Propriétés optiques dans l'infrarouge des nanotubes de carbone et du graphène

Les nanotubes de carbone et le graphène sont des nanostructures de carbone hybridé en sp2 dont les propriétés électriques et optiques soulèvent un intérêt considérable pour la conception d’une nouvelle génération de dispositifs électroniques et de matériaux actifs optiquement. Or, de nombreux défis demeurent avant leur mise en œuvre dans des procédés industriels à grande échelle. La chimie des matériaux, et spécialement la fonctionnalisation covalente, est une avenue privilégiée afin de résoudre les difficultés reliées à la mise en œuvre de ces nanostructures. La fonctionnalisation covalente a néanmoins pour effet de perturber la structure cristalline des nanostructures de carbone sp2 et, par conséquent, d’affecter non seulement lesdites propriétés électriques, mais aussi les propriétés optiques en émanant. Il est donc primordial de caractériser les effets des défauts et du désordre dans le but d’en comprendre les conséquences, mais aussi potentiellement d’en exploiter les retombées. Cette thèse traite des propriétés optiques dans l’infrarouge des nanotubes de carbone et du graphène, avec pour but de comprendre et d’expliquer les mécanismes fondamentaux à l’origine de la réponse optique dans l’infrarouge des nanostructures de carbone sp2. Soumise à des règles de sélection strictes, la spectroscopie infrarouge permet de mesurer la conductivité en courant alternatif à haute fréquence des matériaux, dans une gamme d’énergie correspondant aux vibrations moléculaires, aux modes de phonons et aux excitations électroniques de faible énergie. Notre méthode expérimentale consiste donc à explorer un espace de paramètres défini par les trois axes que sont i. la dimensionnalité du matériau, ii. le potentiel chimique et iii. le niveau de désordre, ce qui nous permet de dégager les diverses contributions aux propriétés optiques dans l’infrarouge des nanostructures de carbone sp2. Dans un premier temps, nous nous intéressons à la spectroscopie infrarouge des nanotubes de carbone monoparois sous l’effet tout d’abord du dopage et ensuite du niveau de désordre. Premièrement, nous amendons l’origine couramment acceptée du spectre vibrationnel des nanotubes de carbone monoparois. Par des expériences de dopage chimique contrôlé, nous démontrons en effet que les anomalies dans lespectre apparaissent grâce à des interactions électron-phonon. Le modèle de la résonance de Fano procure une explication phénoménologique aux observations. Ensuite, nous établissons l’existence d’états localisés induits par la fonctionnalisation covalente, ce qui se traduit optiquement par l’apparition d’une bande de résonance de polaritons plasmons de surface (nanoantenne) participant au pic de conductivité dans le térahertz. Le dosage du désordre dans des films de nanotubes de carbone permet d’observer l’évolution de la résonance des nanoantennes. Nous concluons donc à une segmentation effective des nanotubes par les greffons. Enfin, nous montrons que le désordre active des modes de phonons normalement interdits par les règles de sélection de la spectroscopie infrarouge. Les collisions élastiques sur les défauts donnent ainsi accès à des modes ayant des vecteurs d’onde non nuls. Dans une deuxième partie, nous focalisons sur les propriétés du graphène. Tout d’abord, nous démontrons une méthode d’électrogreffage qui permet de fonctionnaliser rapidement et à haute densité le graphène sans égard au substrat. Par la suite, nous utilisons l’électrogreffage pour faire la preuve que le désordre active aussi des anomalies dépendantes du potentiel chimique dans le spectre vibrationnel du graphène monocouche, des attributs absents du spectre d’un échantillon non fonctionnalisé. Afin d’expliquer le phénomène, nous présentons une théorie basée sur l’interaction de transitions optiques intrabandes, de modes de phonons et de collisions élastiques. Nous terminons par l’étude du spectre infrarouge du graphène comportant des îlots de bicouches, pour lequel nous proposons de revoir la nature du mécanisme de couplage à l’œuvre à la lumière de nos découvertes concernant le graphène monocouche.

Le développement visuel et cognitif chez les enfants nés à terme ou prématurément

Au cours des 25 dernières années, les recherches sur le développement visuel chez l’humain à l’aide de l’électrophysiologie cérébrale et des potentiels évoqués visuels (PEV) ont permis d’explorer plusieurs fonctions associées au cortex visuel. Néanmoins, le développement de certaines d’entre elles (p. ex. segmentation des textures), tout comme les effets de la prématurité sur celles-ci, sont des aspects qui nécessitent d’être davantage étudiés. Par ailleurs, compte tenu de l’importance de la vision dans le développement de certaines fonctions cognitives (p. ex. lecture, visuomotricité), de plus en plus de recherches s’intéressent aux relations entre la vision et la cognition. Les objectifs généraux de la présente thèse étaient d’étudier le développement visuel chez les enfants nés à terme et nés prématurément à l’aide de l’électrophysiologie, puis de documenter les impacts de la prématurité sur le développement visuel et cognitif. Deux études ont été réalisées. La première visait à examiner, chez des enfants nés prématurément, le développement des voies visuelles primaires durant la première année de vie et en début de scolarisation, ainsi qu’à documenter leur profil cognitif et comportemental. À l’aide d’un devis semi-longitudinal, dix enfants nés prématurément ont été évalués à l’âge de six mois (âge corrigé) et à 7-8 ans en utilisant des PEV, et des épreuves cognitives et comportementales à l’âge scolaire. Leurs résultats ont été comparés à ceux de 10 enfants nés à terme appariés pour l’âge. À six mois, aucune différence de latence ou d’amplitude des ondes N1 et P1 n’a été trouvée entre les groupes. À l’âge scolaire, les enfants nés prématurément montraient, comparativement aux enfants nés à terme, une plus grande amplitude de N1 dans la condition P-préférentielle et dans celle co-stimulant les voies M et P, et de P1 (tendance) dans la condition M-préférentielle. Aucune différence n’a été trouvée entre les groupes aux mesures cognitives et comportementales. Ces résultats suggèrent qu’une naissance prématurée exerce un impact sur le développement des voies visuelles centrales. L’objectif de la seconde étude était de documenter le développement des processus de segmentation visuelle des textures durant la petite enfance chez des enfants nés à terme et nés prématurément à l’aide des PEV et d’un devis transversal. Quarante-cinq enfants nés à terme et 43 enfants nés prématurément ont été évalués à 12, 24 ou 36 mois (âge corrigé pour les prématurés à 12 et 24 mois). Les résultats indiquaient une diminution significative de la latence de la composante N2 entre 12 et 36 mois en réponse à l’orientation, à la texture et à la segmentation des textures, ainsi qu’une diminution significative d’amplitude pour l’orientation entre 12 et 24 mois, et pour la texture entre 12 et 24 mois, et 12 et 36 mois. Les comparaisons entre les enfants nés à terme et ceux nés prématurément démontraient une amplitude de N2 réduite chez ces derniers à 12 mois pour l’orientation et la texture. Bien que ces différences ne fussent plus apparentes à 24 mois, nos résultats semblent refléter un délai de maturation des processus visuel de bas et de plus haut niveau chez les enfants nés prématurément, du moins, pendant la petite enfance. En conclusion, nos résultats indiquent que la prématurité, même sans atteinte neurologique importante, altère le développement des fonctions visuelles à certaines périodes du développement et mettent en évidence l’importance d’en investiguer davantage les impacts (p. ex. cognitifs, comportementaux, scolaires) à moyen et long-terme.

A robust algorithm for segmenting fluorescence images and its application to single-molecule counting

La microscopie par fluorescence de cellules vivantes produit de grandes quantités de données. Ces données sont composées d’une grande diversité au niveau de la forme des objets d’intérêts et possèdent un ratio signaux/bruit très bas. Pour concevoir un pipeline d’algorithmes efficaces en traitement d’image de microscopie par fluorescence, il est important d’avoir une segmentation robuste et fiable étant donné que celle-ci constitue l’étape initiale du traitement d’image. Dans ce mémoire, je présente MinSeg, un algorithme de segmentation d’image de microscopie par fluorescence qui fait peu d’assomptions sur l’image et utilise des propriétés statistiques pour distinguer le signal par rapport au bruit. MinSeg ne fait pas d’assomption sur la taille ou la forme des objets contenus dans l’image. Par ce fait, il est donc applicable sur une grande variété d’images. Je présente aussi une suite d’algorithmes pour la quantification de petits complexes dans des expériences de microscopie par fluorescence de molécules simples utilisant l’algorithme de segmentation MinSeg. Cette suite d’algorithmes a été utilisée pour la quantification d’une protéine nommée CENP-A qui est une variante de l’histone H3. Par cette technique, nous avons trouvé que CENP-A est principalement présente sous forme de dimère.

Video-based analysis of Gait pathologies

L’analyse de la marche a émergé comme l’un des domaines médicaux le plus im- portants récemment. Les systèmes à base de marqueurs sont les méthodes les plus fa- vorisées par l’évaluation du mouvement humain et l’analyse de la marche, cependant, ces systèmes nécessitent des équipements et de l’expertise spécifiques et sont lourds, coûteux et difficiles à utiliser. De nombreuses approches récentes basées sur la vision par ordinateur ont été développées pour réduire le coût des systèmes de capture de mou- vement tout en assurant un résultat de haute précision. Dans cette thèse, nous présentons notre nouveau système d’analyse de la démarche à faible coût, qui est composé de deux caméras vidéo monoculaire placées sur le côté gauche et droit d’un tapis roulant. Chaque modèle 2D de la moitié du squelette humain est reconstruit à partir de chaque vue sur la base de la segmentation dynamique de la couleur, l’analyse de la marche est alors effectuée sur ces deux modèles. La validation avec l’état de l’art basée sur la vision du système de capture de mouvement (en utilisant le Microsoft Kinect) et la réalité du ter- rain (avec des marqueurs) a été faite pour démontrer la robustesse et l’efficacité de notre système. L’erreur moyenne de l’estimation du modèle de squelette humain par rapport à la réalité du terrain entre notre méthode vs Kinect est très prometteur: les joints des angles de cuisses (6,29◦ contre 9,68◦), jambes (7,68◦ contre 11,47◦), pieds (6,14◦ contre 13,63◦), la longueur de la foulée (6.14cm rapport de 13.63cm) sont meilleurs et plus stables que ceux de la Kinect, alors que le système peut maintenir une précision assez proche de la Kinect pour les bras (7,29◦ contre 6,12◦), les bras inférieurs (8,33◦ contre 8,04◦), et le torse (8,69◦contre 6,47◦). Basé sur le modèle de squelette obtenu par chaque méthode, nous avons réalisé une étude de symétrie sur différentes articulations (coude, genou et cheville) en utilisant chaque méthode sur trois sujets différents pour voir quelle méthode permet de distinguer plus efficacement la caractéristique symétrie / asymétrie de la marche. Dans notre test, notre système a un angle de genou au maximum de 8,97◦ et 13,86◦ pour des promenades normale et asymétrique respectivement, tandis que la Kinect a donné 10,58◦et 11,94◦. Par rapport à la réalité de terrain, 7,64◦et 14,34◦, notre système a montré une plus grande précision et pouvoir discriminant entre les deux cas.

Méthodes de génération et de validation de champs de déformation pour la recombinaison de distribution de dose à l’aide d’images 4DCT dans le cadre d’une planification de traitement de cancers pulmonaires

Des efforts de recherche considérables ont été déployés afin d'améliorer les résultats de traitement de cancers pulmonaires. L'étude de la déformation de l'anatomie du patient causée par la ventilation pulmonaire est au coeur du processus de planification de traitement radio-oncologique. À l'aide d'images de tomodensitométrie quadridimensionnelles (4DCT), une simulation dosimétrique peut être calculée sur les 10 ensembles d'images du 4DCT. Une méthode doit être employée afin de recombiner la dose de radiation calculée sur les 10 anatomies représentant une phase du cycle respiratoire. L'utilisation de recalage déformable d'images (DIR), une méthode de traitement d'images numériques, génère neuf champs vectoriels de déformation permettant de rapporter neuf ensembles d'images sur un ensemble de référence correspondant habituellement à la phase d'expiration profonde du cycle respiratoire. L'objectif de ce projet est d'établir une méthode de génération de champs de déformation à l'aide de la DIR conjointement à une méthode de validation de leur précision. Pour y parvenir, une méthode de segmentation automatique basée sur la déformation surfacique de surface à été créée. Cet algorithme permet d'obtenir un champ de déformation surfacique qui décrit le mouvement de l'enveloppe pulmonaire. Une interpolation volumétrique est ensuite appliquée dans le volume pulmonaire afin d'approximer la déformation interne des poumons. Finalement, une représentation en graphe de la vascularisation interne du poumon a été développée afin de permettre la validation du champ de déformation. Chez 15 patients, une erreur de recouvrement volumique de 7.6 ± 2.5[%] / 6.8 ± 2.1[%] et une différence relative des volumes de 6.8 ± 2.4 [%] / 5.9 ± 1.9 [%] ont été calculées pour le poumon gauche et droit respectivement. Une distance symétrique moyenne 0.8 ± 0.2 [mm] / 0.8 ± 0.2 [mm], une distance symétrique moyenne quadratique de 1.2 ± 0.2 [mm] / 1.3 ± 0.3 [mm] et une distance symétrique maximale 7.7 ± 2.4 [mm] / 10.2 ± 5.2 [mm] ont aussi été calculées pour le poumon gauche et droit respectivement. Finalement, 320 ± 51 bifurcations ont été détectées dans le poumons droit d'un patient, soit 92 ± 10 et 228 ± 45 bifurcations dans la portion supérieure et inférieure respectivement. Nous avons été en mesure d'obtenir des champs de déformation nécessaires pour la recombinaison de dose lors de la planification de traitement radio-oncologique à l'aide de la méthode de déformation hiérarchique des surfaces. Nous avons été en mesure de détecter les bifurcations de la vascularisation pour la validation de ces champs de déformation.

Méthode efficace d'assignation de tissus humains par tomodensitométrie à double énergie

Pour analyser les images en tomodensitométrie, une méthode stœchiométrique est gé- néralement utilisée. Une courbe relie les unités Hounsfield d’une image à la densité électronique du milieu. La tomodensitométrie à double énergie permet d’obtenir des informations supplémentaires sur ces images. Une méthode stœchiométrique a été dé- veloppée pour permettre de déterminer les valeurs de densité électronique et de numéro atomique effectif à partir d’une paire d’images d’un tomodensitomètre à double énergie. Le but de cette recherche est de développer une nouvelle méthode d’identification de tissus en utilisant ces paramètres extraits en tomodensitométrie à double énergie. Cette nouvelle méthode est comparée avec la méthode standard de tomodensitométrie à simple énergie. Par ailleurs, l’impact dosimétrique de bien identifier un tissu est déterminé. Des simulations Monte Carlo permettent d’utiliser des fantômes numériques dont tous les paramètres sont connus. Les différents fantômes utilisés permettent d’étalonner les méthodes stœchiométriques, de comparer la polyvalence et la robustesse des méthodes d’identification de tissus double énergie et simple énergie, ainsi que de comparer les distributions de dose dans des fantômes uniformes de mêmes densités, mais de compo- sitions différentes. La méthode utilisant la tomodensitométrie à double énergie fournit des valeurs de densi- tés électroniques plus exactes, quelles que soient les conditions étudiées. Cette méthode s’avère également plus robuste aux variations de densité des tissus. L’impact dosimé- trique d’une bonne identification de tissus devient important pour des traitements aux énergies plus faibles, donc aux énergies d’imagerie et de curiethérapie.

Personalized 3D reconstruction of the rib cage for clinical assessment of trunk deformities

Scoliosis is a 3D deformity of the spine and rib cage. Extensive validation of 3D reconstruction methods of the spine from biplanar radiography has already been published. In this article, we propose a novel method to reconstruct the rib cage, using the same biplanar views as for the 3D reconstruction of the spine, to allow clinical assessment of whole trunk deformities. This technique uses a semi-automatic segmentation of the ribs in the postero-anterior X-ray view and an interactive segmentation of partial rib edges in the lateral view. The rib midlines are automatically extracted in 2D and reconstructed in 3D using the epipolar geometry. For the ribs not visible in the lateral view, the method predicts their 3D shape. The accuracy of the proposed method has been assessed using data obtained from a synthetic bone model as a gold standard and has also been evaluated using data of real patients with scoliotic deformities. Results show that the reconstructed ribs enable a reliable evaluation of the rib axial rotation, which will allow a 3D clinical assessment of the spine and rib cage deformities.

Is Breast Asymmetry Present in Girls with Adolescent Idiopathic Scoliosis?

Study Design Cross-sectional descriptive study. Objectives To characterize breast asymmetry (BA), as defined by breast volume difference, in girls with significant adolescent idiopathic scoliosis (AIS), using magnetic resonance imaging (MRI). Summary and Background BA is a frequent concern among girls with AIS. It is commonly believed that this results from chest wall deformity. Although many women exhibit physiological BA, the prevalence is not known in adolescents and it remains unclear if it is more frequent in AIS. Breasts vary in shape and size and many ways of measuring them have been explored. MRI shows the highest precision at defining breast tissue. Methods Thirty patients were enrolled on the basis of their thoracic curvature, skeletal and breast maturity, without regard to their perception on their BA. MRI acquisitions were performed in prone with a 1.5-Tesla system using a 16-channel breast coil. Segmentation was achieved using the ITK-SNAP 2.4.0 software and subsequently manually refined. Results The mean left breast volume (528.32 ± 205.96 cc) was greater compared with the mean right breast volume (495.18 ± 170.16 cc) with a significant difference between them. The mean BA was found to be 8.32% ± 6.43% (p < .0001). A weak positive correlation was observed between BA and thoracic Cobb angle (0.177, p = .349) as well as thoracic gibbosity angle (0.289, p = .122). The left breast was consistently larger in 65.5% of the patients. Twenty patients (66.7%) displayed BA ≥5%. Conclusions We have described BA in patients with significant AIS using MRI. This method is feasible, objective, and very precise. The majority of patients had a larger left breast, which could compound the apparent BA secondary to trunk rotation. In many cases, BA is present independently of thoracic deformity. This knowledge will assist in counseling AIS patients in regards to their concerns with BA.

Patient-specific anisotropic model of human trunk based on MR data

There are many ways to generate geometrical models for numerical simulation, and most of them start with a segmentation step to extract the boundaries of the regions of interest. This paper presents an algorithm to generate a patient-specific three-dimensional geometric model, based on a tetrahedral mesh, without an initial extraction of contours from the volumetric data. Using the information directly available in the data, such as gray levels, we built a metric to drive a mesh adaptation process. The metric is used to specify the size and orientation of the tetrahedral elements everywhere in the mesh. Our method, which produces anisotropic meshes, gives good results with synthetic and real MRI data. The resulting model quality has been evaluated qualitatively and quantitatively by comparing it with an analytical solution and with a segmentation made by an expert. Results show that our method gives, in 90% of the cases, as good or better meshes as a similar isotropic method, based on the accuracy of the volume reconstruction for a given mesh size. Moreover, a comparison of the Hausdorff distances between adapted meshes of both methods and ground-truth volumes shows that our method decreases reconstruction errors faster. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

PSWT Based Linear Predictive Coding and Development of a Parallel Multiple Subsequence Structure for DWT Computation

During 1990's the Wavelet Transform emerged as an important signal processing tool with potential applications in time-frequency analysis and non-stationary signal processing.Wavelets have gained popularity in broad range of disciplines like signal/image compression, medical diagnostics, boundary value problems, geophysical signal processing, statistical signal processing,pattern recognition,underwater acoustics etc.In 1993, G. Evangelista introduced the Pitch- synchronous Wavelet Transform, which is particularly suited for pseudo-periodic signal processing.The work presented in this thesis mainly concentrates on two interrelated topics in signal processing,viz. the Wavelet Transform based signal compression and the computation of Discrete Wavelet Transform. A new compression scheme is described in which the Pitch-Synchronous Wavelet Transform technique is combined with the popular linear Predictive Coding method for pseudo-periodic signal processing. Subsequently,A novel Parallel Multiple Subsequence structure is presented for the efficient computation of Wavelet Transform. Case studies also presented to highlight the potential applications.

Influence of personality factors on the consumption of personal care products

The study is significant from both an application perspective of marketing management as well as from an academic angle. The market for personal care products is a highly fragmented one, with intense competition for specific niche segments. It is well known in marketing literature that the bulk of the volume of sale is accounted for by the minority who are the heavy users. This study will help the marketers to identify the personality profile of such a group and understand how the interaction of personality factors at least partially explains differences in consumption. This knowledge might be useful for better segmentation using psychographic variables as well as for designing specific advertisement campaigns to target the vulnerable groups of customers. From a theoretical perspective, the research may contribute to understanding how specific personality variables and their interaction lead to differences in consumption. The knowledge corresponding to self theory, social comparison theory, persuasibility, evidence from psychology of eating disorders: these all may be integrated into a common frame work for explaining consumption of products having a social function.

Customer perceptions of Banking Products and Services in Kerala with reference to Specific Customer Segments in the Urban Area

As of 1999. the state of Kerala has 3210 offices of scheduled commercial banks (SCBS). In all, there are 48 commercial banks operating in Kerala, which includes PSBs, OPBs, NPBS. FBs, and Gramin Banks. The urban areas give a complete picture of the competition in the present day banking scenario with the presence of all bank groups. Semi-urban areas of Kerala have 2196 and urban areas have 593 as on March 1995.“ The study focuses on the selected segments ofthe urban customers in Kerala which is capable of giving the finer aspects of variation in customer behaviour in the purchase of banking products and services. Considering the exhaustive nature of such an exercise, all the districts in the state have not been brought under the purview of the study. Instead. three districts with largest volume of business in terms of deposits, advances, and number of offices have been short listed as representative regions for a focused study. The study focuses on the retail customer segment and their perceptions on the various products or services offered to them. Non Resident Indians (NRIs), and Traders and Small—ScaIe Industries segments have also been included in the study with a view to obtain a comparative picture with respect to perception on customer satisfaction and service quality dimensions and bank choice behaviour. The research is hence confined to customer behaviour and the implications for possible strategies for segmentation within the retail segment customers

“Improved Feature Extraction and Classification Techniques for Multispectral Brain Magnetic Resonance Images”

Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a multi sequence medical imaging technique in which stacks of images are acquired with different tissue contrasts. Simultaneous observation and quantitative analysis of normal brain tissues and small abnormalities from these large numbers of different sequences is a great challenge in clinical applications. Multispectral MRI analysis can simplify the job considerably by combining unlimited number of available co-registered sequences in a single suite. However, poor performance of the multispectral system with conventional image classification and segmentation methods makes it inappropriate for clinical analysis. Recent works in multispectral brain MRI analysis attempted to resolve this issue by improved feature extraction approaches, such as transform based methods, fuzzy approaches, algebraic techniques and so forth. Transform based feature extraction methods like Independent Component Analysis (ICA) and its extensions have been effectively used in recent studies to improve the performance of multispectral brain MRI analysis. However, these global transforms were found to be inefficient and inconsistent in identifying less frequently occurred features like small lesions, from large amount of MR data. The present thesis focuses on the improvement in ICA based feature extraction techniques to enhance the performance of multispectral brain MRI analysis. Methods using spectral clustering and wavelet transforms are proposed to resolve the inefficiency of ICA in identifying small abnormalities, and problems due to ICA over-completeness. Effectiveness of the new methods in brain tissue classification and segmentation is confirmed by a detailed quantitative and qualitative analysis with synthetic and clinical, normal and abnormal, data. In comparison to conventional classification techniques, proposed algorithms provide better performance in classification of normal brain tissues and significant small abnormalities.

IRIS BIOMETRIC RECOGNITION SYSTEM EMPLOYING CANNY OPERATOR

Biometrics has become important in security applications. In comparison with many other biometric features, iris recognition has very high recognition accuracy because it depends on iris which is located in a place that still stable throughout human life and the probability to find two identical iris's is close to zero. The identification system consists of several stages including segmentation stage which is the most serious and critical one. The current segmentation methods still have limitation in localizing the iris due to circular shape consideration of the pupil. In this research, Daugman method is done to investigate the segmentation techniques. Eyelid detection is another step that has been included in this study as a part of segmentation stage to localize the iris accurately and remove unwanted area that might be included. The obtained iris region is encoded using haar wavelets to construct the iris code, which contains the most discriminating feature in the iris pattern. Hamming distance is used for comparison of iris templates in the recognition stage. The dataset which is used for the study is UBIRIS database. A comparative study of different edge detector operator is performed. It is observed that canny operator is best suited to extract most of the edges to generate the iris code for comparison. Recognition rate of 89% and rejection rate of 95% is achieved

Development of Techniques for the Automatic Extraction and Grade Detection of Glioma Tumors from Conventional Brain Magnetic Resonant Images

Cerebral glioma is the most prevalent primary brain tumor, which are classified broadly into low and high grades according to the degree of malignancy. High grade gliomas are highly malignant which possess a poor prognosis, and the patients survive less than eighteen months after diagnosis. Low grade gliomas are slow growing, least malignant and has better response to therapy. To date, histological grading is used as the standard technique for diagnosis, treatment planning and survival prediction. The main objective of this thesis is to propose novel methods for automatic extraction of low and high grade glioma and other brain tissues, grade detection techniques for glioma using conventional magnetic resonance imaging (MRI) modalities and 3D modelling of glioma from segmented tumor slices in order to assess the growth rate of tumors. Two new methods are developed for extracting tumor regions, of which the second method, named as Adaptive Gray level Algebraic set Segmentation Algorithm (AGASA) can also extract white matter and grey matter from T1 FLAIR an T2 weighted images. The methods were validated with manual Ground truth images, which showed promising results. The developed methods were compared with widely used Fuzzy c-means clustering technique and the robustness of the algorithm with respect to noise is also checked for different noise levels. Image texture can provide significant information on the (ab)normality of tissue, and this thesis expands this idea to tumour texture grading and detection. Based on the thresholds of discriminant first order and gray level cooccurrence matrix based second order statistical features three feature sets were formulated and a decision system was developed for grade detection of glioma from conventional T2 weighted MRI modality.The quantitative performance analysis using ROC curve showed 99.03% accuracy for distinguishing between advanced (aggressive) and early stage (non-aggressive) malignant glioma. The developed brain texture analysis techniques can improve the physician’s ability to detect and analyse pathologies leading to a more reliable diagnosis and treatment of disease. The segmented tumors were also used for volumetric modelling of tumors which can provide an idea of the growth rate of tumor; this can be used for assessing response to therapy and patient prognosis.