithmes pour la synthèse et le rendu de textures
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Proposition d'un protocole web pour la collaboration multi-support en environnement 3D : UMI3D
Résumé : Les récentes avancées technologiques dans les domaines de la Réalité Virtuelle (RV) et de la Réalité Augmentée (RA) ont donné naissance à un ensemble varié de supports permettant, de visualiser des médias 3D, et d'interagir avec eux. Cette grande diversité d'outils, permettant de manipuler le contenu ...
Mots clés : Travail collaboratif, Conception assistée par ordinateur -- Logiciels, Réalité virtuelle, Réalité augmentée, Interfaces utilisateur (informatique)
Auteur : Casarin Julien
Année de soutenance : 2019
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Quantification et modélisation des forces et des moments appliqués à l'intérieur des attaches orthodontiques placées sur une arcade dentaire dans les trois dimensions de l'espace
Résumé : Les appareils orthodontiques appliquent une force prolongée sur les dents, conduisant au mouvement dentaire provoqué, à l'aide d'arcs insérés à l'intérieur d'attaches. Le déplacement dentaire résulte de la biomécanique mais également des réponses biologiques des tissus de soutien. Notre problématique ...
Mots clés : Déplacements dentaires orthodontiques, Biomécanique, Énergie mécanique, Couple (mécanique)
Auteur : Wagner Delphine
Année de soutenance : 2018
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Quantitative multimodal optical imaging for surgery
Résumé : L’obtention d’informations quantitatives lors du guidage chirurgical est encore aujourd’hui un besoin majeur non satisfait. L’objectif de ce projet de thèse est de développer des techniques innovantes d’imagerie optique multimodale en temps réel pour le guidage chirurgical et peu invasif, en fou ...
Mots clés : Imagerie médicale, Chirurgie assistée par ordinateur, Imagerie optique
Auteur : Baratelli Luca
Année de soutenance : 2022
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Quantum-classical machine learning for brain tumor imaging analysis
Résumé : La caractérisation des tumeurs cérébrales par des techniques non invasives est nécéssaire. L'objectif est d'utiliser l'apprentissage automatique et la technologie quantique sur des imageries pour caractériser les tumeurs cérébrales. Nous développons un Réseau Neuronal Quantique en utilisant la r ...
Mots clés : Tumeurs cérébrales, Imagerie médicale, Apprentissage automatique
Auteur : Felefly Tony
Année de soutenance : 2024
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Raffinement de maillage adapté à la méthode Chimère
Résumé : L’essentiel du travail effectué consiste en l’intégration au sein du solveur NSMB d’une méthode de raffinement de maillage à partir d’ajout de blocs chimère. Dans un premier temps j’ai du adapter de la structure de données du code existant afin d’ajouter la modularité nécessaire à l’intégration ...
Mots clés : Modélisation CFD, Calcul adaptatif, Équations de Navier-Stokes
Auteur : Ponce Anthony
Année de soutenance : 2019
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Raffinement de maillage adapté à la méthode Chimère
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Range imaging based obstacle detection for virtual environment systems and interactive metaphor based signalization
Résumé : Avec cette génération d'appareils, la réalité virtuelle (RV) s'est réellement installée dans les salons des utilisateurs finaux. Ces appareils disposent de 6 degrés de liberté de suivi, ce qui leur permet de se déplacer naturellement dans les mondes virtuels. Cependant, pour une locomotion naturelle ...
Mots clés : Réalité virtuelle, Caméras intelligentes, Perception des objets, Reconnaissance d'objets (informatique), Capteurs (technologie)
Auteur : Wozniak Peter
Année de soutenance : 2019
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Re-doped SnO2 oxides for efficient UV-Vis to infrared photon conversion : application to solar cells
Résumé : Ce travail a porté sur la synthèse et caractérisations structurales, optiques et électriques des films d’oxyde d'étain (SnOx) dopés avec des éléments de terres rares (RE: Néodyme, Praséodyme ou Ytterbium). L’objectif est de démontrer la conversion de photons UV voire Visible en photons rouges via ...
Mots clés : Semiconducteurs dopés, Photonique, Dioxyde d'étain, Terres rares, Photopiles
Auteur : Bouras Karima
Année de soutenance : 2016
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Real time flow rate modelling in disturbed conditions from velocity profilers
Résumé : L'installation de systèmes de mesure est d'une utilisation cruciale pour la gestion des réseaux d'assainissement ou des canaux d 'irrigation. La plupart des structures gouvernementales ou privées ainsi que les agglomérations s'équipent de systèmes de mesure de débit afin de se conformer avec la ...
Mots clés : Tuyaux d'eau -- Hydrodynamique, Écoulement urbain, Turbulence, Modélisation tridimensionnelle, Écoulement (hydrologie) -- Vitesse
Auteur : Solliec Laurent
Année de soutenance : 2013
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Real-time quantitative elastography based on digital holography
Résumé : Cette thèse de doctorat porte sur le développement d’un système d'élastographie quantitative plein-champ pour l’imagerie de tissus biologiques. Un montage basé sur l’holographie numérique a été conçu afin d’accéder à des images de phase plein-champ à chaque image caméra. A partir de ces images de ...
Mots clés : Imagerie d'élasticité tissulaire, Holographie numérique
Auteur : Marmin Agathe
Année de soutenance : 2022
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Real-time quantitative elastography based on digital holography
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Recalage automatique des images echographiques tridimensionnelles et tomodensitométriques du rein
Résumé : Le recalage automatique des images échographiques abdominales et des images tomodensitométriques (scanner) est essentiel pour améliorer le guidage interventionnel en chirurgie rénale. Toutefois, il représente encore un défi de recherche majeur. Une limitation importante est le manque de jeu de données ...
Mots clés : Recalage d'images, Échographie, Apprentissage profond, Rein
Auteur : Ndzimbong William Brice
Année de soutenance : 2024
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Recalage automatique des images echographiques tridimensionnelles et tomodensitométriques du rein
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Recalage de nuages de points multiples par apprentissage profond : application à la microscopie de localisation de molécule unique
Résumé : Les nuages de points sont devenus une représentation clé en vision par ordinateur et en microscopie computationnelle, permettant de modéliser efficacement des structures 3D complexes. Un problème central est le recalage rigide, qui vise à estimer rotation et translation pour aligner plusieurs nuages. ...
Mots clés : Nuages de points, Apprentissage profond, Microscopie SMLM
Auteur : Vedrenne Luc
Année de soutenance : 2025
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Recalage de nuages de points multiples par apprentissage profond : application à la microscopie de localisation de molécule unique
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Recherche de motifs spatio-temporels fréquents dans un grand graphe via des méthodes d’apprentissage profond
Résumé : Les graphes sont essentiels pour représenter des relations complexes dans divers domaines. Cette thèse se concentre sur l’extraction de motifs fréquents dans les graphes spatio-temporels, un défi majeur en raison de la complexité algorithmique. Deux approches innovantes sont proposées : Multi-SPMiner, ...
Mots clés : Apprentissage profond
Auteur : Zeghina Assaad Oussama
Année de soutenance : 2024
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Recherche de motifs spatio-temporels fréquents dans un grand graphe via des méthodes d’apprentissage profond
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Recognition and retrieval tasks in large quasi-unannotated surgical video databases
Résumé : Les flux vidéos endoscopiques, riches en informations sur le site opératoire, ont un fort potentiel pour alimenter des algorithmes de vision fondés sur l’apprentissage profond. Ces algorithmes peuvent en effet opérer au sein de systèmes de chirurgie assistée par ordinateur, capables d’améliorer ...
Mots clés : Endoscopie, Reconnaissance des formes (informatique)
Auteur : Yu Tong
Année de soutenance : 2021
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Recognition and retrieval tasks in large quasi-unannotated surgical video databases
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Reconnaissance des formes pour l'inspection visuelle des tunnels
Résumé : Cette thèse vise à mettre en œuvre des méthodes de classification et de segmentation sémantique d'anomalies en tunnel à partir d’images photographiques ou de relevés laser. Pour ce faire, nous avons collecté et annoté des données provenant de plusieurs infrastructures, présentant des anomalies d ...
Mots clés : Reconnaissance des formes (informatique), Tunnels
Auteur : Decor Guillaume
Année de soutenance : 2023
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Reconnaissance des formes pour l'inspection visuelle des tunnels
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Reconstitution tomographique de propriétés qualitatives et quantitatives d'images
Résumé : La tomographie consiste à reconstruire un objet nD à partir de projections (n-1)D. Cette discipline soulève plusieurs questions auxquelles la recherche essaie d’apporter des réponses. On s’intéresse dans cette thèse à trois aspects de cette problématique : 1) la reconstruction de l’image 2D à partir ...
Mots clés : Géométrie discrète, Tomographie (mathématiques), Traitement d'images -- Techniques numériques, Modélisation tridimensionnelle
Auteur : Abdmouleh Fatma
Année de soutenance : 2013
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Reconstitution tomographique de propriétés qualitatives et quantitatives d'images
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Reconstruction à partir de particules isolées en microscopie par fluorescence
Résumé : La microscopie par fluorescence, technique de microscopie optique permettant l’acquisition d’images tridimensionnelles, a connu des avancées majeures ces dernières décennies grâce au développement des méthodes de super-résolution optique et de la microscopie par expansion. Cette technique de mic ...
Mots clés : Microscopie de fluorescence
Auteur : Eloy Thibaut
Année de soutenance : 2024
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Reconstruction à partir de particules isolées en microscopie par fluorescence
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Reconstruction tomographique d'objets déformables pour la cryo-microscopie électronique à particules isolées
Résumé : La cryo-microscopie électronique à particules isolées est une modalité d’imagerie permettant d’estimer la structure 3D de molécules. L’obtention d’un volume 3D est effectué par des algorithmes de reconstruction tomographique après acquisition par un microscope électronique à transmission d’un ensemble ...
Mots clés : Cryomicroscopie, Structure moléculaire, Tomographie, Reconnaissance d'objets (informatique)
Auteur : Michels Yves
Année de soutenance : 2018
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Reconstruction tomographique d'objets déformables pour la cryo-microscopie électronique à particules isolées
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