Algorithme de reconstruction itératif pour tomographie optique diffuse avec mesures dans le domaine temporel

L'imagerie par tomographie optique diffuse requiert de modéliser la propagation de la lumière dans un tissu biologique pour une configuration optique et géométrique donnée. On appelle cela le problème direct. Une nouvelle approche basée sur la méthode des différences finies pour modéliser numériquement via l'équation de la diffusion (ED) la propagation de la lumière dans le domaine temporel dans un milieu inhomogène 3D avec frontières irrégulières est développée pour le cas de l'imagerie intrinsèque, c'est-à-dire l'imagerie des paramètres optiques d'absorption et de diffusion d'un tissu. Les éléments finis, lourds en calculs, car utilisant des maillages non structurés, sont généralement préférés, car les différences finies ne permettent pas de prendre en compte simplement des frontières irrégulières. L'utilisation de la méthode de blocking-off ainsi que d'un filtre de Sobel en 3D peuvent en principe permettre de surmonter ces difficultés et d'obtenir des équations rapides à résoudre numériquement avec les différences finies. Un algorithme est développé dans le présent ouvrage pour implanter cette approche et l'appliquer dans divers cas puis de la valider en comparant les résultats obtenus à ceux de simulations Monte-Carlo qui servent de référence. L'objectif ultime du projet est de pouvoir imager en trois dimensions un petit animal, c'est pourquoi le modèle de propagation est au coeur de l'algorithme de reconstruction d'images. L'obtention d'images requière la résolution d'un problème inverse de grandes dimensions et l'algorithme est basé sur une fonction objective que l'on minimise de façon itérative à l'aide d'une méthode basée sur le gradient. La fonction objective mesure l'écart entre les mesures expérimentales faites sur le sujet et les prédictions de celles-ci obtenues du modèle de propagation. Une des difficultés dans ce type d'algorithme est l'obtention du gradient. Ceci est fait à l'aide de variables auxiliaire (ou adjointes). Le but est de développer et de combiner des méthodes qui permettent à l'algorithme de converger le plus rapidement possible pour obtenir les propriétés optiques les plus fidèles possible à la réalité capable d'exploiter la dépendance temporelle des mesures résolues en temps, qui fournissent plus d'informations tout autre type de mesure en TOD. Des résultats illustrant la reconstruction d'un milieu complexe comme une souris sont présentés pour démontrer le potentiel de notre approche.

L’influence d’un algorithme de référence en examen clinique sur l’amélioration des compétences en examen clinique et sur la pensée critique des stagiaires en soins infirmiers

L’examen clinique est un aspect primordial du rôle de l’infirmière et de l’infirmier. Toutes interventions découlent de cette évaluation. Afin de bien déterminer les interventions appropriées, les infirmières et infirmiers doivent également développer une pensée critique. Ces deux concepts sont interdépendants et doivent être intégrés dans l’enseignement de la pratique infirmière. L’expérience de la chercheuse et différentes études ont révélées que enseignement de l’examen clinique et de la pensée critique est un défi quotidien pour les enseignantes et enseignants aux collégial. Beaucoup de notions portant sur l’examen physique sont enseignées mais très peu sont utilisées dans les milieux de stage. Afin d’intégrer le processus d’évaluation clinique et de pensée critique chez les stagiaires, une activité d’évaluation clinique consistant à évaluer des patientes et patients dans une clinique école a été instaurée. Après deux sessions d’expérimentation, il a été constaté que les stagiaires présentaient plusieurs lacunes au niveau de l’examen clinique et de la pensée critique. Suite à la lecture d’études concluantes sur l’utilisation d’algorithmes afin de guider des étudiantes et étudiants, un algorithme de référence en examen clinique (AREC) a été élaboré afin d’aider les stagiaires à effectuer un examen clinique en utilisant une pensée critique. L’AREC a été expérimenté auprès de stagiaires de cinquième session en soins infirmiers au collégial dans le cadre du cours en soins ambulatoires. Les stagiaires pouvaient se référer à l’AREC lors de l’examen clinique afin d’effectuer une évaluation plus précise et complète. De plus, l’utilisation de l’AREC devait permettre aux stagiaires de se questionner dans le processus et d’améliorer leur pensée critique. L’expérimentation auprès de 18 stagiaires ne permet pas de généraliser les résultats mais des pistes intéressantes en sont ressorties. Il semble avoir une amélioration de l’examen clinique au niveau de la pertinence et de la structure mais les résultats restent tout de même faibles dans l’ensemble. Le médecin de la clinique abonde dans le même sens. Au niveau de la pensée critique, l’amélioration perceptible semble plus influencée par les questionnements spécifiques et réguliers de la chercheuse lors de l’expérimentation que par l’utilisation de l’AREC. De plus, les caractéristiques personnelles de chacun des stagiaires semblent influencer le niveau de pensée critique qu’ils démontrent. Par contre, les stagiaires semblent considérer que l’AREC a été favorable pour l’exécution de l’examen clinique ainsi que pour l’amélioration de la pensée critique. Ils semblent avoir apprécié son utilisation et suggèrent des pistes de solutions intéressantes pour son amélioration. Quelques recommandations pour l’enseignement émanent de cette expérimentation. L’enseignement de l’examen clinique avec l’AREC dès le début de la formation pourrait être plus efficace et permettre de structurer plus rapidement les stagiaires. En ce qui a trait à la pensée critique, l’utilisation de l’AREC à lui seul ne semble pas favorable au développement de la pensée critique. Par contre, l’enseignement du processus de pensée critique pourrait être fait à l’aide de l’AREC dès le début de formation afin de faire réaliser le type de raisonnement que nous nous attendons des stagiaires. De plus, les enseignantes et enseignants devraient recevoir une formation afin de savoir quelles questions poser pour favoriser le développement de la pensée critique chez les stagiaires.

Algorithme non intrusif de localisation et de correction de distorsions dans les signaux sonores compressés à bas débits

Des sites de visionnement de contenu audio-vidéo en temps-réel comme YouTube sont devenus très populaires. Le téléchargement des fichiers audio/vidéo consomme une quantité importante de bande passante des réseaux Internet. L’utilisation de codecs à bas débit permet de compresser la taille des fichiers transmis afin de consommer moins de bande passante. La conséquence est une diminution de la qualité de ce qui est transmis. Une diminution de qualité mène à l’apparition de défauts perceptibles dans les fichiers. Ces défauts sont appelés des artifices de compression. L’utilisation d’un algorithme de post-traitement sur les fichiers sonores pourrait augmenter la qualité perçue de la musique transmise en corrigeant certains artifices à la réception, sans toutefois consommer davantage de bande passante. Pour rehausser la qualité subjective des fichiers sonores, il est d’abord nécessaire de déterminer quelles caractéristiques dégradent la qualité perceptuelle. Le présent projet a donc pour objectif le développement d’un algorithme capable de localiser et de corriger de façon non intrusive, un artifice provoqué par des discontinuités et des incohérences au niveau des harmoniques qui dégrade la qualité objective dans les signaux sonores compressés à bas débits (8 – 12 kilobits par seconde).

Méthodes de segmentation du ventricule gauche basée sur l'algorithme graph cut pour les images par résonance magnétique et échocardiographiques

L’échocardiographie et l’imagerie par résonance magnétique sont toutes deux des techniques non invasives utilisées en clinique afin de diagnostiquer ou faire le suivi de maladies cardiaques. La première mesure un délai entre l’émission et la réception d’ultrasons traversant le corps, tandis que l’autre mesure un signal électromagnétique généré par des protons d’hydrogène présents dans le corps humain. Les résultats des acquisitions de ces deux modalités d’imagerie sont fondamentalement différents, mais contiennent dans les deux cas de l’information sur les structures du coeur humain. La segmentation du ventricule gauche consiste à délimiter les parois internes du muscle cardiaque, le myocarde, afin d’en calculer différentes métriques cliniques utiles au diagnostic et au suivi de différentes maladies cardiaques, telle la quantité de sang qui circule à chaque battement de coeur. Suite à un infarctus ou autre condition, les performances ainsi que la forme du coeur en sont affectées. L’imagerie du ventricule gauche est utilisée afin d’aider les cardiologues à poser les bons diagnostics. Cependant, dessiner les tracés manuels du ventricule gauche requiert un temps non négligeable aux cardiologues experts, d’où l’intérêt pour une méthode de segmentation automatisée fiable et rapide. Ce mémoire porte sur la segmentation du ventricule gauche. La plupart des méthodes existantes sont spécifiques à une seule modalité d’imagerie. Celle proposée dans ce document permet de traiter rapidement des acquisitions provenant de deux modalités avec une précision de segmentation équivalente au tracé manuel d’un expert. Pour y parvenir, elle opère dans un espace anatomique, induisant ainsi une forme a priori implicite. L’algorithme de Graph Cut, combiné avec des stratégies telles les cartes probabilistes et les enveloppes convexes régionales, parvient à générer des résultats qui équivalent (ou qui, pour la majorité des cas, surpassent) l’état de l’art ii Sommaire au moment de la rédaction de ce mémoire. La performance de la méthode proposée, quant à l’état de l’art, a été démontrée lors d’un concours international. Elle est également validée exhaustivement via trois bases de données complètes en se comparant aux tracés manuels de deux experts et des tracés automatisés du logiciel Syngovia. Cette recherche est un projet collaboratif avec l’Université de Bourgogne, en France.

Modélisation de la sécurité des tâches coopératives humain-robot

L’interaction physique humain-robot est un domaine d’étude qui s’est vu porter beaucoup d’intérêt ces dernières années. Une optique de coopération entre les deux entités entrevoit le potentiel d’associer les forces de l’humain (comme son intelligence et son adaptabilité) à celle du robot (comme sa puissance et sa précision). Toutefois, la mise en service des applications développées reste une opération délicate tant les problèmes liés à la sécurité demeurent importants. Les robots constituent généralement de lourdes machines capables de déplacements très rapides qui peuvent blesser gravement un individu situé à proximité. Ce projet de recherche aborde le problème de sécurité en amont avec le développement d’une stratégie dite "pré-collision". Celle-ci se caractérise par la conception d’un système de planification de mouvements visant à optimiser la sécurité de l’individu lors de tâches d’interaction humain-robot dans un contexte industriel. Pour ce faire, un algorithme basé sur l’échantillonnage a été employé et adapté aux contraintes de l’application visée. Dans un premier temps, l’intégration d’une méthode exacte de détection de collision certifie que le chemin trouvé ne présente, a priori, aucun contact indésirable. Ensuite, l’évaluation de paramètres pertinents introduit notre notion de sécurité et définit un ensemble d’objectifs à optimiser. Ces critères prennent en compte la proximité par rapport aux obstacles, l’état de conscience des êtres humains inclus dans l’espace de travail ainsi que le potentiel de réaction du robot en cas d'évènement imprévu. Un système inédit de combinaison d’objectifs guide la recherche et mène à l’obtention du chemin jugé comme étant le plus sûr, pour une connaissance donnée de l’environnement. Le processus de contrôle se base sur une acquisition minimale de données environnementales (dispositif de surveillance visuelle) dans le but de nécessiter une installation matérielle qui se veut la plus simple possible. Le fonctionnement du système a été validé sur le robot industriel Baxter.

Étude et décontamination du transcriptome de novo du nématode doré Globodera rostochiensis

Le nématode doré, Globodera rostochiensis, est un nématode phytoparasite qui peut infecter des plantes agricoles telles la pomme de terre, la tomate et l’aubergine. En raison des pertes de rendement considérables associées à cet organisme, il est justifiable de quarantaine dans plusieurs pays, dont le Canada. Les kystes du nématode doré protègent les œufs qu’ils contiennent, leur permettant de survivre (en état de dormance) jusqu’à 20 ans dans le sol. L’éclosion des œufs n’aura lieu qu’en présence d’exsudats racinaires d’une plante hôte compatible à proximité. Malheureusement, très peu de connaissances sont disponibles sur les mécanismes moléculaires liés à cette étape-clé du cycle vital du nématode doré. Dans cet ouvrage, nous avons utilisé la technique RNA-seq pour séquencer tous les ARNm d’un échantillon de kystes du nématode doré afin d’assembler un transcriptome de novo (sans référence) et d’identifier des gènes jouant un rôle dans les mécanismes de survie et d’éclosion. Cette méthode nous a permis de constater que les processus d’éclosion et de parasitisme sont étroitement reliés. Plusieurs effecteurs impliqués dans le mouvement vers la plante hôte et la pénétration de la racine sont induits dès que le kyste est hydraté (avant même le déclenchement de l’éclosion). Avec l’aide du génome de référence du nématode doré, nous avons pu constater que la majorité des transcrits du transcriptome ne provenaient pas du nématode doré. En effet, les kystes échantillonnés au champ peuvent contenir des contaminants (bactéries, champignons, etc.) sur leur paroi et même à l’intérieur du kyste. Ces contaminants seront donc séquencés et assemblés avec le transcriptome de novo. Ces transcrits augmentent la taille du transcriptome et induisent des erreurs lors des analyses post-assemblages. Les méthodes de décontamination actuelles utilisent des alignements sur des bases de données d’organismes connus pour identifier ces séquences provenant de contaminants. Ces méthodes sont efficaces lorsque le ou les contaminants sont connus (possède un génome de référence) comme la contamination humaine. Par contre, lorsque le ou les contaminants sont inconnus, ces méthodes deviennent insuffisantes pour produire un transcriptome décontaminé de qualité. Nous avons donc conçu une méthode qui utilise un algorithme de regroupement hiérarchique des séquences. Cette méthode produit, de façon récursive, des sous-groupes de séquences homogènes en fonction des patrons fréquents présents dans les séquences. Une fois les groupes créés, ils sont étiquetés comme contaminants ou non en fonction des résultats d’alignements du sous-groupe. Les séquences ambiguës ayant aucun ou plusieurs alignements différents sont donc facilement classées en fonction de l’étiquette de leur groupe. Notre méthode a été efficace pour décontaminer le transcriptome du nématode doré ainsi que d’autres cas de contamination. Cette méthode fonctionne pour décontaminer un transcriptome, mais nous avons aussi démontré qu’elle a le potentiel de décontaminer de courtes séquences brutes. Décontaminer directement les séquences brutes serait la méthode de décontamination optimale, car elle minimiserait les erreurs d’assemblage.

Classification multi-échelle d'images à très haute résolution spatiale basée sur une nouvelle approche texturale

Résumé : Face à l’accroissement de la résolution spatiale des capteurs optiques satellitaires, de nouvelles stratégies doivent être développées pour classifier les images de télédétection. En effet, l’abondance de détails dans ces images diminue fortement l’efficacité des classifications spectrales; de nombreuses méthodes de classification texturale, notamment les approches statistiques, ne sont plus adaptées. À l’inverse, les approches structurelles offrent une ouverture intéressante : ces approches orientées objet consistent à étudier la structure de l’image pour en interpréter le sens. Un algorithme de ce type est proposé dans la première partie de cette thèse. Reposant sur la détection et l’analyse de points-clés (KPC : KeyPoint-based Classification), il offre une solution efficace au problème de la classification d’images à très haute résolution spatiale. Les classifications effectuées sur les données montrent en particulier sa capacité à différencier des textures visuellement similaires. Par ailleurs, il a été montré dans la littérature que la fusion évidentielle, reposant sur la théorie de Dempster-Shafer, est tout à fait adaptée aux images de télédétection en raison de son aptitude à intégrer des concepts tels que l’ambiguïté et l’incertitude. Peu d’études ont en revanche été menées sur l’application de cette théorie à des données texturales complexes telles que celles issues de classifications structurelles. La seconde partie de cette thèse vise à combler ce manque, en s’intéressant à la fusion de classifications KPC multi-échelle par la théorie de Dempster-Shafer. Les tests menés montrent que cette approche multi-échelle permet d’améliorer la classification finale dans le cas où l’image initiale est de faible qualité. De plus, l’étude effectuée met en évidence le potentiel d’amélioration apporté par l’estimation de la fiabilité des classifications intermédiaires, et fournit des pistes pour mener ces estimations.

Commande optimale d'un satellite à propulsion électrique utilisant les perturbations pour l'élimination des débris orbitaux en basse altitude

Depuis le lancement du premier satellite Spoutnik 1 en 1957, l’environnement spatial est de plus en plus utilisé et le nombre de débris orbitaux se multiplie naturellement, soit par des explosions, des collisions ou tout simplement par les opérations normales des satellites. Au-delà d'un certain seuil, la densité des débris orbitaux risque de créer une réaction en chaîne incontrôlée : l’effet Kessler. L’élimination des débris orbitaux en basse altitude permettrait de limiter cette réaction et ainsi de préserver l’environnement spatial afin de pouvoir l’utiliser de façon sécuritaire. L’élimination des débris orbitaux est une opération complexe et coûteuse. Elle consiste à déplacer des objets spatiaux inactifs vers une orbite basse pour mener à leur désintégration dans la basse atmosphère terrestre. En utilisant les perturbations orbitales, il est possible de réduire le coût du carburant requis pour effectuer les manœuvres orbitales nécessaires à l’élimination de ces débris. L'objectif principal de cette étude consiste à développer une procédure et une stratégie de commande autonome afin de modifier l'orbite des satellites non opérationnels (débris) pour mener à leur désintégration naturelle tout en optimisant les facteurs carburant et temps. Pour ce faire, un modèle d’atmosphère basé sur le modèle de Jacchia (1977) est développé. Un modèle de la dynamique du satellite inclut aussi les perturbations principales, soit : traînée atmosphérique, non sphéricité et distribution non uniforme de la masse de la Terre. Ces modèles ainsi qu'un algorithme de commande optimale pour un propulseur électrique sont développés et le tout est validé par simulations numériques sur Matlab/Simulink. Au terme de cette étude, les conditions optimales dans lesquelles il faut laisser un débris afin qu'il se désintègre dans la basse atmosphère de la Terre en quelques semaines seront données (type d'orbite : altitude, inclinaison, etc.) ainsi que le coût en carburant pour une telle mission. Cette étude permettra de prouver qu'il est possible de réaliser des missions d'élimination des débris orbitaux tout en réduisant les coûts associés aux manœuvres orbitales par l'utilisation des perturbations naturelles de l'environnement.

Modélisation des structures sandwiches avec un amortissement viscoélastique intégré par une méthode hybride FEM-TMM

Cette thèse traite de la modélisation numérique de la réponse vibro-acoustique de structures sandwiches-composites avec matériaux viscoélastiques intégrés soumises à différents types d’excitations mécaniques et acoustiques. Dans une première phase, nous avons utilisé une approche de synthèse modale pour calculer les principaux indicateurs vibro-acoustiques de la structure : la vitesse quadratique, la puissance rayonnée, la perte par transmission…Ensuite, l’intégrale de Rayleigh a été exploitée pour calculer la puissance rayonnée de chaque structure. L’obstacle majeur que nous avons alors surmonté, était de gérer efficacement la dépendance en fréquence des propriétés de la couche viscoélastique dans l’approche de synthèse modale. Dans une second phase, en partant du champ vibratoire calculé dans la première étape, nous avons développé une méthode hybride FEM-TMM (méthode des éléments finis – méthode de matrices de transfert) pour prédire avec précision et en un temps de calcul acceptable, et jusqu’en hautes fréquences, les principaux paramètres de conception vibro-acoustique de ces structures, notamment l’amortissement équivalent et les nombres d’ondes suivant les deux directions spatiales x et y de propagation de l’onde acoustique. Les validations numériques que nous avons effectuées, montrent bien la robustesse de l'algorithme que nous avons développé. Ce dernier reste toutefois limité à des structures planes. Dans une troisième phase de ce travail, une étude paramétrique sur l’effet de l’emplacement et de la forme de la couche viscoélastique a été réalisée. Cette étude a été faite en se servant de la méthode hybride FEM-TMM pour calculer la réponse acoustique (puissance transmise et perte par transmission).

Évaluation de la performance des règles de gestion d'un réservoir de production hydroélectrique mises à jour à l'aide de la programmation dynamique stochastique et d'un modèle hydrologique

L’entreprise Rio Tinto effectue la gestion du système hydrique de la rivière Nechako, situé en Colombie-Britannique (Canada), à partir de règles de gestion optimisées à l’aide d’un algorithme de programmation dynamique stochastique (PDS) et de scénarios d’apports historiques. Les récents développements en recherche opérationnelle tendent à démontrer que la mise à jour des règles de gestion en mode prévisionnel permet d’améliorer la performance des règles de gestion lorsque des prévisions d’ensemble sont utilisées pour mieux cerner les incertitudes associées aux apports à venir. La modélisation hydrologique permet de suivre l’évolution d’un ensemble de processus hydrologiques qui varient dans le temps et dans l’espace (réserve de neige, humidité du sol, etc.). L’utilisation de modèles hydrologiques, en plus d’offrir la possibilité de construire des prévisions d’ensemble qui tiennent compte de l’ensemble des processus simulés, permet de suivre l’évolution de variables d’état qui peuvent être utilisées à même l’algorithme d’optimisation pour construire les probabilités de transition utiles à l’évaluation de la valeur des décisions futures. À partir d’un banc d’essais numériques dans lequel le comportement du bassin versant de la rivière Nechako est simulé à l’aide du modèle hydrologique CEQUEAU, les résultats du présent projet démontrent que la mise à jour des règles avec l’algorithme de PDS en mode prévisionnel permet une amélioration de la gestion du réservoir Nechako lorsque comparée aux règles optimisées avec l’algorithme en mode historique. Le mode prévisionnel utilisant une variable hydrologique combinant un modèle autorégressif d’ordre 5 (AR5) et la valeur maximale de l’équivalent en eau de la neige (ÉENM) a permis de réduire les déversements non-productifs et les inondations tout en maintenant des productions similaires à celles obtenues à l’aide de règles optimisées en mode historique utilisant l’ÉENM comme variable hydrologique. De plus, les résultats du projet démontrent que l’utilisation de prévisions hydrologiques d’ensemble en mode historique pour construire une variable hydrologique permettant d’émettre une prévision du volume d’apport médian pour les huit mois à venir (PVAM) ne permettait pas d’obtenir des résultats de gestion supérieurs à ceux obtenus avec la variable d’ÉENM.

Un modèle pour les algorithmes avec retour sur trace dans les tuteurs par traçage de modèles

La présente thèse décrit des travaux de recherches effectués sur des systèmes tutoriels intelligents (STI) et plus précisément sur les tuteurs par traçage de modèle (MTT). Les travaux de recherche présentés ici s’intéressent à la conception de MTT pour des domaines dans lesquels les étudiants peuvent résoudre la tâche qui leur est assignée de plusieurs façons. Ces domaines comportent parfois des algorithmes avec retour sur trace lorsque l’étudiant ne sait pas forcément quelles sont les alternatives qui feront progresser correctement l’état de la tâche.Cette thèse présente dans un premier temps un système de représentation de connaissances pour les algorithmes avec retour sur trace qui rend les connaissances de cet algorithme exploitables par des agents logiciels. Elle présente dans un second temps un ensemble de processus qui exploitent ces connaissances dans le cadre de MTT pour assurer automatiquement le suivi de l’étudiant et ainsi que la production d’interventions pédagogiques. En premier, ces interventions consistent à fournir à l'étudiant de l’aide pour la prochaine étape qui explique quelles sont les possibilités dont dispose l'étudiant et comment déterminer laquelle est la meilleure. En deuxième, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions stratégiques qui lui confirment que son action est valide tout en l’informant de l’existence d’une meilleure alternative le cas échéant. Enfin, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions négatives qui lui apprennent dans quelles situations les actions invalides qu’il vient d’effectuer s’appliquent.Une expérimentation a été réalisée avec des étudiants de biologie de l’Université de Sherbrooke pour évaluer les effets de ces interventions sur les choix des étudiants au cours de la résolution de la tâche. Les résultats de cette expérience montrent que les étudiants bénéficiant de ces interventions effectuent plus souvent des choix optimaux, et démontrent ainsi une plus grande maîtrise du domaine.