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

Towards a Privacy-enhanced Social Networking Site

L’avénement des réseaux sociaux, tel que Facebook, MySpace et LinkedIn, a fourni une plateforme permettant aux individus de rester facilement connectés avec leurs amis, leurs familles ou encore leurs collègues tout en les encourageant activement à partager leurs données personnelles à travers le réseau. Avec la richesse des activités disponibles sur un réseau social, la quantité et la variété des informations personnelles partagées sont considérables. De plus, de part leur nature numérique, ces informations peuvent être facilement copiées, modifiées ou divulguées sans le consentement explicite de leur propriétaire. Ainsi, l’information personnelle révélée par les réseaux sociaux peut affecter de manière concrète la vie de leurs utilisateurs avec des risques pour leur vie privée allant d’un simple embarras à la ruine complète de leur réputation, en passant par l’usurpation d’identité. Malheureusement, la plupart des utilisateurs ne sont pas conscients de ces risques et les outils mis en place par les réseaux sociaux actuels ne sont pas suffisants pour protéger efficacement la vie privée de leurs utilisateurs. En outre, même si un utilisateur peut contrôler l’accès à son propre profil, il ne peut pas contrôler ce que les autres révèlent à son sujet. En effet, les “amis” d’un utilisateur sur un réseau social peuvent parfois révéler plus d’information à son propos que celui-ci ne le souhaiterait. Le respect de la vie privée est un droit fondamental pour chaque individu. Nous pré- sentons dans cette thèse une approche qui vise à accroître la prise de conscience des utilisateurs des risques par rapport à leur vie privée et à maintenir la souveraineté sur leurs données lorsqu’ils utilisent un réseau social. La première contribution de cette thèse réside dans la classification des risques multiples ainsi que les atteintes à la vie privée des utilisateurs d’un réseau social. Nous introduisons ensuite un cadre formel pour le respect de la vie privée dans les réseaux sociaux ainsi que le concept de politique de vie privée (UPP). Celle-ci définie par l’utilisateur offre une manière simple et flexible de spécifier et communiquer leur attentes en terme de respect de la vie privée à d’autres utilisateurs, tiers parties ainsi qu’au fournisseur du réseau social. Par ailleurs, nous dé- finissons une taxonomie (possiblement non-exhaustive) des critères qu’un réseau social peut intégrer dans sa conception pour améliorer le respect de la vie privée. En introduisant le concept de réseau social respectueux de la vie privée (PSNS), nous proposons Privacy Watch, un réseau social respectueux de la vie privée qui combine les concepts de provenance et d’imputabilité afin d’aider les utilisateurs à maintenir la souveraineté sur leurs données personnelles. Finalement, nous décrivons et comparons les différentes propositions de réseaux sociaux respectueux de la vie privée qui ont émergé récemment. Nous classifions aussi ces différentes approches au regard des critères de respect de la vie privée introduits dans cette thèse.

Clustering algorithms and shape factor methods to discriminate among small GTPase phenotypes using DIC image analysis.

Naïvement perçu, le processus d’évolution est une succession d’événements de duplication et de mutations graduelles dans le génome qui mènent à des changements dans les fonctions et les interactions du protéome. La famille des hydrolases de guanosine triphosphate (GTPases) similaire à Ras constitue un bon modèle de travail afin de comprendre ce phénomène fondamental, car cette famille de protéines contient un nombre limité d’éléments qui diffèrent en fonctionnalité et en interactions. Globalement, nous désirons comprendre comment les mutations singulières au niveau des GTPases affectent la morphologie des cellules ainsi que leur degré d’impact sur les populations asynchrones. Mon travail de maîtrise vise à classifier de manière significative différents phénotypes de la levure Saccaromyces cerevisiae via l’analyse de plusieurs critères morphologiques de souches exprimant des GTPases mutées et natives. Notre approche à base de microscopie et d’analyses bioinformatique des images DIC (microscopie d’interférence différentielle de contraste) permet de distinguer les phénotypes propres aux cellules natives et aux mutants. L’emploi de cette méthode a permis une détection automatisée et une caractérisation des phénotypes mutants associés à la sur-expression de GTPases constitutivement actives. Les mutants de GTPases constitutivement actifs Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V ont été analysés avec succès. En effet, l’implémentation de différents algorithmes de partitionnement, permet d’analyser des données qui combinent les mesures morphologiques de population native et mutantes. Nos résultats démontrent que l’algorithme Fuzzy C-Means performe un partitionnement efficace des cellules natives ou mutantes, où les différents types de cellules sont classifiés en fonction de plusieurs facteurs de formes cellulaires obtenus à partir des images DIC. Cette analyse démontre que les mutations Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V induisent respectivement des phénotypes amorphe, allongé, rond et large qui sont représentés par des vecteurs de facteurs de forme distincts. Ces distinctions sont observées avec différentes proportions (morphologie mutante / morphologie native) dans les populations de mutants. Le développement de nouvelles méthodes automatisées d’analyse morphologique des cellules natives et mutantes s’avère extrêmement utile pour l’étude de la famille des GTPases ainsi que des résidus spécifiques qui dictent leurs fonctions et réseau d’interaction. Nous pouvons maintenant envisager de produire des mutants de GTPases qui inversent leur fonction en ciblant des résidus divergents. La substitution fonctionnelle est ensuite détectée au niveau morphologique grâce à notre nouvelle stratégie quantitative. Ce type d’analyse peut également être transposé à d’autres familles de protéines et contribuer de manière significative au domaine de la biologie évolutive.

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.

Propriétés géométriques des surfaces associées aux solutions des modèles sigma grassmanniens en deux dimensions

Dans cette thèse, nous analysons les propriétés géométriques des surfaces obtenues des solutions classiques des modèles sigma bosoniques et supersymétriques en deux dimensions ayant pour espace cible des variétés grassmanniennes G(m,n). Plus particulièrement, nous considérons la métrique, les formes fondamentales et la courbure gaussienne induites par ces surfaces naturellement plongées dans l'algèbre de Lie su(n). Le premier chapitre présente des outils préliminaires pour comprendre les éléments des chapitres suivants. Nous y présentons les théories de jauge non-abéliennes et les modèles sigma grassmanniens bosoniques ainsi que supersymétriques. Nous nous intéressons aussi à la construction de surfaces dans l'algèbre de Lie su(n) à partir des solutions des modèles sigma bosoniques. Les trois prochains chapitres, formant cette thèse, présentent les contraintes devant être imposées sur les solutions de ces modèles afin d'obtenir des surfaces à courbure gaussienne constante. Ces contraintes permettent d'obtenir une classification des solutions en fonction des valeurs possibles de la courbure. Les chapitres 2 et 3 de cette thèse présentent une analyse de ces surfaces et de leurs solutions classiques pour les modèles sigma grassmanniens bosoniques. Le quatrième consiste en une analyse analogue pour une extension supersymétrique N=2 des modèles sigma bosoniques G(1,n)=CP^(n-1) incluant quelques résultats sur les modèles grassmanniens. Dans le deuxième chapitre, nous étudions les propriétés géométriques des surfaces associées aux solutions holomorphes des modèles sigma grassmanniens bosoniques. Nous donnons une classification complète de ces solutions à courbure gaussienne constante pour les modèles G(2,n) pour n=3,4,5. De plus, nous établissons deux conjectures sur les valeurs constantes possibles de la courbure gaussienne pour G(m,n). Nous donnons aussi des éléments de preuve de ces conjectures en nous appuyant sur les immersions et les coordonnées de Plücker ainsi que la séquence de Veronese. Ces résultats sont publiés dans la revue Journal of Geometry and Physics. Le troisième chapitre présente une analyse des surfaces à courbure gaussienne constante associées aux solutions non-holomorphes des modèles sigma grassmanniens bosoniques. Ce travail généralise les résultats du premier article et donne un algorithme systématique pour l'obtention de telles surfaces issues des solutions connues des modèles. Ces résultats sont publiés dans la revue Journal of Geometry and Physics. Dans le dernier chapitre, nous considérons une extension supersymétrique N=2 du modèle sigma bosonique ayant pour espace cible G(1,n)=CP^(n-1). Ce chapitre décrit la géométrie des surfaces obtenues des solutions du modèle et démontre, dans le cas holomorphe, qu'elles ont une courbure gaussienne constante si et seulement si la solution holomorphe consiste en une généralisation de la séquence de Veronese. De plus, en utilisant une version invariante de jauge du modèle en termes de projecteurs orthogonaux, nous obtenons des solutions non-holomorphes et étudions la géométrie des surfaces associées à ces nouvelles solutions. Ces résultats sont soumis dans la revue Communications in Mathematical Physics.

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.

Lectura feminista de las Comedias bárbaras de Ramón del Valle-Inclán : Lilith y las mujeres en la decadencia del patriarcado

Ce mémoire traite des Comedias bárbaras (« Águila de blasón », « Romance de lobos » et « Cara de plata », 1907-1908-1922) de Ramón María del Valle-Inclán (Espagne, 1866-1936), et en fait une interprétation novatrice, différente de la réception dominante. Inspiré par les études sur le genre, ce travail revisite la trilogie en mettant l’emphase sur la perspective des personnages féminins qui contraste avec la figure prépondérante du mythe de Lilith (ou l’idée de la responsabilité légendaire du péché qui repose sur la femme, démoniaque). L’analyse des relations de genre présentes dans l’œuvre apparaît primordiale étant donné que le personnage de Don Juan Manuel Montenegro est aussi une version de la légende de don Juan. De plus, en recensant les différents discours sur celui-ci ainsi que les éléments grotesques des récits, on perçoit dans le traitement du personnage principal une critique qui va au-delà de la société de l’époque, et qui révèle une critique universelle des logiques mêmes qui régissent le système patriarcal, en passant par une réflexion sur la légitimité du pouvoir. Toutes ces considérations permettent d’apprécier l’ensemble de la trilogie dans les aspects qui la rapproche de l’esthétique postérieure de l’esperpento. Cette interprétation contemporaine entre en dialogue avec les aspects centraux des différents débats qu’auront suscités ces œuvres depuis leur parution (représentabilité, genre littéraire, unité ou non de la trilogie, classification) et revitalise sa réception dans le XXIe siècle, révélant la fascinante actualité du théâtre de l’auteur.

Scoliosis curve type classification from 3D trunk image

Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a deformity of the spine manifested by asymmetry and deformities of the external surface of the trunk. Classification of scoliosis deformities according to curve type is used to plan management of scoliosis patients. Currently, scoliosis curve type is determined based on X-ray exam. However, cumulative exposure to X-rays radiation significantly increases the risk for certain cancer. In this paper, we propose a robust system that can classify the scoliosis curve type from non invasive acquisition of 3D trunk surface of the patients. The 3D image of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the surface of the back are computed from each patch and forming the features. We perform the reduction of the dimensionality by using Principal Component Analysis and 53 components were retained. In this work a multi-class classifier is built with Least-squares support vector machine (LS-SVM) which is a kernel classifier. For this study, a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier in comparison with polynomial and Gaussian kernel. The proposed system was validated using data of 103 patients with different scoliosis curve types diagnosed and classified by an orthopedic surgeon from the X-ray images. The average rate of successful classification was 93.3% with a better rate of prediction for the major thoracic and lumbar/thoracolumbar types.