Fractionnement et caractérisation de la matière organique des lixiviats de décharges d'ordures ménagères

Les lixiviats de décharge constituent une source de nuisance qui vient s'ajouter aux nombreux problèmes de contamination du milieu environnant s'ils ne sont pas traités avant leur rejet. La matière organique, principale composante de ces effluents, doit retenir une grande attention dans la mesure où il est difficile d'éviter la propagation et la diffusion de cette pollution dans les sols et vers les nappes phréatiques. Cette étude vise à fractionner et à caractériser la matière organique présente dans des lixiviats de décharges d'ordures ménagères afin de prévoir et d'orienter le choix des traitements les plus adaptés compte tenu de leur biodégradabilité.La méthode de fractionnement utilisée comprend une adsorption spécifique sur résines macroporeuses Amberlite XAD (combinaison de XAD-7 et XAD-4) pour séparer les composés hydrophobes et hydrophiles qui sont ensuite extraits à la soude (composés acides) et au dichlorométhane (composés neutres). Le fractionnement de la matière organique par filtration sur résines XAD-7 et XAD-4, après une première étape de précipitation en milieu acide (pH=1), a permis de répartir l'ensemble des composés organiques du lixiviat dans six fractions de spécificités différentes fonction de la taille et/ou du caractère hydrophile ou hydrophobe des molécules. Les résultats montrent que ce protocole expérimental permet d'extraire au moins 98 % de la matière organique totale (pourcentage relatif aux teneurs de la demande chimique en oxygène ou DCO), dont la plus grande proportion est constituée des substances humiques (76 % à 90 % en DCO). Diverses méthodes analytiques ont été proposées en vue de caractériser les fractions isolées telles que l'analyse élémentaire, la spectrophotométrie infrarouge, la résonanoe magnétique nucléaire C13 (RMN Cl3) et la chromatographie CG/FID et CG/SM.Landfill leachates represent an obvious source of pollution for the environment and many studies have attempted to analyze organic pollutants found in leachates. A number of methods have been described in the literature for the isolation and concentration of dissolved organic matter from landfill leachate samples. Membrane ultrafiltration, gel permeation and high performance liquid chromatography are commonly used because these techniques can be easily adapted to separate soluble organic substances from large volumes of leachate. The objective of this study was to fractionate and characterize dissolved organic matter found in leachates collected from sanitary landfills.The discharges are defined with regard to the geological context from which they are situated and the nature of the waste. The discharges are classified in three categories, based upon the value of the permeability coefficient K, the substratum and its continuity.- class 1; impermeable site (K 10-[sup]6 ms-¹). The studied leachates come from landfill of class 2:- Crézin (Haute-Vienne) of compacted type: it was used for household rubbish and assimilated ordinary wastes. - Foussais-Payre (Vendée): leachate coming from the fermentation area of a composting plant and from the compost refuse. Fractionation of dissolved organic matter was applied on three leachates samples. The first sample was the raw leachate collected from the Crézin landfill and the two others came from Foussais-Payre (a raw sample and a sample treated in an aerated lagoon for 52 days). Because of the wide variety of organic compounds that can be found in such leachates, we classified and isolated the different groups of organic constituents using an XAD resin adsorption procedure. The experimental method consisted of acidifying samples to pH 1 to isolate the first fraction (fig. 1) and then treating the remaining supernatant with XAD-7 and XAD-4 resins. The adsorption on XAD resins allowed the isolation of the other organic fractions (figs. 2 to 6). Various analytical techniques were applied to characterize the isolated fractions such as elementary analysis infrared spectroscopy, ¹3C nuclear magnetic resonance (¹3C CP/MAS NMR), gas chromatography (GC/FID), and gas chromatography coupled to mass spectrometry (GC/MS). Results showed that more then 90% of the total organic carbon (TOC) in leachates can he recovered by the isolation procedure. Most of the isolated compounds corresponded to humic substances (76% to 90% of the chemical oxygen demand). Hydrophobic and hydrophilic neutral compounds were found only in small concentrations

Apprentissage profond sur des données médicales multivariées

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse automatique des images microscopiques du cancer du sein. Malgré leur importance pour la mise au point et l'évaluation des méthodes automatiques de détection de cancer, il existe peu de bases de données d'images histologiques annotées. Une première contribution de cette thèse est d'avoir créé une collection d'images annotées composée d'images de lames entières dans lesquelles sept tissus ont été étiquetés manuellement et validés par un expert. La seconde contribution de notre travail porte sur une nouvelle méthode pour la segmentation au niveau des tissus basée sur un modèle de réseau de neurones profond. Nous avons proposé une méthode de segmentation sémantique hybride capable d'agréger des informations contextuelles à partir d'images à plusieurs échelles en combinant des fonctionnalités et en apprenant les dépendances entre échelles à l'aide d'unités convolutives à mémoire à court et long terme (Conv-LSTM). Nous utilisons également des réseaux génératifs (GAN) pour assister la segmentation sémantique en générant des informations supplémentaires utiles pour la tâche de classification. Nous présentons une analyse détaillée des paramètres du réseau de segmentation afin de déterminer la configuration optimale. La comparaison des résultats de notre réseau avec une architecture CNN conventionnelle a montré que les performances étaient considérablement améliorées. Une troisième contribution de ce travail concerne l'évaluation de la segmentation. Nous proposons une nouvelle mesure qui prend en compte les connaissances médicales et la tâche médicale spécifique visée ; elle intègre la gravité de l'erreur commise au point de vue médical.This thesis focuses in the field of automatic analysis of microscopic images of breast cancer. Despite their importance for the development and evaluation of automated methods of cancer detection, there are few available databases of annotated histological images. The first contribution of this thesis is creating a collection of annotated images composed of images of whole slides in which seven tissues were manually labeled and validated by an expert. The second contribution of our work is the developpement of a new method for tissue-level segmentation based on a deep neural network model. We have proposed a hybrid semantic segmentation method that integrates contextual information from multi-scale images by combining functionality and learning scale dependencies using convolutional long-short term memory units. (Conv-LSTM). We also use generative adversarial networks (GAN) to assist semantic segmentation by generating additional information useful for the classification task. We present a deep analysis of the parameters of the segmentation network to determine the optimal configuration. Comparing the results of our network with a conventional CNN architecture has shown that performance has improved significantly. A third contribution of this work concerns the evaluation of segmentation. We propose a new measure that takes into account the medical knowledge and the specific medical task targeted; it incorporates the seriousness of the error made from the medical point of view

Deep learning applied to multivariate medical data

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse automatique des images microscopiques du cancer du sein. Malgré leur importance pour la mise au point et l'évaluation des méthodes automatiques de détection de cancer, il existe peu de bases de données d'images histologiques annotées. Une première contribution de cette thèse est d'avoir créé une collection d'images annotées composée d'images de lames entières dans lesquelles sept tissus ont été étiquetés manuellement et validés par un expert. La seconde contribution de notre travail porte sur une nouvelle méthode pour la segmentation au niveau des tissus basée sur un modèle de réseau de neurones profond. Nous avons proposé une méthode de segmentation sémantique hybride capable d'agréger des informations contextuelles à partir d'images à plusieurs échelles en combinant des fonctionnalités et en apprenant les dépendances entre échelles à l'aide d'unités convolutives à mémoire à court et long terme (Conv-LSTM). Nous utilisons également des réseaux génératifs (GAN) pour assister la segmentation sémantique en générant des informations supplémentaires utiles pour la tâche de classification. Nous présentons une analyse détaillée des paramètres du réseau de segmentation afin de déterminer la configuration optimale. La comparaison des résultats de notre réseau avec une architecture CNN conventionnelle a montré que les performances étaient considérablement améliorées. Une troisième contribution de ce travail concerne l'évaluation de la segmentation. Nous proposons une nouvelle mesure qui prend en compte les connaissances médicales et la tâche médicale spécifique visée ; elle intègre la gravité de l'erreur commise au point de vue médical.This thesis focuses in the field of automatic analysis of microscopic images of breast cancer. Despite their importance for the development and evaluation of automated methods of cancer detection, there are few available databases of annotated histological images. The first contribution of this thesis is creating a collection of annotated images composed of images of whole slides in which seven tissues were manually labeled and validated by an expert. The second contribution of our work is the developpement of a new method for tissue-level segmentation based on a deep neural network model. We have proposed a hybrid semantic segmentation method that integrates contextual information from multi-scale images by combining functionality and learning scale dependencies using convolutional long-short term memory units. (Conv-LSTM). We also use generative adversarial networks (GAN) to assist semantic segmentation by generating additional information useful for the classification task. We present a deep analysis of the parameters of the segmentation network to determine the optimal configuration. Comparing the results of our network with a conventional CNN architecture has shown that performance has improved significantly. A third contribution of this work concerns the evaluation of segmentation. We propose a new measure that takes into account the medical knowledge and the specific medical task targeted; it incorporates the seriousness of the error made from the medical point of view

PSTPIP1-Associated Myeloid-Related Proteinemia Inflammatory (PAMI) Syndrome: A Systematic Review

PSTPIP1 (proline-serine-threonine phosphatase-interactive protein 1) -associated myeloid- related proteinemia inflammatory (PAMI) syndrome, previously known as Hyperzincemia/ Hypercalprotectinemia (Hz/Hc) syndrome, is a recently described, rare auto-inflammatory dis- order caused by specific deleterious variants in the PSTPIP1 gene (p.E250K and p.E257K). The disease is characterized by chronic systemic inflammation, cutaneous and osteoarticular manifestations, hep- atosplenomegaly, anemia, and neutropenia. Increased blood levels of MRP 8/14 and zinc distinguish this condition from other PSTPIP1-associated inflammatory diseases (PAID). The aim of this system- atic review is to provide a comprehensive overview of the disease phenotype, course, treatment, and outcome based on reported cases. This systematic review adheres to the PRISMA guidelines (2020) for reporting. A literature search was performed in Embase, Medline, and Web of Science on 13 October 2022. The quality of the case reports and case series was assessed using the JBI checklists. Out of the 43 included patients with PAMI syndrome, there were 24 females and 19 males. The median age at onset was 3.9 years. The main clinical manifestations included anemia (100%), neutropenia (98%), cutaneous manifestations (74%), osteoarticular manifestations (72%), splenomegaly (70%), growth failure (57%), fever (51%), hepatomegaly (56%), and lymphadenopathy (39%). Systemic inflammation was described in all patients. Marked elevation of zinc and MRP 8/14 blood levels were observed in all tested patients. Response to treatment varied and no consistently effective therapy was identified. The most common therapeutic options were corticosteroids (N = 30), anakinra (N = 13), cyclosporine A (N = 11), canakinumab (N = 6), and anti-TNF (N = 14). Hematopoietic stem cell transplantation has been recently reported to be successful in five patients. Our review highlights the key characteristics of PAMI syndrome and the importance of considering this disease in the differential diagnosis of patients presenting with early-onset systemic inflammation and cytopenia. -- Le PSTPIP1 (proline-serine-threonine phosphatase-interactive protein 1)-associated myeloid-related proteinemia inflammatory (PAMI) syndrome, connu précédemment sous le nom de syndrome d’hypercalprotectinémie/hyperzincémie, est une maladie auto inflammatoire rare, décrite pour la première fois sous ce nom en 2015 et causée par deux mutations spécifiques dans le gènes PSTPIP1 (p.E250K and p.E257K). Le spectre clinique et biologique du PAMI syndrome est différent des autres maladies auto inflammatoires connues et associées au PSTPIP1 (PSTPIP1-associated inflammatory diseases, PAID) et du PAPA (pyogenic arthritis, pyoderma gangrenosum [PG], acne) syndrome. En effet, les patients atteints du PAMI syndrome se caractérisent par une inflammation biologique chronique, une variété de manifestations ostéoarticulaires et/ou cutanées, une lymphoprolifération et des cytopénies. Au niveau biologique, le PAMI syndrome se distingue par l’augmentation du taux de zinc et de la calprotectine sanguine. Bien que des progrès ont été observés ces dernières années dans la caractérisation clinique et génétique du PAMI syndrome, il reste difficile à diagnostiquer et représente un réel challenge pour les différents praticiens. En effet, sa rareté et la variabilité de son phénotype clinique se chevauchant avec d’autres maladies auto-inflammatoires expliquent la complexité de sa prise en charge. Notre revue systématique a pour objectif de fournir un aperçu complet du phénotype clinique du PAMI syndrome et de décrire les traitements et l’évolution de la maladie à travers les cas rapportés et décrits dans la littérature. Not but étant d’améliorer la compréhension actuelle du PAMI syndrome pour un diagnostic précoce afin d’optimiser la prise en charge de ces patients

Contribution au développement d'une méthode de cotation fonctionnelle des mécanismes complexes

Ce travail aborde la problématique de la cotation fonctionnelle des mécanismes complexes. Des modèles de représentation d'un assemblage, de spécification fonctionnelle des pièces influentes et de calcul de la résultante relative à chaque exigence sont présentés. Une approche récursive basée sur des algorithmes permet d'identifier et de coter fonctionnellement les surfaces et pièces influentes. Des règles de génération automatique des spécifications sont formalisées. Ces règles sont validées par une application à un mécanisme complexe. Une approche analytique et une autre par simulation sont proposées pour déterminer la résultante d'une exigence fonctionnelle. Ces deux approches font appel à des modèles de contact des liaisons qui respectent les zones de tolérance définies par les spécifications ISO. L'ensemble des équations donnant les résultantes relatives aux différentes exigences permet, dans une étape ultérieure, de faire la synthèse des tolérances afin d'optimiser leur répartition en assurant un compromis entre la qualité géométrique du mécanisme et le coût de production de ses composants.This thesis deals with functional tolerancing of complex mechanisms. Some models of assembly representation, specification of key parts and determination of the functional requirement as a function of tolerances are presented. . In order to identify and functionally specify key parts, some algorithme are proposed and rides are formulized. These rides generate automatically geometric specifications. An application to a real complex mechanism is presented. Two approaches are proposed to determine the relation between the functional requirement and tolerances. The first is based on numerical simulation and the second is analytic. The two approaches need the definition of complex contact constraints between parts respecting ISO tolerance zones. The set of equations relative to all functional requirements gives a system to be resolved under cost criteria in order to optimize tolerances and adjust the nominal CAD model.CACHAN-ENS (940162301) / SudocSudocFranceF

Towards a new requirements’ definition methodology using ontologies for Pervasive Games Based Learning Systems

Since a Pervasive Games Based Learning System (PGBLSs) is considered as technology enhanced learning system, it becomes important to enhance the development process. Despite the growing presence of mobile devices and the wireless network communication technologies, users needs satisfaction is particularly challenging due to problems arising from the highly dynamic environments in which services will operate. We propose, in this paper, a semantic model driven requirements engineering process in order to improve the development of PGBLSs. This model is based on an ontology of requirements (RO) as a powerful formalism to assist requirements' analysts for fulfilling changing requirements in PGBLSs dynamic contexts. In such environments, analysts have to establish the relative priorities of requirements for resolving conflicting requests. For this issue, a requirements analysis technique is also proposed

Educational system based on simulation and intelligent conversation

This paper explores the use of intelligent conversation and simulation to increase learning outcomes of science topics, i.e. Physics in our case. The underlying theory is that educational 3D interactive simulations can enhance learning by, first of all, adding a playful element to the learning process which boosts motivation, and, second, by creating an opportunity to \u27learn by doing\u27 when enabling the learner to explore the simulated phenomena by themselves. Furthermore, conversational agents can enhance and strengthen the simulation-based learning environment by playing the role of guide or tutor, e.g. offering hints when the student is struggling, as well as evaluator, which is needed to provide appropriate feedback and guidance. Subsequently, a prototype of an educational system that combines a Physics simulation and a conversational agent was developed and then evaluated. In order to evaluate the effectiveness of the proposed educational system to induce learning gains, we conducted a randomized controlled trial experiment. In particular, we compared the following experimental conditions: using a simulation alone followed by a full system that included both the simulation and a conversational agent versus the conversational agent alone followed by the full system. In both conditions, students were exposed to the same content