La cornée humaine, un modèle évitant la transformation tumorale induite par les rayons ultraviolets : étude comparant la fréquence d’induction de dommages à l’ADN, leur l’efficacité de réparation ainsi que la sensibilité à la mort cellulaire induite par les rayons ultraviolets entre la cornée et l’épiderme

Bien qu’ils soient exposés tous deux aux rayons ultraviolets (UVR) solaires, cette exposition génotoxique n’entraîne pas les mêmes conséquences dans l’oeil et la peau. Le rôle des rayons UV dans l’induction et la progression des cancers cutanés est bien démontré. Ces rayons génotoxiques sont absorbés par l’ADN. Ils y induisent ainsi des changements conformationnels pouvant mener à la formation de différents dommages. On retrouve de façon prédominante la liaison de pyrimidines adjacentes en dimères cyclobutyliques de pyrimidines (CPD). Ceux-ci causent les mutations signatures responsables des cancers de la peau induits par les UVR. Cependant, aucune évidence ne démontre l’existence de cancer induit par les UVR dans la cornée. Nous avons donc tenté de découvrir les mécanismes permettant à la cornée d’éviter la transformation tumorale induite par les UVR. L’irradiation d’yeux de lapins aux rayons UVB a permis de prouver la capacité de ces rayons à induire la formation de CPD, et ce, de la cornée jusqu’au cristallin. Par la suite, l’irradiation d’yeux humains aux trois types de rayons UV (UVA, B et C) a permis d’y établir leur patron d’induction de CPD. Nous avons ainsi démontré que l’épithélium cornéen est particulièrement sensible à l’induction de CPD, tous types de rayons UV confondus. Enfin, la comparaison de la quantité de dommages présents dans des échantillons de peaux et de cornées irradiées à la même dose d’UVB a permis de démontrer que l’épithélium cornéen est 3.4 fois plus sensible à l’induction de CPD que l’épiderme. Nous avons par la suite étudié les mécanismes de réponse à ce stress. L’analyse de la viabilité cellulaire à la suite d’irradiations à différentes doses d’UVB a révélé que les cellules de la cornée et de la peau ont la même sensibilité à la mort cellulaire induite par les UVR. Nous avons alors analysé la vitesse de réparation des dommages induits par les UVR. Nos résultats démontrent que les CPD sont réparés 4 fois plus rapidement dans les cellules de la cornée que de la peau. L’analyse des protéines de reconnaissance des dommages a révélé que les cellules de la cornée possèdent plus de protéines DDB2 que les cellules de la peau, et ce, surtout liées à la chromatine. Nous avons alors tenté d’identifier la cause de cette accumulation. Nos analyses révèlent que la cornée possède une moins grande quantité d’ARNm DDB2, mais que la demi-vie de la protéine y est plus longue. Enfin, nos résultats suggèrent que l’accumulation de DDB2 dans les cellules de la cornée est entre autres due à une demi-vie plus longue de la protéine. Cette forte présence de DDB2 dans les cellules de la cornée permettrait un meilleur balayage de l’ADN, faciliterait de ce fait la détection de CPD ainsi que leur réparation et contribuerait donc à la capacité de la cornée à éviter la transformation tumorale induite par les UVR.

Détection, reconstruction 3D et identification des êtres vivants du règne animal

L’automatisation de la détection et de l’identification des animaux est une tâche qui a de l’intérêt dans plusieurs domaines de recherche en biologie ainsi que dans le développement de systèmes de surveillance électronique. L’auteur présente un système de détection et d’identification basé sur la vision stéréo par ordinateur. Plusieurs critères sont utilisés pour identifier les animaux, mais l’accent a été mis sur l’analyse harmonique de la reconstruction en temps réel de la forme en 3D des animaux. Le résultat de l’analyse est comparé avec d’autres qui sont contenus dans une base évolutive de connaissances.

Influence du climat, de la disponibilité des ressources et de la taille des populations sur la phénologie et les patrons de migration du caribou migrateur, "Rangifer tarandus"

De nombreuses populations migratrices sont actuellement en déclin. Les changements climatiques entrainent des modifications dans les habitats des espèces migratrices et la phénologie des processus naturels, lesquels se répercutent sur la migration, une période critique pour ces espèces. Comprendre comment les variables environnementales et climatiques affectent la phénologie et les patrons de migration est donc crucial. Ma thèse s’intéresse à l’impact du climat, des ressources alimentaires et de la compétition sur les migrations printanières et automnales des caribous migrateurs, Rangifer tarandus, des troupeaux Rivière-George (TRG) et Rivière-aux-Feuilles (TRF) du Nord-du-Québec et du Labrador. Le premier volet de ma thèse propose une approche objective, basée sur la détection des changements dans la structure des déplacements saisonniers, pour identifier les dates de départ et arrivée en migration. Validée à l’aide de trajets simulés, elle a été appliquée aux migrations printanières et automnales de femelles caribous. Le second volet porte sur l’impact des conditions environnementales sur la phénologie des migrations de printemps et d’automne. Il montre que la phénologie de la migration est principalement affectée par les conditions climatiques rencontrées lors de la migration, les conditions d’enneigement affectant notamment les coûts des déplacements. Au printemps, les caribous subissent des conditions défavorables lorsque la fonte des neiges est précoce. À l’automne, ils semblent ajuster leurs déplacements et migrent plus vite quand la neige débute tôt pour limiter les coûts de déplacement dans une neige profonde. Le troisième volet porte sur les patrons de migration à l’automne et montre que ceux-ci sont affectés essentiellement par une compétition intra- et inter-troupeaux pour les aires d’hivernages. Les caribous du TRG répondent à une augmentation de la compétition sur les aires les plus proches de l’aire de mise bas, liée à une taille de population élevée, en migrant préférentiellement vers les aires les plus éloignées. L’utilisation des aires hivernales par les caribous du TRF est, quant à elle, contrainte par la présence et l’abondance du TRG, cette contrainte diminuant à mesure que le TRG décline et abandonne les migrations vers les aires d’hivernages communes aux deux troupeaux. Cette thèse améliore notre compréhension de l’influence des facteurs environnementaux sur la phénologie et les patrons de migration du caribou migrateur. Ces connaissances sont très utiles pour comprendre l’impact des changements climatiques et établir les plans de conservation pour les espèces migratrices.

Processus décisionnel en contexte de détection du sepsis pédiatrique

Le sepsis, un syndrome d’infection générale grave, est une importante cause de décès dans le monde et a un impact considérable sur le taux de mortalité dans le département des soins intensifs des hôpitaux. Plusieurs médecins soutiennent que le diagnostic de sepsis est fréquemment omis, menant ainsi à de graves conséquences pour l’état de santé du patient. Considérant cette problématique, la présente étude a pour buts de déterminer les caractéristiques du processus décisionnel des médecins en situation de triage et de prise en charge du sepsis pédiatrique, d’évaluer la performance des médecins en contexte de détection du sepsis pédiatrique et enfin, de valider une méthode permettant de développer un modèle cognitif de prise de décision relié à cette condition médicale. Une tâche décisionnelle à l’aide d’un tableau d’information est administrée aux participants. Les résultats sont analysés selon une combinaison de méthodes : la théorie de détection de signal, l’identification de la règle décisionnelle et l’extraction du processus décisionnel. Le personnel médical a une capacité de discrimination moyenne. Leurs réponses tendent vers un biais libéral. La comparaison entre un arbre décisionnel normatif et les arbres décisionnels individuels a démontré une mésestimation de l’importance des critères diagnostics pertinents. Il y a présence d’hétérogénéité quant aux critères utilisés par les médecins pour poser le diagnostic. Ces résultats permettent de cibler davantage la problématique de détection du sepsis pédiatrique et démontre la pertinence de développer un outil d’aide à la détection afin de soutenir les médecins dans leurs décisions. Les résultats de la présente étude fournissent des lignes directrices quant au développement d’un tel outil. Les résultats montrent également que la combinaison de la théorie de détection de signal, de l’identification de la règle décisionnelle et de l’extraction du processus décisionnel fournie une méthode adaptée afin de développer des modèles de prise de décision.

Theoretical and Experimental Foundations for the Greystar Project. Or application of NAA for remote detection

Dans un monde de détection et prospection minière, une multitude de techniques existent. Une des techniques les plus puissantes est l’activation par neutrons (NAA et PGAA). Toutefois, dans le cadre de la prospection minière, l’utilisation de cette technique nécessite du forage. La motivation du projet GREYSTAR est de permettre l’analyse élémentaire par activation en limitant l’impact environnemental. Les facteurs limitant sont l’activation d’un volume distant et la détection de la radiation émise par ce volume. Ce mémoire examine l’activation par neutrons thermiques et la détection de gammas provenant de la désexcitation des noyaux activés. Une approche expérimentale est présentée avec des simulations pour venir appuyer les données expérimentales. Il en résulte que le projet GREYSTAR tel que décrit dans ce mémoire est prometteur et que davantage de recherche est à prescrire. Les résultats initiaux indiquent que selon le prototype proposé, les limites de détections sont de l’ordre de 2-3 m dans un matériel semblable au granite. On conclut que d’un point de vue de prospection minière, il est intéressant de poursuivre la recherche. De plus, plusieurs autres applications dans les domaines militaire, civil et policier sont prometteuses.

Infrared image enhancement based on hybrid-domain consideration and data fusion methods

Au cours des dernières décennies, l’effort sur les applications de capteurs infrarouges a largement progressé dans le monde. Mais, une certaine difficulté demeure, en ce qui concerne le fait que les objets ne sont pas assez clairs ou ne peuvent pas toujours être distingués facilement dans l’image obtenue pour la scène observée. L’amélioration de l’image infrarouge a joué un rôle important dans le développement de technologies de la vision infrarouge de l’ordinateur, le traitement de l’image et les essais non destructifs, etc. Cette thèse traite de la question des techniques d’amélioration de l’image infrarouge en deux aspects, y compris le traitement d’une seule image infrarouge dans le domaine hybride espacefréquence, et la fusion d’images infrarouges et visibles employant la technique du nonsubsampled Contourlet transformer (NSCT). La fusion d’images peut être considérée comme étant la poursuite de l’exploration du modèle d’amélioration de l’image unique infrarouge, alors qu’il combine les images infrarouges et visibles en une seule image pour représenter et améliorer toutes les informations utiles et les caractéristiques des images sources, car une seule image ne pouvait contenir tous les renseignements pertinents ou disponibles en raison de restrictions découlant de tout capteur unique de l’imagerie. Nous examinons et faisons une enquête concernant le développement de techniques d’amélioration d’images infrarouges, et ensuite nous nous consacrons à l’amélioration de l’image unique infrarouge, et nous proposons un schéma d’amélioration de domaine hybride avec une méthode d’évaluation floue de seuil amélioré, qui permet d’obtenir une qualité d’image supérieure et améliore la perception visuelle humaine. Les techniques de fusion d’images infrarouges et visibles sont établies à l’aide de la mise en oeuvre d’une mise en registre précise des images sources acquises par différents capteurs. L’algorithme SURF-RANSAC est appliqué pour la mise en registre tout au long des travaux de recherche, ce qui conduit à des images mises en registre de façon très précise et des bénéfices accrus pour le traitement de fusion. Pour les questions de fusion d’images infrarouges et visibles, une série d’approches avancées et efficaces sont proposés. Une méthode standard de fusion à base de NSCT multi-canal est présente comme référence pour les approches de fusion proposées suivantes. Une approche conjointe de fusion, impliquant l’Adaptive-Gaussian NSCT et la transformée en ondelettes (Wavelet Transform, WT) est propose, ce qui conduit à des résultats de fusion qui sont meilleurs que ceux obtenus avec les méthodes non-adaptatives générales. Une approche de fusion basée sur le NSCT employant la détection comprime (CS, compressed sensing) et de la variation totale (TV) à des coefficients d’échantillons clairsemés et effectuant la reconstruction de coefficients fusionnés de façon précise est proposée, qui obtient de bien meilleurs résultats de fusion par le biais d’une pré-amélioration de l’image infrarouge et en diminuant les informations redondantes des coefficients de fusion. Une procédure de fusion basée sur le NSCT utilisant une technique de détection rapide de rétrécissement itératif comprimé (fast iterative-shrinking compressed sensing, FISCS) est proposée pour compresser les coefficients décomposés et reconstruire les coefficients fusionnés dans le processus de fusion, qui conduit à de meilleurs résultats plus rapidement et d’une manière efficace.

Sentiment classification with case-base approach

L’augmentation de la croissance des réseaux, des blogs et des utilisateurs des sites d’examen sociaux font d’Internet une énorme source de données, en particulier sur la façon dont les gens pensent, sentent et agissent envers différentes questions. Ces jours-ci, les opinions des gens jouent un rôle important dans la politique, l’industrie, l’éducation, etc. Alors, les gouvernements, les grandes et petites industries, les instituts universitaires, les entreprises et les individus cherchent à étudier des techniques automatiques fin d’extraire les informations dont ils ont besoin dans les larges volumes de données. L’analyse des sentiments est une véritable réponse à ce besoin. Elle est une application de traitement du langage naturel et linguistique informatique qui se compose de techniques de pointe telles que l’apprentissage machine et les modèles de langue pour capturer les évaluations positives, négatives ou neutre, avec ou sans leur force, dans des texte brut. Dans ce mémoire, nous étudions une approche basée sur les cas pour l’analyse des sentiments au niveau des documents. Notre approche basée sur les cas génère un classificateur binaire qui utilise un ensemble de documents classifies, et cinq lexiques de sentiments différents pour extraire la polarité sur les scores correspondants aux commentaires. Puisque l’analyse des sentiments est en soi une tâche dépendante du domaine qui rend le travail difficile et coûteux, nous appliquons une approche «cross domain» en basant notre classificateur sur les six différents domaines au lieu de le limiter à un seul domaine. Pour améliorer la précision de la classification, nous ajoutons la détection de la négation comme une partie de notre algorithme. En outre, pour améliorer la performance de notre approche, quelques modifications innovantes sont appliquées. Il est intéressant de mentionner que notre approche ouvre la voie à nouveaux développements en ajoutant plus de lexiques de sentiment et ensembles de données à l’avenir.

Techniques en appui des formats de modulation avancés pour les futurs réseaux optiques

Les systèmes de communication optique avec des formats de modulation avancés sont actuellement l’un des sujets de recherche les plus importants dans le domaine de communication optique. Cette recherche est stimulée par les exigences pour des débits de transmission de donnée plus élevés. Dans cette thèse, on examinera les techniques efficaces pour la modulation avancée avec une détection cohérente, et multiplexage par répartition en fréquence orthogonale (OFDM) et multiples tonalités discrètes (DMT) pour la détection directe et la détection cohérente afin d’améliorer la performance de réseaux optiques. Dans la première partie, nous examinons la rétropropagation avec filtre numérique (DFBP) comme une simple technique d’atténuation de nonlinéarité d’amplificateur optique semiconducteur (SOA) dans le système de détection cohérente. Pour la première fois, nous démontrons expérimentalement l’efficacité de DFBP pour compenser les nonlinéarités générées par SOA dans un système de détection cohérente porteur unique 16-QAM. Nous comparons la performance de DFBP avec la méthode de Runge-Kutta quatrième ordre. Nous examinons la sensibilité de performance de DFBP par rapport à ses paramètres. Par la suite, nous proposons une nouvelle méthode d’estimation de paramètre pour DFBP. Finalement, nous démontrons la transmission de signaux de 16-QAM aux taux de 22 Gbaud sur 80km de fibre optique avec la technique d’estimation de paramètre proposée pour DFBP. Dans la deuxième partie, nous nous concentrons sur les techniques afin d’améliorer la performance des systèmes OFDM optiques en examinent OFDM optiques cohérente (CO-OFDM) ainsi que OFDM optiques détection directe (DDO-OFDM). Premièrement, nous proposons une combinaison de coupure et prédistorsion pour compenser les distorsions nonlinéaires d’émetteur de CO-OFDM. Nous utilisons une interpolation linéaire par morceaux (PLI) pour charactériser la nonlinéarité d’émetteur. Dans l’émetteur nous utilisons l’inverse de l’estimation de PLI pour compenser les nonlinéarités induites à l’émetteur de CO-OFDM. Deuxièmement, nous concevons des constellations irrégulières optimisées pour les systèmes DDO-OFDM courte distance en considérant deux modèles de bruit de canal. Nous démontrons expérimentalement 100Gb/s+ OFDM/DMT avec la détection directe en utilisant les constellations QAM optimisées. Dans la troisième partie, nous proposons une architecture réseaux optiques passifs (PON) avec DDO-OFDM pour la liaison descendante et CO-OFDM pour la liaison montante. Nous examinons deux scénarios pour l’allocations de fréquence et le format de modulation des signaux. Nous identifions la détérioration limitante principale du PON bidirectionnelle et offrons des solutions pour minimiser ses effets.

Authentification biométrique par dynamique de frappe pour évaluation à distance utilisant SVM à une classe

La machine à vecteurs de support à une classe est un algorithme non-supervisé qui est capable d’apprendre une fonction de décision à partir de données d’une seule classe pour la détection d’anomalie. Avec les données d’entraînement d’une seule classe, elle peut identifier si une nouvelle donnée est similaire à l’ensemble d’entraînement. Dans ce mémoire, nous nous intéressons à la reconnaissance de forme de dynamique de frappe par la machine à vecteurs de support à une classe, pour l’authentification d’étudiants dans un système d’évaluation sommative à distance à l’Université Laval. Comme chaque étudiant à l’Université Laval possède un identifiant court, unique qu’il utilise pour tout accès sécurisé aux ressources informatiques, nous avons choisi cette chaîne de caractères comme support à la saisie de dynamique de frappe d’utilisateur pour construire notre propre base de données. Après avoir entraîné un modèle pour chaque étudiant avec ses données de dynamique de frappe, on veut pouvoir l’identifier et éventuellement détecter des imposteurs. Trois méthodes pour la classification ont été testées et discutées. Ainsi, nous avons pu constater les faiblesses de chaque méthode dans ce système. L’évaluation des taux de reconnaissance a permis de mettre en évidence leur dépendance au nombre de signatures ainsi qu’au nombre de caractères utilisés pour construire les signatures. Enfin, nous avons montré qu’il existe des corrélations entre le taux de reconnaissance et la dispersion dans les distributions des caractéristiques des signatures de dynamique de frappe.

Patrons spatiaux d'une épidémie de la tordeuse des bourgeons de l'épinette sur la Côte-Nord : une approche de télédétection

La tordeuse des bourgeons de l’épinette (Choristoneura fumiferana, TBE) est l’insecte ravageur le plus important de la forêt boréale de l’est de l’Amérique du Nord. Depuis 2006, la région de la Côte-Nord est affectée par une épidémie de TBE et les superficies forestières infestées doublent annuellement. Des images satellitaires Landsat ont été utilisées pour cartographier la sévérité de l’épidémie avec une approche de détection de changements, en utilisant une image pré-épidémie (2004) et une image prise pendant l’épidémie (2013). Des relevés terrains de la défoliation par la TBE ont été utilisés pour développer (R2 = 0,50) une cartographie fiable (R2 de validation = 0,64) et non biaisée de la sévérité des infestations de la TBE sur une échelle continue de sévérité (0-100%) pour la région d’étude. Une analyse des facteurs environnementaux affectant la sévérité des infestations (extraite de la carte de défoliation) a démontré l’importance de la composition forestière en sapin baumier tant à l’échelle locale qu’à l’échelle du paysage. De plus, une analyse de contexte spatial montre que dans les sites peu défoliés (défoliation cumulée < 50%), le meilleur prédicteur est plutôt son abondance à l’échelle du paysage (distance > 500 m). Ces résultats suggèrent une interaction entre les échelles spatiales et temporelles lors des épidémies de TBE.

Analyse de profils de chaussées: Effet du gel saisonnier et de la dégradation du pergélisol

Des techniques adaptées aux contextes routiers sont nécessaires pour maintenir et réhabiliter des chaussées construites sur pergélisol ou en contexte de gel saisonnier. Plusieurs problématiques peuvent engendrer une augmentation des coûts de réparation et entretien, une diminution de la durée de vie des chaussées et des problèmes reliés à la sécurité des usagers de la route. L’objectif du projet consiste donc à élaborer un outil d’aide à la décision, qui contribuerait à localiser les zones sensibles au gel saisonnier et à la dégradation du pergélisol, à discerner les causes de dégradation des chaussées dues au gel saisonnier et à sélectionner les meilleures stratégies d’atténuation et de réfection à moindre coût. Le projet de recherche est divisé en deux volets distincts. Le premier volet traite des problématiques de gel de chaussées en contexte de gel saisonnier. Actuellement, il existe des méthodes de diagnostic qui permettent de détecter les endroits où un problème de gélivité est susceptible d’être présent. Par contre, ces méthodes ne permettent pas de discerner si le problème de gel est en profondeur ou en surface de la chaussée; en d’autres mots si le problème est lié à un soulèvement différentiel du sol ou à un soulèvement de fissures. De plus, les méthodes utilisées ne sont pas adaptées aux chaussées en contexte municipal. Selon les problématiques connues de certains sites, il a été possible de développer un abaque permettant de différencier si la problématique de gel se situe en surface ou en profondeur dans une chaussée. Puis, une analyse d’imagerie 3D a été réalisée pour complémenter l’abaque créé. À l’aide de cette technologie, une nouvelle méthode sera mise au point pour détecter des problématiques de gel grâce aux profils transversaux. Le deuxième volet porte sur les chaussées construites sur pergélisol. Les méthodes actuelles de détection de la dégradation du pergélisol sous les chaussées manquent de précision et ont besoin d’être raffinées, surtout dans le contexte actuel de réchauffement climatique. Pour ce faire, trois sites d’essais ont été étudiés sur l’Alaska Highway au Yukon. En fonction de différentes analyses telles que des analyses de profils longitudinaux, de la densité spectrale et de longueurs d’onde, des tendances ont été décelées pour caractériser l’instabilité du pergélisol.