Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant

L’apprentissage machine est un vaste domaine où l’on cherche à apprendre les paramètres de modèles à partir de données concrètes. Ce sera pour effectuer des tâches demandant des aptitudes attribuées à l’intelligence humaine, comme la capacité à traiter des don- nées de haute dimensionnalité présentant beaucoup de variations. Les réseaux de neu- rones artificiels sont un exemple de tels modèles. Dans certains réseaux de neurones dits profonds, des concepts "abstraits" sont appris automatiquement. Les travaux présentés ici prennent leur inspiration de réseaux de neurones profonds, de réseaux récurrents et de neuroscience du système visuel. Nos tâches de test sont la classification et le débruitement d’images quasi binaires. On permettra une rétroac- tion où des représentations de haut niveau (plus "abstraites") influencent des représentations à bas niveau. Cette influence s’effectuera au cours de ce qu’on nomme relaxation, des itérations où les différents niveaux (ou couches) du modèle s’interinfluencent. Nous présentons deux familles d’architectures, l’une, l’architecture complètement connectée, pouvant en principe traiter des données générales et une autre, l’architecture convolutionnelle, plus spécifiquement adaptée aux images. Dans tous les cas, les données utilisées sont des images, principalement des images de chiffres manuscrits. Dans un type d’expérience, nous cherchons à reconstruire des données qui ont été corrompues. On a pu y observer le phénomène d’influence décrit précédemment en comparant le résultat avec et sans la relaxation. On note aussi certains gains numériques et visuels en terme de performance de reconstruction en ajoutant l’influence des couches supérieures. Dans un autre type de tâche, la classification, peu de gains ont été observés. On a tout de même pu constater que dans certains cas la relaxation aiderait à apprendre des représentations utiles pour classifier des images corrompues. L’architecture convolutionnelle développée, plus incertaine au départ, permet malgré tout d’obtenir des reconstructions numériquement et visuellement semblables à celles obtenues avec l’autre architecture, même si sa connectivité est contrainte.

La survenue des catastrophes naturelles : classification des variables explicatives par les réseaux de neurones

Durant les dernières décennies, l’occurrence des catastrophes naturelles a été fortement à la hausse. En effet, les catastrophes naturelles sont devenues de plus en plus fréquentes. En fait, ces risques dévastateurs ont touché durant les années précédentes différents pays dans des zones très diversifiées et continueront très probablement à être de réelles menaces dans le monde. Puisqu’aucun pays n’est à l’abri des catastrophes naturelles, il s’avère alors utile d’étudier les facteurs déterminants de leur survenue notamment avec la restriction de leurs périodes de retour et donc l’augmentation de leurs chances d’occurrence. Il nous a donc semblé opportun de tester les facteurs sous-jacents de la survenue des catastrophes naturelles. Notre travail se base sur l’application d’un réseau neuronal de type perceptron multicouche pour prédire le nombre des catastrophes naturelles à partir des variables les plus connues théoriquement. Ainsi, nous allons utiliser ce modèle neuronal pour effectuer l’analyse de sensitivité. Cette dernière permet de classer les variables explicatives selon l’importance de leur contribution dans la détermination du nombre de catastrophes naturelles comptabilisées durant la période d’étude. Les résultats obtenus ont montré que le réseau retenu peut prédire le nombre des catastrophes naturelles. De même, les différentes variables possèdent un effet considérable sur la sortie du réseau neuronal mais selon différents ordres d’importance. De ce fait, toutes ces variables contribuent à l’explication d’un problème aussi complexe comme la survenue des catastrophes naturelles.

Conception d'un outil informatique basé sur un réseau de neurones artificiels pour la classification automatique des stades du sommeil

L’objectif de notre travail est de développer un outil d’analyse automatique des stades du sommeil basé sur les réseaux de neurones artificiels (RNA). Dans ce papier nous présentons notre démarche pour la conception de cet outil. La première difficulté consiste dans le choix de la représentation des signaux physiologiques et en particulier de l’électroencéphalogramme (EEG). Une fois la représentation adoptée, l’étape suivante est la conception du réseau de neurones optimal déterminé par un processus d’apprentissage et de validation sur les données issues d’un ensemble d'enregistrements de nuits de sommeil. Le résultat obtenu avec un taux de 63% de bonne classification pour six stades, nous incite à approfondir l’étude de cette problématique aux niveaux représentation et conception pour améliorer les performances de notre outil.

Méthodes de détection et de classification des naines brunes

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Les apports de la réalité virtuelle et de la vidéo-oculographie à l’évaluation des intérêts sexuels

La pléthysmographie pénienne est reconnue comme la méthode la plus rigoureuse pour l’évaluation des intérêts sexuels. Cet instrument pourrait cependant bénéficier d’amélioration au niveau de sa validité écologique et de sa vulnérabilité aux tentatives de falsification. Cet outil est également confronté aux contraintes éthiques et légales liées à la présentation de stimuli produits à partir de modèle humain pour susciter l’excitation sexuelle. La présente thèse doctorale propose de pallier aux lacunes de la procédure pléthysmographique en la combinant à des stimuli générés par ordinateur présentés en immersion virtuelle et à la vidéo-oculographie. Dans le cadre d’une première étude empirique, il s’agit de déterminer si l’usage de stimuli générés par ordinateur présentés en immersion virtuelle est préférable à la modalité auditive actuellement utilisée. Les réponses érectiles d’agresseurs sexuels d’enfants et d’hommes sans paraphilie connue sont enregistrées et la capacité des deux modalités à produire des profils d’excitation sexuels et des indices de déviance propres aux intérêts sexuels est comparée. Dans le cadre d’une seconde étude expérimentale, les mouvements oculaires sont analysés afin de détecter les tentatives de contrôle volontaire de la réponse érectile lors d’une procédure d’évaluation pléthysmographique. Les réponses érectiles et les mouvements oculaires d’hommes sans dossier judiciaire sont enregistrés lors du visionnement de stimuli sous trois différentes conditions, dont une tâche de suppression de la réponse érectile. Dans l’ensemble, les résultats démontrent que les stimuli générés par ordinateur présentés en immersion virtuelle génèrent des profils d’excitation sexuelle ainsi que des indices de déviance ayant une précision de classification et de discrimination significativement supérieure à la modalité auditive. D’autre part, les résultats soulignent la capacité des mouvements oculaires à identifier une signature oculaire propre à l’utilisation d’une stratégie cognitive d’inhibition de la réponse érectile qui se caractérise notamment par la mise à l’écart du contenu sexuel et le ralentissement global du processus d’exploration visuel. Ce projet de recherche souligne les avantages inhérents à la présentation en immersion virtuelle de stimuli générés par ordinateur ainsi qu’à l’étude des mouvements oculaires lors de l’évaluation pléthysmographique et vient appuyer l’implantation progressive de cette modalité dans les milieux d’évaluations cliniques.

Indexation et classification de la musique : approches d'analyse musicale, descripteurs et plateformes de recherche.

Travail réalisé à l'École de bibliothéconomie et des sciences de l'information (EBSI), Université de Montréal, sous la direction de Mme Audrey Laplante dans le cadre du cours SCI6850 Recherche individuelle, à l'automne 2012.

L’utilisation de la polarimétrie radar et de la décomposition de Touzi pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales des milieux humides : le cas du Lac Saint-Pierre.

Les milieux humides remplissent plusieurs fonctions écologiques d’importance et contribuent à la biodiversité de la faune et de la flore. Même s’il existe une reconnaissance croissante sur l’importante de protéger ces milieux, il n’en demeure pas moins que leur intégrité est encore menacée par la pression des activités humaines. L’inventaire et le suivi systématique des milieux humides constituent une nécessité et la télédétection est le seul moyen réaliste d’atteindre ce but. L’objectif de cette thèse consiste à contribuer et à améliorer la caractérisation des milieux humides en utilisant des données satellites acquises par des radars polarimétriques en bande L (ALOS-PALSAR) et C (RADARSAT-2). Cette thèse se fonde sur deux hypothèses (chap. 1). La première hypothèse stipule que les classes de physionomies végétales, basées sur la structure des végétaux, sont plus appropriées que les classes d’espèces végétales car mieux adaptées au contenu informationnel des images radar polarimétriques. La seconde hypothèse stipule que les algorithmes de décompositions polarimétriques permettent une extraction optimale de l’information polarimétrique comparativement à une approche multipolarisée basée sur les canaux de polarisation HH, HV et VV (chap. 3). En particulier, l’apport de la décomposition incohérente de Touzi pour l’inventaire et le suivi de milieux humides est examiné en détail. Cette décomposition permet de caractériser le type de diffusion, la phase, l’orientation, la symétrie, le degré de polarisation et la puissance rétrodiffusée d’une cible à l’aide d’une série de paramètres extraits d’une analyse des vecteurs et des valeurs propres de la matrice de cohérence. La région du lac Saint-Pierre a été sélectionnée comme site d’étude étant donné la grande diversité de ses milieux humides qui y couvrent plus de 20 000 ha. L’un des défis posés par cette thèse consiste au fait qu’il n’existe pas de système standard énumérant l’ensemble possible des classes physionomiques ni d’indications précises quant à leurs caractéristiques et dimensions. Une grande attention a donc été portée à la création de ces classes par recoupement de sources de données diverses et plus de 50 espèces végétales ont été regroupées en 9 classes physionomiques (chap. 7, 8 et 9). Plusieurs analyses sont proposées pour valider les hypothèses de cette thèse (chap. 9). Des analyses de sensibilité par diffusiogramme sont utilisées pour étudier les caractéristiques et la dispersion des physionomies végétales dans différents espaces constitués de paramètres polarimétriques ou canaux de polarisation (chap. 10 et 12). Des séries temporelles d’images RADARSAT-2 sont utilisées pour approfondir la compréhension de l’évolution saisonnière des physionomies végétales (chap. 12). L’algorithme de la divergence transformée est utilisé pour quantifier la séparabilité entre les classes physionomiques et pour identifier le ou les paramètres ayant le plus contribué(s) à leur séparabilité (chap. 11 et 13). Des classifications sont aussi proposées et les résultats comparés à une carte existante des milieux humide du lac Saint-Pierre (14). Finalement, une analyse du potentiel des paramètres polarimétrique en bande C et L est proposé pour le suivi de l’hydrologie des tourbières (chap. 15 et 16). Les analyses de sensibilité montrent que les paramètres de la 1re composante, relatifs à la portion dominante (polarisée) du signal, sont suffisants pour une caractérisation générale des physionomies végétales. Les paramètres des 2e et 3e composantes sont cependant nécessaires pour obtenir de meilleures séparabilités entre les classes (chap. 11 et 13) et une meilleure discrimination entre milieux humides et milieux secs (chap. 14). Cette thèse montre qu’il est préférable de considérer individuellement les paramètres des 1re, 2e et 3e composantes plutôt que leur somme pondérée par leurs valeurs propres respectives (chap. 10 et 12). Cette thèse examine également la complémentarité entre les paramètres de structure et ceux relatifs à la puissance rétrodiffusée, souvent ignorée et normalisée par la plupart des décompositions polarimétriques. La dimension temporelle (saisonnière) est essentielle pour la caractérisation et la classification des physionomies végétales (chap. 12, 13 et 14). Des images acquises au printemps (avril et mai) sont nécessaires pour discriminer les milieux secs des milieux humides alors que des images acquises en été (juillet et août) sont nécessaires pour raffiner la classification des physionomies végétales. Un arbre hiérarchique de classification développé dans cette thèse constitue une synthèse des connaissances acquises (chap. 14). À l’aide d’un nombre relativement réduit de paramètres polarimétriques et de règles de décisions simples, il est possible d’identifier, entre autres, trois classes de bas marais et de discriminer avec succès les hauts marais herbacés des autres classes physionomiques sans avoir recours à des sources de données auxiliaires. Les résultats obtenus sont comparables à ceux provenant d’une classification supervisée utilisant deux images Landsat-5 avec une exactitude globale de 77.3% et 79.0% respectivement. Diverses classifications utilisant la machine à vecteurs de support (SVM) permettent de reproduire les résultats obtenus avec l’arbre hiérarchique de classification. L’exploitation d’une plus forte dimensionalitée par le SVM, avec une précision globale maximale de 79.1%, ne permet cependant pas d’obtenir des résultats significativement meilleurs. Finalement, la phase de la décomposition de Touzi apparaît être le seul paramètre (en bande L) sensible aux variations du niveau d’eau sous la surface des tourbières ouvertes (chap. 16). Ce paramètre offre donc un grand potentiel pour le suivi de l’hydrologie des tourbières comparativement à la différence de phase entre les canaux HH et VV. Cette thèse démontre que les paramètres de la décomposition de Touzi permettent une meilleure caractérisation, de meilleures séparabilités et de meilleures classifications des physionomies végétales des milieux humides que les canaux de polarisation HH, HV et VV. Le regroupement des espèces végétales en classes physionomiques est un concept valable. Mais certaines espèces végétales partageant une physionomie similaire, mais occupant un milieu différent (haut vs bas marais), ont cependant présenté des différences significatives quant aux propriétés de leur rétrodiffusion.

Prédire le professionnalisme : une exploration des modèles de la famille de Rasch et de la régression par classes latentes (Étude PERSONA)

L’étude cherche à provoquer la convergence des regards sur des enjeux méthodologiques fondamentaux, soit les enjeux de mesure, de décision et d’impact inhérents à toute démarche de sélection académique. À cet effet, elle explorera la capacité de prédiction de certaines variables non cognitives envers la compétence de professionnalisme observée chez les étudiants du doctorat professionnel de premier cycle en pharmacie. La sélection des candidats au sein des programmes académiques en santé repose en grande partie sur une évaluation de la capacité cognitive des étudiants. Tenant compte du virage compétence pris par la majorité des programmes en santé, la pertinence et la validité des critères traditionnels de sélection sont remises en question. La présente étude propose de valider l’utilisation des échelles de mesure de la personnalité, des valeurs et de l’autodétermination pour guider l’optimalité et l’équité des décisions de sélection. Les enjeux de mesure de ces variables seront abordés principalement par la modélisation dichotomique et polytomique de Rasch. L’application de la méthode des strates permettra, par la suite, de répondre aux enjeux de décision en procédant à une différenciation et un classement des étudiants. Puis, les enjeux d’impact seront, à leur tour, explorés par le modèle de régression par classes latentes. L’étude démontre notamment que le recours à la modélisation a permis une différenciation précise des étudiants. Cependant, la violation de certaines conditions d’application des modèles et la faible différenciation établie entre les étudiants sur la base des critères de professionnalisme, rendent l’évaluation de la capacité de prédiction de la personnalité, des valeurs et de l’autodétermination hasardeuse. À cet effet, les modèles identifiés par les analyses de régression par classes latentes s’avèrent peu concluants. Les classes latentes ainsi identifiées ne présentent pas de distinctions marquées et utiles à la sélection. Bien que les diverses procédures de modélisation proposées présentent des avantages intéressants pour une utilisation en contexte de sélection académique, des recherches additionnelles sur la qualité des critères de professionnalisme et sur la qualité des échelles de mesure des variables non cognitives demeurent nécessaires.

Isolated greater tuberosity fractures of the proximal humerus : validation and clinical implications for a new radiologic measurement method and classification

Pre-publication drafts are reproduced with permission and copyright © 2013 of the Journal of Orthopaedic Trauma [Mutch J, Rouleau DM, Laflamme GY, Hagemeister N. Accurate Measurement of Greater Tuberosity Displacement without Computed Tomography: Validation of a method on Plain Radiography to guide Surgical Treatment. J Orthop Trauma. 2013 Nov 21: Epub ahead of print.] and copyright © 2014 of the British Editorial Society of Bone and Joint Surgery [Mutch JAJ, Laflamme GY, Hagemeister N, Cikes A, Rouleau DM. A new morphologic classification for greater tuberosity fractures of the proximal humerus: validation and clinical Implications. Bone Joint J 2014;96-B:In press.]

Classification et relations entre les traits fonctionnels des crustacés zooplanctoniques : de l’organisme à l’écosystème

Les écologistes reconnaissent depuis longtemps que les organismes sont soutenus par le flux, l’emmagasinage et le renouvellement d’énergie et de matériel de l’écosystème, puisqu’ils sont nécessaires au métabolisme biologique et à la construction de biomasse. L’importance des organismes dans la régularisation des processus écosystémiques est maintenant de plus en plus considérée. Situé au centre des chaînes trophiques aquatiques, le zooplancton influence les flux d’énergie et de matériel dans les écosystèmes. Plusieurs de leurs caractéristiques sont connues comme étant de bons indicateurs de leur effet sur l’environnement, notamment leur taille, contenu corporel et taux métabolique. La plupart de ces caractéristiques peuvent être appelées « traits fonctionnels ». Alors que l’emploi des traits devient de plus en plus populaire en écologie des communautés aquatiques, peu ont su utiliser cette approche afin de concrètement lier la structure des communautés zooplanctoniques aux processus écosystémiques. Dans cette étude, nous avons colligé les données provenant d’une grande variété de littérature afin de construire une base de données sur les traits du zooplancton crustacé contribuant directement ou indirectement aux flux de C, N et P dans les écosystèmes. Notre méta-analyse a permis d’assembler plus de 9000 observations sur 287 espèces et d’identifier par le fait même ce qu’il manque à nos connaissances. Nous avons examiné une série de corrélations croisées entre 16 traits, dont 35 étaient significatives, et avons exploré les relations entre les unités taxonomiques de même qu’entre les espèces marines et d’eaux douces. Notre synthèse a entre autres révélé des patrons significativement différents entre le zooplancton marin et dulcicole quant à leur taux de respiration et leur allométrie (masse vs. longueur corporelle). Nous proposons de plus une nouvelle classification de traits liant les fonctions des organismes à celles de l’écosystème. Notre but est d’offrir une base de données sur les traits du zooplancton, des outils afin de mieux lier les organismes aux processus écosystémiques et de stimuler la recherche de patrons généraux et de compromis entre les traits.

La plateforme Bubbles : un outil d'investigation des différences individuelles de stratégies de reconnaissance de l'identité des visages.

L’objectif de cette recherche est la création d’une plateforme en ligne qui permettrait d’examiner les différences individuelles de stratégies de traitement de l’information visuelle dans différentes tâches de catégorisation des visages. Le but d’une telle plateforme est de récolter des données de participants géographiquement dispersés et dont les habiletés en reconnaissance des visages sont variables. En effet, de nombreuses études ont montré qu’il existe de grande variabilité dans le spectre des habiletés à reconnaître les visages, allant de la prosopagnosie développementale (Susilo & Duchaine, 2013), un trouble de reconnaissance des visages en l’absence de lésion cérébrale, aux super-recognizers, des individus dont les habiletés en reconnaissance des visages sont au-dessus de la moyenne (Russell, Duchaine & Nakayama, 2009). Entre ces deux extrêmes, les habiletés en reconnaissance des visages dans la population normale varient. Afin de démontrer la faisabilité de la création d’une telle plateforme pour des individus d’habiletés très variables, nous avons adapté une tâche de reconnaissance de l’identité des visages de célébrités utilisant la méthode Bubbles (Gosselin & Schyns, 2001) et avons recruté 14 sujets contrôles et un sujet présentant une prosopagnosie développementale. Nous avons pu mettre en évidence l’importance des yeux et de la bouche dans l’identification des visages chez les sujets « normaux ». Les meilleurs participants semblent, au contraire, utiliser majoritairement le côté gauche du visage (l’œil gauche et le côté gauche de la bouche).

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

FPGA-based object detection using classification circuits

Dans l'apprentissage machine, la classification est le processus d’assigner une nouvelle observation à une certaine catégorie. Les classifieurs qui mettent en œuvre des algorithmes de classification ont été largement étudié au cours des dernières décennies. Les classifieurs traditionnels sont basés sur des algorithmes tels que le SVM et les réseaux de neurones, et sont généralement exécutés par des logiciels sur CPUs qui fait que le système souffre d’un manque de performance et d’une forte consommation d'énergie. Bien que les GPUs puissent être utilisés pour accélérer le calcul de certains classifieurs, leur grande consommation de puissance empêche la technologie d'être mise en œuvre sur des appareils portables tels que les systèmes embarqués. Pour rendre le système de classification plus léger, les classifieurs devraient être capable de fonctionner sur un système matériel plus compact au lieu d'un groupe de CPUs ou GPUs, et les classifieurs eux-mêmes devraient être optimisés pour ce matériel. Dans ce mémoire, nous explorons la mise en œuvre d'un classifieur novateur sur une plate-forme matérielle à base de FPGA. Le classifieur, conçu par Alain Tapp (Université de Montréal), est basé sur une grande quantité de tables de recherche qui forment des circuits arborescents qui effectuent les tâches de classification. Le FPGA semble être un élément fait sur mesure pour mettre en œuvre ce classifieur avec ses riches ressources de tables de recherche et l'architecture à parallélisme élevé. Notre travail montre que les FPGAs peuvent implémenter plusieurs classifieurs et faire les classification sur des images haute définition à une vitesse très élevée.

Développement d’un modèle de classification probabiliste pour la cartographie du couvert nival dans les bassins versants d’Hydro-Québec à l’aide de données de micro-ondes passives

Chaque jour, des décisions doivent être prises quant à la quantité d'hydroélectricité produite au Québec. Ces décisions reposent sur la prévision des apports en eau dans les bassins versants produite à l'aide de modèles hydrologiques. Ces modèles prennent en compte plusieurs facteurs, dont notamment la présence ou l'absence de neige au sol. Cette information est primordiale durant la fonte printanière pour anticiper les apports à venir, puisqu'entre 30 et 40% du volume de crue peut provenir de la fonte du couvert nival. Il est donc nécessaire pour les prévisionnistes de pouvoir suivre l'évolution du couvert de neige de façon quotidienne afin d'ajuster leurs prévisions selon le phénomène de fonte. Des méthodes pour cartographier la neige au sol sont actuellement utilisées à l'Institut de recherche d'Hydro-Québec (IREQ), mais elles présentent quelques lacunes. Ce mémoire a pour objectif d'utiliser des données de télédétection en micro-ondes passives (le gradient de températures de brillance en position verticale (GTV)) à l'aide d'une approche statistique afin de produire des cartes neige/non-neige et d'en quantifier l'incertitude de classification. Pour ce faire, le GTV a été utilisé afin de calculer une probabilité de neige quotidienne via les mélanges de lois normales selon la statistique bayésienne. Par la suite, ces probabilités ont été modélisées à l'aide de la régression linéaire sur les logits et des cartographies du couvert nival ont été produites. Les résultats des modèles ont été validés qualitativement et quantitativement, puis leur intégration à Hydro-Québec a été discutée.

Extensive characterization of Campylobacter jejuni chicken isolates to uncover genes involved in the ability to compete for gut colonization

Background: Campylobacter jejuni is responsible for human foodborne enteritis. This bacterium is a remarkable colonizer of the chicken gut, with some strains outcompeting others for colonization. To better understand this phenomenon, the objective of this study was to extensively characterize the phenotypic performance of C. jejuni chicken strains and associate their gut colonizing ability with specific genes. Results: C. jejuni isolates (n = 45) previously analyzed for the presence of chicken colonization associated genes were further characterized for phenotypic properties influencing colonization: autoagglutination and chemotaxis as well as adhesion to and invasion of primary chicken caecal cells. This allowed strains to be ranked according to their in vitro performance. After their in vitro capacity to outcompete was demonstrated in vivo, strains were then typed by comparative genomic fingerprinting (CGF). In vitro phenotypical properties displayed a linear variability among the tested strains. Strains possessing higher scores for phenotypical properties were able to outcompete others during chicken colonization trials. When the gene content of strains was compared, some were associated with different phenotypical scores and thus with different outcompeting capacities. Use of CGF profiles showed an extensive genetic variability among the studied strains and suggested that the outcompeting capacity is not predictable by CGF profile. Conclusion: This study revealed a wide array of phenotypes present in C. jejuni strains, even though they were all recovered from chicken caecum. Each strain was classified according to its in vitro competitive potential and its capacity to compete for chicken gut colonization was associated with specific genes. This study also exposed the disparity existing between genetic typing and phenotypical behavior of C. jejuni strains.