Techniques d'analyse de contenu appliquées à l'imagerie spatiale

Depuis les années 1970, la télédétection a permis d’améliorer l’analyse de la surface de la Terre grâce aux images satellites produites sous format numérique. En comparaison avec les images aéroportées, les images satellites apportent plus d’information car elles ont une couverture spatiale plus importante et une période de revisite courte. L’essor de la télédétection a été accompagné de l’émergence des technologies de traitement qui ont permis aux utilisateurs de la communauté d’analyser les images satellites avec l’aide de chaînes de traitement de plus en plus automatiques. Depuis les années 1970, les différentes missions d’observation de la Terre ont permis d’accumuler une quantité d’information importante dans le temps. Ceci est dû notamment à l’amélioration du temps de revisite des satellites pour une même région, au raffinement de la résolution spatiale et à l’augmentation de la fauchée (couverture spatiale d’une acquisition). La télédétection, autrefois cantonnée à l’étude d’une seule image, s’est progressivement tournée et se tourne de plus en plus vers l’analyse de longues séries d’images multispectrales acquises à différentes dates. Le flux annuel d’images satellite est supposé atteindre plusieurs Péta octets prochainement. La disponibilité d’une si grande quantité de données représente un atout pour développer de chaines de traitement avancées. Les techniques d’apprentissage automatique beaucoup utilisées en télédétection se sont beaucoup améliorées. Les performances de robustesse des approches classiques d’apprentissage automatique étaient souvent limitées par la quantité de données disponibles. Des nouvelles techniques ont été développées pour utiliser efficacement ce nouveau flux important de données. Cependant, la quantité de données et la complexité des algorithmes mis en place nécessitent une grande puissance de calcul pour ces nouvelles chaînes de traitement. En parallèle, la puissance de calcul accessible pour le traitement d’images s’est aussi accrue. Les GPUs («Graphic Processing Unit ») sont de plus en plus utilisés et l’utilisation de cloud public ou privé est de plus en plus répandue. Désormais, pour le traitement d’images, toute la puissance nécessaire pour les chaînes de traitements automatiques est disponible à coût raisonnable. La conception des nouvelles chaînes de traitement doit prendre en compte ce nouveau facteur. En télédétection, l’augmentation du volume de données à exploiter est devenue une problématique due à la contrainte de la puissance de calcul nécessaire pour l’analyse. Les algorithmes de télédétection traditionnels ont été conçus pour des données pouvant être stockées en mémoire interne tout au long des traitements. Cette condition est de moins en moins respectée avec la quantité d’images et leur résolution. Les algorithmes de télédétection traditionnels nécessitent d’être revus et adaptés pour le traitement de données à grande échelle. Ce besoin n’est pas propre à la télédétection et se retrouve dans d’autres secteurs comme le web, la médecine, la reconnaissance vocale,… qui ont déjà résolu une partie de ces problèmes. Une partie des techniques et technologies développées par les autres domaines doivent encore être adaptées pour être appliquée aux images satellites. Cette thèse se focalise sur les algorithmes de télédétection pour le traitement de volumes de données massifs. En particulier, un premier algorithme existant d’apprentissage automatique est étudié et adapté pour une implantation distribuée. L’objectif de l’implantation est le passage à l’échelle c’est-à-dire que l’algorithme puisse traiter une grande quantité de données moyennant une puissance de calcul adapté. Enfin, la deuxième méthodologie proposée est basée sur des algorithmes récents d’apprentissage automatique les réseaux de neurones convolutionnels et propose une méthodologie pour les appliquer à nos cas d’utilisation sur des images satellites

Modélisation formelle de systèmes dynamiques autonomes : graphe, réécriture et grammaire

Modern, large-scale systems are deployed in changing environments. They must dynamically adapt to context changes. In this scope, autonomic computing aims at reducing (or even suppress) slow and costly human interventions, by making systems achieve self-management. Self-adaptability of a system is primarily based on a suitable description of its components, their interactions and the various states it can adopt. Various mod! eling approaches have been elaborated, notably based on architecture description languages (ADLs) or generic models (e.g., UML, graphs). These representations usually focus on some aspects or properties of dynamic systems and do not tackle each of self-management's requirements. This manuscript deals with graph-based representations of dynamic systems and their suitability for the implementation of autonomic computing's four fundamental properties : self-optimization, self-protection, self-healing and self-configuring. This thesis offers four principal theoretical and applied contributions The first one is a methodology for the construction and generative characterization of transformations correct by construction whose application necessarily preserves a system's correctness. An application can therefore efficiently remains in an acceptable state while evolving. The second one consists in an extension of graph rewriting systems allowing to easily and efficiently represent, update, evaluate and configure a system's characteristics. These claims are supported by concrete example relying on DIET, a distributed and hierarchical load balancer. An experimental study reveals a significant efficiency gain with regard to classical methods, in particular those integrated to AGG and GMTE. The third contribution is articulated around the design of an end-to-end manager for complex events processing requests. It demonstrates the interest of graphs as an abstract, high-level, representation in an applicative context comprising numerous fragmented technical solutions. The fourth and last one relies on the design of an autonomic manager for any Machine-to-Machine system complying to the ETSI M2M2 standard. It illustrates the methodology for correct transformations, but also the integration of the proposed representation within a multi-model approach including internal consistency concerns. The approach's feasibility is experimentally demonstrated using a smart metering application.Les systèmes distribués modernes à large-échelle évoluent dans des contextes variables soumis à de nombreux aléas auxquels ils doivent s'adapter dynamiquement. Dans ce cadre, l'informatique autonome se propose de réduire (voire supprimer) les interventions humaines lentes et coûteuse, en leur préférant l'auto-gestion. L'adaptabilité autonome d'un système repose avant tout sur une description adéquate de ses composants, de leurs interactions et des différents aspects ou topologies qu’il peut adopter. Diverses approches de modélisation ont étés proposées dans la littérature, basées notamment sur des langages de descriptions spécifiques (e.g., les ADLs) ou des modèles génériques plus ou moins formels (e.g., profils UML, graphes). Ces représentations se concentrent en général sur certains aspects ou propriétés du système dynamique et ne permettent ainsi pas de répondre à chacune des problématiques inhérentes à l'auto-gestion. Cette thèse traite de la modélisation basée graphes des systèmes dynamiques et de son adéquation pour la mise en œuvre des quatre propriétés fondamentales de l'informatique autonome : l'auto-optimisation, l'auto-protection, l'auto-guérison et l'auto-configuration. Cette thèse propose quatre principales contributions théoriques et appliquées. La première est une méthodologie pour la construction et la caractérisation générative de transformations correctes par construction dont l'application préserve nécessairement la correction du système. Le maintien d'une application dans un état acceptable peut ainsi être efficacement garanti lors de son adaptation. La seconde contribution consiste en une extension des systèmes de réécriture de graphe permettant de représenter, mettre à jour, évaluer et paramétrer les caractéristiques d'un système aisément et efficacement. Ces affirmations sont soutenues par des exemples illustratifs concrets reposant sur DIET, un répartiteur de charge distribué. Une étude expérimentale extensive révèle un net gain d'efficacité vis à vis de méthodes classiques, en particulier celles intégrées nativement aux outils AGG et GMTE. La troisième contribution s'articule autour de l'élaboration d'un module de gestion de bout en bout pour des requêtes de traitement d'événements complexes. Elle démontre l'intérêt des graphes en tant que représentation abstraite et haut niveau dans un contexte applicatif comprenant de multiples solutions fragmentées. La quatrième et dernière contribution réside dans le design d'un gestionnaire autonome apte à régenter tout système Machine-à-Machine se conformant au standard ETSI M2M. Elle illustre la méthodologie relative à la correction par construction, mais également l'intégration de la représentation proposée à des approches multi-modèles incluant des problématiques de cohérence interne. La faisabilité de l'approche est démontrée expérimentalement en s'appuyant sur une application de compteur intelligent pour la domotique

Apprentissage automatique pour simplifier l’utilisation de banques d’images cardiaques

The recent growth of data in cardiac databases has been phenomenal. Cleveruse of these databases could help find supporting evidence for better diagnosis and treatment planning. In addition to the challenges inherent to the large quantity of data, the databases are difficult to use in their current state. Data coming from multiple sources are often unstructured, the image content is variable and the metadata are not standardised. The objective of this thesis is therefore to simplify the use of large databases for cardiology specialists withautomated image processing, analysis and interpretation tools. The proposed tools are largely based on supervised machine learning techniques, i.e. algorithms which can learn from large quantities of cardiac images with groundtruth annotations and which automatically find the best representations. First, the inconsistent metadata are cleaned, interpretation and visualisation of images is improved by automatically recognising commonly used cardiac magnetic resonance imaging views from image content. The method is based on decision forests and convolutional neural networks trained on a large image dataset. Second, the thesis explores ways to use machine learning for extraction of relevant clinical measures (e.g. volumes and masses) from3D and 3D+t cardiac images. New spatio-temporal image features are designed andclassification forests are trained to learn how to automatically segment the main cardiac structures (left ventricle and left atrium) from voxel-wise label maps. Third, a web interface is designed to collect pairwise image comparisons and to learn how to describe the hearts with semantic attributes (e.g. dilation, kineticity). In the last part of the thesis, a forest-based machinelearning technique is used to map cardiac images to establish distances and neighborhoods between images. One application is retrieval of the most similar images.L'explosion récente de données d'imagerie cardiaque a été phénoménale. L'utilisation intelligente des grandes bases de données annotées pourrait constituer une aide précieuse au diagnostic et à la planification de thérapie. En plus des défis inhérents à la grande taille de ces banques de données, elles sont difficilement utilisables en l'état. Les données ne sont pas structurées, le contenu des images est variable et mal indexé, et les métadonnées ne sont pas standardisées. L'objectif de cette thèse est donc le traitement, l'analyse et l'interprétation automatique de ces bases de données afin de faciliter leur utilisation par les spécialistes de cardiologie. Dans ce but, la thèse explore les outils d'apprentissage automatique supervisé, ce qui aide à exploiter ces grandes quantités d'images cardiaques et trouver de meilleures représentations. Tout d'abord, la visualisation et l'interprétation d'images est améliorée en développant une méthode de reconnaissance automatique des plans d'acquisition couramment utilisés en imagerie cardiaque. La méthode se base sur l'apprentissage par forêts aléatoires et par réseaux de neurones à convolution, en utilisant des larges banques d'images, où des types de vues cardiaques sont préalablement établies. La thèse s'attache dans un deuxième temps au traitement automatique des images cardiaques, avec en perspective l'extraction d'indices cliniques pertinents. La segmentation des structures cardiaques est une étape clé de ce processus. A cet effet une méthode basée sur les forêts aléatoires qui exploite des attributs spatio-temporels originaux pour la segmentation automatique dans des images 3Det 3D+t est proposée. En troisième partie, l'apprentissage supervisé de sémantique cardiaque est enrichi grâce à une méthode de collecte en ligne d'annotations d'usagers. Enfin, la dernière partie utilise l'apprentissage automatique basé sur les forêts aléatoires pour cartographier des banques d'images cardiaques, tout en établissant les notions de distance et de voisinage d'images. Une application est proposée afin de retrouver dans une banque de données, les images les plus similaires à celle d'un nouveau patient