Découpage de courbes de densité : Application au dépistage du cancer

International audienceLe dépistage actuel du cancer broncho-pulmonaire est effectué à l'aide d'une radiographie pulmonaire, d'un scanner thoracique et d'un examen cytologique des expectorations. La cytologie automatisée des expectorations est une méthode permettant l'analyse informatique des cellules d'un crachat sur la lame d'un microscope. Comme une personne est représentée par l'ensemble des cellules de sa lame, il nous a paru intéressant d'utiliser la densité de probabilité comme unité statistique. La modélisation fonctionnelle des données, méthode pour laquelle l'unité statistique est à valeurs dans un espace infini, répond bien à cette problématique statistique puisque, par définition, une densité de probabilité est une fonction. Lors de cet exposé nous présenterons la méthode de classification supervisée de courbes de densité que nous avons développée, pour discriminer des personnes ayant un cancer et des personnes saines, et nous vous donnerons quelques résultats issus de données réelles

Classification d’images hyperspectrales par des méthodes fonctionnelles non-paramétriques

la classification supervisée d’images hyperspectrales est rendue difficile par le grand nombre de variables spectrales et par le petit nombre d’échantillons de références pour l’entraînement. Plusieurs méthodes ont été proposées pour aborder ce problème. Citons par exemple les méthodes Bayésiennes, les méthodes d’extraction de caractéristiques, les forêts aléatoires, les réseaux de neurones ainsi que les méthodes à noyau. En particulier, les Machines à Vecteurs de Support ou Séparateur à Vaste Marge (SVM) ont montré de très bonnes performances en termes de bonnes classification. Cependant, une des caractéristiques principales de l’imagerie hyperspectrale n’a pas été encore étudiée : la très forte corrélation entre deux bandes spectrales consécutives, liée à la nature physique des spectres de réflectance. Une façon de prendre en compte cette propriété est de ne pas considérer les spectres comme des vecteurs de variables spectrales mais comme la discrétisation de fonctions continues de la longueur d’onde. Cette modélisation permet ainsi de prendre en compte naturellement l’ordre des bandes spectrales, la forme des spectres ou la dérivée des spectres de longueurs d’ondes. De plus, l’utilisation de mesures de proximité spécifiques appelées « pseudo-métriques » sur les fonctions permet une plus grande robustesse face à la grande dimension spectrale. Dans cette présentation, nous introduirons une approche non-paramétrique de classification de fonctions à l’aide d’un modèle statistique fonctionnel. En particulier, la construction de 3 pseudo-métriques adaptées à la comparaison de courbes sera présentée. La première pseudo-métrique considérée est une extension de la distance vectorielle L2 aux espaces fonctionnels, la seconde est basée sur l’Analyse Fonctionnelle en Composante Principale (FPCA) et la troisième utilise sur la Régression Multiples des Moindres Carrés Partiels (MPLSR). Des résultats obtenus sur des images hyperspectrales réelles seront présentés. Pour comparaison, un modèle de mélange Gaussien et des SVM ont été appliqués. En termes de taux d’erreurs de classification, la méthode proposée avec la pseudo-métrique MPLSR donnent les meilleurs résultats. Nous conclurons la présentation sur les perspectives qu’offre la modélisation fonctionnelle pour le traitement d’images hyperspectrales

Utilisation de tests de structure en régression sur variable fonctionnelle.

International audienceCe travail s'intéresse à la construction et à l'utilisation de tests de structure en régression sur variable fonctionnelle. Nous proposons, de manière générale, de construire notre statistique de test à partir d'un estimateur spécifique au modèle particulier dont nous voulons tester la validité et de méthodes d'estimation à noyau fonctionnel. Un résultat théorique montre, sous des hypothèses générales, la normalité asymptotique de notre statistique de test sous l'hypothèse nulle (c'est à dire lorsque l'hypothèse sur la structure du modèle est valide) et sa divergence sous des alternatives locales. Ce résultat permet d'envisager la construction de tests de structure de nature très variée permettant par exemple de tester si la variable explicative n'a pas d'effet, si cet effet est linéaire, ou bien si l'effet de la variable explicative fonctionnelle se résume par l'effet de quelques caractéristiques réelles associées à celle-ci. Différentes méthodes de rééchantillonnage sont proposées pour calculer la valeur seuil du test. La méthode la plus adaptée (au vu de simulations) est ensuite utilisée dans le cadre de l'étude de données spectrométriques. L'utilisation de différents tests construits à partir de l'approche que nous proposons permet d'apporter des éléments de réponses à des questions concrètes liées à ces données. Nous discutons finalement les points qui peuvent être améliorés et présentons brièvement des perspectives intéressantes qu'offre l'utilisation de tests de structure dans le cadre de procédures s'intéressant à l'extraction de caractéristiques importantes pour la prédiction au sein de la courbe explicative mais aussi au choix de la semi-métrique

Polychotomous regression : application to landcover prediction

An important field of investigation in Geography is the modelization of the evolution of land cover in view of analyzing the dynamics of this evolution and then to build predictive maps. This is possible with the apparatus of measure : sattelite image... In this paper, we propose to use a polychotomous regression model to modelize and to predict land cover of a given area : we shox how to adapt this model in order to take into account the spatial correlation and the temporal evolution of the vegetation indexes. This study concerns an area in the Pyrenees mountains

Advances on nonparametric regression for functional variables

We consider the problem of predicting a real random variable from a functional explanatory variable. The problem is attacked by mean of nonparametric kernel approach which has been recently adapted to this functional context. We derive theoretical results by giving a deep asymptotic study of the behaviour of the estimate, including mean squared convergence (with rates and precise evaluation of the constant terms) as well as asymptotic distribution. Practical use of these results are relying on the ability to estimate these constants. Some perspectives in this direction are discussed including the presentation of a functional version of bootstrapping ideas