Caractérisation stochastique des hétérogénéités hydrostratigraphiques appliquée à la modélisation hydrogéologique régionale

Résumé L’une des principales sources d’incertitude des modèles hydrogéologiques porte sur les hétérogénéités hydrostratigraphiques. Ces dernières jouent un rôle majeur sur l’écoulement de l’eau souterraine et le transport des contaminants. Pourtant la caractérisation hydrogéologique inclut très rarement l’évaluation de l’effet de l’incertitude des hétérogénéités. Cette situation s’explique en partie par la difficulté à reproduire, de manière satisfaisante, ces caractéristiques physiques en modèles équivalents. Peu ou pas de méthodologie complète et efficace permet d’effectuer la modélisation hydrogéologique régionale dans un cadre stochastique tout en quantifiant l’incertitude des hétérogénéités inter et intra unités. La difficulté de simuler efficacement les hétérogénéités inter unités de ce type de contexte est un frein à la modélisation hydrogéologique stochastique régionale. Également, la difficulté associée à la paramétrisation stochastique régionale intra unités (conductivité hydraulique ou K ) de ces modèles représente aussi un obstacle. Ces difficultés constituent une problématique majeure quand vient le besoin de quantifier adéquatement l’incertitude des modèles. Les méthodes de simulation géostatistique moderne, telles que la méthode plurigaussienne et multipoint, permettent de produire des modèles équivalents des hétérogénéités inter unités, appelés réalisations. Malgré leurs récents développements, ces méthodes conservent différentes lacunes telles que le manque de réalisme géologique dans certains contextes. Par exemple, la méthode plurigaussienne ne peut facilement incorporer des transitions asymétriques entre unités, de même que la méthode multipoint qui éprouve aussi des difficultés avec la non- stationnarité ainsi que les forts contrastes d’épaisseurs. Par contre, la méthode MCP peut s’affranchir de ces difficultés notamment grâce au transiogramme et sa propriété de forçage 0/1 des probabilités. Les hétérogénéités intra unités des modèles hydrogéologiques sont définies à partir des don- nées de K scalaire à une échelle locale. Cette échelle n’est généralement pas représentative de la taille des éléments d’un modèle hydrogéologique régional. La caractérisation stochastique de la K équivalente (tenseur-K ) à l’échelle de l’élément est un défi en soi. Elle nécessite plu- sieurs étapes incluant des contraintes à respecter dont la préservation de la structure spatiale et la contrainte d’inégalité Kverticale ≤ Khorizontale des tenseurs ainsi que les corrélations inter composantes. À cela s’ajoute, la mise à l’échelle de la K qui tient compte de l’effet des hétérogénéités locale régionalisée, la régionalisation des composantes corrélées des tenseurs-K des différentes unités ainsi que leur calage avec les variables d’état (p. ex. charge hydraulique) dans un contexte multivariable contraint. Une méthodologie complète devrait également fournir des réalisations significativement différentes afin de quantifier adéquatement l’incertitude associée aux tenseurs-K. L’objectif général de la thèse consiste à développer une démarche complète de caractérisation stochastique de l’incertitude des hétérogénéités inter et intra unités hydrostratigraphiques appliquées à la modélisation hydrogéologique régionale. Plus spécifiquement, la thèse vise à développer une méthodologie de simulation géostatistique des unités hydrostratigraphiques (UHS) afin de fournir des modèles équivalents d’aspect réaliste pour un contexte de sédimentation directionnelle (asymétrie) et à développer une méthodologie de caractérisation stochastique, de mise à l’échelle et de calage des tenseurs-K équivalents à partir de la K scalaire tout en préservant la structure spatiale des tenseurs, la contrainte d’inégalité ainsi que les corrélations inter composantes. La méthodologie globale s’oriente autour de trois étapes principales : i) la compilation et la préparation des données, ii) la simulation de modèles hydrostratigraphiques directionnels et iii) la caractérisation stochastique des tenseurs-K. La première étape a porté sur la compilation et le traitement des données (hydrostratigraphie et K) pour les développements méthodologiques et les différents tests méthodologiques appliqués sur le sous-bassin Innisfil Creek (comté de Simcoe, Ontario). La deuxième étape est basée sur le développement d’une démarche de simulation par la méthode MCP afin de générer des modèles équivalents dans un contexte hydrostratigraphique 3D complexe dont la séquence des unités est ordonnée verticalement. La méthodologie proposée inclut l’estimation des probabilités bivariables par transformée de Fourier à partir du modèle déterministe et des critères de qualité de simulation. La méthode est testée pour montrer sa capacité à quantifier la variabilité locale de la solution et son incertitude. La troisième étape fournit une méthodologie complète de caractérisation stochastique des hétérogénéités intra UHS qui inclut : la mise à l’échelle d’hétérogénéités locales (K) en tenseur-K équivalent, l’utilisation du modèle linéaire de corégionalisation pour la simulation des composantes des tenseurs-K équiprobables, la préservation des corrélations entre les composantes des tenseurs-K par nouvelle transformation gaussienne bivariée et l’utilisation de la méthode de déformation graduelle (GDM) pour caler les tenseurs-K en fonction des observations de charge hydraulique. Les résultats montrent la capacité de la méthode MCP à simuler efficacement un contexte hydrostratigraphique régional 3D complexe avec de multiples unités. De plus, les résultats montrent la capacité de la méthode à reproduire l’ordination verticale des unités et tout ça malgré la forte hypothèse d’indépendance conditionnelle. Les résultats des simulations conditionnelles et non conditionnelles pour le cas synthétique montrent clairement l’absence de tout biais substantiel. Dans l’exemple plus complexe du contexte réel, le biais est moins important pour le cas non conditionnel et pour l’échantillonnage aléatoire des données que pour le biais observé dans les données dû à l’échantillonnage préférentiel. La surreprésentation de données conditionnantes n’a pas d’impact significatif sur les proportions moyennes simulées mais l’ajout de données supplémentaires réduit la variabilité. Soulignons que la méthode MCP fournit de bons résultats malgré une image d’entraînement fortement non stationnaire. Avec une autre méthode (PGS ou MPS), rien n’aurait garanti un tel succès dans le contexte étudié. Les résultats de la méthodologie de caractérisation de la K montrent que la nouvelle méthode proposée fournit des modèles équivalents calés des tenseurs-K. La méthode de mise à l’échelle de la K scalaire en tenseur-K équivalent tient compte de la structure des hétérogénéités locales et des propriétés statistiques de chacune des UHS. La régionalisation des composantes des tenseurs-K effectuée par simulation géostatistique à partir de modèles linéaires de corégionalisation (LCM) rend le temps de calcul raisonnable. La simulation reproduit aussi, pour chacune des unités, les caractéristiques statistiques des différentes composantes de K. Pour rétablir les corrélations non linéaires des tenseurs-K non-gaussiens ainsi que les histogrammes des composantes souhaités, une nouvelle transformation bivariée est appliquée sur les réalisations. Les résultats du calage des tenseurs-K montrent que la méthode des déformations graduelles permet le calage multivariable contraint tout en préservant la covariance spatiale et croisée de UHS. Il a été démontré que la méthode conserve les relations non linéaires entre les composantes du tenseur-K grâce à l’intégration de la transformation bivariée. L’approche proposée a ainsi permis de préserver les propriétés spatiales des tenseurs ainsi que les relations entre les composantes. Les résultats démontrent que la GDM s’applique à un contexte multivariable contraint et pas seulement au contexte univariable. Soulignons que les inversions convergent rapidement en termes du nombre d’itérations grâce à l’optimisation du paramètre de déformation de la GDM. Il a aussi été montré que la méthode permet de caler la recharge séparément ou simultanément avec les tenseurs-K. Les exemples de calage montrent qu’il est avantageux d’inclure la recharge stochastique dans l’inversion. Par ailleurs, il a été observé qu’un nombre élevé d’observations de charge n’améliore pas significativement les résultats. Une comparaison, portant sur la définition de zones de captage autour de deux puits de pompage, entre la méthode GDM proposée et la méthode d’inversion PEST montrent des tenseurs-K géologiquement plus réalistes avec GDM que ceux obtenus avec PEST. L’ensemble des résultats permet de conclure que la méthode MCP simule efficacement un contexte régional complexe d’une succession stratigraphique directionnelle d’un bassin sédimentaire glaciaire. La méthode prend efficacement en charge la forte non-stationnarité spatiale des unités ainsi que d’imposantes contraintes comme la déposition verticale ordonnée en tenant compte de l’asymétrie stratigraphique à partir des probabilités de transition entre les unités. La méthode MCP s’est révélée sans biais dans le cas non conditionnel. La méthodologie proposée de caractérisation des tenseurs-K permet le calage individuel ou simultané des tenseurs-K de différentes UHS et/ou de recharge. La méthodologie inclut une mise à l’échelle des conductivités hydrauliques quasi ponctuelles vers un tenseur équivalent en tenant compte de la structure spatiale à l’échelle locale. Bien que la mise à l’échelle soit intensive en temps de calcul, il a été démontré qu’il est possible de limiter au minimum le nombre d’éléments à mettre à l’échelle grâce à la régionalisation des tenseurs-K par simulation géostatistique. La thèse a apporté quelques contributions originales. D’abord, il s’agit d’une première appli- cation de la méthode MCP pour la simulation 3D. À ma connaissance, aucune autre méthode de simulation stochastique ne semble être en mesure de solutionner avec autant de satisfaction un contexte hydrostratigraphique complexe 3D comme celui du comté de Simcoe. La méthode des déformations graduelles permet le calage efficace des composantes des tenseurs- K avec préservation des corrélations non linéaires des composantes et de leurs fonctions de covariance. À ma connaissance, il s’agit de la première approche utilisant la GDM pour un contexte multivariable avec contraintes. Enfin, cette thèse contribue à l’avancement des connaissances et des techniques de la caractérisation stochastique des hétérogénéités inter et intra hydrostratigraphiques. Dans une plus grande perspective, la thèse contribue à fournir des outils adaptés pour mieux quantifier l’incertitude associée aux hétérogénéités présente dans les modèles hydrogéologiques régionaux. ---------- Abstract One of the main sources of uncertainty in hydrogeological models relates to hydrostrati- graphic heterogeneities. They play a major role in quantification of groundwater dynamics and mass transport. Yet hydrogeological characterization rarely includes the assessment of the effect of uncertainty and spatial variability of hydrostratigraphic units and hydrogeologic parameters. This is partly explained by the difficulty of reproducing these physical charac- teristics satisfactorily in equivalent models. There is at present little or no comprehensive and efficient methodology that allows regional hydrogeological modelling to be carried out in a stochastic framework while quantifying the uncertainty of inter- and intra-unit hetero- geneities. The difficulty to effectively simulate inter-unit heterogeneities under such condi- tions is a hindrance to stochastic regional hydrogeological modelling. As well, the difficulty associated with the regional stochastic intra-unit parameterization (hydraulic conductivity or K ) of these models further aggravates the problem. These difficulties constitute a major issue when it comes to the need to adequately quantify model uncertainty. Modern geostatistical simulation methods, such as plurigaussian and multipoint simulations, make it possible to produce equivalent models of inter-unit heterogeneities, referred to as realizations. Despite their recent developments, these methods retain various shortcomings such as the lack of geological rigour in certain settings. For example, the plurigaussian method cannot easily incorporate asymmetrical transitions between units, whereas the multipoint method has dif- ficulties with non-stationarity and strong thickness contrasts. On the other hand, the MCP (Markov-type categorical prediction) method has the capacity to overcome these difficulties thanks to the transiogram and its 0/1 probability forcing property. The intra-unit heterogeneities of the hydrogeological models are defined from scalar K data at a local scale. This scale is generally not representative of the size of the elements used in regional hydrogeological models. Stochastic characterization of the equivalent K (K -tensor) at the element scale is a challenge in itself. It requires several steps including constraints to be respected such as the preservation of the spatial structure, the natural constraint Kvertical ≤ Khorizontal, and the inter-component correlations. In addition, the upscaling of K takes into account the effect of local heterogeneities, the regionalization of the correlated components of the K -tensors of the different units and their calibration with state variables (e.g., hydraulic head) in a constrained multivariate context. A comprehensive methodology should also provide significantly different realizations in order to adequately quantify the uncertainty associated with the K -tensors. The general objective of this thesis is to develop a comprehensive approach to stochastic characterization of the uncertainty of inter- and intra-hydrostratigraphic unit heterogeneities applied to regional hydrogeological modelling. More specifically, the thesis aims to develop a methodology for geostatistical simulation of hydrostratigraphic units (HSU) in order to provide equivalent models of realistic appearance for a directional sedimentation context (asymmetry) and to develop a methodology for stochastic characterization, upscaling and calibration of equivalent K -tensors from the scalar K while preserving the spatial structure of the tensors, the inequality constraint as well as the inter-component correlations. The overall approach revolves around three main steps: (i) data compilation and preparation, (ii) simulation of directional hydrostratigraphic models, and (iii) stochastic characterization of K -tensors. The first step focuses on data compilation and processing (hydrostratigraphy and K ) for methodological developments and various methodological tests applied to the Innisfil Creek sub-watershed (Simcoe County, Ontario). The second stage is based on the development of a simulation approach using the MCP method to generate equivalent models in a complex 3D hydrostratigraphic context with a vertically ordered sequence of units. The proposed methodology includes the estimation of bivariate probabilities by Fourier transform from the deterministic model and the simulation quality criteria. The method is tested to show its ability to quantify the local variability of the solution and its uncertainty. The third step provides a complete methodology for stochastic characterization of intra-HSU heterogeneities which includes: upscaling of local heterogeneities (K ) into equivalent K - tensors, use of the linear co-regionalization model for simulation of equiprobable K -tensor components, preservation of correlations between K -tensor components by new bivariate Gaussian transformation and use of the Gradual Deformation Method (GDM) to calibrate the K -tensors according to hydraulic head observations. The results show the ability of the MCP method to effectively simulate a complex 3D regional hydrostratigraphic with multiple units. Furthermore, the results show the ability of the method to reproduce the vertical ordering of the units, despite the strong assumption of conditional independence. The results of the conditional and unconditional simulations for the synthetic case clearly show the absence of any substantial bias. In the more complex example of field hydrogeological settings, the bias is less important in the unconditional case and in the random sampling case than the bias observed in the data due to preferential sampling. Over-representation of conditioned data does not have a significant impact on the mean simulated proportions, but the addition of supplementary data reduces variability. The MCP method provides good results despite a highly non-stationary training image. With another method (PGS or MPS), nothing would have guaranteed such success in the studied context. The results of the K characterization methodology show that the presented original method provides equivalent calibrated models of the K -tensors. The scalar K upscaling method to equivalent K -tensor takes into account the structure of local heterogeneities and the sta- tistical properties of each of the HSU. The regionalization of the K -tensor components by geostatistical simulation using Linear Co-Regionalization Models (LCMs) keeps the compu- tation time reasonable. The simulation also reproduces, for each of the units, the statistical characteristics of the different K components. To restore the non-linear correlations of the non-Gaussian K -tensors as well as the histograms of the desired components, a new bivariate transformation is applied to the realizations. The results of the calibration of the K -tensors show that the method of gradual deformations allows the multivariate constrained calibration while preserving the spatial and cross-covariance of HSU. The method has been shown to preserve the non-linear relationships between the K -tensor components through the integra- tion of the bivariate transformation. The proposed approach has thus preserved the spatial properties of the tensors and the relationships between the components. The results show that the GDM applies to a constrained multivariate context and not only to the univariate context. It should be noted that the inversions converge rapidly in terms of the number of iterations thanks to the optimization of the deformation parameter of the GDM. It has also been shown that the method allows to set the recharge separately or simultaneously with the K -tensors. The calibration examples show that it is advantageous to include stochastic recharge in the inversion. It has also been observed that a high number of head observations does not significantly improve the results. A comparison of the definition of capture zones around two pumping wells between the proposed GDM method and the PEST inversion method shows geologically more realistic K -tensors with GDM than those obtained with PEST. The overall results suggest that the LCM method effectively simulates a complex regional context of a directional stratigraphic succession in a glacial sedimentary basin. The method effectively supports the strong spatial non-stationarity of the units as well as imposing con- straints such as ordered vertical deposition by taking into account stratigraphic asymmetry from the transition probabilities between the units. The MCP method proved to be unbiased in the unconditional case. The proposed K -tensor characterization methodology allows in- dividual or simultaneous calibration of K -tensors from different HSU and/or recharge units. The methodology includes an upscaling of quasi-point hydraulic conductivities to an equiva- lent tensor taking into account the spatial structure at the local scale. Although the upscaling is computationally intensive, it has been shown that it is possible to minimize the number of elements to be scaled by regionalizing the K -tensors by geostatistical simulation. The thesis provided substantial original contributions. This is a first application of the MCP method for 3D simulations. To the author’s knowledge, no other stochastic simulation method seems to be able to solve as satisfactorily a 3D hydrostratigraphic context as complex as that of Simcoe County. The gradual deformation method allows for efficient calibration of the K - tensor components while preserving the non-linear correlations of the components and their covariance functions. To the author’s knowledge, this is also the first time where GDM has been used in a multivariate context with constraints. Finally, this thesis contributes to the advancement of knowledge and techniques for stochastic characterization of inter- and intra- hydrostratigraphic heterogeneities. In a broader perspective, the thesis contributes original methods and tools adapted to better quantify the uncertainty associated with heterogeneities present in regional hydrogeological models

Génération de nombres pseudo-aléatoires suivant une distribution non-uniforme par circuits intégrés programmables

Génération de la distribution uniforme -- Génération des distributions non-uniformes -- Architectures matérielles des générateurs de nombres aléatoires -- Qualification d'un générateur non-uniforme -- Principe de base du modèle -- Développement du modèle mathématique -- Architectures des générateurs aléatoires -- Architecture universelle -- Application à la distribution exponentielle -- Application à la distribution normale -- Implémentations et résultats expérimentaux -- Simulation algorithmique -- Accélération matérielle

Apprentissage et Contrôle dans les Architectures Neuronales

The brain, beyond its primary sensori-motor and regulation functions, is an outstanding adaptive system, capable of developping novel responses in novel situations. The principles of machine learning, a fast-developping domain, are at stake for a better understanding of the learning processes in the brain. Computational models of learning have provided several success stories, from which the "layered neural networks" are the most famous ones. This HDR dissertation presents different kinds neural networks models, displaying a more strict obedience to the biological constraints, in particular regarding the recurrent aspect of the neuronal interaction graph, the discreteness of the signals emitted by the neurons and the local aspect of the plasticity rules that govern the synaptic changes. We show in particular how recurrent neural networks organize their sensory input in different regions, how the the synaptic plasticity drives the network toward a more "simple" collective activity, allowing a better separation and prediction of the sensory stimuli, and how motor learning can rely on matching motor primitives with sensory data to organize the physical environment. Several projects are proposed, aiming at expanding some of those ideas into large-scale brain activity models, or also for the design of brain-computer interfaces.Au delà de ses fonctions primaires régulatrices et sensori-motrices, le cerveau est un formidable système adaptatif capable de développer des réponses nouvelles dans des contextes nouveaux. Les principes de l'apprentissage automatique ("machine learning"), en plein développement à l'heure actuelle, peuvent être utiles à la compréhension des processus d'apprentissage dans le cerveau. On parle de modèles computationnels de l'apprentissage, dont les "réseaux de neurones artificiels à couches" sont la réalisation la plus connue. Ce mémoire d'HDR présente des modèles de réseaux de neurones obéissant plus strictement aux contraintes biologiques, en particulier concernant le caractère récurrent du graphe d'interaction neuronale, le caractère discret des signaux émis par les neurones et le caractère local des règles de plasticité qui régissent les changements synaptiques. Nous montrons en particulier comment les réseaux de neurones récurrents organisent leurs données d'entrée en régions distinctes, comment la plasticité synaptique conduit les réseau de neurones vers des activités d'ensemble plus simples, permettant de mieux différencier et prédire les stimuli sensoriels, et comment l'apprentissage moteur peut se fonder sur l'appariement entre primitives motrices et données sensorielles pour organiser l'environnement physique. Différents projets sont proposés, visant à développer ces idées sur des modèles de l'activité du cerveau à large échelle, ou encore dans le cadre des interfaces cerveau-machine

Développement d'une méthode d'évaluation multi-indicateurs des systèmes agro-industriels, basée sur la pensée cycle de vie, pour une éco-conception des procédés de production

Le concept de bioraffinerie, développé afin de se substituer aux ressources fossiles, vise à concevoir une grande variété de produits (carburants, matériaux, molécules plateformes pour la chimie fine…) en se basant sur la valorisation de ressources renouvelables telles que la biomasse végétale. La mise en place de bioraffineries doit se baser sur de nouveaux procédés, éco-conçus, afin d'optimiser la performance environnementale de la chaine de transformation de la biomasse. Néanmoins, l'écoconception de procédés émergents peut être complexe en raison des multiples configurations possibles et du manque important de données précises et spécifiques sur ces technologies. L’objectif de ces travaux vise donc à développer une méthode d’évaluation multiindicateurs pour l’éco-conception des procédés agro-industriels et de bioraffineries. La démarche générale consiste à coupler les domaines du Génie des Procédés et de l’Analyse du Cycle de Vie. En effet, la modélisation, à partir de modèles physiques ou semi-empiriques (notamment issus de plans d’expériences) puis la simulation de procédés sont utilisées afin de faciliter la phase de réalisation de l’inventaire du cycle de vie en obtenant des bilans matière et énergie détaillés. Ces bilans peuvent ensuite être utilisés pour effectuer une Analyse du Cycle de Vie prospective du procédé. Par itération, il est ainsi possible de réaliser de la prévision de données et de tester de nombreux jeux de conditions opératoires pour le procédé afin d’optimiser sa performance environnementale, en déterminant les conditions opératoires optimales et les opérations unitaires les plus respectueuses de l’environnement. Cette méthodologie et son outil associé ont été testés sur différents procédés de bioraffinerie,impliquant diverses biomasses : micro-algues, coproduits de culture de blé, boi

Sols et eaux : acquis et perspectives de la recherche agronomique française en zone intertropicale

Ce document reuni 4 articles qui illustrent la production scientifique et les activités des organismes français de recherche dans le domaine de l'agronomie des régions chaudes (zone intertropicale essentiellement). On dispose d'une synthèse des connaissances acquises depuis plus de 40 ans sur les sujets concernant les eaux et les sols ainsi que les méthodes d'évaluation des ressources et leurs techniques d'utilisations

Modélisation statistique et segmentation d'images TEP : application à l'hétérogénéité et au suivi de tumeurs

Cette thèse étudie le traitement statistique des images TEP. Plus particulièrement, la distribution binomiale négative est proposée pour modéliser l’activité d’une région mono-tissulaire. Cette représentation a l’avantage de pouvoir prendre en compte les variations d’activité biologique (ou hétérogénéité) d’un même tissu. A partir de ces résultats, il est proposé de modéliser la distribution de l’image TEP entière comme un mélange spatialement cohérent de lois binomiales négatives. Des méthodes Bayésiennes sont considérées pour la segmentation d’images TEP et l’estimation conjointe des paramètres du modèle. La cohérence spatiale inhérente aux tissus biologiques est modélisée par un champ aléatoire de Potts-Markov pour représenter la dépendance locale entre les composantes du mélange. Un algorithme original de Monte Carlo par Chaîne de Markov (MCMC) est utilisé, faisant appel aux notions d’échantillonnage dans un espace Riemannien et d’opérateurs proximaux. L’approche proposée est appliquée avec succès à la segmentation de tumeurs en imagerie TEP. Cette méthode est ensuite étendue d’une part en intégrant au processus de segmentation des informations anatomiques acquises par tomodensitométrie (TDM), et d’autre part en traitant une série temporelle d’images correspondant aux différentes phases de respiration. Un modèle de mélange de distributions bivariées binomiale négative - normale est proposé pour représenter les images dynamiques TEP et TDM fusionnées. Un modèle Bayésien hiérarchique a été élaboré comprenant un champ de Potts-Markov à quatre dimensions pour respecter la cohérence spatiale et temporelle des images PET-TDM dynamiques. Le modèle proposé montre une bonne qualité d’ajustement aux données et les résultats de segmentation obtenus sont visuellement en concordance avec les structures anatomiques et permettent la délimitation et le suivi de la tumeur. ABSTRACT : This thesis studies statistical image processing of PET images. More specifically, the negative binomial distribution is proposed to model the activity of a single tissue. This representation has the advantage to take into account the variations of biological activity (or heterogeneity) within a single tissue. Based on this, it is proposed to model the data of the entire PET image as a spatially coherent finite mixture of negative binomial distributions. Bayesian methods are considered to jointly perform the segmentation and estimate the model parameters. The inherent spatial coherence of the biological tissue is modeled by a Potts-Markov random field to represent the local dependence between the components of the mixture. An original Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm is proposed, based on sampling in a Riemannian space and proximal operators. The proposed approach is successfully applied to the segmentation of tumors in PET imaging. This method is further extended by incorporating anatomical information acquired by computed tomography (CT) and processing a time series of images corresponding to the phases of respiration. A mixture model of bivariate negative binomial - normal distributions is proposed to represent the dynamic PET and CT fused images. A hierarchical Bayesian model was developed including a four dimensional Potts-Markov field to enforce the spatiotemporal coherence of dynamic PET-CT images. The proposed model shows a good fit to the data and the segmentation results obtained are visually consistent with the anatomical structures and allow accurate tumor delineation and tracking

Transmission efficace en temps réel de la voix sur réseaux ad hoc sans fil

La téléphonie mobile se démocratise et de nouveaux types de réseaux voient le jour, notamment les réseaux ad hoc. Sans focaliser exclusivement sur ces réseaux particuliers, le nombre de communications vocales effectuées chaque minute est en constante augmentation mais les réseaux sont encore souvent victimes d'erreurs de transmission. L'objectif de cette thèse porte sur l'utilisation de méthodes de codage en vue d'une transmission de la voix robuste face aux pertes de paquets, sur un réseau mobile et sans fil perturbé permettant le multichemin. La méthode envisagée prévoit l'utilisation d'un codage en descriptions multiples (MDC) appliqué à un flux de données issu d'un codec de parole bas débit, plus particulièrement l'AMR-WB (Adaptive Multi Rate - Wide Band). Parmi les paramètres encodés par l'AMR-WB, les coefficients de la prédiction linéaire sont calculés une fois par trame, contrairement aux autres paramètres qui sont calculés quatre fois. La problématique majeure réside dans la création adéquate de descriptions pour les paramètres de prédiction linéaire. La méthode retenue applique une quantification vectorielle conjuguée à quatre descriptions. Pour diminuer la complexité durant la recherche, le processus est épaulé d'un préclassificateur qui effectue une recherche localisée dans le dictionnaire complet selon la position d'un vecteur d'entrée. L'application du modèle de MDC à des signaux de parole montre que l'utilisation de quatre descriptions permet de meilleurs résultats lorsque le réseau est sujet à des pertes de paquets. Une optimisation de la communication entre le routage et le processus de création de descriptions mène à l'utilisation d'une méthode adaptative du codage en descriptions. Les travaux de cette thèse visaient la retranscription d'un signal de parole de qualité, avec une optimisation adéquate des ressources de stockage, de la complexité et des calculs. La méthode adaptative de MDC rencontre ces attentes et s'avère très robuste dans un contexte de perte de paquets

Algorithmes de localisation distribués en intérieur pour les réseaux sans fil avec la technologie IEEE 802.15.4

The Internet of Things is finally blooming through diverse applications, from home automation and monitoring to health tracking and quantified-self movement. Consumers deploy more and more low-rate and low-power connected devices that provide complex services. In this scenario, positioning these intelligent objects in their environment is necessary to provide geo-localized services, as well as to optimize the network operation. However, indoor positioning of devices using only their radio interface is still very imprecise. Indoor wireless localization techniques often deduce from the Radio frequency (RF) signal attenuation the distances that separate a mobile node from a set of reference points called landmarks. The received signal strength indicator (RSSI), which reflects this attenuation, is known in the literature to be inaccurate and unreliable when it comes to distance estimation, due to the complexity of indoor radio propagation (shadowing, multi-path fading). However, it is the only metric that will certainly be available in small and inexpensive smart objects. In this thesis, we therefore seek algorithmic solutions to the following problem: is it possible to achieve a fair localization using only the RSSI readings provided by low-quality hardware? To this extent, we first study the behavior of the RSSI, as reported by real hardware like IEEE 802.15.4 sensor nodes, in several indoor environments with different sizes and configurations , including a large scale wireless sensor network. Such experimental results confirm that the relationship between RSSI and distance depends on many factors; even the battery pack attached to the devices increases attenuation. In a second step, we demonstrate that the classical log-normal shadowing propagation model is not well adapted in indoor case, because of the RSSI values dispersion and its lack of obvious correlation with distance. We propose to correct the observed inconsistencies by developing algorithms to filter irrelevant samples. Such correction is performed by biasing the classical log-normal shadowing model to take into account the effects of multipath propagation. These heuristics significantly improved RSSI-based indoor localization accuracy results. We also introduce an RSSI-based positioning approach that uses a maximum likelihood estimator conjointly with a statistical model based on machine learning. In a third step, we propose an accurate distributed and cooperative RSSI-based localization algorithm that refines the set of positions estimated by a wireless node. This algorithm is composed of two on-line steps: a local update of position¿s set based on stochastic gradient descent on each new RSSI measurement at each sensor node. Then an asynchronous communication step allowing each sensor node to merge their common local estimates and obtain the agreement of the refined estimated positions. Such consensus approach is based on both a distributed local gradient step and a pairwise gossip protocol. This enables each sensor node to refine its initial estimated position as well as to build a local map of itself and its neighboring nodes. The proposed algorithm is compared to multilateration, Multi Dimensional Scaling (i.e. MDS) with modern majorization problem and classical MDS. Simulation as well as experimental results obtained on real testbeds lead to a centimeter-level accuracy. Both landmarks and blind nodes communicate in the way that the data processing and computation are performed by each sensor node without any central computation point, tedious calibration or intervention from a human.L¿internet des objets se développe à travers diverses applications telles que la domotique, la surveillance à domicile, etc. Les consommateurs s¿intéressent à ces applications dont les objets interagissent avec des dispositifs de plus en plus petits et connectés. La localisation est une information clé pour plusieurs services ainsi que pour l¿optimisation du fonctionnement du réseau. En environnement intérieur ou confiné, elle a fait l¿objet de nombreuses études. Cependant, l¿obtention d¿une bonne précision de localisation demeure une question difficile, non résolue. Cette thèse étudie le problème de la localisation en environnement intérieur appliqué aux réseaux sans fil avec l¿utilisation unique de l¿atténuation du signal. L¿atténuation est mesurée par l¿indicateur de l¿intensité du signal reçu (RSSI). Le RSSI est connu dans la littérature comme étant imprécis et peu fiable en ce qui concerne l¿estimation de la distance, du fait de la complexité de la propagation radio en intérieur : il s¿agit des multiples trajets, le shadowing, le fading. Cependant, il est la seule métrique directement mesurable par les petits objets communicants et intelligents. Dans nos travaux, nous avons amélioré la précision des mesures du RSSI pour les rendre applicables à l¿environnement interne dans le but d¿obtenir une meilleure localisation. Nous nous sommes également intéressés à l¿implémentation et au déploiement de solutions algorithmiques relatifs au problème suivant : est-il possible d¿obtenir une meilleure précision de la localisation en utilisant uniquement les mesures de RSSI fournies par les n¿uds capteurs sans fil IEEE 802.15.4 ? Dans cette perspective, nous avons d¿abord étudié le comportement du RSSI dans plusieurs environnements intérieurs de différentes tailles et selon plusieurs configurations , y compris un réseau de capteurs sans fil à grande échelle (SensLAB). Pour expliquer les résultats des mesures, nous avons caractérisé les objets communicants que nous utilisons, les n¿uds capteurs Moteiv TMote Sky, par une série d¿expériences en chambre anéchoïque. Les résultats expérimentaux confirment que la relation entre le RSSI et la distance dépend de nombreux facteurs même si la batterie intégrée à chaque n¿ud capteur produit une atténuation. Ensuite, nous avons démontré que le modèle de propagation log-normal shadowing n¿est pas adapté en intérieur, en raison de la dispersion des valeurs de RSSI et du fait que celles-ci ne sont pas toujours dépendantes de la distance. Ces valeurs devraient être considérées séparément en fonction de l¿emplacement de chaque n¿ud capteur émetteur. Nous avons proposé des heuristiques pour corriger ces incohérences observées à savoir les effets de la propagation par trajets multiples et les valeurs aberrantes. Nos résultats expérimentaux ont confirmé que nos algorithmes améliorent significativement la précision de localisation en intérieur avec l¿utilisation unique du RSSI. Enfin, nous avons étudié et proposé un algorithme de localisation distribué, précis et coopératif qui passe à l¿échelle et peu consommateur en termes de temps de calcul. Cet algorithme d¿approximation stochastique utilise la technique du RSSI tout en respectant les caractéristiques de l¿informatique embarquée des réseaux de capteurs sans fil. Il affine l¿ensemble des positions estimées par un n¿ud capteur sans fil. Notre approche a été comparée à d¿autres algorithmes distribués de l¿état de l¿art. Les résultats issus des simulations et des expériences en environnements internes réels ont révélé une meilleure précision de la localisation de notre algorithme distribué. L¿erreur de localisation est de l¿ordre du centimètre sans aucun n¿ud ou unité centrale de traitement, ni de calibration fastidieuse ni d¿intervention humaine