Gestion de contexte dans un habitat intelligent à base d’ontologie : modélisation, implantation et validation

Le laboratoire DOMUS développe des applications sensibles au contexte dans une perspective d’intelligence ambiante. L’architecture utilisée présentement pour gérer le contexte a atteint ses limites en termes de capacité d’évoluer, d’intégration de nouvelles sources de données et de nouveaux capteurs et actionneurs, de capacité de partage entre les applications et de capacité de raisonnement. Ce projet de recherche a pour objectif de développer un nouveau modèle, un gestionnaire de contexte et de proposer une architecture pour les applications d’assistance installées dans un habitat intelligent. Le modèle doit répondre aux exigences suivantes : commun, abstrait, évolutif, décentralisé, performant et une accessibilité uniforme. Le gestionnaire du contexte doit permettre de gérer les événements et offrir des capacités de raisonnement sur les données et le contexte. La nouvelle architecture doit simplifier le développement d’applications d’assistance et la gestion du contexte. Les applications doivent pouvoir se mettre à jour si le modèle de données évolue dans le temps sans nécessiter de modification dans le code source. Le nouveau modèle de données repose sur une ontologie définie avec le langage OWL 2 DL. L’architecture pour les applications d’assistance utilise le cadre d’applications Apache Jena pour la gestion des requêtes SPARQL et un dépôt RDF pour le stockage des données. Une bibliothèque Java a été développée pour gérer la correspondance entre le modèle de données et le modèle Java. Le serveur d’événements est basé sur le projet OpenIoT et utilise un dépôt RDF. Il fournit une API pour la gestion des capteurs / événements et des actionneurs / actions. Les choix d’implémentation et l’utilisation d’une ontologie comme modèle de données et des technologies du Web sémantique (OWL, SPARQL et dépôt RDF) pour les applications d’assistance dans un habitat intelligent ont été validés par des tests intensifs et l’adaptation d’applications déjà existantes au laboratoire. L’utilisation d’une ontologie a pour avantage une intégration des déductions et du raisonnement directement dans le modèle de données et non au niveau du code des applications.

Modélisation pharmacocinétique en imagerie par résonance magnétique et en tomographie d’émission par positrons appliquée à un modèle de glioblastome chez le rat

Résumé : En imagerie médicale, il est courant d’associer plusieurs modalités afin de tirer profit des renseignements complémentaires qu’elles fournissent. Par exemple, la tomographie d’émission par positrons (TEP) peut être combinée à l’imagerie par résonance magnétique (IRM) pour obtenir à la fois des renseignements sur les processus biologiques et sur l’anatomie du sujet. Le but de ce projet est d’explorer les synergies entre l’IRM et la TEP dans le cadre d’analyses pharmacocinétiques. Plus spécifiquement, d’exploiter la haute résolution spatiale et les renseignements sur la perfusion et la perméabilité vasculaire fournis par l’IRM dynamique avec agent de contraste afin de mieux évaluer ces mêmes paramètres pour un radiotraceur TEP injecté peu de temps après. L’évaluation précise des paramètres de perfusion du radiotraceur devrait permettre de mieux quantifier le métabolisme et de distinguer l’accumulation spécifique et non spécifique. Les travaux ont porté sur deux radiotraceurs de TEP (18F-fluorodésoxyglucose [FDG] et 18F-fluoroéthyle-tyrosine [FET]) ainsi que sur un agent de contraste d’IRM (acide gadopentétique [Gd DTPA]) dans un modèle de glioblastome chez le rat. Les images ont été acquises séquentiellement, en IRM, puis en TEP, et des prélèvements sanguins ont été effectués afin d’obtenir une fonction d’entrée artérielle (AIF) pour chaque molécule. Par la suite, les images obtenues avec chaque modalité ont été recalées et l’analyse pharmacocinétique a été effectuée par régions d’intérêt (ROI) et par voxel. Pour le FDG, un modèle irréversible à 3 compartiments (2 tissus) a été utilisé conformément à la littérature. Pour la FET, il a été déterminé qu’un modèle irréversible à 2 tissus pouvait être appliqué au cerveau et à la tumeur, alors qu’un modèle réversible à 2 tissus convenait aux muscles. La possibilité d’effectuer une conversion d’AIF (sanguine ou dérivée de l’image) entre le Gd DTPA et la FET, ou vice versa, a aussi été étudiée et s’est avérée faisable dans le cas des AIF sanguines obtenues à partir de l’artère caudale, comme c’est le cas pour le FDG. Finalement, l’analyse pharmacocinétique combinée IRM et TEP a relevé un lien entre la perfusion du Gd-DTPA et du FDG, ou de la FET, pour les muscles, mais elle a démontré des disparités importantes dans la tumeur. Ces résultats soulignent la complexité du microenvironnement tumoral (p. ex. coexistence de divers modes de transport pour une même molécule) et les nombreux défis rencontrées lors de sa caractérisation chez le petit animal.

Modélisation et validation expérimentale d'un modèle vibroacoustique d'un silencieux d'une motoneige

Ce mémoire traite la modélisation et la validation expérimentale du bruit d’un silencieux de motoneige. La première phase du projet consiste à modéliser numériquement le système d’échappement avec les méthodes numériques suivantes : éléments finis et éléments finis de frontière, afin d’évaluer ses performances acoustiques : perte par transmission, bruit de bouche et bruit de paroi. Une deuxième phase du projet consiste à valider expérimentalement les performances acoustiques calculées numériquement. La dernière phase du projet se consacrera à une étude paramétrique expérimentale d’un silencieux sur banc moteur. En conclusion, les résultats des modèles numériques mis en œuvre concordent bien avec les résultats expérimentaux. Cependant, les aspects non linéaires rencontrés à la dernière phase du projet n’ont pas été étudiés davantage.