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Wave-front phase retrieval in transmission electron microscopy via ptychography
No full textThere are many different strategies that allow the solving of the well-known phase problem corresponding to the loss of phase information during a physical measurement. In microscopy, and, in particular, in transmission electron microscopy, most of these strategies focus on the retrieval of high-resolution information with the importance of lower resolution data often overlooked. Ptychography offers a means to investigate such data. Ptychography is a robust diffractive imaging technique with fast convergence for phase retrieval but, until now, has not been applied at the nanoscale. In this paper, we use the ptychographical iterative engine to retrieve the phase change at the exit plane of metallic nanoparticles using a conventional transmission electron microscope. Ptychographical reconstructions yielded images with a phase resolution of π/10 and a spatial resolution of 1 nm. These results stand as a first step toward aberration-free lensless imaging. The technique lends itself to be an alternative to off-axis electron holography or focal series reconstructio
Toward the evelopment of a remote photopletysmographic sensor
No full textLa mesure cardiaque sans contact réalisée grâce aux méthodes de photopléthysmographie sans contact est un domaine de recherche très actif. Depuis l'introduction en 2010 d'une nouvelle méthode de mesure avec des capteurs optiques d'entrée de gamme (webcam PC), les travaux de recherche se sont multipliés. Ainsi, on observe une plus grande diversité des méthodes proposées afin de réaliser la mesure. Egalement, la précision de la mesure a grandement progressé et les scénarios et possibilités d'usage de la technologie sont aujourd'hui très nombreux. Au cœur de ce processus de mesure, la segmentation dans l'image de la ou les zones d'intérêt est une étape clé. Nous proposons dans cette thèse une méthode innovante afin de réaliser la mesure photoplethysmographique sans contact en identifiant implicitement les zones de peau vivante dans la vidéo. Nous avons montré que notre approche permet d'améliorer la qualité de la mesure en favorisant les zones dans l'image où le signal est de plus grande qualité. Afin de rendre possible l'intégration de notre solution, nous avons proposé une nouvelle méthode de segmentation en superpixels, nommée IBIS, qui permet de réduire la complexité algorithmique de cette étape du traitement. Ce faisant, nous avons démontré la faisabilité de l'intégration de notre solution au sein d'une plateforme embarquée. Les différentes méthodes ont été évaluées au travers de plusieurs expérimentations afin de valider leurs performances. Notre méthode de segmentation en superpixels est comparée aux méthodes de l'état de l'art tandis que nous avons implémenté plusieurs des méthodes de mesure du signal photoplethysmographique afin de discuter de l'impact de notre approche sur la qualité de la mesure photoplethysmographique. Que ce soit pour la segmentation en superpixels ou pour l'estimation du rythme cardiaque sans contact, nous avons montré une importante plus-value de nos méthodes comparées à celles disponibles dans la littérature. Les différents travaux présentés dans ce document ont été valorisés au travers de publications en conférences et revue.Heart-rate estimation performed with remote photoplethysmography is a very active research field. Since pioneer works in 2010, which demonstrated the feasibility of the measure with low-grade consumers’ camera (webcam), the number of scientific publications have increased significantly in the domain. Hence, we observe a multiplication of the methods in order to retrieve the photoplethysmographic signal which has led to an increased precision and quality of the heart-rate estimation. Region of interest segmentation is a key step of the processing pipeline in order to maximize the quality of the measured signal. We propose a new method to perform remote photoplethysmographic measurement using an implicit living skin identification method. Hence, we have shown that our approach lead to an improvement in both quality of the signal measured and precision of the heart-rate estimation by favoring more contributive area. As we are working with hardware integration constraint, we propose a new superpixels segmentation method which requires significantly less computation power than state of the art methods by reducing the algorithmic complexity of this step. Moreover, we have demonstrated the integration and real time capabilities by implementing our solution to an embedded device. All of our proposed method have been evaluated through different experimentations. Our new segmentation method, called IBIS, have been compared to state of the art methods to quantify the quality of the produced segmentation. To quantify the impact of our approach on the quality of the photoplethysmographic measure, we have implemented and compared state of the art methods with our proposed method. For both the superpixels segmentation and remote heart-rate estimation, our methods have shown great results and advantages compared to state of the art ones. Our works have been reviewed by the scientific community through several conference presentations and journal publications
Color and multispectral image processing for the detection of inflammatory lesions of the stomach
No full textLes travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre du projet ANR EMMIE. Ce projet vise à développer un système multimodal innovant pour améliorer la détection de lésions inflammatoires dans l'estomac. Pour ce faire, un prototype a été mis en place pour pouvoir acquérir des images endoscopiques NBI et des images multispectrales lors de l'exploration antrale chez l'Homme. Le prototype est constitué d'une colonne endoscopique auquel nous ajoutons des caméras multispectrales.Les deux modalités, les images NBI et les images multispectrales, sont traitées de manière indépendante. Les images endoscopiques NBI sont traitées avec des descripteurs issus du traitement d'images pour pouvoir détecter quatre pathologies~: la gastrite active, la gastrite chronique, la métaplasie intestinale et l'atrophie. Nous avons également développé avec un gastroentérologue des descripteurs visuels. Ces descripteurs nous ont permis de classer avec succès des patchs d'images NBI.Les images NBI sont prétraitées en appliquant une "décomposition en images intrinsèques". Cette décomposition est faite grâce au modèle dichromatique. Nous avons développé deux méthodes pour inverser ce modèle, respectivement formulées comme des optimisations quadratique et des déconvolutions. Nos algorithmes ont été testés sur trois bases de données différentes. Nous avons comparé nos méthodes avec celles de l'état de l'art et montré des résultats similaires ou meilleurs à ces dernières.Comme travail préliminaire, nous avons également mené des campagnes d'acquisitions sur un modèle animal de souris. Des spectres de réflectance ont été acquis sur des estomacs réséqués de souris témoins et de souris avec inflammation. Nous avons mis en place une méthode de classification qui nous a permis d'obtenir de bons résultats de classification et d'identifier deux intervalles dans le proche infrarouge utiles à la discrimination.Cette méthodologie est reprise pour traiter les spectres acquis~ extit{in vivo} dans l'estomac chez l'Homme avec le prototype d'acquisition. Le but étant de caractériser l'inflammation et de pouvoir classer les spectres par pathologie. Les résultats ainsi obtenus sont comparés aux résultats des biopsies et montrent une bonne capacité de reconnaissance de la gastrite chronique et de la métaplasie intestinale par rapport à des estomacs témoins.The work presented in this manuscript is part of the ANR project EMMIE. This project aims to develop an innovative multimodal system for the detection of inflammatory lesions in the stomach. To this purpose, a prototype has been developed to be able to acquire NBI endoscopic images and multispectral images during human's antrum exploration. The prototype is made of a standard endoscope and multispectral images.The prototype can acquire two types of data: NBI images and spectra. These two modalities are processed independently. Common image processing features are used to recognize four kind of diseases: active gastritis, chronic gastritis, metaplasia and atrophy. In addition, visual based features have been developed with an experienced endoscopist. These criteria were successfully used to classify endoscopic image patches.NBI images are pre-processed with "intrinsic image decomposition". This decomposition is made by the dichromatic model. We developed two methods to inverse this model, respectively with quadratic programming and deconvolutions. Our algorithms are tested on three datasets. Equivalent or better results are found compare to the state of the art.Acquisitions are also made on mice model. Reflectance spectra have been acquired on resected stomach from control and inflammed mice. A pipeline was build to classify the two groups. The pipeline allowed us to obtain good classification results and to identify two interesting wavelengths range in the near infrared.This pipeline is re-used to process~ extit{in vivo} spectra from human's stomach with the developed acquisition prototype. The aim is to characterize the inflammation and being able to classify spectra according to the disease. Obtained results are compared with biopsies and show good diagnostic prognosis for chronic gastritis and intestinal metaplasia
Mesure et filtrage de signaux ppg sans contact par méthodes basées deep learning
No full textRPPG est une technique développée pour mesurer le signal du pouls et ensuite estimer les données physiologiques telles que la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire et la variabilité du pouls.En raison des multiples sources de bruit qui détériorent la qualité du signal RPPG, les filtres conventionnels sont couramment utilisés. Cependant, certaines altérations demeurent, alors qu'un œil expérimenté peut facilement les identifier. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons le réseau LSTMDF (Long Short-Term Memory Deep-Filter) pour réaliser le filtrage du signal RPPG. Nous utilisons différents protocoles pour analyser les performances de la méthode. Nous démontrons comment le réseau peut être entraîné efficacement avec un nombre limité de signaux. Notre étude démontre expérimentalement la supériorité du filtre basé sur le LSTM par rapport aux filtres conventionnels. Le réseau est ainsi peu sensible rapport signal/bruit moyen des signaux RPPG.Les approches basées sur les réseaux convolutifs tels que les 3DCNN ont récemment surpassé les méthodes manuelles traditionnelles dans la tâche de mesure du RPPG. Cependant, il est connu que les grands modèles 3DCNN ont des coûts de calcul élevés et peuvent être inadaptés aux applications en temps réel. Comme deuxième contribution de cette thèse, nous proposons une étude d'une architecture 3DCNN, trouvant le meilleur compromis entre la précision de la mesure du pouls et le temps d'inférence. Nous utilisons une étude d'ablation où nous diminuons la taille de l'entrée, proposons une fonction de perte personnalisée, et évaluons l'impact de différents espaces de couleur d'entrée. Le résultat est le RPPG en temps réel (RTRPPG), un outil de mesure du RPPG de bout en bout qui peut être utilisé sur GPU et CPU. Nous avons également proposé une méthode d'augmentation des données qui vise à améliorer les performances des réseaux d'apprentissage profond lorsque la base de données présente des caractéristiques spécifiques (par exemple, les mouvements de type fitness) et lorsque les données disponibles sont peu nombreuses.RPPG is a technique developed to measure the blood volume pulse signal and then estimate physiological data such as pulse rate, breathing rate, and pulse rate variability.Due to the multiple sources of noise that deteriorate the quality of the RPPG signal, conventional filters are commonly used. However, some alterations remain, but interestingly, an experienced eye can easily identify them. In the first part of this thesis, we propose the Long Short-Term Memory Deep-Filter (LSTMDF) network in the RPPG filtering task. We use different protocols to analyze the performance of the method. We demonstrate how the network can be efficiently trained with a few signals. Our study demonstrates experimentally the superiority of the LSTM-based filter compared with conventional filters. We found a network sensitivity related to the average signal-to-noise ratio on the RPPG signals.Approaches based on convolutional networks such as 3DCNNs have recently outperformed traditional hand-crafted methods in the RPPG measurement task. However, it is well known that large 3DCNN models have high computational costs and may be unsuitable for real-time applications. As the second contribution of this thesis, we propose a study of a 3DCNN architecture, finding the best compromise between pulse rate measurement precision and inference time. We use an ablation study where we decrease the input size, propose a custom loss function, and evaluate the impact of different input color spaces. The result is the Real-Time RPPG (RTRPPG), an end-to-end RPPG measurement framework that can be used in GPU and CPU. We also proposed a data augmentation method that aims to improve the performance of deep learning networks when the database has specific characteristics (e.g., fitness movement) and when there is not enough data available
New method to estimate the respiratory rhythms based on remote photoplethysmography
No full textLe rythme respiratoire est une information importante dans le contexte médical puisqu'elle permet de prédire un certain nombre de complications potentiellement mortelles.Malgré cela, elle est souvent négligée par le personnel médical faute de temps ou de bien comprendre les enjeux associés.Dans ce contexte, les méthodes de mesure automatisées permettent d'améliorer le statu quo en fournissant en continu une mesure du rythme respiratoire.La plupart des méthodes actuelles comme la ceinture respiratoire ou l'ECG nécessitent un contact avec la personne pour pouvoir mesurer efficacement le rythme respiratoire.Malheureusement, cela introduit un certain nombre de problèmes qui peuvent empêcher la mesure dans certains cas ou la rendre contraignante lors d'une mesure en continu et au quotidien, là où il serait souhaitable que la mesure soit la plus discrète possible.Afin de pallier à ces problèmes, plusieurs méthodes de mesure du rythme respiratoire sans contact sont actuellement en développement.Parmi celles-ci, la photopléthysmographie sans contact utilise la variation de la couleur de la peau en fonction du volume sanguin présent dans les capillaires afin de trouver un signal cardiaque et respiratoire.Dans la thèse présentée, nous nous attachons à améliorer la qualité de la mesure du rythme respiratoire à l'aide de la photopléthysmographie sans contact en développant des méthodes dont le but est de combiner efficacement les signaux couleur extraits à partir d'une vidéo de manière à obtenir un seul signal maximisant l'information respiratoire.Dans un deuxième temps, une chaîne de traitement est mise en place de façon à utiliser ces méthodes de combinaison pour déterminer le rythme respiratoire en utilisant toutes les informations pouvant être extraites du signal photopléthysmographique.Respiratory rhythm is important information in medical context.Its assessment allows to predict some medical complications that could lead to death.However, it is often neglected by the medical staff due to a bad comprehension of its importance, or a lack of time.Automated measurement methods allow to improve this by continuously giving respiratory rate.Most of these methods needs a contact with the patient to efficiently measure the breathing rate.Unfortunately it leads to some issues which could forbid measurement or make it unconfortable for continuous monitoring.The continuous, every-day monitoring especially needs to be as discrete as possible to be forgotten by the patient.To deal with these drawbacks, several non contact respiratory rate assessment methods are currently developped.In these methods, the remote photoplethysmography uses the color variation of the skin due to blood volume in capillaries to obtain a cardiac and respiratory correlated signal.In this thesis, we focused on improving the respiratory rate measurement using remote photoplethysmography.To do this, we developped some methods whose goals are to efficiently combine color signals that were extracted from the video to obtain a single signal that maximizes the breathing information.In a second part, we developped a processing pipeline to assess the breathing rate from all informations that could be extracted from remote photoplethysmography signals.The processing pipeline was tested with state of the art combination methods and the methods that were developped during the thesis
Human detection using computer vision
No full textLes travaux présentés dans ce manuscrit traitent de la détection de personnes dans des séquences d’images et de l’analyse de leur activité. Ces travaux ont été menés au sein de l’institut PRISME dans le cadre du projet CAPTHOM du pôle de compétitivité S2E2. Après un état de l’art sur l’analyse de séquences d’images pour l’interprétation automatique de scènes et une étude comparative de modules de vidéo-surveillance, nous présentons la méthode de détection de personnes proposée dans le cadre du projet CAPTHOM. Celle-ci s’articule autour de trois étapes : la détection de changement, le suivi d’objets mobiles et la classification. Chacune de ces étapes est décrite dans ce manuscrit. Ce système a été évalué sur une large base de vidéos correspondant à des scénarios de cas d’usage de CAPTHOM établis par les partenaires du projet. Ensuite, nous présentons des méthodes permettant d’obtenir, à partir du flux vidéo d’une ou deux caméras, d’autres informations de plus haut-niveau sur l’activité des personnes détectées. Nous présentons tout d’abord une mesure permettant de quantifier leur activité. Ensuite, un système de stéréovision multi-capteurs combinant une caméra infrarouge et une caméra visible est utilisé pour augmenter les performances du système de détection mais aussi pour permettre la localisation dans l’espace des personnes et donc accéder à une cartographie de leurs déplacements. Finalement, une méthode de détection d’événements anormaux, basée sur des statistiques de distributions spatiales et temporelles des pixels de l’avant-plan est détaillée. Les méthodes proposées offrent un panel de solutions performantes sur l’extraction d’informations haut-niveau à partir de séquences d’images.The work presented in this manuscript deals with people detection and activity analysis in images sequences. This work has been done in the PRISME institut within the framework of the CAPTHOM project of the French Cluster S2E2. After a state of the art on video analysis and a comparative study of several video surveillance tools, we present the people detection method proposed within the framework of the CAPTHOM project. This method is based on three steps : change detection, mobile objects tracking and classification. Each steps is described in this thesis. The system was assessed on a wide videos dataset. Then, we present methods used to obtain other high-level information concerning the activity of detected persons. A criterion for characterizing their activity is presented. Then, a multi-sensors stereovision system combining an infrared and a daylight camera is used to increase performances of the people detection system but also to localize persons in the 3D space and so build the moving cartography. Finally, an abnormal events detection method based on statistics about spatio-temporal foreground pixel distribution is presented. These proposed methods offer robust and efficient solutions on high-level information extraction from images sequences
La cosmétologie à travers les âges
No full textDie Kosmetologie im Laufe der Zeit.
Die Verfasserin gibt eine kurze Übersicht der Kosmetologie vom alten Aegypten an bis zum 19. Jahrhundert.Cosmetology across the ages.
The author paints a quick sketch of cosmetology from Ancient Egypt to the 19th century.de Roeck-Holtzhauer Yannick. La cosmétologie à travers les âges. In: Revue d'histoire de la pharmacie, 76ᵉ année, n°279, 1988. pp. 397-399
Détection de la présence humaine par vision
No full textThe work presented in this manuscript deals with people detection and activity analysis in images sequences. This work has been done in the PRISME institut within the framework of the CAPTHOM project of the French Cluster S2E2. After a state of the art on video analysis and a comparative study of several video surveillance tools, we present the people detection method proposed within the framework of the CAPTHOM project. This method is based on three steps : change detection, mobile objects tracking and classification. Each steps is described in this thesis. The system was assessed on a wide videos dataset. Then, we present methods used to obtain other high-level information concerning the activity of detected persons. A criterion for characterizing their activity is presented. Then, a multi-sensors stereovision system combining an infrared and a daylight camera is used to increase performances of the people detection system but also to localize persons in the 3D space and so build the moving cartography. Finally, an abnormal events detection method based on statistics about spatio-temporal foreground pixel distribution is presented. These proposed methods offer robust and efficient solutions on high-level information extraction from images sequences.Les travaux présentés dans ce manuscrit traitent de la détection de personnes dans des séquences d’images et de l’analyse de leur activité. Ces travaux ont été menés au sein de l’institut PRISME dans le cadre du projet CAPTHOM du pôle de compétitivité S2E2. Après un état de l’art sur l’analyse de séquences d’images pour l’interprétation automatique de scènes et une étude comparative de modules de vidéo-surveillance, nous présentons la méthode de détection de personnes proposée dans le cadre du projet CAPTHOM. Celle-ci s’articule autour de trois étapes : la détection de changement, le suivi d’objets mobiles et la classification. Chacune de ces étapes est décrite dans ce manuscrit. Ce système a été évalué sur une large base de vidéos correspondant à des scénarios de cas d’usage de CAPTHOM établis par les partenaires du projet. Ensuite, nous présentons des méthodes permettant d’obtenir, à partir du flux vidéo d’une ou deux caméras, d’autres informations de plus haut-niveau sur l’activité des personnes détectées. Nous présentons tout d’abord une mesure permettant de quantifier leur activité. Ensuite, un système de stéréovision multi-capteurs combinant une caméra infrarouge et une caméra visible est utilisé pour augmenter les performances du système de détection mais aussi pour permettre la localisation dans l’espace des personnes et donc accéder à une cartographie de leurs déplacements. Finalement, une méthode de détection d’événements anormaux, basée sur des statistiques de distributions spatiales et temporelles des pixels de l’avant-plan est détaillée. Les méthodes proposées offrent un panel de solutions performantes sur l’extraction d’informations haut-niveau à partir de séquences d’images
Détection de la présence humaine par vision
No full textThe work presented in this manuscript deals with people detection and activity analysis in images sequences. This work has been done in the PRISME institut within the framework of the CAPTHOM project of the French Cluster S2E2. After a state of the art on video analysis and a comparative study of several video surveillance tools, we present the people detection method proposed within the framework of the CAPTHOM project. This method is based on three steps : change detection, mobile objects tracking and classification. Each steps is described in this thesis. The system was assessed on a wide videos dataset. Then, we present methods used to obtain other high-level information concerning the activity of detected persons. A criterion for characterizing their activity is presented. Then, a multi-sensors stereovision system combining an infrared and a daylight camera is used to increase performances of the people detection system but also to localize persons in the 3D space and so build the moving cartography. Finally, an abnormal events detection method based on statistics about spatio-temporal foreground pixel distribution is presented. These proposed methods offer robust and efficient solutions on high-level information extraction from images sequences.Les travaux présentés dans ce manuscrit traitent de la détection de personnes dans des séquences d’images et de l’analyse de leur activité. Ces travaux ont été menés au sein de l’institut PRISME dans le cadre du projet CAPTHOM du pôle de compétitivité S2E2. Après un état de l’art sur l’analyse de séquences d’images pour l’interprétation automatique de scènes et une étude comparative de modules de vidéo-surveillance, nous présentons la méthode de détection de personnes proposée dans le cadre du projet CAPTHOM. Celle-ci s’articule autour de trois étapes : la détection de changement, le suivi d’objets mobiles et la classification. Chacune de ces étapes est décrite dans ce manuscrit. Ce système a été évalué sur une large base de vidéos correspondant à des scénarios de cas d’usage de CAPTHOM établis par les partenaires du projet. Ensuite, nous présentons des méthodes permettant d’obtenir, à partir du flux vidéo d’une ou deux caméras, d’autres informations de plus haut-niveau sur l’activité des personnes détectées. Nous présentons tout d’abord une mesure permettant de quantifier leur activité. Ensuite, un système de stéréovision multi-capteurs combinant une caméra infrarouge et une caméra visible est utilisé pour augmenter les performances du système de détection mais aussi pour permettre la localisation dans l’espace des personnes et donc accéder à une cartographie de leurs déplacements. Finalement, une méthode de détection d’événements anormaux, basée sur des statistiques de distributions spatiales et temporelles des pixels de l’avant-plan est détaillée. Les méthodes proposées offrent un panel de solutions performantes sur l’extraction d’informations haut-niveau à partir de séquences d’images
Révisions transatlantiques : une expérience de télécollaboration entre l’Université Ca’ Foscari et Bentley University
No full textThe aim of this work is to present the ins and outs of a telecollaboration project between an American university (Bentley University) and Ca\u27 Foscari University. This project targets oral production and revision skills around an authentic language object, the video CV. Between March and April 2021, the author and a colleague from Bentley University set up a collaborative video CV revision project between 10 American FLE students and 13 students from Ca\u27 Foscari University of Venice, Italy (CEFR level B1-B2 for both groups). After a preparation phase started in December 2020 on both sides of the Atlantic, the device was implemented with work phases in synchronous and asynchronous modality. First, we will provide a theoretical framework concerning the use of telecollaboration mediated by computer for didactics of French as a foreign language. Then, we will go into more detail on the organisation, the setting up of the project and the modalities, the course of the exchanges and the tools used. Finally, we will present the first results obtained through this project and raise some issues about some negative outcomes.L’objectif de ce travail est d’exposer les tenants et aboutissants d’un projet de télécollaboration entre une université américaine (Bentley University) et l’université Ca’ Foscari de Venise. Ce projet vise les compétences de production et de révision orales autour d’un objet langagier authentique, le CV vidéo. Entre Mars et Avril 2021 compris, l’auteur et une collègue de l’université américaine de la Bentley University ont mis en place un projet de révision collaborative de curriculum vitae au format vidéo entre 10 étudiant.es de FLE américains et 13 étudiant.es de l’université Ca’ Foscari (niveau B1-B2 du CECRL). Après une phase de préparation engagée dès décembre 2020 des deux côtés de l’Atlantique, le dispositif a été mis en œuvre avec des phases de travail en modalité synchrone et asynchrone. Dans un premier temps, nous fournirons un cadre théorique concernant le recours à la télécollaboration médiée par ordinateur en didactique du Français Langue Etrangère. Ensuite, nous reviendrons plus en détail sur l’organisation, la mise en place du projet et les modalités, le déroulement des échanges et les outils utilisés. Nous présenterons enfin les premiers résultats obtenus par le biais de ce projet et soulèverons les problématiques qui ressortent de résultats mitigés
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