Reconstruction 3D des artères par imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) et angiographie monoplan

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Apports de la segmentation de la population des dirigeants au processus de gestion des ressources humaines : Le cas de l’administration algérienne

A partir des résultats d’une enquête effectuée en 2005 sur un échantillon de 203 dirigeants publics, une typologie floue de trois profils a été dégagée en vue de concevoir un système d’affectation des dirigeants en fonction de leur style du leadership, sens du travail, et leurs préoccupations de gestion des ressources humaines. En se basant sur cette typologie floue, des techniques empruntées à l’intelligence artificielle ont été appliquées pour apprendre des règles de classification. Ces techniques sont au nombre de quatre : le réseau neuronal (Neural Network), l’algorithme génétique (Genetic Algorithm), l’arbre de décision (Decision Tree) et la théorie des ensembles approximatifs (Rough Sets). Les résultats de l’étude ainsi que ses perspectives seront présentées et discutés tout au long de cette communication.

Segmentation non-supervisée d'images couleur par sur-segmentation Markovienne en régions et procédure de regroupement de régions par graphes pondérés

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

Stabilité instrumentale en neuro imagerie fonctionnelle et structurelle

Dans ce mémoire, nous décrivons le travail effectué pour étendre nos connaissances sur les sources d’instabilité instrumentales en imagerie de résonance magnétique, en particulier dans le domaine anatomique par une étude où cinq adultes ont été scannés quatre fois dans la même plate-forme IRM, deux fois avant et deux fois après une mise à niveau importante d’un scanner 3T de Siemens. Les volumes de l’hippocampe droit et gauche de chaque sujet ont été mesurés avec une segmentation manuelle. Nous avons analysé la fiabilité test-retest avant et après la mise à niveau du système d’IRM. Dans le domaine fonctionnel, cinq adultes ont été scannés quatre fois dans la même plate forme IRM deux fois avant et deux fois après la même mise à niveau du scanneur. Les acquisitions du signal BOLD sont faites dans deux différentes résolutions spatiales (2x2x2mm et 4x4x4mm) pour évaluer la sensibilité du signal BOLD sous conditions de haute et basse SNR. Une dernière étude fonctionnelle sur fantôme avait pour but d’étudier la stabilité de la machine pour les images fonctionnelles et détecter les sources de bruit de type machine. La séquence EPI (Echo Planar Imaging) d’écho de gradient à deux dimensions a été utilisée. Des analyses comme le pourcentage des fluctuations et l’analyse de Fourier des résidus ont également été réalisées. Nous résultats indiquent que les différences dans le matériel provenant d’une importante mise à niveau ne peuvent pas compromettre la validité des études structurelles et fonctionnelles faites à travers la mise à niveau du scanneur. Les acquisitions quotidiennes ont permis de suivre l’évolution de la stabilité et de détecter toute source de bruit qui peut détériorer la détection des activations dans les images fonctionnelles.

Traduction statistique vers une langue à morphologie riche : combinaison d’algorithmes de segmentation morphologique et de modèles statistiques de traduction automatique

Les systèmes statistiques de traduction automatique ont pour tâche la traduction d’une langue source vers une langue cible. Dans la plupart des systèmes de traduction de référence, l'unité de base considérée dans l'analyse textuelle est la forme telle qu’observée dans un texte. Une telle conception permet d’obtenir une bonne performance quand il s'agit de traduire entre deux langues morphologiquement pauvres. Toutefois, ceci n'est plus vrai lorsqu’il s’agit de traduire vers une langue morphologiquement riche (ou complexe). Le but de notre travail est de développer un système statistique de traduction automatique comme solution pour relever les défis soulevés par la complexité morphologique. Dans ce mémoire, nous examinons, dans un premier temps, un certain nombre de méthodes considérées comme des extensions aux systèmes de traduction traditionnels et nous évaluons leurs performances. Cette évaluation est faite par rapport aux systèmes à l’état de l’art (système de référence) et ceci dans des tâches de traduction anglais-inuktitut et anglais-finnois. Nous développons ensuite un nouvel algorithme de segmentation qui prend en compte les informations provenant de la paire de langues objet de la traduction. Cet algorithme de segmentation est ensuite intégré dans le modèle de traduction à base d’unités lexicales « Phrase-Based Models » pour former notre système de traduction à base de séquences de segments. Enfin, nous combinons le système obtenu avec des algorithmes de post-traitement pour obtenir un système de traduction complet. Les résultats des expériences réalisées dans ce mémoire montrent que le système de traduction à base de séquences de segments proposé permet d’obtenir des améliorations significatives au niveau de la qualité de la traduction en terme de le métrique d’évaluation BLEU (Papineni et al., 2002) et qui sert à évaluer. Plus particulièrement, notre approche de segmentation réussie à améliorer légèrement la qualité de la traduction par rapport au système de référence et une amélioration significative de la qualité de la traduction est observée par rapport aux techniques de prétraitement de base (baseline).

Characterization of Carotid Plaques with Ultrasound Non-Invasive Vascular Elastography (NIVE) : Feasibility and Correlation with High-Resolution Magnetic Resonance Imaging

L’accident vasculaire cérébral (AVC) est une cause principale de décès et de morbidité dans le monde; une bonne partie des AVC est causée par la plaque d’athérosclérose carotidienne. La prévention de l’AVC chez les patients ayant une plaque carotidienne demeure controversée, vu les risques et bénéfices ambigus associés au traitement chirurgical ou médical. Plusieurs méthodes d’imagerie ont été développées afin d’étudier la plaque vulnérable (dont le risque est élevé), mais aucune n’est suffisamment validée ou accessible pour permettre une utilisation comme outil de dépistage. L’élastographie non-invasive vasculaire (NIVE) est une technique nouvelle qui cartographie les déformations (élasticité) de la plaque afin de détecter les plaque vulnérables; cette technique n’est pas encore validée cliniquement. Le but de ce projet est d’évaluer la capacité de NIVE de caractériser la composition de la plaque et sa vulnérabilité in vivo chez des patients ayant des plaques sévères carotidiennes, en utilisant comme étalon de référence, l’imagerie par résonance magnétique (IRM) à haute-résolution. Afin de poursuivre cette étude, une connaissance accrue de l’AVC, l’athérosclérose, la plaque vulnérable, ainsi que des techniques actuelles d’imagerie de la plaque carotidienne, est requise. Trente-et-un sujets ont été examinés par NIVE par ultrasonographie et IRM à haute-résolution. Sur 31 plaques, 9 étaient symptomatiques, 17 contenaient des lipides, et 7 étaient vulnérables selon l’IRM. Les déformations étaient significativement plus petites chez les plaques contenant des lipides, avec une sensibilité élevée et une spécificité modérée. Une association quadratique entre la déformation et la quantité de lipide a été trouvée. Les déformations ne pouvaient pas distinguer les plaques vulnérables ou symptomatiques. En conclusion, NIVE par ultrasonographie est faisable chez des patients ayant des sténoses carotidiennes significatives et peut détecter la présence d’un coeur lipidique. Des études supplémentaires de progression de la plaque avec NIVE sont requises afin d’identifier les plaques vulnérables.