Academic literature on the topic 'Reconstruction des données'

Le présent article décrit l'implémentation d'une méthode de pré-location décimétrique d'images au sein de grands volumes de données dans des tunnels navigables et routiers. Elle repose sur une technique d'odométrie visuelle simplifiée, ce qui la rend rapide et facile à mettre en oeuvre. Cette méthode permet de structurer les données afin d'améliorer les traitements postérieurs, comme par exemple la reconstruction 3D par photogrammétrie. La méthode est évaluée sur la précision de la localisation par comparaison avec des techniques de localisation plus conventionnelles. La structuration des données qui découle de cette localisation des images au sein de l'ouvrage constitue l'aspect le plus important du travail présenté ici.

Le recalage se révèle indispensable pour assembler des relevés laser devant servir à l'analyse, à la documentation et à la reconstruction tridimensionnelle d'environnements. Ce problème apparaît lorsqu'une zone d'intérêt est numérisée, au fil du temps, deux ou plusieurs fois, ou quand sa complexité nécessite un accroissement du nombre de stations de scanner laser fixes. Aussi, en raison de la variété des techniques disponibles d'acquisition, l'intégration multi-données devient une question importante puisqu'elle permet de mettre en cohérence des données contenant souvent une information complémentaire. La vaste majorité des algorithmes existants s'appuient sur les éléments ponctuels. C'est pourquoi les méthodes ICP basées-point demeurent actuellement les plus répandues. Cet article propose l'utilisation des segments sous forme d'intersections entre les plans principaux, pour un recalage rigide des nuages de points mobiles avec d'autres données, qu'elles soient 2D ou 3D. Ces primitives peuvent être aisément extraites, même dans les données laser hétérogènes de faible densité. Quelques méthodes de recalage basées-lignes ont été examinées afin de vérifier leur précision et robustesse au bruit. Les erreurs des paramètres estimés ainsi qu'un nouveau critère — distance modifiée de Hausdorff ont été employés pour les besoins d'une analyse quantitative. Au vu de ces éléments, une chaîne complète nommée RLMR-FMII 2 comprenant un recalage grossier suivi par un recalage fin est proposée pour calculer les paramètres de pose à partir de segments appariés.Étant donné que la mise en correspondance automatique d'entités linéaires est ardue et influence l'estimation des paramètres optimaux de transformation, une méthode d'appariement étudiant la similitude relative est avancée. Enfin, l'efficacité de cette méthode de recalage par mise en correspondance préalable des segments est évaluée et discutée.

Ce travail marque une première étape dans la définition d'une méthode de correction du flou de mouvement observé dans les clichés pris avec un long temps d'exposition par un véhicule de cartographie mobile. Dans l'approche proposée, nous prenons en considération à la fois les données inertielles provenant d'accéléromètres et de gyroscopes et les données de variation de la profondeur de la scène fournies par des mesures Lidar ou un modèle 3D. Notre algorithme utilise toutes les données utiles afin de déterminer au mieux la fonction d'étalement du point en chaque pixel. Nous proposons également un premier essai de correction du flou en utilisant les noyaux de flou non uniforme et spatialement variant que nous avons obtenus en suivant une approche de reconstruction spatiale. Notre méthode est actuellement validée sur des prises de vue floues non bruitées obtenues par images de synthèse qui reproduisent le mouvement réel du véhicule. Nous précisons enfin comment il est envisagé d'obtenir une correction de l'image complète et d'améliorer encore ces premiers travaux.

Cet article présente un ensemble de résultats obtenus par télédétection radar satellitaire sur le site test Chamonix-Mont Blanc. L'objectif est d'illustrer le potentiel et les limitations de l'imagerie SAR (Synthetic Aperture Radar) pour l'observation des glaciers de montagne en zone tempérée. Après avoir rappelé certaines spécificités de ces glaciers qui conditionnent l'exploitation des données SAR, trois types de mesures sont étudiés : i/ le calcul de champs de déformation par interférométrie différentielle (D-InSAR) avec des données ERS Tandem dont les couples à un jour permettaient de mettre en œuvre cette technique en dehors de la période estivale ; ii/ le calcul de champs de déformation bidimensionnels par corrélation d'amplitude avec des données haute résolution TerraSAR-X (TSX) et la reconstruction du déplacement tridimensionnel à partir de couples acquis sur des orbites ascendantes et descendantes ; iii/ le calcul de la topographie à partir de couples TanDEM-X (TDX) en évaluant les incertitudes liées à la pénétration radar dans la neige et la glace. Enfin, nous illustrons les premiers résultats obtenus avec les données des satellites Sentinel-1 A/B, de plus faible résolution spatiale mais dont la répétitivité à 6 jours et la gratuité ouvrent de nouvelles perspectives. Ces travaux montrent à la fois le fort potentiel de l'imagerie SAR pour observer la dynamique et les variations de volume des glaciers tout en soulignant les facteurs favorables ou limitant pour une exploitation régulière des données issues des satellites radar lancés depuis les années 90.

La reconstruction, entendue comme l'ensemble des mesures pour rétablir un fonctionnement acceptable du territoire, est une notion de plus en plus traitée dans la littérature scientifique des risques. Elle peut faire l'objet, sans que cela soit systématique, de stratégies d'adaptation collectives et individuelles, planifiées et spontanées, aux objectifs différents. L'anticipation de la reconstruction est un enjeu majeur pour optimiser le potentiel préventif et pour fluidifier la prise de décision en période post-catastrophe. L'étude des phases du processus par le biais d'un retour d'expérience à moyen et long terme permet d'en dégager des règles et de définir des blocages et leviers d'action au regard des objectifs de la Réduction des Risques de Catastrophe et de l'Adaptation au Changement Climatique pour mettre en œuvre les principes du Développement Durable. Les méthodes d'enquêtes, l'analyse documentaire, et la spatialisation des résultats permettent la collecte des données et leur analyse plusieurs années après la catastrophe. Nous nous appuyons sur l'analyse de 2 reconstructions post-catastrophe : l'Aude (notamment Cuxac-d'Aude) et le Var, suite aux inondations de 1999 et 2010. Des exemples d'adaptations ont été intégrés à la reconstruction mais de manière opportuniste sans véritable stratégie globale. Il ressort que l'événement catastrophique à lui seul ne peut être le déclencheur d'une adaptation au risque et que la mise en œuvre d'une reconstruction préventive ne s'improvise pas : le travail d'anticipation est aussi nécessaire que nécessairement limité par le besoin d'ajustement ad hoc.

Kal-Haïti est une base de données basée sur le principe de Kalideos et destinée à la gestion des risques et la reconstruction durable en Haïti. Ce projet a reçu le soutien de l'Agence Nationale pour la Recherche pour la période 2011-2014. Les partenaires du projet sont le CNES, leader du consortium, le SERTIT, le CETE Sud-Ouest, au titre du Pôle d'Applications Satellitaires du Ministère de l'Écologie , du Développement Durable, et de l'Energie, et le BRGM.

Palynological study of the upper part of the Don Formation, in the Toronto area, confirms the progressive change from a mixed forest with numerous thermophilous trees (Quercus, Ulmus, Carya) to a cold balsam fir forest (Abies balsamea, Picea mariana, Pinus banksiana) towards the end of the Sangamonian climatic optimum. The Scarborough Formation pollen content indicates a forest-tundra or treed tundra environment similar to modern subarctic conditions. Macrofossil content also points to harsh climatic conditions. Mean annual temperature could then have been 10°C lower than the present in the Toronto area. Our data refute the reconstruction of a climatic cycle (cold-warmer-cold) within the Scarborough Formation. To explain the simultaneous presence of floristic elements typical of presently contrasted climatic regions (cold boreal, warm temperate), we propose that Lake Scarborough acted as a climatic buffer for riverine plants: thermophilous species survived in an englaciation context in remote regions. The upper part of the Don Formation corresponds with the end of the Sangamonian climatic optimum (end of isotopic substage 5e). After a sedimentary gap of unknown duration, the Scarborough Formation is apparently correlative to the Lévrard Till in the Middle St. Lawrence River Valley (isotopic stage 5b).

Cette thèse traite des problématiques de structuration et de traitement de données discrètes organisées ou non. Elle se décompose en deux parties. La première partie concerne la structuration de données représentées par des ensembles de points du plan ou de l'espace Euclidien. Dans ce contexte, nous considérons les problèmes de la reconstruction polygonale de courbes planaires et de la détection de formes géométriques 3D connues. Ces deux problèmes sont traités par des techniques de géométrie algorithmique et combinatoire, basées sur le diagramme de Voronoï et la triangulation de Delaunay. Dans le cadre de la reconstruction de courbes planaires, nous proposons une famille hiérarchique de sous-graphes du graphe de Gabriel, que nous appelons les beta-CRUSTS Locaux. Nous étudions les propriétés de cette famille, qui nous permettent de concevoir un algorithme de reconstruction des courbes simples. Ensuite, nous proposons une méthode de détection de formes géométriques connues à partir d'un ensemble de points 3D (nous nous restreignons au cas des structures linéaires et planaires), plongés dans un milieu bruité ou non. Cette méthode est basée sur une extension des alpha-formes, générées à partir de boules ellipsoïdales. Dans une deuxième partie, nous traitons le problème de la régularisation de données par des méthodes variationnelles discrètes sur graphes pondérés, de topologie quelconque. Pour cela, nous proposons une large famille de fonctionnelles discrètes, basées sur les normes L2 et Lp du gradient. Ceci conduit à des processus de diffusion linéaire ou non-linéaire sur graphes. Ce formalisme étend un certain nombre de modèles variationnels, que nous appliquons à des problèmes de restauration, de lissage, et de simplification d'images et de maillages.

Au cours des vingt dernières années, de nombreux algorithmes de reconstruction de surface ont été développés. Néanmoins, des données additionnelles telles que les normales orientées sont souvent requises et la robustesse aux données imparfaites est encore un vrai défi. Dans cette thèse, nous traitons de nuages de points non-orientés et imparfaits, et proposons deux nouvelles méthodes gérant deux différents types de surfaces. La première méthode, adaptée au bruit, s'applique aux surfaces lisses et fermées. Elle prend en entrée un nuage de points avec du bruit variable et des données aberrantes, et comporte trois grandes étapes. Premièrement, en supposant que la surface est lisse et de dimension connue, nous calculons une fonction distance adaptée au bruit. Puis nous estimons le signe et l'incertitude de la fonction sur un ensemble de points-sources, en minimisant une énergie quadratique exprimée sur les arêtes d'un graphe uniforme aléatoire. Enfin, nous calculons une fonction implicite signée par une approche dite « random walker » avec des contraintes molles choisies aux points-sources de faible incertitude. La seconde méthode génère des surfaces planaires par morceaux, potentiellement non-variétés, représentées par des maillages triangulaires simples. En faisant croitre des primitives planaires convexes sous une erreur de Hausdorff bornée, nous déduisons à la fois la surface et sa connectivité et générons un complexe simplicial qui représente efficacement les grandes régions planaires, les petits éléments et les bords. La convexité des primitives est essentielle pour la robustesse et l'efficacité de notre approche
Over the last two decades, a high number of reliable algorithms for surface reconstruction from point clouds has been developed. However, they often require additional attributes such as normals or visibility, and robustness to defect-laden data is often achieved through strong assumptions and remains a scientific challenge. In this thesis we focus on defect-laden, unoriented point clouds and contribute two new reconstruction methods designed for two specific classes of output surfaces. The first method is noise-adaptive and specialized to smooth, closed shapes. It takes as input a point cloud with variable noise and outliers, and comprises three main steps. First, we compute a novel noise-adaptive distance function to the inferred shape, which relies on the assumption that this shape is a smooth submanifold of known dimension. Second, we estimate the sign and confidence of the function at a set of seed points, through minimizing a quadratic energy expressed on the edges of a uniform random graph. Third, we compute a signed implicit function through a random walker approach with soft constraints chosen as the most confident seed points. The second method generates piecewise-planar surfaces, possibly non-manifold, represented by low complexity triangle surface meshes. Through multiscale region growing of Hausdorff-error-bounded convex planar primitives, we infer both shape and connectivity of the input and generate a simplicial complex that efficiently captures large flat regions as well as small features and boundaries. Imposing convexity of primitives is shown to be crucial to both the robustness and efficacy of our approach

Dans le cadre de la vérification de la conformité aux normes des personnes exposées aux champs électromagnétiques des radiotéléphones, une méthodologie a été développée permettant d'évaluer les champs électriques qui ne sont pas accessibles par la mesure.

Des études ont montré qu'une large partie de la puissance absorbée est concentrée dans les tissus proches de l'antenne du radiotéléphone. Ces tissus englobant la région de l'oreille sont les plus exposés aux champs électromagnétiques. A l'interface peau - mobile, les valeurs de champs électriques sont donc importantes et décroissent rapidement à mesure que l'on s'éloigne de l'antenne du radiotéléphone et que l'on se rapproche du centre de la tête. Etant donné que dans la certification des radiotéléphones, on s'intéresse à la puissance maximale absorbée, la région proche de l'antenne est donc primordiale à caractériser.

De par la sonde de mesure du champ électrique utilisée, le point de mesure est placé à quelques millimètres du bout de la sonde et ce décalage ainsi que la fragilité de la sonde ne permettent pas d'effectuer des mesures proches des bords du fantôme utilisé pour modéliser soit une tête d'un utilisateur, soit un rat. Ainsi un schéma d'extrapolation doit être défini. De plus pour accélérer le processus d'acquisition des mesures, ces dernières sont effectuées suivant un échantillonnage grossier et un schéma d'interpolation doit être également défini pour obtenir ces mesures suivant un échantillonnage plus fin.

Cette thèse présente les ondelettes, dans le but de les utiliser dans les schémas d'extrapolation et d'interpolation. Ainsi une méthode à base d'ondelettes, habituellement utilisée en traitement d'image, a été développée dans le cas de la reconstruction de signaux unidimensionnels et étendue à des données tridimensionnelles. Une extension de cette méthode à des fonctions de base interpolatrices et non-interpolatrices a également été réalisée. Il s'est avéré qu'une meilleure précision de reconstruction est obtenue lorsque la fonction de base est une fonction de base interpolatrice de type triangle. Dans chacun des cas, cette méthode a été comparée à d'autres techniques de reconstruction de données échantillonnées, telles que polynomiales, splines, fonctions radiales, réseaux de neurones et krigeage.

Pour la reconstruction des données issues de la dosimétrie des radiotéléphones, les volumes à reconstruire sont volumineux et les techniques nommées précédemment ont un temps de calcul et/ou un coût mémoire non négligeable(s). Si bien qu'une nouvelle méthode pour interpoler et extrapoler les mesures dans un volume a été développée. Cette nouvelle méthode de reconstruction, nommée technique 2D_1D_2D, qui peut être utilisée pour de nombreuses autres applications, est très rapide et peu coûteuse en stockage mémoire. Elle sert de référence dans la norme CENELEC (Comité Européen de Normalisation ELECtrotechnique) ENV50361. Une partie des travaux de cette thèse ont donné naissance à un logiciel sous Matlab.

Ce travail traite du problème de l'organisation spatiale de données éparses pour la reconstruction de surfaces. Nous proposons une variante de la méthode d'accumulation développée par Gideon Guy et améliorée par Mi-Suen Lee. Les principaux outils mathématiques de ces méthodes sont : champs spatiaux d'influence et tenseurs pour représenter des orientations. Em général, ces méthodes sont associées à des problèmes de groupement perceptuel. Cependant, nous avons remarqué que ces méthodes permettent d'estimer l'organisation spatiale de données éparses. Nous proposons donc une nouvelle stratégie pour estimer des orientations de surfaces. Nous pensons, en effet, qu'une méthode dédiée peut améliorer cette inférence, contrairement aux méthodes originales. C'est pourquoi nous avons utilisé le tenseur d'orientation pour répresenter exclusivement des surfaces et les champs d'influence pour coder des trajectoires elliptiques. Un nouveau traitement pour l'inférence initiale des orientations qui évalue l'organisation des données éparses est proposé. La présentation et la critique des travaux de Guy et de Lee ainsi que le développement méthodologique de cette thèse ont été faits à partir d'une étude épistemologique. Une évaluation qualitative des méthodes a été realisée sur des objets de forme différente. Des comparaisons quantitatives ont également été menées afin d'estimer les erreurs de reconstruction. Les résultats montrent que la méthode proposée est moins sensible au bruit et à la variabilité de la densité des données. Nous proposons aussi une méthode pour segmenter des points structurés sur des surfaces. Une évaluation comparative permet d'apprécier l'intérêt de la méthode proposée
This work approaches the problem of sparse data spatial organization inference for surface reconstruction. We propose a variant of the voting method developed by Gideon Guy and extended by Mi-Suen Lee. Tensors to represent orientations and spatial influence fields are the main mathematical instruments. These methods have been associated to perceptual grouping problems. However, we observe that their accumulation processes infer sparse data organization. From this point of view, we propose a new strategy for orientation inference focused on surfaces. In contrast with original ideas, we argue that a dedicated method may enhance this inference. The mathematical instruments are adapted to estimate normal vectors: the orientation tensor represents surfaces and influence fields code elliptical trajectories. We also propose a new process for the initial orientation inference which effectively evaluates the sparse data organization. The presentation and critique of Guy's and Lee's works and methodological development of this thesis are conducted by epistemological studies. Objects of different shapes are used in a qualitative evaluation of the method. Quantitative comparisons were prepared with error estimation from several reconstructions. Results show that the proposed method is more robust to noise and variable data density. A method to segment points structured on surfaces is also proposed. Comparative evaluations show a better performance of the proposed method in this application

La méthode proposée dans ce manuscrit consiste a utiliser la fusion de données anatomiques pour améliorer la quantification des images reconstruites en tomographie d'émission monophotonique (t.e.m.p.). Les données anatomiques (déduites d'autres modalités) sont utilisées afin d'obtenir une modélisation paramétrique (par des fonctions spline) des organes de la coupe a reconstruire. Dans la pratique, on utilise deux types d'images: premièrement des images en transmission qui servent a obtenir les contours des organes tels que le thorax et les poumons. Deuxièmement, des images en émission qui donnent une prelocalisation de l'activité et une première estimation des contours du ventricule gauche, qui sont améliorés au cours du processus de reconstruction. Le modèle géométrique nous permet de mieux caractériser la formation des données scintigraphiques et ainsi d'améliorer le problème direct. Les principales originalités de ces travaux consistent a restreindre le champ de la reconstruction uniquement aux régions actives et d'utiliser un maillage adapte aux contours des régions a reconstruire (pour éviter des erreurs de volume partiel). La réduction du nombre d'inconnus permet de mieux conditionner le problème inverse et ainsi de réduire le nombre de projections nécessaires à la reconstruction. La méthode de reconstruction qui est proposée repose sur une double estimation ; estimation de la distribution de radioactivité a l'intérieur de notre modèle géométrique, et estimation des paramètres optimaux de ce modèle. les reconstructions 2D à partir de données simulées puis enregistrées sur fantôme, ont permis de valider le principe de la méthode et montrent une nette amélioration de la quantification des images scintigraphiques

Le LETI développe des micro-capteurs (tels que des micro-accéléromètres ou des micro-magnétomètres) capables de se géoréférencer et de donner alors leur propre orientation dans l’espace. Ainsi, si nous posons un ensemble de capteurs sur une forme, ils nous fourniront les données tangentielles de la surface aux positions des capteurs. Le travail développé ici consiste à reconstruire la forme d'objets à partir de ces données tangentielles et de la connaissance de la répartition de ces capteurs. Nous étudierons plusieurs cas de reconstruction, en commençant par la reconstruction de courbes planes, puis de courbes gauches et enfin de surfaces. Puis nous proposerons des méthodes de capture de mouvement de formes en déformation, c'est-à-dire que nous allons équiper une courbe ou une surface de capteurs, nous allons lui appliquer des déformations, et nous devrons reconstruire la forme virtuelle associée en temps réel à partir des données fournies par les capteurs. De nombreuses applications sont envisagées (domaines de la santé, de l'aéronautique, du multimédia,. . . ), et nous élaborons en parallèle des prototypes de capture de forme afin de tester et valider nos méthodes
Micro-sensors developed at the LETI (like microaccelerometers or micromagnetometers) are able to give some information about their orientation. So if we put an array of sensors on a object, they will give data about the local tangency of the object. This work consists in reconstructing the shape of the object thanks to these sensors information. The shape can be a curve lying in a plane, or a space curve, and then a surface. Then we propose the motion capture of a shape in deformation, i. E. We will equip a curve or a surface with sensors, make movements and deformations with it, and reconstruct it in the same time via data from sensors. There is a lot of applications (medical, aeronautic, multimedia, hobbyist - do -it - yourself applications), and some materials will be experimented in the same time to test and validate these algorithms

La prévision des états de mer est un domaine d'une extrême importance pour la planification des opérations en mer, pour des raisons évidentes de sécurité des personnels et des matériels mis en oeuvre. Les modèles de prévision actuels reposent sur une description stochastique de l'état de mer et ne prédisent pas de façon déterministe l'évolution de la houle, mais seulement celle des données spectrales dont on tire des grandeurs statistiques moyennes caractéristiques d'un état de mer. Face au besoin réel de données précises à court terme, un modèle de prévision déterministe a été développé dans le but d'améliorer l'efficacité des opérations offshore requérant une connaissance précise de la houle sur un site d'intérêt. Après avoir réalisé une étude théorique permettant de déterminer la zone spatio-temporelle de prévision disponible en fonction des caractéristiques du champ de vagues courant et des conditions de mesure, nous avons élaboré deux procédures d'assimilation de données variationnelles afin de combiner au mieux les mesures recueillies sur site et le modèle de propagation de houle choisi. Ce modèle est d'ordre deux dans le cas de houles faiblement à moyennement cambrées, ou d'ordre élevé reposant sur le modèle numérique High-Order Spectral (HOS) pour les houles cambrées non-linéaires. Les modèles à l'ordre deux étendu et à l'ordre HOS M = 3 ont été validés pour la prévision de houles 2D synthétiques et expérimentales : les erreurs moyennes de prévision obtenues sont au moins divisées par deux par rapport à une approche linéaire, l'amélioration étant d'autant plus probante que la cambrure de la houle et l'ordre du modèle sont élevés.

La prévision des états de mer est un domaine d’une extrême importance pour la planification des opérations en mer, pour des raisons évidentes de sécurité des personnels et des matériels mis en œuvre. Les modèles de prévision actuels reposent sur une description stochastique de l’état de mer et ne prédisent pas de façon déterministe l’évolution de la houle, mais seulement celle des données spectrales dont on tire des grandeurs statistiques moyennes caractéristiques d’un état de mer. Face au besoin réel de données précises à court terme, un modèle de prévision déterministe a été développé dans le but d’améliorer l’efficacité des opérations offshore requérant une connaissance précise de la houle sur un site d’intérêt. Après avoir réalisé une étude théorique permettant de déterminer la zone spatio-temporelle de prévision disponible en fonction des caractéristiques du champ de vagues courant et des conditions de mesure, nous avons élaboré deux procédures d’assimilation de données variationnelles afin de combiner au mieux les mesures recueillies sur site et le modèle de propagation de houle choisi. Ce modèle est d’ordre deux dans le cas de houles faiblement à moyennement cambrées, ou d’ordre élevé reposant sur le modèle numérique High-Order Spectral (HOS) pour les houles cambrées non-linéaires. Les modèles à l’ordre deux étendu et à l’ordre HOS M = 3 ont été validés pour la prévision de houles 2D synthétiques et expérimentales : les erreurs moyennes de prévision obtenues sont au moins divisées par deux par rapport à une approche linéaire, l’amélioration étant d’autant plus probante que la cambrure de la houle et l’ordre du modèle sont élevés
Wave prediction is a crucial task for offshore operations from an obvious security point of view regarding working people and technical equipments or structures. The prediction tools available since now are based on a stochastic description of the sea state and are not able to predict deterministically the wave fields evolution. Only averaged statistical data representative of the sea state can be obtained from the known spectral quantities. To face the growing need of accurate short term predictions, a deterministic prediction model has been developed in order to improve the efficiency of the sea operations which require a precise knowledge of the sea surface on a specific region of interest. After achieving a theoretical study to determine the available time-space predictable domain depending on the current sea state and on the measurement conditions, we created two data assimilation process to combine the measured observations to the physics-based model. This model is a second order model for low to moderate steeped fields, or a highorder model for high crested seas, namely the High-Order Spectral numerical method. The extended second order model and the third order model using the HOS have been validated for the prediction of 2D synthetic and basin wave fields: the averaged prediction errors we obtain are more than two times less than the errors returned by a linear approach. The improvement is also more important that the steepness and the order of the prediction model are high

La capacité à prévoir les activités humaines a des implications essentielles dans de nombreux aspects des réseaux cellulaires. En particulier, la haute disponibilité de la prédiction de la mobilité peut permettre différents scénarios d'application; une meilleure compréhension de la demande de trafic de données mobiles peut aider à améliorer la conception de solutions pour l'équilibrage de la charge du réseau. Bien que de nombreux chercheurs aient étudié le sujet de la prédiction de la mobilité humaine, il y a eu peu de discussions sur l'anticipation du trafic de données mobiles dans les réseaux cellulaires.Pour comprendre la mobilité humaine, les ensembles de données de téléphones mobiles, consistant en des enregistrements de données de taxation (CDR), constituent un choix pratique d'empreintes humaines. Comme le déploiement du réseau cellulaire est très irrégulier et que les fréquences d'interaction sont généralement faibles, les données CDR sont souvent caractérisées par une parcimonie spatio-temporelle qui, à son tour, peut biaiser les analyses de mobilité basées sur de telles données et provoquer la perte de trajectoires individuelles.Dans cette thèse, nous présentons de nouvelles solutions de reconstruction de trajectoires individuelles et de prédiction de trafic de données mobiles individuelles. Nos contributions abordent les problèmes de (1) surmonter l'incomplétude des informations de mobilité pour l'utilisation des ensembles de données de téléphonie mobile et (2) prédire la future demande de trafic de données mobiles pour le support des applications de gestion de réseau.Premièrement, nous nous concentrons sur la faille de l'information sur la mobilité dans les ensembles de données de téléphones mobiles. Nous rapportons une analyse en profondeur de son effet sur la mesure des caractéristiques de mobilité individuelles et l'exhaustivité des trajectoires individuelles. En particulier, (1) nous fournissons une confirmation des résultats antérieurs concernant les biais dans les mesures de mobilité causées par la rareté temporelle de la CDR; (2) nous évaluons le décalage géographique provoqué par la cartographie des emplacements des utilisateurs vers les tours cellulaires et révélons le biais causé par la rareté spatiale de la CDR; (3) nous fournissons une estimation empirique de l'exhaustivité des données des trajectoires CDR individuelles. (4) nous proposons de nouvelles solutions de complétion CDR pour reconstruire incomplète. Nos solutions tirent parti de la nature des modèles de mouvements humains répétitifs et des techniques d'inférence de données de pointe et surpassent les approches précédentes illustrées par des simulations axées sur les données.Deuxièmement, nous abordons la prédiction des demandes de trafic de données mobiles générées par les abonnés individuels du réseau mobile. Sur la base de trajectoires complétées par nos solutions développées et nos historiques de consommation de données extraites d'un ensemble de données de téléphonie mobile à grande échelle, (1) nous étudions les limites de prévisibilité en mesurant la prévisibilité maximale que tout algorithme peut atteindre. les approches de prédiction du trafic de données mobiles qui utilisent les résultats de l'analyse théorique de la prévisibilité. Notre analyse théorique montre qu'il est théoriquement possible d'anticiper la demande individuelle avec une précision typique de 75% malgré l'hétérogénéité des utilisateurs et avec une précision améliorée de 80% en utilisant la prédiction conjointe avec des informations de mobilité. Notre pratique basée sur des techniques d'apprentissage automatique peut atteindre une précision typique de 65% et avoir un degré d'amélioration de 1% à 5% en considérant les déplacements individuels.En résumé, les contributions mentionnées ci-dessus vont dans le sens de l'utilisation des ensembles de données de téléphonie mobile et de la gestion des opérateurs de réseau et de leurs abonnés
The understanding of human behaviors is a central question in multi-disciplinary research and has contributed to a wide range of applications. The ability to foresee human activities has essential implications in many aspects of cellular networks. In particular, the high availability of mobility prediction can enable various application scenarios such as location-based recommendation, home automation, and location-related data dissemination; the better understanding of mobile data traffic demand can help to improve the design of solutions for network load balancing, aiming at improving the quality of Internet-based mobile services. Although a large and growing body of literature has investigated the topic of predicting human mobility, there has been little discussion in anticipating mobile data traffic in cellular networks, especially in spatiotemporal view of individuals.For understanding human mobility, mobile phone datasets, consisting of Charging Data Records (CDRs), are a practical choice of human footprints because of the large-scale user populations and the vast diversity of individual movement patterns. The accuracy of mobility information granted by CDR depends on the network infrastructure and the frequency of user communication events. As cellular network deployment is highly irregular and interaction frequencies are typically low, CDR data is often characterized by spatial and temporal sparsity, which, in turn, can bias mobility analyses based on such data and cause the loss of whereabouts in individual trajectories.In this thesis, we present novel solutions of the reconstruction of individual trajectories and the prediction of individual mobile data traffic. Our contributions address the problems of (1) overcoming the incompleteness of mobility information for the use of mobile phone datasets and (2) predicting future mobile data traffic demand for the support of network management applications.First, we focus on the flaw of mobility information in mobile phone datasets. We report on an in-depth analysis of its effect on the measurement of individual mobility features and the completeness of individual trajectories. In particular, (1) we provide a confirmation of previous findings regarding the biases in mobility measurements caused by the temporal sparsity of CDR; (2) we evaluate the geographical shift caused by the mapping of user locations to cell towers and reveal the bias caused by the spatial sparsity of CDR; (3) we provide an empirical estimation of the data completeness of individual CDR-based trajectories. (4) we propose novel solutions of CDR completion to reconstruct incomplete. Our solutions leverage the nature of repetitive human movement patterns and the state-of-the-art data inference techniques and outperform previous approaches shown by data-driven simulations.Second, we address the prediction of mobile data traffic demands generated by individual mobile network subscribers. Building on trajectories completed by our developed solutions and data consumption histories extracted from a large-scale mobile phone dataset, (1) we investigate the limits of predictability by measuring the maximum predictability that any algorithm has potential to achieve and (2) we propose practical mobile data traffic prediction approaches that utilize the findings of the theoretical predictability analysis. Our theoretical analysis shows that it is theoretically possible to anticipate the individual demand with a typical accuracy of 75% despite the heterogeneity of users and with an improved accuracy of 80% using joint prediction with mobility information. Our practical based on machine learning techniques can achieve a typical accuracy of 65% and have a 1%~5% degree of improvement by considering individual whereabouts.In summary, the contributions mentioned above provide a step further towards supporting the use of mobile phone datasets and the management of network operators and their subscribers

L’organisation de la réhabilitation maxillo-faciale implanto-portée en oncologie tête et cou reste sujet à débat. Il n’existe pas de consensus quant au moment de la réhabilitation implantaire (pendant ou à distance de l’exérèse) ou quant aux prérequis anatomiques qui garantissent son succès. Le but de cette étude est de mettre en place un protocole de prise en charge implanto-portée de patients ayant été traités en oncologie tête et cou. Il s’agit d’une étude rétrospective entre 2013 et 2017, analysant la réhabilitation implantoportée de neuf patients traités pour un cancer tête et cou par chirurgie et radiothérapie (groupe 1 : 5 patients) ou par chirurgie seule (groupe 2 : 4 patients). Les critères étudiés étaient les données personnelles des patients, leurs antécédents oncologiques, les bilans oraux pré-opératoires effectués, les thérapeutiques utilisées ainsi que le suivi. Tous les patients ont été traités pour des carcinomes épidermödes majoritairement situés au niveau du plancher buccal. Ils présentaient tous une limitation de la mobilité linguale, une absence de vestibule et des tissus crestaux mobiles. Les projets prothétiques prévoyaient de réaliser pour sept patients une prothèse amovible complète mandibulaire stabilisée sur implants et pour deux patients des couronnes unitaires sur implant. Les patients ayant recu un lambeau libre de péroné latéral ont bénéficié d’une greffe d’apposition associée à un lambeau de FAMM. Les deux greffes ont permises la pose des implants. Sur neuf patients, cinq ont bénéficié d’une libération linguale, six ont recu une vestibuloplastie et huit ont eu une greffe épithélio-conjonctive péri-implantaire. Les implants ont été posés sous anesthésie générale avec un guide chirurgical pointeur. Il s’agissait d’implants Tissu Level RN SLA Roxolid (Straumann, Basel, Suisse). Pour les patients du groupe 2, la pose des implants a eu lieu en même temps que la vestibuloplastie. Lors de cette étude quatre patients étaient réhabilités par une prothèse sur implants. Le groupe 2 n’a pas présenté de complications. Deux patients du groupe 1 ont nécessité plusieurs libérations linguales et deux implants ne se sont pas ostéointégrés dans ce groupe. Lors de chirurgies en deux temps, des greffes épithélio-conjonctives crestales ont dû être réalisées pendant la vestibuloplastie puis pendant la pose implantaire. Deux greffes osseuses ont été réalisées chez deux patients ayant été irradiés bien que cela soit contre indiqué dans la littérature (Raoul 2009). Une greffe osseuse d’apposition peut donc être une solution viable chez ces patients afin de limiter le bras de levier prothétique. Cette étude a permis de mettre en exergue : l’importance de prévoir en amont la réhabilitation implantoportée lors de la reconstruction pour une optimisation du positionnement du greffon osseux et l’intérêt d’effectuer dans le même temps vestibuloplastie, pose des implants et aménagement péri-implantaire pour la pérennité implantaire. Cette étude rétrospective a permis de proposer un protocole de prise en charge standardisé de la réhabilitation implanto-portée de patients traités pour un cancer tête et cou.