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Probabilistic Multi-Dimensional Classification
No full textInternational audienceMulti-dimensional classification (MDC) can be employed in a range of applications where one needs to predict multiple class variables for each given instance. Many existing MDC methods suffer from at least one of inaccuracy, scalability, limited use to certain types of data, hardness of interpretation or lack of probabilistic (uncertainty) estimations. This paper is an attempt to address all these disadvantages simultaneously. We propose a formal framework for probabilistic MDC in which learning an optimal multi-dimensional classifier can be decomposed, without loss of generality, into learning a set of (smaller) single-variable multi-class probabilistic classifiers and a directed acyclic graph. Current and future developments of both probabilistic classification and graphical model learning can directly enhance our framework, which is flexible and provably optimal. A collection of experiments is conducted to highlight the usefulness of this MDC framework.</div
Robust morris screening method (RMSM) for complex physiological models
No full textInternational audienceBackground and objectives: Morris screening sensitivity analysis (MSM) comes forth as the method needing the minimum number of model simulations to qualify the impact of input parameter variations on outputs of complex, nonlinear and overparametrized models. However, the reliability of MSM indices (mean and standard deviation) and the reproducibility of their results are rarely explored despite the input parameter tuning/identification needs. In fact, these models, such those used in medical applications as digital twins, often lie in this category and need efficient and robust tools to assess both sensitivity and reliability of the outputs to numerous input model parameters.Methods: In this study, a new Robust Morris Screening Method (RMSM) is proposed and based on new indices: the absolute median () and the median absolute deviation (). The proposed RMSM approach is evaluated on a complex multi-scales neuromuscular electrophysiological model simulating HD-sEMG (high density surface electromyography) signals at the skin surface. The reliability and stability of new RMSM indicators are evaluated at different trajectories within the parameter space and compared to classical MSM results. For this purpose, We propose a new methodology for parameter screening based on the ratio as a graphic indicator of (non)linearity and (non)monotonicity of parameter effects.Results: Firstly, the results demonstrated that the computed elementary effects (EE) of inputs are not normally distributed using MSM indices contrary to the proposed RMSM indices. Secondly, the ranking stability of RMSM indices was earlier obtained from 20 trajectories (T=20), while MSM ranking remained unstable until T = 100. Thirdly, The screening separation between influential and negligible input model parameters was more distinct and interpretable with RMSM than MSM.Conclusion: The proposed RMSM approach ensures a fast, reliable and stable ranking of parameters for complex and overparametrized models compared to classical MSM. this allows a more precise exploration of the model parameter influence space for future application in parameter tuning and identification
Une approche basée sur la Programmation par Contraintes pour résoudre le problème d'ordonnancement de sillons périodiques avec affectation de voies à une échelle mésoscopique
No full textInternational audienc
In Vitro Characteristics of a Cyanoacrylate/Water-Soluble Contrast Emulsion: Preliminary Data from Light Microscopy Approach
No full textInternational audienceN-butyl cyanoacrylate (NBCA) is a lipophilic, permanent embolic glue that must be opacified for fluoroscopic guidance. Empirically, lipophilic Lipiodol Ultra Fluid® (LUF) has been added to produce a single-phase physically stable mixture. Varying the dilution ratio allows control of glue polymerization kinetics. LUF is far more costly than water-soluble iodinated contrast agents (ICAs). Our purpose was to evaluate whether a water-soluble nonionic iso-osmolar ICA could be used instead. We embolized both renal arteries of six swine using 1:3 NBCA–LUF or NBCA–iodixanol in 1:1, 1:3, and 1:7 ratios. We used both micro-computed tomography to assess the distality of glue penetration and indexed cast ratio and histology to assess distality, arterial obliteration, vessel-wall damage, and renal-parenchyma necrosis. Glue–LUF produced significantly greater indexed cast ratio and renal-artery ROI values and a significantly shorter cast-to-capsule distance. The injected volume was significantly greater with 1:7 iodixanol than with the other mixtures. No significant differences were found for histological evidence of artery obliteration, vessel-wall damage, or renal-parenchyma necrosis. This is the first study dealing with ICA alone as a contrast agent for cyanoacrylate embolization, compared to LUF. More research is needed to determine whether water-soluble nonionic iodinated agents can be used for human NBCA embolization given the good safety profile, availability, and low cost of ICA
Synthesis of new lipopeptide green surfactants from silk by mechanochemistry
No full textInternational audienceThe production of environmentally sustainable amphiphilic molecules from natural origin constitutes one of the major issues for different industries due to the pressure from regulatory legislation and growing consumer trend towards environmentally-friendly chemicals. Natural-based surfactants can be produced from agricultural biomass such as sugars, starches, vegetable proteins and oils. However, these high-quality fractions of biomass are in competition with food and feed industries. 1 In this context, the development of surfactants from silk proteins as a nonfood biomass represents an interesting alternative. Silk is a biopolymer produced by different varieties of silkworms. Mulberry silk is obtained from the silkworm Bombyx mori L., it is composed of two kinds of proteins: fibroin (≈70%) a fibrous protein, that imparts mechanical strength to the cocoon, used in textile industries and sericin (≈30%), a glue-like protein, that binds the fibroin fibers together in a cocoon. Sericin is eliminated by a degumming process during the production of silk fibers. 2 The main objective of this work is to develop an original synthesis to produce amphiphilic lipopeptides from silk and evaluate their surface activity. The first step involves the separation of the two fractions of silk: fibroin and sericin. 3 Then, fibroin and sericin peptides are obtained by enzymatic hydrolysis. Finally, the grafting of the hydrophobic chain onto the silk peptides is carried out using a novel mechanochemical approach. The adsorption properties of the peptides and lipopeptides obtained are studied by surface tension measurements. The obtained results show that the two silk protein fractions can be hydrolyzed using Alcalase with a degree of hydrolysis varying between 20 and 40%. The grafting of a fatty chain (C14) was optimized on model amino acids under solvent-free conditions by mechanochemistry, then it was extended to silk peptides. The acylation rate (ratio of grafted amine functions) was estimated by NMR and by UV spectroscopy (reactivities of primary amines) and this methodology gives promising results. The synthesized lipopeptides show a good surface activity and ability to reduce the air/water surface tension. Finally, fibroin peptides and lipopeptides show better surface activity than those of sericin
Problèmes d’acheminement sélectif des véhicules lors de feux de forêt
No full textIn the last 10 years, around 82 million hectares of forests have been destroyed by wildfires. These fires pose imminent threats to the wildlife, as well as in urban areas, to human lives and critical infrastructure. The need for a strategic and resource-efficient response to the growing threat of wildfires, exacerbated by climate change, led to the launch of the GEO-SAFE project. Among its many challenges, this thesis focuses on the Asset Protection Problem during escaped wildfires (APP) and its disrupted counterpart, D-APP. These problems aim to route firefighting crews to carry out protection operations on community assets. Existing exact methods, particularly the Mixed Integer Program (MIP) for APP, struggled with efficiency. We performed a structural analysis that led to significant enhancements, notably the introduction of three sets of valid inequalities. These improvements not only decreased solution times but also stabilized an exact solution method for smaller instances. In parallel, D-APP’s complex replanning requirements for larger instances were met through a novel reformulation based on a dominance relation on the solutions of the problem. Acknowledging the limitations of exact methods in real-time scenarios, this thesis introduces two heuristic approaches tailored for D-APP. The first, based on the new formulation, uses a relax-and-fix approach, while the second implements a genetic algorithm. These methods generated good approximate solutions in a limited time, paving the way for rapid and effective wildfire response strategies. Through these contributions, this work stands as a testament to the ongoing battle against wildfires, reinforcing the synergy between computational techniques and real-world disaster management.Lors de la dernière décennie, environ 82 millions d’hectares de végétation ont été détruites dans des feux de forêt. Ces incendies mettent en danger la nature mais aussi, dans les zones urbaines, des vies humaines et les infrastructures. Le danger croissant des incendies, exacerbé par le changement climatique, incite au développement d’outils stratégiques pour y répondre efficacement, notamment par le biais du projet GEO-SAFE. Parmi les nombreuses problématiques liées, les travaux de cette thèse se concentrent sur le problème de protection des biens (APP), et sa version perturbée, D-APP. Ces problèmes visent à déployer des flottes de pompiers pour assurer des opérations préventives de protection. Les méthodes de résolution exactes existantes, en particulier de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE) pour APP, ne sont pas efficaces. Nous avons étudié la structure du problème afin d’obtenir de franches améliorations, notamment via l’introduction de trois ensembles d’inégalités valides. Ces améliorations ont non seulement grandement réduit les temps de résolution, ils ont permis d’avoir une méthode de résolution stable pour les petites instances. En parallèle, une nouvelle formulation PLNE de D-APP, plus efficace, a été proposée, basée sur une relation de dominance entre les solutions. Toutefois, les méthodes de résolution exactes sont mal adaptées à des scénarios en temps réel : cette thèse introduit également deux méthodes de résolution heuristique adaptées à notre problème. La première, reposant sur la reformulation, utilise une approche relax-and-fix. La seconde implémente un algorithme génétique. Ces méthodes ont généré des solutions approchées de bonne qualité en temps limité, permettant de déployer des réponses rapidement et efficacement. A travers ces contributions, ces travaux s’inscrivent dans la lutte contre les incendies, en renforçant la synergie entre techniques d’optimisation et gestion de crises
Conception de dispositifs électromagnétiques par optimisation de répartition de matière
No full textElectromagnetic actuators have been optimised over the last few decades using the expertise of specialists from the field. The latest numerical optimisation methods and new computing resources add a new research dimension to this continuous improvement, making it possible to respond to new, more demanding specifications and offering the possibility of producing innovative designs with potentially higher performance. Among the optimisation methods, it was decided to focus on topological optimisation, which can enable a design to be created ex nihilo, with as few assumptions as possible. This thesis proposes to apply a numerical method for multi-material topological optimisation (air, iron, copper and permanent magnets) based on the density method (SIMP). The various mathematical tools for modelling the system (Finite Element Method) and calculating magnetostatic performance and those specific to optimisation (algorithms, formulations) are presented. They are then applied to the improvement of various electromagnetic actuators. Through these applications, numerous mathematical methods have been added to improve/control the convergence of the optimisation algorithm and reduce the pool of nearly equivalent optimal results. These studies have led to the generation of new, more efficient topologies for the static actuators and synchronous machines studied. This work forms a necessary basis for the topological optimisation of threedimensional multiphysics problems.Les actionneurs électromagnétiques ont été optimisés au cours des dernières décennies à l'aide de l'expertise de spécialistes du domaine. Les dernières méthodes d'optimisation numérique et les nouveaux moyens informatiques de calcul apportent une nouvelle dimension de recherche à cette amélioration continue, en permettant de répondre à de nouveaux cahiers des charges, plus exigeants, en offrant la possibilité d'aboutir à des designs novateurs potentiellement plus performants. Parmi les méthodes d'optimisation, il a été choisi de s'intéresser à l'optimisation topologique, qui peut permettre une conception ex nihilo, avec le moins d'hypothèses possibles. Ce travail de thèse propose d'appliquer une méthode numérique d'optimisation topologique multi-matériaux (air, fer, cuivre, aimants permanents) basée sur la méthode des densités (SIMP). Les différents outils mathématiques, pour la modélisation du système (méthode Éléments Finis) et le calcul des performances magnétostatiques et ceux propres à l'optimisation (algorithmes, formulations), sont présentés. Ils sont ensuite appliqués pour l'amélioration de différents actionneurs électromagnétiques. A travers ces applications, de nombreuses méthodes mathématiques ont été ajoutées pour améliorer/contrôler la convergence de l'algorithme d'optimisation et réduire l'ensemble des résultats optimaux presque équivalents. Ces études ont permis de générer de nouvelles topologies plus performantes pour les actionneurs statiques et les machines synchrones étudiées. Ce travail constitue une base nécessaire pour la résolution par optimisation topologique de problèmes multiphysiques tridimensionnels
Prédiction de comportement des algorithmes coopératifs dans les réseaux véhiculaires
No full textThe arrival of increasingly advanced technologies in everyday vehicles (cars, trucks, buses) has made it possible, for several decades, to improve the comfort of road users and their safety. These technologies also enable to exchange information between vehicles (V2V Vehicle-to-Vehicle communications) or with the road infrastructure (V2I Vehicle-to-Infrastructure communications). Cooperative applications intended to improve road safety or to optimize the use of the road network can then be based on such exchanges. For the safety of their users, these applications are expected to be responsive and have predictable behavior. Indeed, the consequences of an erratic behavior of a cooperative security application can be disastrous, while its usefulness is limited if it is not reactive enough to enable to anticipate the risks. In this context, this thesis seeks how to ensure the validation of cooperative applications between vehicles within an already complex road network. Indeed, the validation of cooperative vehicular applications poses various problems. It can be theoretical, for example through a proof of the algorithm, but this approach sometimes turns out to be unrealistic. This then makes it unrepresentative of the behavior of the application during an actual deployment. Empirical validation of an application is possible but the involved experiments are often difficult to extrapolate to a real deployment. Their cost and the logistical difficultiesthey impose may also be dissuasive. The difficulties of validating cooperative vehicular applications then lead us to propose a performance prediction method designed to simplify such validation. This method is based on a real observation of a vehicular network and on a theoretical analysis of the behavior of the cooperative algorithm. An empirical evaluation of the proposed prediction method is also conducted, in order to verify its effectiveness. It is finally applied in a concrete use case, demonstrating its operation in the face of a real road safety problem identified by the scientific community, which concerns the improvement of pedestrian safety on the road.L’arrivée de technologies de plus en plus avancées dans les véhicules du quotidien (voitures, camions, bus) permet, depuis plusieurs décennies, d’améliorer le confort des usagers de la route et leur sécurité. Ces technologies permettent également d’échanger des informations entre véhicules (communications Véhicule à Véhicule V2V) ou avec l’infrastructure routière (communications Véhicule à Infrastructure V2I). Des applications coopératives destinées à améliorer la sécurité routière ou à optimiser l’utilisation du réseau routier peuvent alors se baser sur de tels échanges. Pour la sécurité de leurs utilisateurs, on attend de ces applications qu’elles soient réactives et aient un comportement prédictible. En effet, les conséquences d’un comportement erratique d’une application coopérative de sécurité peuvent être désastreuses, tandis que son utilité est limitée si sa trop faible réactivité ne permet pas d’anticiper suffisamment les risques. Dans ce contexte, cette thèse cherche comment assurer la validation des applications de coopération entre véhicules au sein d’un réseau routier déjà complexe. En effet, la validation des applications véhiculaires coopératives pose différents problèmes. Elle peut être théorique, par exemple à travers une preuve de l’algorithme, mais cette approche s’avère parfois manquer de réalisme. Cela l’a rendu alors peu représentative du comportement de l’application au cours d’un déploiement réel. La validation empirique d’une application est possible mais ces expériences sont souvent difficiles à extrapoler à un déploiement réel. Leur cout et les difficultés logistiques qu’elles imposent sont également parfois dissuasifs. Les difficultés de validation d’applications véhiculaires coopératives nous conduisent ensuite à proposer une méthode de prédiction de performance conçue pour simplifier une telle validation. Cette méthode est basée sur une observation réelle de réseau véhiculaire et sur une analyse théorique du fonctionnement de l’algorithme de coopération. Une évaluation empirique de la méthode de prédiction proposée est également menée, afin d’en vérifier l’efficacité. Elle est finalement appliquée dans un cas concret, démontrant son fonctionnement face à un réel problème de sécurité routière identifié par la communauté scientifique qui concerne l’amélioration de la sécurité des piétons sur la route
Segmentation d'images médicales avec la théorie de la fonction de croyance et l'apprentissage en profondeur
No full textDeep learning has shown promising contributions in medical image segmentation with powerful learning and feature representation abilities. However, it has limitations for reasoning with and combining imperfect (imprecise, uncertain, and partial) information. In this thesis, we study medical image segmentation approaches with belief function theory and deep learning, specifically focusing on information modeling and fusion based on uncertain evidence. First, we review existing belief function theory-based medical image segmentation methods and discuss their advantages and challenges. Second, we present a semi-supervised medical image segmentation framework to decrease the uncertainty caused by the lack of annotations with evidential segmentation and evidence fusion. Third, we compare two evidential classifiers, evidential neural network and radial basis function network, and show the effectiveness of belief function theory in uncertainty quantification; we use the two evidential classifiers with deep neural networks to construct deep evidential models for lymphoma segmentation. Fourth, we present a multimodal medical image fusion framework taking into account the reliability of each MR image source when performing different segmentation tasks using mass functions and contextual discounting.L'apprentissage profond a montré des contributions prometteuses dans la segmentation d'images médicales avec de puissantes capacités d'apprentissage et de représentation de caractéristiques. Cependant, il présente des limites pour le raisonnement avec et la combinaison d'informations imparfaites (imprécises, incertaines et partielles). Dans cette thèse, nous étudions les approches de segmentation d'images médicales avec la théorie des fonctions de croyance et l'apprentissage profond, en nous concentrant spécifiquement sur la modélisation et la fusion d'informations basées sur des preuves incertaines. Tout d'abord, nous passons en revue les méthodes de segmentation d'images médicales existantes basées sur la théorie de la fonction de croyance et discutons de leurs avantages et défis. Deuxièmement, nous présentons un cadre de segmentation d'images médicales semi-supervisé pour diminuer l'incertitude causée par le manque d'annotations avec la segmentation évidentielle et la fusion de preuves. Troisièmement, nous comparons deux classificateurs d'évidence, le réseau neuronal d'évidence et le réseau de fonction de base radiale, et nous montrons l'efficacité de la théorie de la fonction de croyance dans la quantification de l'incertitude ; nous utilisons les deux classificateurs d'évidence avec des réseaux neuronaux profonds pour construire des modèles d'évidence profonds pour la segmentation du lymphome. Quatrièmement, nous présentons un cadre de fusion d'images médicales multimodales prenant en compte la fiabilité de chaque source d'image RM lors de l'exécution de différentes tâches de segmentation à l'aide de fonctions de masse et d'actualisation contextuelle
