Academic literature on the topic 'MODÈLE DÉFORMABLE'

Si la sémiotique s’intéresse au changement, deux voies se présentent à elle : ou bien s’appuyer directement sur la notion de changement, telle qu’elle se présente dans les discours de tous genres, et exercer son savoir-faire sur tel ou tel type ou occurrence de cette notion, ou bien s’en saisir pour en explorer d’abord les implications proprement sémiotiques, définir des lignes de pertinence, avant d’aborder tel ou tel cas. Nous choisissons la deuxième voie. Confrontée aux modèles de la sémiotique narrative (transformation, programme narratif, schéma narratif canonique), la propriété sémiotique la plus discriminante du changement serait son hétérogénéité catégorielle, sa nature d’ensemble composite déformable, de sorte que ce qui change, c’est précisément cette composition. Prise comme hypothèse de travail, cette propriété compositionnelle permet d’utiles articulations avec d’autres ensembles sémiotiques composites, comme les régimes sémiotiques, les situations, les actants collectifs et les formes de vie : un champ de recherches original se dessine alors. L’une des caractéristiques des « compositions » sémiotiques, c’est qu’elles peuvent être saisies à plusieurs échelles, et qu’à chaque échelle, les composants et les liens qui les maintiennent solidaires différent. Nous soumettons donc ensuite l’approche sémiotique du changement à cette analyse par échelles, en distinguant successivement les conditions et les formes du macro-changement, du méso-changement et du micro-changement.

La segmentation des lèvres est une étape essentielle pour de nombreux systèmes multimedia tels que la vidéoconférence, la lecture labiale ou les systèmes de communication bas débit. Au cours de cette thèse, nous avons développé un algorithme quasi automatique, précis et robuste de segmentation de lèvres dans des séquences vidéo. Dans un premier temps, le contour supérieur de la bouche ainsi que plusieurs points caractéristiques sont détectés dans l'image initiale en utilisant un nouveau type de contour actif nommé “jumping snake”. Contrairement aux snakes classiques, le jumping snake est peu sensible à l'initialisation et la détermination de ses paramètres est simple et intuitive. Pour la segmentation proprement dite, nous introduisons un modèle analytique très flexible composé de quelques courbes cubiques. L'intérêt de ce modèle réside avant tout dans sa grande flexibilité qui permet de rendre compte de manière réaliste d'un très large panel de formes possibles pour la bouche. Dans les images suivantes, la segmentation est réalisée en utilisant un suivi temporel des points caractéristiques et des paramètres du modèle. De plus, nous proposons un algorithme de recalage permettant de compenser efficacement les erreurs de suivi. Finalement, nous montrons que notre algorithme permet de suivre les points caractéristiques avec une précision comparable à celle d'une saisie manuelle.

Cette thèse s'inscrit dans un cadre de simulation temps réel basée sur la physique. Le but premier de ce travail est de proposer un modèle déformable ID. Les applications d'un tel modèle sont nombreuses en réalité virtuelle ou en animation pour la simulation d'objets déformables longilignes, tels que lès cordes, ficelles ou lacets. Nous proposons un modèle déformable ID temps réel basé sur une géométrie de type spline et animé par les équations physiques de Lagrange. Nous nous sommes appuyés pour cela sur les travaux de Yannick Rémion et de son équipe au LERI. Ce modèle se révèle particulièrement adapté à la simulation chirurgicale pour la représentation de fil de suture ou d'organes (intestin grêle, trompes de Fallope,. . . ). Pour certaines applications, il peut être intéressant de demander au modèle déformable de vérifier certaines. Conditions exprimées sous formes d'équations de contraintes. La prise en compte de ces contraintes s'effectue, dans le système dynamique, à l'aide de la méthode des multiplicateurs de Lagrange. Dans ce contexte de contraintes pour la simulation, dynamique, l'une des contributions majeures de cette thèse est la proposition d'une nouvelle classe de contraintes, appelée contraintes glissantes. Elles permettent, par exemple, d'imposer à un fil de passer par un point de l'espace sans imposer de valeur paramétrique correspondante. Ce type de contrainte est particulièrement utile pour la simulation de suture dans un contexte chirurgical, mais répond aussi à des besoins d'animations spécifiques (lacet de chaussure, noeuds coulant,. . . )
Certaines applications, comme la suture d'organe, mettent en jeu plusieurs modèles dynamiques liés ensemble. Pour ce type de simulation, nous proposons une architecture logicielle permettant de simuler des articulations d'objets quelconques (rigides ou déformables) quel que soit le formalisme physique employé pour chacun d'eux. Cette proposition logicielle trouve diverses applications notamment en simulation chirurgicale mais permet aussi de simuler dynamiquement toute articulation d'objets hétérogènes. Certaines manipulations requièrent une souplesse du modèle à des endroits précis, sachant que ces zones peuvent se déplacer lors d'une simulation, par exemple pendant le serrage d'un noeud. Pour cela, nous proposons une multirésolution géométrique et mécanique sur notre modèle qui vise à adapter localement sa résolution afin qu'il puisse s'adapter aux interactions tout en offrant des bonnes performances générales en calcul. On concentre alors le plus gros du temps de calcul sur les zones d'intérêt et on limite ce temps dans les autres zones du modèle. Un critère d'adaptation de la résolution en fonction de la courbure est proposé. Cette technique est particulièrement adaptée à la simulation de noeuds en permettant à la spline d'augmenter le nombre de degrés de liberté et ainsi en lui fournissant une grande souplesse de définition géométrique dans la zone de serrage

La segmentation d'image par modèles déformables est une méthode permettant de localiser les frontières d'un objet. Dans le cas d'images difficiles à segmenter en raison de la présence de bruit ou d'un manque d'information, l'introduction de connaissance a priori dans le modèle déformable améliore la segmentation. Ces cas difficiles sont fréquents dans l'imagerie du vivant, où les applications peuvent concerner le traitement d'une grande quantité de donnée. Il est alors nécessaire d'utiliser une méthode de traitement robuste et rapide. Cette problématique nous a amené à proposer une régularisation locale du modèle déformable. Pour ce faire, nous reprenons le concept du contour actif en proposant un nouveau schéma de régularisation. Celle-ci est désormais effectuée via un filtrage RII des déplacements à chaque itération. Le filtre est basé sur un noyau de spline lissante dont le but, à l'origine, était d'approcher un ensemble de points par une fonction continue plutôt que d'interpoler exactement ces points. Nous mettons en avant, dans cette méthode de régularisation, la concision du paramètre de régularisation : il s'agit d'une valeur ?, réelle et positive, qui influe sur la fréquence de coupure du filtre passe-bas. Une relation analytique existant entre ?, la fréquence de coupure et la fréquence d'échantillonnage, il est possible de donner un sens métrique à la fréquence de coupure. De plus, nous pouvons affecter une valeur ? différente en chaque point du contour par une variation des coefficients du filtre et ainsi permettre une régularisation locale du contour actif. La généralisation de cette nouvelle méthode de régularisation pour des modèles déformables surfaciques est proposée. La difficulté principale concerne la connectivité du maillage, contrainte à une valence 4 partout par le filtrage bidimensionnel. Des résultats de segmentation sont donnés pour de tels maillages ainsi que pour des maillages sphériques où un traitement particulier des pôles est mis en oeuvre.

La segmentation d'image par modèles déformables est une méthode permettant de localiser les frontières d'un objet. Dans le cas d'images difficiles à segmenter en raison de la présence de bruit ou d'un manque d'information, l'introduction de connaissance a priori dans le modèle déformable améliore la segmentation. Cette problématique nous a amené à proposer une régularisation locale du modèle déformable. Celle-ci est désormais effectuée via un filtrage RII des déplacements à chaque itération. Le filtre est basé sur un noyau de spline lissante dont le but, à l'origine, était d'approcher un ensemble de points par une fonction continue plutôt que d'interpoler exactement ces points. Nous mettons en avant, dans cette méthode de régularisation, la concision du paramètre de régularisation : il s'agit d'une valeur lambda, réelle et positive, qui influe sur la fréquence de coupure du filtre passe-bas. Une relation analytique existant entre lambda, la fréquence de coupure et la fréquence d'échantillonnage, il est possible de donner un sens métrique à la fréquence de coupure. De plus, nous pouvons affecter une valeur lambda différente en chaque point du contour par une variation des coefficients du filtre et ainsi permettre une régularisation locale du contour actif. La généralisation de cette nouvelle méthode de régularisation pour des modèles déformables surfaciques est proposée. La difficulté principale concerne la connectivité du maillage, contrainte à une valence 4 partout par le filtrage bidimensionnel. Des résultats de segmentation sont donnés pour de tels maillages ainsi que pour des maillages sphériques où un traitement particulier des pôles est mis en oeuvre
Image segmentation through deformable models is a method that localizes object boundaries. When difficult segmentation context are proposed because of noise or a lack of information, the use of prior knowledge in the deformation process increases segmentation accuracy. Medical imaging is often concerned by these context. Moreover, medical applications deal with large amounts of data. Then it is mandatory to use a robust and fast processing. This question lead us to a local regularisation of the deformable model. Highly based on the active contour framework, also known as \emph{snake}, we propose a new regularization scheme. This is done by filtering the displacements at each iteration. The filter is based on a smoothing spline kernel whose aim was to approximate a set of points rather than interpolating it. We point out the consistency of the regularization parameter in such a method. It deals with a real, positive$$\lambda$$ value that tunes the cut-off frequency of a low-pass filter. As it is possible to link analytically the cut-off frequency and the sampling frequency, one may give a metric meaning to this cut-off frequency. Moreover a different $$\lambda$$ value should be set at each point through a variation of the filter's coefficients. It induces a local cut-off frequency and a local regularization. This new regularization method should be applied to surfaces. The main difficulty concerns the connectivity of the surface mesh. It has to be 4-valenced everywhere dur to the bidimensionnal fashion of the filter. Segmentation results are given for such meshes. A special process of singular points on spherical mesh is proposed

Les modèles déformables sont un outil classique largement utilisé dans le contexte de l'analyse d'images. L'étude des différentes variantes décrites dans la littérature montrent qu'elles impliquent toujours un compromis entre efficacité et généricité. Si les modèles dédiés à une application particulière sont en général très efficaces et robustes, ils ne sont utilisables que dans des contextes très spécifiques et s'adaptent difficilement à des situations différentes ou inattendues. A l'inverse, les modèles entièrement génériques permettent la reconstruction d'objets de forme arbitraire mais s'accompagnent en contrepartie d'une complexité importante, directement liée à la résolution de l'image à traiter. Le travail présenté dans cette thèse vise à lever cette limitation : un modèle déformable entièrement générique existant est enrichi avec la capacité à adapter localement et automatiquement la finesse de la reconstruction en fonction de la géométrie des objets à reconstruire. De la sorte, l'effort de calcul est concentré dans les régions où il est le plus utile, et la complexité du processus de reconstruction est significativement réduite. Pour y parvenir, les zones importantes de l'image sont artificiellement dilatées en remplaçant la métrique euclidienne de l'espace image par une métrique riemannienne qui étend les distances à leur voisinage. La nouvelle métrique est construite à partir des informations disponibles dans l'image et de sorte que la finesse de l'analyse soit guidée par les caractéristiques géométriques des composantes à reconstruire. Dans cet objectif, les courbures des structures de l'image sont calculées directement à partir de l'image, à l'aide d'un nouvel estimateur précis et robuste. Cet estimateur est validé et comparé aux travaux similaires proposés dans la littérature. Enfin, les capacités du modèle décrit dans cette thèse sont illustrées par des exemples de reconstructions obtenues à partir d'images synthétiques et biomédicales.

Le contrôle précis des modèles géométriques joue un rôle important dans de nombreux domaines. Pour l’optimisation de forme en CFD, le choix des paramètres de contrôle et la technique de déformation de forme est critique. Nous proposons un modeleur paramétrique avec une nouvelle méthode de déformation d’objets, ayant pour objectif d’être intégré dans une boucle d’optimisation automatique de forme avec un solveur CFD. Notre méthodologie est basée sur une double paramétrisation des objets : géométrique et architecturale. L’approche géométrique consiste à décrire les formes par un squelette, composé d’une famille de courbes B-Splines, appelées courbes génératrice et courbes de section. Le squelette est paramétré avec une approche architecturale. Au lieu d’utiliser les points de contrôle de la représentation classique par courbes B-Splines, la géométrie est contrôlée par ces paramètres architecturaux. Cela permet de réduire considérablement le nombre de degrés de liberté utilisés dans le problème d’optimisation de forme, et permet de maintenir une description haut niveau des objets. Notre technique intègre un contrôle de forme et un contrôle de régularité, permettant d’assurer la génération de nouvelles formes valides et réalistes. Les déformations de la géométrie sont réalisées en posant un problème inverse : déterminer une géométrie correspondant à un jeu de paramètres cibles. Enfin, une technique de reconstruction de surface est proposée. Nous illustrons le modeleur paramétrique développé et intégré dans une boucle d’optimisation automatique de forme sur trois cas : un profil d’aile d’avion, un foil AC45 d’un voilier de course et un bulbe de chalutier de pêche
The precise control of geometric models plays an important role in many domains. For shape optimisation in CFD, the choice of control parameters and the way to deform a shape are critical. In this thesis, we propose a new approach to shape deformation for parametric modellers with the purpose of being integrated into an automatic shape optimisation loop with a CFD solver. Our methodology is based on a twofold parameterisation: geometrical and architectural. The geometrical approach consist of a skeleton-based representation of object. The skeleton is made of a family of B-Spline curves, called generating curve and section curves. The skeleton is parametrised with an architectural approach: meaningful design parameters are chosen on the studied object. Thus, instead of using the control points of a classical B-spline representation, we control the geometry in terms of architectural parameters. This reduce the number of degrees of freedom and maintain a high level description of shapes. We ensure to generate valid shapes with a strong shape consistency control based on architectural considerations. Deformations of the geometry are performed by solving optimisation problems on the skeleton. Finally, a surface reconstruction method is proposed to evaluate the shape’s performances with CFD solvers. We illustrate the parametric modeller capabilities on three problems, performed with an automatic shape optimisation loop: the wind section of an plane (airfoil), the foil of an AC45 racing sail boat and the bulbous bow of a fishing trawler

L'objectif du travail de thèse, dans le cadre du projet Européen DEMU2NECK, a été de contribuer à développer un modèle volumique déformable et personnalisable du cou, incluant la prise en compte de la capacité d'activation musculaire. Ce modèle vise à contribuer à une meilleure compréhension des liens entre pathologie, posture et activation musculaire pour aider les cliniciens et les fabricants de dispositifs médicaux dans leurs prises de décision. Pour atteindre cet objectif la thèse a été structurée en quatre grandes tâches : après une i) synthèse bibliographique, ii) un modèle générique a été développé et validé. La troisième étape a été iii) le développement d'un modèle de muscle actif et son intégration au modèle générique. L'implémentation de la fonction contractile des muscles lors de simulations musculo-squelettiques isométriques et dynamiques de tâches fonctionnelles simples du cou, a permis de mettre en avant des efforts transverses transmis par les muscles au rachis, allant dans le sens de l'hypothèse d'une contribution à sa stabilisation. La dernière tâche a été iv) la réalisation des premières applications de personnalisation, qui ont porté sur la déformation du modèle générique sur la base de données d'imagerie obtenues sur volontaires. Des comparaisons des réponses des modèles personnalisés et du modèle générique ont mis en avant l'intérêt scientifique de l'approche de personnalisation à travers l'obtention de différences significatives de résultats
The objective of this thesis, as part of the DEMU2NECK European project, was to contribute to develop a 3D, deformable model of the neck, with contractile muscles and including the possibility of patient-specific geometric personalisation. The aim of this model is to contribute to a better understanding of the links that exist between pathologies, cervical spine posture and muscular activation in order to help clinicians and medical devices manufacturers in their decision making process. To achieve this goal, the thesis work was divided into four main tasks: after a i) bibliographic synthesis, ii) a passive generic finite element model was developed and validated. The third step consisted in iii) the development of a finite element muscle model and its integration to the generic passive model. The contractile function of the muscles was implemented during isometric and dynamic simulations of simple functional tasks of the neck. The transverse forces that were transmitted from the muscles to the cervical spine are in good agreement with the hypothesis of a contribution of these forces to the cervical spine stability. The last task covered iv) the personalisation process of the generic model. The responses of subject-specific models based on volunteers were compared with the ones obtained from the generic model. They showed significant differences and, therefore, the scientific relevance of the personalization approach

Cette thèse porte sur l'extraction de représentations géométriques à partir d'images tridimensionnelles. Ces représentations ont d'importantes applications dans les domaines médicaux (examen non invasif et simulation, détection de pathologies, chirurgie assistée par ordinateur, fabrication de prothèses, etc) et biologiques (analyse des structures microscopiques et de leur fonctionnement). Deux approches peuvent être suivies~ : - Les méthodes de reconstruction discrète fournissent rapidement une représentation géométrique de ces données, mais laissent de côté l'aspect segmentation de l'image en ses constituants. Parmi ces méthodes, les plus utilisées sont~ : le marching-cubes, qui construit une surface triangulée, et le suivi de surface, qui délimite une surface digitale. En introduisant des considérations de topologie digitale, nous montrons l'équivalence de ces deux représentations. De cette manière, leurs propriétés respectives peuvent être combinées efficacement. - Les méthodes basées sur les modèles déformables réunissent les opérations de segmentation et de reconstruction en un seul processus~ : le modèle recherche les constituants de l'image en se déformant sous l'action de contraintes externes, issues de l'image, et internes, dérivées de sa structure géométrique. Les modèles existants sont souvent limités à l'extraction de formes simples. Nous proposons un modèle déformable générique, basé sur une triangulation de surface, et capable d'adapter automatiquement la topologie de sa maille aux déformations imposées à sa géométrie. Cette capacité permet au modèle d'appréhender les formes arbitrairement complexes de l'image et de les extraire de l'esquisse aux détails par une approche multi-résolution. Enfin, nous présentons l'application de ce modèle à des données biomédicales de modalités variées. Les résultats sont comparés à ceux obtenus par reconstruction discrète, puis combinés afin de tirer parti des avantages spécifiques des deux approches.

Les modèles déformables ou les contours actifs sont utilisés pour extraire les caractéristiques visuelles dans une image, en particulier les contours d'objets.

Notre propos dans cette thèse est d'étudier ces modèles dans un environnement multirésolution.

Commençant par une étude des contours actifs à haute résolution, nous démontrons un théorème d'existence pour les contours actifs fermés et les contours actifs à extrémités libres. Nous présentons ensuite un nouveau modèle appelé la bulle déformable, qui a l'avantage d'avoir une représentation discrète, d'être relativement robuste au bruit et à la texture et d'agir par faibles déformations.

Ensuite nous étudions quelques techniques de multirésolution, en présentant les avantages et les inconvénients de chacune. A travers une proposition que nous avons montrée, nous établissons le lien entre la multirésolution et la notion de minimisation

d'énergie.

Enfin, nous terminons par une proposition originale qui consiste à faire coopérer les contours actifs et la multirésolution. Cette coopération s'aggrémente de plusieurs approches pour faire passer le contour du haut de la pyramide vers sa base. Elle

associe entre autres une factorisation du modèle des contours actifs, d'une part selon une démarche de type membrane effectuée à basse résolution, et d'autre part selon

une démarche de type plaque mince au travers des différentes résolutions supérieures permettant de réajuster le contour détecté jusqu'à la résolution initiale.

La reconstruction faciale à partir d'un squelette crânien est une technique importante dans plusieurs domaines scientifiques, en particulier dans les sciences médico-légales, l'archéologie et la paléontologie pour l'identification de crânes et la reconnaissance de personnes. Elle fait partie des méthodes d'identification reconstructive et est utilisée le plus souvent en dernier recours, lorsqu'aucune autre technique ne permet de présumer l'identité inconnue de la personne. Cette thèse aborde la problématique de la reconstruction faciale à partir d'images tridimensionnelles (3D) de crânes humains considérés comme étant inconnus. Nous présentons une méthode de reconstruction faciale 3D informatisée reposant sur des techniques récentes d'imagerie médicale avec comme principaux objectifs la rapidité du traitement et l'élimination de la subjectivité en s'appuyant en particulier sur des critères mathématiques pour évaluer les résultats. Notre méthode est fondée sur une approche par modèle déformable contraint par la connaissance des épaisseurs des tissus mous en un certain nombre de points de repère caractéristiques. Elle utilise, pour chaque reconstruction faciale, une image 3D d'une tête de référence dont nous extrayons la peau et le crâne, et une image 3D du crâne d'une tête inconnue dont nous voulons reconstruire la peau. La procédure de la reconstruction faciale est divisée en deux principales étapes. Une étape d'initialisation du modèle déformable est fondée sur une technique de recalage non linéaire guidé par un modèle de déformations de forme libre (FFD) à base de B-splines. Nous proposons donc une initialisation automatique, réalisée uniquement à partir d'un ensemble crâne et peau de référence et du crâne inconnu. Nous calculons, dans un premier temps, une transformation de l'image 3D d'un crâne de référence vers celle du crâne inconnu. Ensuite, nous appliquons la même transformation pour déformer l'image de la peau de référence vers une nouvelle peau que nous considérons proche de la peau inconnue et qui servira d'initialisation à la reconstruction faciale finale. Dans une seconde étape, la peau initiale, résultant de la transformation calculée précédemment, est raffinée à l'aide d'un modèle déformable 3D à base de maillages simplexes qui est attiré par un ensemble des points de repère caractéristiques préalablement calculés par un calcul des courbures moyenne et gaussienne, et fixés selon les positions des repères anthropologiques de Rhine et Campbell [Rhine et Campbell, 1980]. L'évolution de notre modèle déformable est effectuée suivant différentes forces internes et externes dont la force de champ de vecteurs de gradients (GVF) et une force de pression. Cette méthode a été testée sur treize ensembles de données crâne/peau issus d'IRM-3D de têtes d'individus enfants et adultes. Pour chaque reconstruction faciale, deux ensembles crâne/peau correspondant à une tête de référence et à une tête dont la peau est à reconstruire sont sélectionnés selon des caractéristiques anthropologiques similaires. Par cette méthode, nous obtenons des résultats encourageants. Les formes reconstruites restent des visages, visiblement acceptables, et sont relativement proches des visages réels.