Application de techniques de séparation de sources à la spectroscopie Raman et à la spectroscopie de fluorescence

by Cyril Gobinet

Doctoral thesis in Automatique, traitement du signal et génie informatique

Under the supervision of Michel Manfait.

defended on 2006

in Reims .

  • Alternative Title

    Application of source separation techniques to Raman spectroscopy and fluorescence spectroscopy


  • Abstract

    Optical spectroscopies give molecular informations of a sample. The separation of these informations is required in order to identify pure present chemical species and analyze their spatial distribution. The modelization of spectroscopic data and the analysis of their properties lead to choose source separation techniques well suited for each spectroscopy. Positivity and smooth shape of fluorescence spectra suggest the use of Non-negative Matrix Factorization (NMF) to separate spectra. Its efficacy is illustrated on wheat and barley grains. Their major phenolic acids are identified by NMF. Ferulic acid is the major component of the aleuron layer. This layer is an indicator of the quality of a flour. This acid can be used as an indicator of the bran contamination of a flour. Then, a method to numerically dewax samples is proposed. It is based on the association of Raman spectroscopy with Independent Component Analysis (ICA). Chemical independence of pure species and sparsity and decorrelation of their Raman spectra are sufficient to assume their mutual independence. The application of ICA leads to the estimation of spectra of paraffin, fluorine and the underlying tissue. This dewaxing process is applied on paraffinised skin tissues. Paraffin must be modeled by three independent sources and spectra of melanoma and nevi epidermis can be isolated by this numerical dewaxing process. The discrimination between these two pathologies is possible thanks to molecular descriptors that has been found.


  • Abstract

    Les techniques de spectroscopies optiques fournissent des informations moléculaires sur un échantillon. Leur séparation est nécessaire pour identifier les espèces présentes et analyser leur distribution spatiale. La modélisation des données et l'analyse de leurs propriétés nous permettent de désigner des techniques de séparation de sources propres à chaque spectroscopie. La positivité et la forme à variations lentes des spectres suggèrent l'utilisation de la Factorisation en Matrices Non-négatives (FMN) pour séparer les informations. Son efficacité est illustrée sur des grains de blé et d'orge dont les acides phénoliques principaux sont identifiés par la FMN. L'acide férulique, constituant principal de la couche à aleurone qui est indicatrice de la qualité d'une farine, peut être utilisé comme un indicateur de la contamination d'une farine par les sons. Ensuite, une méthode de déparaffinage numérique basée sur l'association de la spectroscopie Raman et de l'Analyse en Composantes Indépendantes (ACI) est proposée. La propriété d'indépendance chimique entre les espèces constitutives d'un échantillon et les propriétés de parcimonie et de décorrélation de leurs spectres Raman suffisent à admettre leur indépendance mutuelle. L'application de l'ACI permet d'estimer les spectres de la paraffine, de la fluorine et du tissu sous-jacent. Lors de l'application de cette procédure sur des échantillons paraffinés de peau, la paraffine est prouvée comme modélisable par trois sources indépendantes, et les spectres d'épidermes de mélanome et de naevus sont isolés. La mise en évidence de descripteurs moléculaires rend possible la discrimination entre ces deux types de pathologies.

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Informations

  • Details : 224 f.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. f. 189-199

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  • Library : Université de Reims Champagne-Ardenne. Bibliothèque universitaire. Bibliothèque Moulin de la Housse.
  • Unvailable for PEB
  • Odds : 06REIMS003
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  • Odds : 06REIMS003Bis
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