En vue de l'obtention du. Présentée et soutenue par Fenohery Tiana ANDRIAMANAMPISOA Le 18 Novembre 2008

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "En vue de l'obtention du. Présentée et soutenue par Fenohery Tiana ANDRIAMANAMPISOA Le 18 Novembre 2008"

Transcription

1 THÈSE En vue de l'obtention du DOCTORAT DE L UNIVERSITÉ DE TOULOUSE Délivré par l'université Toulouse III - Paul Sabatier Spécialité : Informatique Présentée et soutenue par Fenohery Tiana ANDRIAMANAMPISOA Le 18 Novembre 8 Titre : Recalage multimodal 3D utilisant le modèle élastique, la méthode des éléments finis et l'information mutuelle dans un environnement parallèle. JURY Marc NEVEU : Professeur à l'université de Bourgogne, Rapporteur Jean SEQUEIRA : Professeur à l'université de la Méditerranée, Rapporteur Jean Pierre JESSEL : Professeur à l Université Paul Sabatier, Directeur de thèse Solofo RAKOTONDRAOMPIANA : Professeur à l Université d' Antananarivo, Codirecteur de thèse Adolphe RATIARISON : Professeur à l Université d' Antananarivo, Examinateur Ecole doctorale : Mathématiques, Informatique et Télécommunications de Toulouse Unité de recherche : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse Directeurs de Thèse : Jean Pierre JESSEL et Solofo RAKOTONDRAOMPIANA Rapporteurs : Marc NEVEU et Jean SEQUEIRA

2 Remerciements Je voudrais exprimer toute ma reconnaissance à toutes les personnes que j ai côtoyées au cours de ces trois dernières années tant à Madagascar qu en France. Cette thèse n aurait pu être réalisée sans leur soutien moral. Je tiens à remercier particulièrement mes directeurs de thèse Jean Pierre JESSEL et Solofo RAKOTONDRAOMPIANA pour leurs conseils inestimables qu ils m ont donnés tout au long de cette thèse. Je remercie également les professeurs Marc NEVEU et Jean SEQUEIRA pour l intérêt qu ils ont porté sur cette thèse. Je tiens à remercier l Agence Universitaire de la Francophonie (AUF) qui m a attribué une bourse d étude durant la réalisation de cette thèse. Je ne serais jamais assez éloquent pour exprimer ma gratitude et ma reconnaissance au Professeur René CAUBET, qui n a pas ménagé ses efforts pour assurer toutes les démarches nécessaires dans la réalisation de la formation doctorale à l Université de Fianarantsoa Madagascar. Je souhaite exprimer ma profonde gratitude à ma femme et à ma famille qui ont toujours su m encourager et me soutenir dans mes démarches. Enfin, je veux aussi remercier toute l'équipe de l Institut de Recherche en Informatique de Toulouse notamment celle de VORTEX (Visual Objects: from Reality To Expression) pour son accueil et sa sympathie. Je n oublie pas tous mes compatriotes thésards Malagasy que j ai côtoyés durant ces trois dernières années.

3 Résumé En imagerie médicale, les analyses, les interprétations et les diagnostics basés sur des comparaisons des images sont des tâches courantes. Actuellement, il est aussi de plus en plus courant d effectuer des superpositions et éventuellement des fusions des images pour fiabiliser les examens. Pour ce faire, il est indispensable que les images soient mises en correspondance. C est le processus de recalage. Cette étude traite à la fois le recalage rigide et le recalage non rigide appelé aussi élastique. En effet, le processus de recalage est la combinaison de recalage rigide global suivi de recalage non rigide. De plus, on peut faire la mise en correspondance d images de différentes modalités. Ainsi, l information mutuelle avec la variante de Mattes est très adaptée pour effectuer le recalage multimodal. Parmi les transformations géométriques existantes dans le recalage rigide, on a choisi la rotation centrée, la translation et le changement d échelle comme transformation rigide. L application de la transformation se fait sur la globalité des images. En outre, certaines images sont «symétrisables» par rapport à un plan. Avec ces images, le processus de recalage rigide global peut s étendre à la recherche du plan de symétrie en adaptant certains paramètres de transformation. En ce qui concerne le recalage non rigide, on s est basé sur le modèle des matériaux élastiques linéaires isotropes. Cette modélisation permet de donner les caractéristiques de régularisation de l image. Par la suite, pour résoudre le problème, on a cherché la solution approchée avec l utilisation de la méthode des éléments finis. Pour la discrétisation, on a opté pour le maillage uniforme pour sa simplicité et le temps de construction est nettement plus rapide par rapport au maillage adaptatif. L utilisation de l information mutuelle selon Mattes, comme critère de similarité, procure la possibilité de faire un recalage avec des images de basses résolutions, comme les tomographies par émission de positons (PET) et les tomographies par émission monophotonique (TEMP). Cette thèse présente le principe de cette approche et l algorithme correspondant. On a fait des expérimentations avec des images médicales en 3D. Le fait que la fonction objective générée par l information mutuelle selon Mattes est à la fois convergente et suffisamment lisse, tant en recalage rigide qu en recalage élastique, on a adopté la descente de gradient conjugué comme la méthode d optimisation. Cependant, on a constaté d importants besoins en temps de calcul et en espace d allocation surtout avec le recalage élastique. A cet effet, on a porté les algorithmes séquentiels du recalage

4 rigide et du recalage élastique dans l environnement parallèle. L objectif est de pouvoir déployer le processus de recalage sur un vaste panel d architecture comme le supercalculateur, les machines en cluster et même une grille de calcul. Ainsi, la parallélisation est fondée sur l architecture Single Program Multiple Data à mémoire distribuée (SPMD-DM). Un des grands avantages de cette modélisation est la conservation de l existence de toutes les parties de l image. En effet, on a pu remarquer que même pour une petite partie de l image, comme une petite tumeur, elle ne se perd pas après le recalage. On a pu aussi remarquer que cette méthode de recalage donne de bons résultats tant avec des images de basses résolutions, comme les PET, qu avec des images de bonnes résolutions, comme les MRI.

5 Abstract Current tasks in medical imagery consist of analysis, interpretations and diagnoses based on comparisons of images. Superposition and fusion are convenient too. The main problem is to set in correspondence the images, and this process is called registration. This survey treats rigid and non rigid registration. Indeed, the process consists in the combination of global rigid registration and of non-rigid registration. Besides, it is possible to do registration with images from different modalities. So, Mattes mutual information is interesting for multimodal registration. In global rigid registration, we have chosen centered rotation, translation and scale transform as geometric transformation. Some images possess a plan of symmetry. So, with these images, the global rigid registration can spread in search of the plan of symmetry while adapting some parameters of transformation. For the non-rigid registration, we propose a combination of the elastic material model, the finite elements method and the use of the mutual information as a very attractive way to make non-rigid registration. The modelling is based on isotropic elastic linear material model. This modelling allows getting image regularization characteristics. In this survey, the mesh chosen is uniform grid. This choice is based on its simplicity and because the time of construction is faster than for adaptive grid. Using Mattes mutual information, as criteria of similarity, procure the possibility to do registration with low resolutions images like Positron Emission Tomography (PET) and Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT). This thesis presents the principle of this approach and the algorithm. We have made an implementation basing of this approach with medical images in 3D. The objective function generated by the Mattes mutual information is at a time convergent and sufficiently smooth, so, we opted the gradient conjugated as the optimization method. However one can note that registration requires a too much important calculation time and high occupancy spaces especially with 3D images. Thus, the parallelization is expected. So, this survey deals the transformation of the registration algorithm in a parallel environment. The aim is to be able to open out the registration process on a large kind of architecture like supercomputer, large scale network or clusters. We have worked with Single Program Multiple Data model on Distributed Memory (SPMD-DM) architecture.

6 One of the advantages for this modelling is the conservation of the all parts existences in the images. Indeed, we can notice that even a small part of image, such as a little tumour, doesn't get lost after the registration. We could notice that this registration method gives good results with low-resolutions images, such as PET images, as well as with of high-resolutions images, such as MRI images.

7 TABLE DES MATIERES I. Chapitre 1 Introduction générale...11 I.1 Imagerie médicale...16 I.1.1 Imagerie anatomique...16 I.1. Imagerie fonctionnelle...19 I. Recalage d images... I.3 Contributions... II. Chapitre Le recalage d images...5 II.1 Introduction...5 II. Objectifs...5 II.3 Approches géométriques...6 II.4 Approches iconiques...8 II.5 Recalage rigide global...8 II.5.1 Transformation...9 II.6 Recalage non-rigide local...31 II.6.1 Modélisations...3 II.6. Méthodes de résolution...33 II.7 Conclusion...35 III. Chapitre 3 Eléments de calcul...37 III.1 Introduction...37 III. Mesures de similarité...37 III..1 Moyenne des carrés...37 III.. Corrélation normalisée...38 III..3 Rapport de corrélation...38 III..4 Information mutuelle...38 III.3 Les interpolations...4 III.4 Optimisations...4 III.5 Conclusion...45 IV. Chapitre 4 Recalage rigide global...49 IV.1 Introduction...49 IV. Transformation 3D...5 IV.3 Information mutuelle...51 IV.4 Algorithme...5 IV.5 Complexité de l algorithme en recalage rigide

8 IV.6 Expérimentations en recalage rigide et résultats...55 IV.7 Recherche du plan de symétrie...59 IV.8 Conclusion...61 V. Chapitre 5 Modèle élastique et méthode des éléments finis...63 V.1 Introduction...63 V. Modèle élastique...63 V..1 Déformation...64 V.. Contraintes...65 V..3 Relation entre déformation et contrainte...66 V.3 Méthode des éléments finis...67 V.3.1 Déplacement d un point à l intérieur d un élément...68 V.3. Relation entre déformations et déplacements dans un élément...7 V.3.3 Matrice de rigidité d un élément [ K e ]...71 V.3.4 Construction de la matrice de rigidité globale K...7 V.4 Conclusion...7 VI. Chapitre 6 Recalage élastique...73 VI.1 Introduction...73 VI. Résolution du problème de recalage non-rigide...73 VI..1 Force de similarité F...74 VI.. Résolution du système linéaire KU = F...74 VI.3 Algorithme de recalage élastique...76 VI.4 Complexité de l algorithme de recalage élastique...77 VI.5 Expérimentations et résultats...79 VI.6 Approche hiérarchique...8 VI.7 Expérimentations et résultats avec l approche hiérarchique...84 VI.8 Conclusion...88 VII. Chapitre 7 Environnement parallèle...91 VII.1 Introduction...91 VII. Architecture-modèle...91 VII..1 SIMD-SM...9 VII.. SIMD-DM...93 VII..3 MIMD-SM...93 VII..4 MIMD-DM...94 VII.3 Quelques plateformes de calculs parallèles

9 VII.4 Mesure des performances : accélération et efficacité...95 VII.5 Les communications...97 VII.5.1 Communication point à point...97 VII.5. Communication collective...98 VII.5.3 Bibliothèques de communication...99 VII.6 Conclusion...99 VIII. Chapitre 8 Le processus de recalage dans l environnement parallèle...11 VIII.1 Introduction...11 VIII. Les parties parallèlisables des algorithmes de recalage...11 VIII..1 Recalage rigide...11 VIII.. Recalage non-rigide...1 VIII.3 Algorithmes mis en parallèle...13 VIII.3.1 Calcul de l information mutuelle...13 VIII.3. Calcul de gradient de l information mutuelle par rapports aux paramètres...16 VIII.3.3 Calcul de la matrice inverse de K...19 VIII Calcul de la multiplication matrice-vecteur v = K d...11 VIII.4 Conclusion IX. Chapitre 9 Expérimentations IX.1 Introduction IX. Les bibliothèques : MPI et les calculs en algèbre linéaire IX..1 Message Passing Interface (MPI) IX.. Les bibliothèques pour les calculs en algèbre linéaire IX.3 Expérimentation sur SGI ALTIX IX.3.1 Recalage rigide IX.3. Recalage non-rigide IX.4 Expérimentation sur GRID IX.4.1 Recalage rigide...1 IX.4. Recalage non-rigide...13 IX.5 Conclusion...14 X. Conclusion générale et perspectives...15 X.1 Bilan...15 X. Perspectives...17 XI. Références

10

11 Liste des figures Figure I.1. Scanner X : Siemens SOMATOM SENSATION...17 Figure I.. A gauche, équipement IRM. Toshiba OPART. A droite, une coupe cérébrale dans le plan axial...18 Figure I.3. A gauche, équipement Ultrason : Toshiba ARTIDA. A droite, une image cardiologique à ultrason...18 Figure I.4. A gauche, appareil pour la TEP : Siemens BIOGRAPH TRUEPOINT. A droite, une image cérébrale en TEP dans les plans transversal, sagittal et coronal...19 Figure I.5. Appareil pour la TEMP : Siemens SYMBIA TRUEPOINT... Figure I.6. Coupes dans le plan axial(transversal) de modalités différentes...1 Figure II.1. Processus de recalage. I et J sont respectivement l image cible et l image source...6 Figure II.. Image simplifiée d une coupe de cerveau. (a) : l image de référence avec des points d amers et (b) : l image flottante avec les points d amers correspondants...7 Figure II.3. Transformation rigide et transformation affine...3 Figure II.4. Coupe axial de poumons. A gauche, en inspiration. A droite, en expiration...31 Figure IV.1. Transformation géométrique...49 Figure IV.. Images IRM de deux patients différents de taille 18x18x18. En haut, l image de référence, et en bas, l image flottante. A gauche : les coupes transversales ; au milieu : les coupes sagittales, à droite : les coupes coronales Figure IV.3. Algorithme de recalage rigide...54 Figure IV.4. Résultat du recalage rigide avec les images de la Figure 4.. En haut l image de flottante avant le recalage rigide, au milieu l image flottante après le recalage rigide et en bas l image de référence. A gauche : les coupes transversales ; au milieu : les coupes sagittales, à droite : les coupes coronales...56 Figure IV.5. Les valeurs de l information mutuelle (IM) durant le recalage rigide de la figure IV Figure IV.6. Conversion du problème de recherche de symétrie en problème de recalage rigide...59 Figure IV.7. L image dans l axe de symétrie...6 Figure V.1. Objet déformable soumis à une charge externe...64 Figure V..Flux d effort en un point X selon la normale n...65 Figure V.3. Représentation des contraintes...66 Figure V.4. Maillage d une image en D. A gauche, l image source. Au centre, maillage adaptif. A droite, maillage uniforme...67 Figure V.5. Une image plongée dans un grille uniforme...68 Figure V.6. Un élément (tétraèdre) et la représentation du calcul d une coordonnée barycentrique...69 Figure VI.1. Gradient conjugué (Résolution du système linéaire Ku-f=)...75 Figure VI.. Algorithme de recalage non-rigide

12 Figure VI.3. Résultat du recalage élastique. En haut l image de référence, au milieu l image flottante avant le recalage élastique et en bas l image flottante après le recalage élastique. A gauche : les coupes transversales ; au milieu : les coupes sagittales, à droite : les coupes coronales...8 Figure VI.4. Image recalée avec le maillage déformé...8 Figure VI.5. Les valeurs de information mutuelle (IM) durant le recalage non-rigide de la figure VI Figure VI.6. Hiérarchie de maillage en 3 niveaux. A gauche : le niveau, au centre : le niveau 1 et à droite : le niveau...83 Figure VI.7. Algorithme de recalage non-rigide...84 Figure VI.8. Résultat du recalage élastique des images de référence et flottante de la Figure 6.4. au niveau Figure VI.9. Résultat du recalage élastique multi-échelle des images de référence et flottante de la Figure VI.4. au niveau Figure VI.1. Résultat final du recalage élastique multi-échelle des images de référence et flottante de la FigureVI Figure VI.11. Les valeurs d information mutuelle (IM) durant le recalage élastique multi-échelle des images de référence et flottante de la Figure VI Figure VII.1. Architecture SIMD-SM. PE est un élément de calcul sous le contrôle du séquenceur externe...9 Figure VII.. Architecture SIMD-DM. PE est un élément de calcul sous le contrôle du séquenceur externe et M représente la mémoire...93 Figure VII.3. Architecture MIMD-SM. P est un processeur...93 Figure VII.4. Architecture MIMD-DM. P est un processeur et M est sa mémoire Figure VIII.1. Calcul de l information mutuelle Figure VIII.. Calcul de la mesure similarité en parallèle Figure VIII.3. Calcul de gradient de l information mutuelle par rapports aux paramètres Figure VIII.4. Calcul de gradient de l information mutuelle par rapports aux paramètres en parallèle Figure IX.1. Modèle de programmation avec MPI Figure IX.. Hiérarchie de la bibliothèque ScaLAPACK. Source [Blackford 1997] Figure IX.3. Architecture de l ALTIX 33. (Source : Sillicon Graphics) Figure IX.4. Graphe pour les temps d exécution, les accélérations et les efficacités du Tableau IX Figure IX.5. Répartition par blocs cycliques de la matrice et répartition des processeurs Figure IX.6. Les 9 sites qui composent le projet Grid 5 en France. (Source : [Grid 5]) Figure IX.7. Architecture logicielle de Grid 5 Source : [Grid 5]) Figure IX.8. Graphe pour les temps d exécution, les accélérations et les efficacités du Tableau IX Figure IX.9. Graphe pour les temps d exécution, les accélérations et les efficacités du Tableau IX Figure IX.1. Graphe pour les temps d exécution, les accélérations et les efficacités du Tableau IX

13 Liste des tableaux Tableau III.1. Récapitulatif de l interpolation spline pour la forme des λ (X ), de degré à Tableau IV.1. Quelques résultats sur les expérimentations de recalage rigide avec des images TEP, TEMP et IRM...58 Tableau V.1. Relation entre les quatre champs décrivant la sollicitation interne d un solide...63 Tableau VI.1. Caractéristiques élastiques des quelques matériaux...81 Tableau VI.. Valeurs de IM et gains sur les quatre premières itérations....8 Tableau VI.3. Description des maillages pour les 3 niveaux de hiérarchie...85 Tableau VI.4. Les résultats sur les expérimentations de recalage élastique avec des images TEMP, TEP et IRM Tableau IX.1. Comparatif des exécutions sur CALIF Tableau IX.. Temps de factorisation et de calcul de l inverse de K (en seconde) Tableau IX.3. Temps d exécution (en sec), gains et utilisation moyenne de chaque processeur pour les 3 niveaux de recalage élastique, des images de la figure VI.3, avec 1 processeur et 9 processeurs Tableau IX.4. Description des maillages pour les quatre niveaux... 1 Tableau IX.5. Quelques résultats de recalage sur CALIF... 1 Tableau IX.6. Exécutions du recalage rigide de 1 à 1 processeurs sur Grid Tableau IX.7. Exécutions de recalage rigide sur Grid 5 avec 1 à processeurs... 1 Tableau IX.8. Exécutions de recalage non-rigide avec 1x1 à 13x13 processeurs sur Grid i 13

14

15 I. Chapitre 1 Introduction générale Les techniques d imagerie ne cessent de progresser et d améliorer leurs résultats tant au niveau de la qualité de l image que de la vitesse de production de l image. Les techniques d imagerie concernent plusieurs domaines notamment la médecine, la télédétection, la paléontologie, l archéologie, Pour tous ces domaines, le but est de pouvoir analyser les images dans un objectif bien précis. Dans le domaine médical, comparer deux images d un même patient à des moments différents ou superposer deux images de deux patients sont des tâches quotidiennes. Pour pouvoir suivre l évolution d une pathologie d un patient, on a besoin de comparer différentes images acquises à des instants différents. Toutefois, une technique très pratique est la comparaison d une image d un patient par rapport à celle des autres patients ou par rapport à une référence comme l atlas anatomique ou fonctionnel. De plus en plus de modalités d acquisition différentes sont utilisées. Chacune présente ses avantages et ses défauts. Chacune d elles apporte son lot d informations pertinentes et une difficulté que l on rencontre de plus en plus est l interprétation de ces données. Une des approches la plus courante est de fusionner des images acquises avec des modalités différentes. Cependant cette opération n est pas aussi simple à procéder. En effet, la fusion de deux images ne peut pas se faire que si elles sont dans le même repère géométrique. De plus, on peut trouver des distorsions ou des déformations à l intérieur des images pour rendre la difficulté de comparaison. Avec une même modalité, plusieurs facteurs peuvent être à l origine de ces problèmes : à chaque acquisition, la position du sujet peut être différente, à chaque acquisition, les paramètres du dispositif sont différents, à chaque système d acquisition, il a ses propres erreurs introduites dans l image. On peut les interpréter ainsi comme des déformations sur l image, il existe des mouvements de certains éléments des sujets étudiés, par exemple, la déformation des poumons lors de l inspiration et l expiration. Avec tous ces problèmes, il faut faire appel à un processus de recalage qui va permettre de faire coïncider au mieux les images entre elles. 15

16 Introduction générale I.1 Imagerie médicale L imagerie médicale est un domaine de la médecine qui a connu une grande progression dans les dernières décennies. Evidemment, elle permet au médecin de faire un examen à l intérieur du corps d un patient sans avoir recours à l opération. En effet, elle offre une représentation visuelle de ce qui se passe à l intérieur d un corps et permet au médecin de diagnostiquer le patient à partir des images obtenues. De plus, elle permet non seulement d effectuer un diagnostic mais elle permet aussi actuellement de faire des traitements. Aujourd hui, plusieurs techniques d imagerie existent dans le domaine de la médecine. Généralement, on peut distinguer deux grands types d imagerie médicale : l imagerie anatomique, l imagerie fonctionnelle. I.1.1 Imagerie anatomique En imagerie anatomique, une image représente la structure anatomique d un organe. Ainsi, elle permet de caractériser la forme, le volume d organes ou encore la structure des tissus. Les images réalisées peuvent être de très bonnes résolutions. Elles sont obtenues : soit par la méthode de tomographie. On trouve dans cette catégorie les techniques basées sur le rayon X comme l angiographie, la tomodensitométrie, la radiographie, et la résonance magnétique (IRM), soit par la méthode échographique qui est fondée sur les ultrasons. I Radiographie La radiographie est une technique d imagerie basée sur l utilisation de rayon X. Le plus souvent, la radiographie est encore réalisée sur film. Cependant, plusieurs systèmes proposent la numérisation de l image obtenue. En effet, on peut transformer les rayons X en électrons par l intermédiaire d une couche d'iodure de césium. L'image est créée par la différence d'opacité des tissus aux rayons X. Les tissus mous comme la peau et les muscles sont moins opaques aux rayons X, tandis que les os sont beaucoup plus opaques. Pour des études spécifiques sur certains organes qui n ont pas d opacités bien définies, il est indispensable de faire des injections de produits de contraste. Il existe des effets nocifs pour les organismes à cause des rayons X notamment pour les examens répétés. 16

17 Introduction générale I.1.1. Tomodensitométrie (TDM) La tomodensitométrie (TDM) est une technique d imagerie médicale utilisant le scanner à rayons X. Dans un scanner, il existe un émetteur de rayons X et un récepteur. Figure I.1. Scanner X : Siemens SOMATOM SENSATION L émetteur tourne autour du patient, en lançant des rayons X dans le corps, et le récepteur se charge de mesurer l'intensité des rayons après leur passage dans le corps. C est à partir de ces mesures qu on construit l image. Il est parfois nécessaire de faire ressortir certains tissus en injectant des produits de contraste. Il est évident que la tomodensitométrie peut engendrer des dangers surtout pour des expositions répétées. I Imagerie à résonance magnétique (IRM) L IRM est une technique d imagerie très efficace. Elle peut fournir à la fois des données anatomiques et fonctionnelles. Sur certains cas, elle peut procurer des informations pharmacologiques. On peut avoir une image IRM de bonne résolution. L'IRM est basée sur l'analyse du comportement des protons contenus dans les tissus et soumis d'une part à un champ magnétique et d'autre part à une impulsion de radiofréquence. Lors de l'excitation du proton par l'onde de radiofréquence, il accumule de l'énergie qu'il restitue à l'arrêt de l'impulsion de radiofréquence sous forme d'un signal. C est ce signal qui est converti en image. 17

18 Introduction générale Figure I.. A gauche, équipement IRM. Toshiba OPART. A droite, une coupe cérébrale dans le plan axial I Echographie L'échographie est une technique d'imagerie utilisant des ultrasons. L'élément de base de l'échographie est une céramique piézoélectrique. Il fait partie de la sonde. Soumis à des impulsions électriques, la céramique vibre et génère des ultrasons. Figure I.3. A gauche, équipement Ultrason : Toshiba ARTIDA. A droite, une image cardiologique à ultrason Les échos sont captés par cette céramique. L'image ultrasonore est reconstituée à partir des informations recueillies par la sonde et transmises à l'appareil. Un dispositif de l appareil se charge d'amplifier et de traiter ces informations afin de les convertir en signal vidéo. 18

19 Introduction générale I.1. Imagerie fonctionnelle L imagerie fonctionnelle permet d observer l activité d un organe surtout lors de l exécution d une tâche spécifique. On peut citer les techniques de médecine nucléaire comme la tomographie par émission de positons (TEP), la tomographie par émission monophotonique (TEMP), et les techniques électrophysiologiques. I.1..1 Tomographie par émission de positons (TEP) La tomographie par émission de positons permet de visualiser les activités du métabolisme d un organe. Elle repose sur le principe de la scintigraphie. En effet, la TEP constitue une modalité d'imagerie fonctionnelle reposant sur l'administration au patient d'un traceur légèrement radioactif dont on étudie le métabolisme dans l'organisme. Figure I.4. A gauche, appareil pour la TEP : Siemens BIOGRAPH TRUEPOINT. A droite, une image cérébrale en TEP dans les plans transversal, sagittal et coronal. La plupart du temps, ce traceur est le fluor. Ce traceur est semblable au glucose : il se fixe au niveau des tissus qui consomment de grandes quantités de ce traceur comme les tissus cancéreux, le muscle cardiaque ou encore le cerveau. L atome radioactif émet des positons dont l'annihilation produit elle-même deux photons. La caméra à positon enregistre les désintégrations de l'isotope injecté au patient et permet ainsi l acquisition des images. Les images réalisées sont de basses résolutions. 19

20 Introduction générale I.1.. Tomographie par émission monophotonique (TEMP) Tout comme l imagerie TEP, la tomographie par émission monophotonique (TEMP) consiste à injecter un produit radioactif chez le patient. Le principe ressemble aussi à TEP, mais au lieu de détecter une paire de photons, la TEMP détecte un seul photon. L acquisition se fait par un ensemble de gamma caméras qui tournent autour du patient. Figure I.5. Appareil pour la TEMP : Siemens SYMBIA TRUEPOINT L'imagerie TEMP se distingue de l'imagerie TEP par son moindre coût, mais aussi par une efficacité de détection des photons beaucoup plus faible, ce qui rend impossible d'effectuer une succession de tomographies pendant la durée de réalisation d'un examen, proche d'une trentaine de minutes. Comme la TEP, les images obtenues en TEMP sont de basses résolutions. A partir de toutes ces informations concernant l imagerie médicale, le pouvoir de faire des comparaisons sur les images est attrayant. En outre, il est plus intéressant si on peut arriver à fusionner ces données. Par conséquent, les travaux consistent à la recherche d une méthode de recalage d images multimodal totalement automatique et qui s adapte bien avec des images de basse résolution. De plus, grâce à cette méthode, on pourra faire un recalage avec plus de systèmes d imagerie comme le TEP, le TEMP, l imagerie à résonance magnétique (IRM), l ultrason, Enfin, on doit envisager la parallélisation des calculs pour repartir le processus de recalage. I. Recalage d images Le terme recalage peut signifier mise en correspondance ou alignement. Aucune méthode de recalage unique n existe pour résoudre tous les problèmes de mise en correspondance. Ce qui nous amène à dire qu un problème de recalage peut avoir diverses définitions. Pour mieux cerner cette diversification, on va présenter les différents critères de recalage dont :

21 Introduction générale dimension : la dimension peut être un recalage entre D-D,D-3D ou 3D-3D. il se peut aussi que le composant temporel entre en jeu, type de la base : la base de recalage peut être extrinsèque, intrinsèque ou indépendante de l image. Elle est dite extrinsèque si les composants du recalage sont à l extérieur des objets (par exemple, on a mis, avant l acquisition, des marqueurs facilement reconnaissables dans l image). La base est dite intrinsèque, si les composants nécessaires pour le recalage sont extraits d images des objets (aucun élément extérieur n a été placé lors de l acquisition). Enfin, celle-ci est indépendante de l image lorsque les appareils de mesure ont des positions spatiales bien définies (recalage par rapport aux prises de vue). type de la transformation : la transformation est-elle rigide ou non rigide (affine, projectif, élastique, ), globalité de la transformation : une transformation est locale lorsqu elle n affecte qu une partie de l image. Dans le cas contraire, la transformation est globale, niveau d interaction : les niveaux d interaction se présentent sous trois formes. Le niveau interactif, c est à dire que l opérateur effectue totalement le recalage, le niveau semiautomatique où l opérateur procure certaines connaissances et corrections au système, et le niveau totalement automatique, modalité : la question est de cerner si la source des images provient du même système d imagerie (monomodal) ou non (multimodal), sujet : ce critère est surtout pris en considération dans le domaine de la médecine. S agirait-t-il des images provenant d un même patient (intra-sujet), des patients différents (inter-sujet), ou d une image de référence de l atlas? Figure I.6. Coupes dans le plan axial(transversal) de modalités différentes 1

Analyse de la vidéo. Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars 2015. Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57

Analyse de la vidéo. Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet. 10 mars 2015. Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57 Analyse de la vidéo Chapitre 4.1 - La modélisation pour le suivi d objet 10 mars 2015 Chapitre 4.1 - La modélisation d objet 1 / 57 La représentation d objets Plan de la présentation 1 La représentation

Plus en détail

Sujet proposé par Yves M. LEROY. Cet examen se compose d un exercice et de deux problèmes. Ces trois parties sont indépendantes.

Sujet proposé par Yves M. LEROY. Cet examen se compose d un exercice et de deux problèmes. Ces trois parties sont indépendantes. Promotion X 004 COURS D ANALYSE DES STRUCTURES MÉCANIQUES PAR LA MÉTHODE DES ELEMENTS FINIS (MEC 568) contrôle non classant (7 mars 007, heures) Documents autorisés : polycopié ; documents et notes de

Plus en détail

Approche hybride de reconstruction de facettes planes 3D

Approche hybride de reconstruction de facettes planes 3D Cari 2004 7/10/04 14:50 Page 67 Approche hybride de reconstruction de facettes planes 3D Ezzeddine ZAGROUBA F. S.T, Dept. Informatique. Lab. d Informatique, Parallélisme et Productique. Campus Universitaire.

Plus en détail

ÉTUDE DE L EFFICACITÉ DE GÉOGRILLES POUR PRÉVENIR L EFFONDREMENT LOCAL D UNE CHAUSSÉE

ÉTUDE DE L EFFICACITÉ DE GÉOGRILLES POUR PRÉVENIR L EFFONDREMENT LOCAL D UNE CHAUSSÉE ÉTUDE DE L EFFICACITÉ DE GÉOGRILLES POUR PRÉVENIR L EFFONDREMENT LOCAL D UNE CHAUSSÉE ANALYSIS OF THE EFFICIENCY OF GEOGRIDS TO PREVENT A LOCAL COLLAPSE OF A ROAD Céline BOURDEAU et Daniel BILLAUX Itasca

Plus en détail

Utilisation d informations visuelles dynamiques en asservissement visuel Armel Crétual IRISA, projet TEMIS puis VISTA L asservissement visuel géométrique Principe : Réalisation d une tâche robotique par

Plus en détail

Programme de mathématiques TSI1

Programme de mathématiques TSI1 Programme de mathématiques TSI1 1. PROGRAMME DE DÉBUT D ANNÉE I. Nombres complexes et géométrie élémentaire 1. Nombres complexes 1 2. Géométrie élémentaire du plan 3 3. Géométrie élémentaire de l espace

Plus en détail

Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007

Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses. Guillaume Martinez 17 décembre 2007 Vision industrielle et télédétection - Détection d ellipses Guillaume Martinez 17 décembre 2007 1 Table des matières 1 Le projet 3 1.1 Objectif................................ 3 1.2 Les choix techniques.........................

Plus en détail

Objectif du groupe GT1.1 Fusion de Données

Objectif du groupe GT1.1 Fusion de Données Objectif du groupe GT1.1 Fusion de Données Le groupe travaille dans trois directions Le vocabulaire (piloté par ADVITAM et l aide de SITE) L état de l art (piloté par SYROKKO) Deux applications illustratives

Plus en détail

Épreuve pratique de mathématiques Printemps 2009. Descriptifs. (Page vide)

Épreuve pratique de mathématiques Printemps 2009. Descriptifs. (Page vide) Épreuve pratique de mathématiques Printemps 2009 Descriptifs (Page vide) Sujet 001 Épreuve pratique de mathématiques Descriptif Étude d une fonction dépendant d un paramètre Étant donné une fonction dépendant

Plus en détail

Figure 3.1- Lancement du Gambit

Figure 3.1- Lancement du Gambit 3.1. Introduction Le logiciel Gambit est un mailleur 2D/3D; pré-processeur qui permet de mailler des domaines de géométrie d un problème de CFD (Computational Fluid Dynamics).Il génère des fichiers*.msh

Plus en détail

Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale. Unité mixte de recherche Cemagref - CIRAD - ENGREF

Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale. Unité mixte de recherche Cemagref - CIRAD - ENGREF Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale Unité mixte de recherche Cemagref - CIRAD - ENGREF Master ère année Analyse spatiale, analyse géographique, spatialité des sociétés Master

Plus en détail

Segmentation interactive d images médicales à 4 dimensions par Lignes de Partage des Eaux

Segmentation interactive d images médicales à 4 dimensions par Lignes de Partage des Eaux 1 Segmentation interactive d images médicales à 4 dimensions par Lignes de Partage des Eaux F. Bidault (1), J. Stawiaski (2), E. Decencière (2), I. Ferreira (3), C. Le Péchoux (3), F. Meyer (2), J. Bourhis

Plus en détail

Principe d'alimentation par convertisseurs multiniveaux à stockage intégré - Application aux accélérateurs de particules

Principe d'alimentation par convertisseurs multiniveaux à stockage intégré - Application aux accélérateurs de particules Principe d'alimentation par convertisseurs multiniveaux à stockage intégré - Application aux accélérateurs de particules THÈSE N O 4034 (2008) PRÉSENTÉE le 30 mai 2008 À LA FACULTÉ DES SCIENCES ET TECHNIQUES

Plus en détail

Utilisation du logiciel Cabri 3D de géométrie dans l espace (*)

Utilisation du logiciel Cabri 3D de géométrie dans l espace (*) Dans nos classes 645 Utilisation du logiciel Cabri 3D de géométrie dans l espace (*) Jean-Jacques Dahan(**) Historiquement, la géométrie dynamique plane trouve ses racines chez les grands géomètres de

Plus en détail

Quantification en tomographie d émission

Quantification en tomographie d émission Quantification en tomographie d émission Irène Buvat Imagerie et Modélisation en Neurobiologie et Cancérologie UMR 8165 CNRS - Paris 7 - Paris 11 buvat@imnc.in2p3.fr http://www.guillemet.org/irene Séminaire

Plus en détail

Vision par Ordinateur

Vision par Ordinateur Vision par Ordinateur James L. Crowley DEA IVR Premier Bimestre 2005/2006 Séance 6 23 novembre 2005 Détection et Description de Contraste Plan de la Séance : Description de Contraste...2 Le Détecteur de

Plus en détail

L'apport de la physique au diagnostic médical

L'apport de la physique au diagnostic médical L'apport de la physique au diagnostic médical L'application des découvertes de la physique à l'exploration du corps humain fournit aux médecins des informations essentielles pour leurs diagnostics. Ils

Plus en détail

Projet : Recalage par maximisation de l information mutuelle

Projet : Recalage par maximisation de l information mutuelle École Polytechnique de Montréal Automne 25, 12 décembre 25 Projet : Recalage par maximisation de l information mutuelle GBM613, Application médicales de l informatique Nom Matricule Groupe Herve Lombaert

Plus en détail

LAB 1 : Familiarisation avec l interface OS X, familiarisation avec FSL, prétraitement des images fonctionnelles.

LAB 1 : Familiarisation avec l interface OS X, familiarisation avec FSL, prétraitement des images fonctionnelles. LAB 1 : Familiarisation avec l interface OS X, familiarisation avec FSL, prétraitement des images fonctionnelles. Le finder Appuyez «cmd + N» pour ouvrir une nouvelle fenêtre du finder, ou appuyer sur

Plus en détail

Concours de recrutement interne PLP 2009

Concours de recrutement interne PLP 2009 Concours de recrutement interne PLP 2009 Le sujet est constitué de quatre exercices indépendants. Le premier exercice, de nature pédagogique au niveau du baccalauréat professionnel, porte sur le flocon

Plus en détail

Bilan de thèse à mi-parcours

Bilan de thèse à mi-parcours Bilan de thèse à mi-parcours Benjamin Lévy 26 mars 2012 Introduction La thèse de doctorat d informatique (école doctorale 130, EDITE) dont le titre officiel est le suivant : Avatars capables d écoute,

Plus en détail

TD 9 Problème à deux corps

TD 9 Problème à deux corps PH1ME2-C Université Paris 7 - Denis Diderot 2012-2013 TD 9 Problème à deux corps 1. Systèmes de deux particules : centre de masse et particule relative. Application à l étude des étoiles doubles Une étoile

Plus en détail

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........

Plus en détail

Simulation d'un examen anthropomorphique en imagerie TEMP à l iode 131 par simulation Monte Carlo GATE

Simulation d'un examen anthropomorphique en imagerie TEMP à l iode 131 par simulation Monte Carlo GATE Simulation d'un examen anthropomorphique en imagerie TEMP à l iode 131 par simulation Monte Carlo GATE LAURENT Rémy laurent@clermont.in2p3.fr http://clrpcsv.in2p3.fr Journées des LARD Septembre 2007 M2R

Plus en détail

Utiliser les propriétés Savoir réduire un radical savoir +,-,x,: Utiliser les propriétés des puissances Calculer avec des puissances

Utiliser les propriétés Savoir réduire un radical savoir +,-,x,: Utiliser les propriétés des puissances Calculer avec des puissances ARITHMETIQUE 1 C B A Numération Ecrire en lettres et en chiffres Poser des questions fermées autour d un document simple (message, consigne, planning ) Connaître le système décimal Déterminer la position

Plus en détail

Once the installation is complete, you can delete the temporary Zip files..

Once the installation is complete, you can delete the temporary Zip files.. Sommaire Installation... 2 After the download... 2 From a CD... 2 Access codes... 2 DirectX Compatibility... 2 Using the program... 2 Structure... 4 Lier une structure à une autre... 4 Personnaliser une

Plus en détail

Introduction au maillage pour le calcul scientifique

Introduction au maillage pour le calcul scientifique Introduction au maillage pour le calcul scientifique CEA DAM Île-de-France, Bruyères-le-Châtel franck.ledoux@cea.fr Présentation adaptée du tutorial de Steve Owen, Sandia National Laboratories, Albuquerque,

Plus en détail

Estimation du Quantile conditionnel par les Réseaux de neurones à fonction radiale de base

Estimation du Quantile conditionnel par les Réseaux de neurones à fonction radiale de base Estimation du Quantile conditionnel par les Réseaux de neurones à fonction radiale de base M.A. Knefati 1 & A. Oulidi 2 & P.Chauvet 1 & M. Delecroix 3 1 LUNAM Université, Université Catholique de l Ouest,

Plus en détail

Les algorithmes de base du graphisme

Les algorithmes de base du graphisme Les algorithmes de base du graphisme Table des matières 1 Traçage 2 1.1 Segments de droites......................... 2 1.1.1 Algorithmes simples.................... 3 1.1.2 Algorithmes de Bresenham (1965).............

Plus en détail

Formation 3DS Partie 2. Fascicule 3DS. Partie 2 : Modélisation

Formation 3DS Partie 2. Fascicule 3DS. Partie 2 : Modélisation Fascicule 3DS Partie 2 : Modélisation Formation CIREVE 2007 1 Introduction sur l utilisation de formes 2D...3 1. Avant propos...4 2. Utilisation des splines (formes 2D)...4 3. Les types de sommet...5 4.

Plus en détail

Imagerie Médicale. Introduction

Imagerie Médicale. Introduction Imagerie Médicale Introduction Source: uhrad.com. Isabelle Bloch Département Traitement du Signal et des Images, Télécom ParisTech CNRS UMR 5141 LTCI 46 rue Barrault, 75013 Paris. Un peu d histoire Des

Plus en détail

ParMat : Parallélisation pour la simulation des Matériaux.

ParMat : Parallélisation pour la simulation des Matériaux. : Parallélisation pour la simulation des Matériaux. G. Bencteux (EDF) 3 septembre 2008 Outline 1 2 Un algorithme d ordre N pour les calculs ab initio (DFT/HF) 3 Simulation du dommage d irradiation par

Plus en détail

Les ondes au service du diagnostic médical

Les ondes au service du diagnostic médical Chapitre 12 Les ondes au service du diagnostic médical A la fin de ce chapitre Notions et contenus SAV APP ANA VAL REA Je maitrise Je ne maitrise pas Signaux périodiques : période, fréquence, tension maximale,

Plus en détail

modélisation solide et dessin technique

modélisation solide et dessin technique CHAPITRE 1 modélisation solide et dessin technique Les sciences graphiques regroupent un ensemble de techniques graphiques utilisées quotidiennement par les ingénieurs pour exprimer des idées, concevoir

Plus en détail

TUTORIAL 1 ETUDE D UN MODELE SIMPLIFIE DE PORTIQUE PLAN ARTICULE

TUTORIAL 1 ETUDE D UN MODELE SIMPLIFIE DE PORTIQUE PLAN ARTICULE TUTORIAL 1 ETUDE D UN MODELE SIMPLIFIE DE PORTIQUE PLAN ARTICULE L'objectif de ce tutorial est de décrire les différentes étapes dans CASTOR Concept / FEM permettant d'effectuer l'analyse statique d'une

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université

Plus en détail

- MANIP 2 - APPLICATION À LA MESURE DE LA VITESSE DE LA LUMIÈRE

- MANIP 2 - APPLICATION À LA MESURE DE LA VITESSE DE LA LUMIÈRE - MANIP 2 - - COÏNCIDENCES ET MESURES DE TEMPS - APPLICATION À LA MESURE DE LA VITESSE DE LA LUMIÈRE L objectif de cette manipulation est d effectuer une mesure de la vitesse de la lumière sur une «base

Plus en détail

SIMULATION HYBRIDE EN TEMPOREL D UNE CHAMBRE REVERBERANTE

SIMULATION HYBRIDE EN TEMPOREL D UNE CHAMBRE REVERBERANTE SIMULATION HYBRIDE EN TEMPOREL D UNE CHAMBRE REVERBERANTE Sébastien LALLECHERE - Pierre BONNET - Fatou DIOUF - Françoise PALADIAN LASMEA / UMR6602, 24 avenue des landais, 63177 Aubière pierre.bonnet@lasmea.univ-bpclermont.fr

Plus en détail

Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies

Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies Projet de traitement d'image - SI 381 reconstitution 3D d'intérieur à partir de photographies Régis Boulet Charlie Demené Alexis Guyot Balthazar Neveu Guillaume Tartavel Sommaire Sommaire... 1 Structure

Plus en détail

Ing. M. VAN DROOGENBROEK Dr J. LECOINTRE PIERRARD Virton

Ing. M. VAN DROOGENBROEK Dr J. LECOINTRE PIERRARD Virton Influence d un film viscoélastique ultra-mince sur la réponse d une pointe oscillante : vers un aspect quantitatif du mode semi contact d un microscope à force atomique Ing. M. VAN DROOGENBROEK Dr J. LECOINTRE

Plus en détail

Sujet 1 : Diagnostique du Syndrome de l apnée du sommeil par des techniques d analyse discriminante.

Sujet 1 : Diagnostique du Syndrome de l apnée du sommeil par des techniques d analyse discriminante. Sujet 1 : Diagnostique du Syndrome de l apnée du sommeil par des techniques d analyse discriminante. Objectifs et formulation du sujet Le syndrome de l apnée du sommeil (SAS) est un problème de santé publique

Plus en détail

$SSOLFDWLRQGXNULJHDJHSRXUOD FDOLEUDWLRQPRWHXU

$SSOLFDWLRQGXNULJHDJHSRXUOD FDOLEUDWLRQPRWHXU $SSOLFDWLRQGXNULJHDJHSRXUOD FDOLEUDWLRQPRWHXU Fabien FIGUERES fabien.figueres@mpsa.com 0RWVFOpV : Krigeage, plans d expériences space-filling, points de validations, calibration moteur. 5pVXPp Dans le

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci http://liris.cnrs.fr/hamamache.kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de

Plus en détail

Sujets présentés par le Professeur Olivier CUSSENOT

Sujets présentés par le Professeur Olivier CUSSENOT ANAMACaP Association Nationale des Malades du Cancer de la Prostate 17, bis Avenue Poincaré. 57400 SARREBOURG Sujets présentés par le Professeur Olivier CUSSENOT Place des nouvelles techniques d imagerie

Plus en détail

Les atouts et faiblesses des caméras TEP dédiées, TEP corps entier, TEP-CT, TEMP pour la quantification

Les atouts et faiblesses des caméras TEP dédiées, TEP corps entier, TEP-CT, TEMP pour la quantification Les atouts et faiblesses des caméras TEP dédiées, TEP corps entier, TEP-CT, TEMP pour la quantification Irène Buvat U494 INSERM CHU Pitié-Salpêtrière, Paris buvat@imed.jussieu.fr http://www.guillemet.org/irene

Plus en détail

Caractéristiques des ondes

Caractéristiques des ondes Caractéristiques des ondes Chapitre Activités 1 Ondes progressives à une dimension (p 38) A Analyse qualitative d une onde b Fin de la Début de la 1 L onde est progressive puisque la perturbation se déplace

Plus en détail

8TRD147: Animation et images par ordinateur

8TRD147: Animation et images par ordinateur 8TRD147: Animation et images par ordinateur Simulation de fourrure Y. Chiricota Département d informatique et de mathématique Université du Québec à Chicoutimi / Certaines des illustrations de ce document

Plus en détail

3 e Atelier des Étudiants Gradués en Actuariat et Mathématiques Financières. 3 rd Graduate Students Workshop on Actuarial and Financial Mathematics

3 e Atelier des Étudiants Gradués en Actuariat et Mathématiques Financières. 3 rd Graduate Students Workshop on Actuarial and Financial Mathematics 3 e Atelier des Étudiants Gradués en Actuariat et Mathématiques Financières 3 rd Graduate Students Workshop on Actuarial and Financial Mathematics Résumé-Abstracts Organization: Ghislain Léveillé Co-organization:

Plus en détail

DIPLÔME INTERUNIVERSITAIRE D ECHOGRAPHIE. Examen du Tronc Commun sous forme de QCM. Janvier 2012 14 h à 16 h

DIPLÔME INTERUNIVERSITAIRE D ECHOGRAPHIE. Examen du Tronc Commun sous forme de QCM. Janvier 2012 14 h à 16 h ANNEE UNIVERSITAIRE 2011-2012 DIPLÔME INTERUNIVERSITAIRE D ECHOGRAPHIE Examen du Tronc Commun sous forme de QCM Janvier 2012 14 h à 16 h Les modalités de contrôle se dérouleront cette année sous forme

Plus en détail

PARAMÈTRES INFLUANT L IMAGE EN RADIOLOGIE

PARAMÈTRES INFLUANT L IMAGE EN RADIOLOGIE DES module national Lundi 3 Février 2014 PARAMÈTRES INFLUANT L IMAGE EN RADIOLOGIE Antoine Feydy, Jean-Luc Drapé Université Paris Descartes CHU Cochin - APHP Service de Radiologie B Effet Compton Effet

Plus en détail

NOTICE DOUBLE DIPLÔME

NOTICE DOUBLE DIPLÔME NOTICE DOUBLE DIPLÔME MINES ParisTech / HEC MINES ParisTech/ AgroParisTech Diplômes obtenus : Diplôme d ingénieur de l Ecole des Mines de Paris Diplôme de HEC Paris Ou Diplôme d ingénieur de l Ecole des

Plus en détail

LA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE

LA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE LA PHYSIQUE DES MATERIAUX Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE Pr. A. Belayachi Université Mohammed V Agdal Faculté des Sciences Rabat Département de Physique - L.P.M belayach@fsr.ac.ma 1 1.Le réseau

Plus en détail

DOCUMENT DE SYNTHESE

DOCUMENT DE SYNTHESE E L A B O R A T I O N D U N P R O C E S S DE P I L O T A G E ET DE S U I V I Société d accueil : ELAN, MANAGEMENT DE PROJETS PFE présenté par : FOURREY Maxime Tuteur industriel : M. Julien DUBREUIL, Responsable

Plus en détail

Calculer avec Sage. Revision : 417 du 1 er juillet 2010

Calculer avec Sage. Revision : 417 du 1 er juillet 2010 Calculer avec Sage Alexandre Casamayou Guillaume Connan Thierry Dumont Laurent Fousse François Maltey Matthias Meulien Marc Mezzarobba Clément Pernet Nicolas Thiéry Paul Zimmermann Revision : 417 du 1

Plus en détail

Mouvement et vitesse . A A B

Mouvement et vitesse . A A B Chapitre 1 Mouvement et vitesse I/ Caractère relatif d'un mouvement Le mouvement d'un objet est décrit par rapport à un autre objet qui sert de référence ( le référentiel) exemple : assis dans une voiture

Plus en détail

TP 7 : oscillateur de torsion

TP 7 : oscillateur de torsion TP 7 : oscillateur de torsion Objectif : étude des oscillations libres et forcées d un pendule de torsion 1 Principe général 1.1 Définition Un pendule de torsion est constitué par un fil large (métallique)

Plus en détail

Induction électromagnétique

Induction électromagnétique Induction électromagnétique Sommaire I) Théorie de l induction électromagnétique..2 A. Introduction 2 B. Notion de force électromotrice 3 C. Loi de Faraday..5 D. Quelques applications.7 Spire circulaire

Plus en détail

Vers une approche Adaptative pour la Découverte et la Composition Dynamique des Services

Vers une approche Adaptative pour la Découverte et la Composition Dynamique des Services 69 Vers une approche Adaptative pour la Découverte et la Composition Dynamique des Services M. Bakhouya, J. Gaber et A. Koukam Laboratoire Systèmes et Transports SeT Université de Technologie de Belfort-Montbéliard

Plus en détail

Simulation et visualisation d un fluide 3D. Michael Ash Septembre 2005

Simulation et visualisation d un fluide 3D. Michael Ash Septembre 2005 Simulation et visualisation d un fluide 3D Michael Ash Septembre 2005 1 Remerciements Je remercie mon maître de stage, Sophie Robert, et toute l équipe de Réalité Virtuelle au LIFO. Je remercie aussi Jonathan

Plus en détail

Introduction au datamining

Introduction au datamining Introduction au datamining Patrick Naïm janvier 2005 Définition Définition Historique Mot utilisé au départ par les statisticiens Le mot indiquait une utilisation intensive des données conduisant à des

Plus en détail

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications

Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications Optimisation non linéaire Irène Charon, Olivier Hudry École nationale supérieure des télécommunications A. Optimisation sans contrainte.... Généralités.... Condition nécessaire et condition suffisante

Plus en détail

DÉVERSEMENT ÉLASTIQUE D UNE POUTRE À SECTION BI-SYMÉTRIQUE SOUMISE À DES MOMENTS D EXTRÉMITÉ ET UNE CHARGE RÉPARTIE OU CONCENTRÉE

DÉVERSEMENT ÉLASTIQUE D UNE POUTRE À SECTION BI-SYMÉTRIQUE SOUMISE À DES MOMENTS D EXTRÉMITÉ ET UNE CHARGE RÉPARTIE OU CONCENTRÉE Revue Construction étallique Référence DÉVERSEENT ÉLASTIQUE D UNE POUTRE À SECTION BI-SYÉTRIQUE SOUISE À DES OENTS D EXTRÉITÉ ET UNE CHARGE RÉPARTIE OU CONCENTRÉE par Y. GALÉA 1 1. INTRODUCTION Que ce

Plus en détail

CED-ST 2013-2014 Liste des Sujets de Recherche Formation Doctorale : STIC Responsable de la Formation : Pr. L. OMARI (lahcen.omari@usmba.ac.

CED-ST 2013-2014 Liste des Sujets de Recherche Formation Doctorale : STIC Responsable de la Formation : Pr. L. OMARI (lahcen.omari@usmba.ac. CED-ST 2013-2014 Liste des Sujets de Recherche Formation Doctorale : STIC Responsable de la Formation : Pr. L. OMARI (lahcen.omari@usmba.ac.ma) N.B. : Les étudiants qui ont déposé leurs demandes d'inscription

Plus en détail

L analyse d images regroupe plusieurs disciplines que l on classe en deux catégories :

L analyse d images regroupe plusieurs disciplines que l on classe en deux catégories : La vision nous permet de percevoir et d interpreter le monde qui nous entoure. La vision artificielle a pour but de reproduire certaines fonctionnalités de la vision humaine au travers de l analyse d images.

Plus en détail

La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1

La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1 La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1 La licence Mathématiques et Economie-MASS de l Université des Sciences Sociales de Toulouse propose sur les trois

Plus en détail

COURS EULER: PROGRAMME DE LA PREMIÈRE ANNÉE

COURS EULER: PROGRAMME DE LA PREMIÈRE ANNÉE COURS EULER: PROGRAMME DE LA PREMIÈRE ANNÉE Le cours de la première année concerne les sujets de 9ème et 10ème années scolaires. Il y a bien sûr des différences puisque nous commençons par exemple par

Plus en détail

Les quatre opérations sur les nombres entiers Statistiques et probabilités I. Code Unités Devoirs Code Unités Devoirs

Les quatre opérations sur les nombres entiers Statistiques et probabilités I. Code Unités Devoirs Code Unités Devoirs 1 re secondaire 2 e secondaire Les quatre opérations sur les nombres entiers Statistiques et probabilités I MAT-1005-2 2 3 MAT-2008-2 2 3 (+, -, x, ) dans l ensemble des entiers Z. Ce premier cours portant

Plus en détail

MVS Medical Visualisation Studio Version 1.0 Manuel utilisateur

MVS Medical Visualisation Studio Version 1.0 Manuel utilisateur MVS Medical Visualisation Studio Version 1.0 Manuel utilisateur Table des matières 1. Introduction... 3 2. Installation du logiciel... 3 3. Lancement du programme et ouverture d un fichier... 3 4. Manipulations

Plus en détail

Principes de la Mécanique

Principes de la Mécanique Chapitre 1 Principes de la Mécanique L expérience a montré que tous les phénomènes observés dans la nature obéissent à des lois bien déterminées. Ces lois peuvent être, en plus, déterministes ou indéterministes.

Plus en détail

Bases physiques de l imagerie en

Bases physiques de l imagerie en Bases physiques de l imagerie en Médecine Nucléaire (MN) Pr. Malika ÇAOUI Service de Médecine Nucléaire CHU International Cheikh Zaid Faculté de Médecine et de Pharmacie - Rabat- 02/12/2010 Pr. Malika

Plus en détail

Optimisation, traitement d image et éclipse de Soleil

Optimisation, traitement d image et éclipse de Soleil Kléber, PCSI1&3 014-015 I. Introduction 1/8 Optimisation, traitement d image et éclipse de Soleil Partie I Introduction Le 0 mars 015 a eu lieu en France une éclipse partielle de Soleil qu il était particulièrement

Plus en détail

Cours de Mécanique du point matériel

Cours de Mécanique du point matériel Cours de Mécanique du point matériel SMPC1 Module 1 : Mécanique 1 Session : Automne 2014 Prof. M. EL BAZ Cours de Mécanique du Point matériel Chapitre 1 : Complément Mathématique SMPC1 Chapitre 1: Rappels

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables

Fonctions de plusieurs variables Module : Analyse 03 Chapitre 00 : Fonctions de plusieurs variables Généralités et Rappels des notions topologiques dans : Qu est- ce que?: Mathématiquement, n étant un entier non nul, on définit comme

Plus en détail

Chapitre 0 Introduction à la cinématique

Chapitre 0 Introduction à la cinématique Chapitre 0 Introduction à la cinématique Plan Vitesse, accélération Coordonnées polaires Exercices corrigés Vitesse, Accélération La cinématique est l étude du mouvement Elle suppose donc l existence à

Plus en détail

Mesure de la marche et du mouvement

Mesure de la marche et du mouvement Mesure de la marche et du mouvement Olivier Rémy-Néris Mathieu Lempereur Sylvain Brochard CHRU de Brest INSERM U650 olivier.remyneris@chu-brest.fr Synopsis Connaitre les différents moyens d analyse quantifiée

Plus en détail

Exemple d application en CFD : Coefficient de traînée d un cylindre

Exemple d application en CFD : Coefficient de traînée d un cylindre Exemple d application en CFD : Coefficient de traînée d un cylindre 1 Démarche générale Avec Gambit Création d une géométrie Maillage Définition des conditions aux limites Avec Fluent 3D Choix des équations

Plus en détail

Principe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif

Principe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif Principe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif Cécile Durot 1 & Yves Rozenholc 2 1 UFR SEGMI, Université Paris Ouest Nanterre La Défense, France, cecile.durot@gmail.com 2 Université

Plus en détail

I. Programmation I. 1 Ecrire un programme en Scilab traduisant l organigramme montré ci-après (on pourra utiliser les annexes):

I. Programmation I. 1 Ecrire un programme en Scilab traduisant l organigramme montré ci-après (on pourra utiliser les annexes): Master Chimie Fondamentale et Appliquée : spécialité «Ingénierie Chimique» Examen «Programmation, Simulation des procédés» avril 2008a Nom : Prénom : groupe TD : I. Programmation I. 1 Ecrire un programme

Plus en détail

Table des matières. PREMIÈRE PARTIE Étapes initiales des études marketing 7

Table des matières. PREMIÈRE PARTIE Étapes initiales des études marketing 7 Table des matières Préface Public 1 Structure de l ouvrage 1 Caractéristiques de l ouvrage 3 Contenu 3 Pédagogie 4 Remarques sur l adaptation française 4 Ressources numériques 5 Biographie 6 PREMIÈRE PARTIE

Plus en détail

Items étudiés dans le CHAPITRE N5. 7 et 9 p 129 D14 Déterminer par le calcul l'antécédent d'un nombre par une fonction linéaire

Items étudiés dans le CHAPITRE N5. 7 et 9 p 129 D14 Déterminer par le calcul l'antécédent d'un nombre par une fonction linéaire CHAPITRE N5 FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION FONCTIONS LINEAIRES NOTION DE FONCTION Code item D0 D2 N30[S] Items étudiés dans le CHAPITRE N5 Déterminer l'image

Plus en détail

Propositions de Projets

Propositions de Projets Master1 IS 2012_2013 Spécialité Imagerie Numérique Propositions de Projets Voici les intitulés et responsables des projets proposés : Simulation réaliste du comportement d'organes à tissus mous. Sujet

Plus en détail

La fonction exponentielle

La fonction exponentielle DERNIÈRE IMPRESSION LE 2 novembre 204 à :07 La fonction exponentielle Table des matières La fonction exponentielle 2. Définition et théorèmes.......................... 2.2 Approche graphique de la fonction

Plus en détail

Intégration de la plateforme de simulation SOFA dans un simulateur de chirurgie laparoscopique

Intégration de la plateforme de simulation SOFA dans un simulateur de chirurgie laparoscopique Intégration de la plateforme de simulation SOFA dans un simulateur de chirurgie laparoscopique Darina Dimitrova Laboratoire Recherche et Développement de l IRCAD (Institut National de Recherche contre

Plus en détail

Visualisation des lignes de crêtes apparentes de modèles 3D

Visualisation des lignes de crêtes apparentes de modèles 3D Visualisation des lignes de crêtes apparentes de modèles 3D HAEHNEL Jonathan Université de Strasbourg 17 mai 2013 Haehnel Jonathan Visualisation des lignes de crêtes apparentes de modèles 3D 17 mai 2013

Plus en détail

COMOTEX COMmande temps réel de systèmes d Optique adaptative à Très grands nombres de degrés de liberté pour les télescopes EXtrêmement grands

COMOTEX COMmande temps réel de systèmes d Optique adaptative à Très grands nombres de degrés de liberté pour les télescopes EXtrêmement grands COMOTEX COMmande temps réel de systèmes d Optique adaptative à Très grands nombres de degrés de liberté pour les télescopes EXtrêmement grands Morgan GRAY Cyril PETIT, Sergey RODIONOV, Marc BOCQUET Laurent

Plus en détail

Animation de la démarche Santé et Sécurité au Travail pour Les Crudettes SAS

Animation de la démarche Santé et Sécurité au Travail pour Les Crudettes SAS MINISTERE DE L AGRICULTURE LES CRUDETTES SAS www.lescrudettes.com MÉMOIRE DE FIN D ÉTUDES présenté pour l obtention du diplôme d ingénieur agronome spécialisation : Agro-alimentaire option : QUALI-RISQUES

Plus en détail

Vers une Plateforme de Numérisation: application à la synthèse d'images et l'héritage culturel

Vers une Plateforme de Numérisation: application à la synthèse d'images et l'héritage culturel Vers une Plateforme de Numérisation: application à la synthèse d'images et l'héritage culturel Jean-Michel Dischler Professeur d informatique Olivier Génevaux (IGR 50%) + Frédéric Larue, Marc Fournier,

Plus en détail

Introduction. I Étude rapide du réseau - Apprentissage. II Application à la reconnaissance des notes.

Introduction. I Étude rapide du réseau - Apprentissage. II Application à la reconnaissance des notes. Introduction L'objectif de mon TIPE est la reconnaissance de sons ou de notes de musique à l'aide d'un réseau de neurones. Ce réseau doit être capable d'apprendre à distinguer les exemples présentés puis

Plus en détail

TP5 - Morphologie mathématique

TP5 - Morphologie mathématique TP5 - Morphologie mathématique Vincent Barra - Christophe Tilmant 5 novembre 2007 1 Partie théorique 1.1 Introduction La morphologie mathématique [1] est un outil mathématique permettant au départ d explorer

Plus en détail

Electron S.R.L. - MERLINO - MILAN ITALIE Tel (++ 39 02) 90659200 Fax 90659180 Web www.electron.it, e-mail electron@electron.it

Electron S.R.L. - MERLINO - MILAN ITALIE Tel (++ 39 02) 90659200 Fax 90659180 Web www.electron.it, e-mail electron@electron.it Electron S.R.L. Design Production & Trading of Educational Equipment B3510--II APPLIICATIIONS DE TRANSDUCTEURS A ULTRASONS MANUEL D IINSTRUCTIIONS POUR L ETUDIIANT Electron S.R.L. - MERLINO - MILAN ITALIE

Plus en détail

Echantillonnage Non uniforme

Echantillonnage Non uniforme Echantillonnage Non uniforme Marie CHABERT IRIT/INP-ENSEEIHT/ ENSEEIHT/TéSASA Patrice MICHEL et Bernard LACAZE TéSA 1 Plan Introduction Echantillonnage uniforme Echantillonnage irrégulier Comparaison Cas

Plus en détail

Synthèse d'images I. Venceslas BIRI IGM Université de Marne La

Synthèse d'images I. Venceslas BIRI IGM Université de Marne La Synthèse d'images I Venceslas BIRI IGM Université de Marne La La synthèse d'images II. Rendu & Affichage 1. Introduction Venceslas BIRI IGM Université de Marne La Introduction Objectif Réaliser une image

Plus en détail

Modélisation tridimensionnelle des organes de la parole à partir d'images IRM pour la production de nasales

Modélisation tridimensionnelle des organes de la parole à partir d'images IRM pour la production de nasales Vendredi décembre 006 Modélisation tridimensionnelle des organes de la parole à partir d'images IRM pour la production de nasales Caractérisation articulatori-acoustique des mouvements du voile du palais

Plus en détail

TD Bioinformatique : Sequence Alignment. Pourquoi faire une recherche par similarité?

TD Bioinformatique : Sequence Alignment. Pourquoi faire une recherche par similarité? TD Bioinformatique : Sequence lignment Pourquoi faire une recherche par similarité? - Savoir si ma séquence ressemble à d'autres déjà connues. - Trouver toutes les séquences d'une même famille. - Rechercher

Plus en détail

Annexe 6. Notions d ordonnancement.

Annexe 6. Notions d ordonnancement. Annexe 6. Notions d ordonnancement. APP3 Optimisation Combinatoire: problèmes sur-contraints et ordonnancement. Mines-Nantes, option GIPAD, 2011-2012. Sophie.Demassey@mines-nantes.fr Résumé Ce document

Plus en détail

physicien diplômé EPFZ originaire de France présentée acceptée sur proposition Thèse no. 7178

physicien diplômé EPFZ originaire de France présentée acceptée sur proposition Thèse no. 7178 Thèse no. 7178 PROBLEMES D'OPTIMISATION DANS LES SYSTEMES DE CHAUFFAGE A DISTANCE présentée à l'ecole POLYTECHNIQUE FEDERALE DE ZURICH pour l'obtention du titre de Docteur es sciences naturelles par Alain

Plus en détail

Rapport d activité. Mathieu Souchaud Juin 2007

Rapport d activité. Mathieu Souchaud Juin 2007 Rapport d activité Mathieu Souchaud Juin 2007 Ce document fait la synthèse des réalisations accomplies durant les sept premiers mois de ma mission (de novembre 2006 à juin 2007) au sein de l équipe ScAlApplix

Plus en détail

Médecine Nucléaire : PET-scan et imagerie hybride

Médecine Nucléaire : PET-scan et imagerie hybride Médecine Nucléaire : PET-scan et imagerie hybride Benjamin GEISSLER Centre d d Imagerie Nucléaire St-Etienne, Roanne, Le Puy en Velay 1967 2007 Principes Spécialit cialité médicale (1950) Radiologie Radiothérapie

Plus en détail

Méthode d extraction des signaux faibles

Méthode d extraction des signaux faibles Méthode d extraction des signaux faibles Cristelle ROUX GFI Bénélux, Luxembourg cristelle.roux@gfi.be 1. Introduction Au début d une analyse stratégique, la première question posée est très souvent la

Plus en détail