Interprétation des réponses sérologiques non-négatives vis-à-vis de Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis (Map) dans des situations de faible prévalence de l’infection.

La spécificité des tests sérologiques pour la paratuberculose bovine est considérée comme élevée. L’objectif de cette étude a été de mieux définir la spécificité des tests sérologiques au sein de trois élevages régulièrement contrôlés et négatifs jusqu’alors pour la paratuberculose, dans lesquels des résultats non-négatifs sont apparus récemment. Suite à l’identification du problème, un dépistage exhaustif a été réalisé l’année suivante au sein de ces troupeaux à l’aide de deux trousses commerciales ELISA (ID.vet et IDEXX), un test interféron-gamma, et la recherche directe de Map avec deux protocoles de PCR quantitative et une coproculture de mélange (n = 10 échantillons). Les résultats des ELISA se sont révélés incohérents au cours du temps et entre les trousses commerciales, suggérant que la réponse sérologique détectée n’est pas spécifique de Map. Les résultats sérologiques non-négatifs au sein de troupeaux supposés indemnes de paratuberculose doivent être interprétés avec prudence, et nécessitent une confirmation par qPCR avec une étape de centri-filtration préalable de l’échantillon de fèces

Le système de question-réponse QUANTUM

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Contribution au pronostic de défaut dans les systèmes complexes par les techniques intelligentes

Nous avons présenté une nouvelle approche basée sur l'utilisation d'une méthode guidée par les données pour le pronostic des défauts. Cette méthode requiert des données décrivant le processus de dégradation. Lorsque les données sont insuffisantes, la prédiction des états devient difficile avec les modèles profonds de type mémoire à long terme (LSTM), qui nécessitent une quantité importante de données d'apprentissage. Pour résoudre ce problème de rareté des données dans la prédiction de la durée de vie restante (RUL), nous proposons d'adopter une stratégie d'augmentation des données. Les résultats obtenus sont démontrent que l'application d'une stratégie d'augmentation des données, peut améliorer les performances de prédiction de la RUL en utilisant les techniques LSTM. Nous avons validé cette approche en utilisant les données de la NASA Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation (C-MAPPS)

Segmentation d'images de façades de bâtiments acquises d'un point de vue terrestre

L'analyse de façades (détection, compréhension et reconstruction) à partir d'images acquises depuis la rue est aujourd'hui un thème de recherche très actif en photogrammétrie et en vision par ordinateur de part ses nombreuses applications industrielles. Cette thèse montre des avancées réalisées dans le domaine de la segmentation générique de grands volumes de ce type d'images, contenant une ou plusieurs zones de façades (entières ou tronquées).Ce type de données se caractérise par une complexité architecturale très riche ainsi que par des problèmes liés à l'éclairage et au point de vue d'acquisition. La généricité des traitements est un enjeu important. La contrainte principale est de n'introduire que le minimum d'a priori possible. Nous basons nos approches sur les propriétés d'alignements et de répétitivité des structures principales de la façade. Nous proposons un partitionnement hiérarchique des contours de l'image ainsi qu'une détection de grilles de structures répétitives par processus ponctuels marqués. Sur les résultats, la façade est séparée de ses voisines et de son environnement (rue, ciel). D'autre part, certains éléments comme les fenêtres, les balcons ou le fond de mur, sans être reconnus, sont extraits de manière cohérente. Le paramétrage s'effectue en une seule passe et s'applique à tous les styles d'architecture rencontrés. La problématique se situe en amont de nombreuses thématiques comme la séparation de façades, l'accroissement du niveau de détail de modèles urbains 3D générés à partir de photos aériennes ou satellitaires, la compression ou encore l'indexation à partir de primitives géométriques (regroupement de structures et espacements entre ellesFacade analysis (detection, understanding and field of reconstruction) in street level imagery is currently a very active field of research in photogrammetric computer vision due to its many applications. This thesis shows some progress made in the field of generic segmentation of a broad range of images that contain one or more facade areas (as a whole or in part).This kind of data is carecterized by a very rich and varied architectural complexity and by problems in lighting conditions and in the choice of a camera's point of view. Workflow genericity is an important issue. One significant constraint is to be as little biased as possible. The approches presented extract the main facade structures based on geometric properties such as alignment and repetitivity. We propose a hierarchic partition of the image contour edges and a detection of repetitive grid patterns based on marked point processes. The facade is set appart from its neighbooring façades and from its environment (the ground, the sky). Some elements such as windows, balconies or wall backgrounds, are extracted in a relevant way, without being recognized. The parameters regulation is done in one step and refers to all architectural styles encountered. The problem originates from most themes such as facade separation, the increase of level of details in 3D city models generated from aerial or satellite imagery, compression or indexation based on geometric primitives (structure grouping and space between them)PARIS-EST-Université (770839901) / SudocSudocFranceF