Estimation non-paramétrique et contributions à l'analyse de séquences d'images : modélisation, simulation et estimation du trafic intra-cellulaire dans les séquences de vidéo-microscopie

Non-parametric estimation and contributions to image sequence analysis : modelisation, simulation and estimation of the intracellular traffic in video-microscopy image sequences

• Auteur / Autrice : Jérôme Boulanger
• Direction : Patrick Bouthémy, Charles Kervrann
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et télécommunications
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Rennes 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulation, Méthodes de

Estimation, Théorie de l'

Vidéomicroscopie

Imagerie quadridimensionnelle en biologie

Traitement d'images

Résumé

Cette thèse traite de l'analyse de séquences de vidéo-microscopie. Un premier volet concerne la restauration de séquences d'images. Dans notre approche de régression non-paramétrique adaptative, l'intensité est estimée au moyen de moyennes pondérées des observations sélectionnées dans un voisinage variable. L'utilisation d'une suite croissante de voisinages spatio-temporels emboîtés permet de contrôler l'équilibre biais-variance de l'estimateur en minimisant ainsi le risque quadratique local en vue de déterminer les dimensions optimales du voisinage. L'utilisation de motifs spatio-temporels nous permet de sélectionner les points participant à l'estimation préservant ainsi les textures. Le second volet porte sur l'analyse du trafic intracellulaire. Un modèle décrivant séparément les composantes à variations rapides et les composantes à variation lentes est construit. Une analogie avec les réseaux de communications nous a permis de définir un modèle capable de capter la dynamique des intermédiaires de transport.

In this document, the problem of the restauration of videomicroscopy image sequences is first analyzed using an adaptive non-parametric estimation approach. A sequence of growing neighborhoods is thus design to control the bias-variance tradeoff of our estimator based on a weighted average of the data in a adapted neighborhood at the considered location. This procedure allows us to minimize the local quadratic risk in order to select the optimal extent of the neighborhood. The estimator selects points in this neighborhood using a similarity measure based on a distance computed between patches provides a way to better preserve the structures of the image. The analysis and the modelisation of the intracellular membrane trafficking is latter discussed distinguishing the slowy moving component and fast moving component of the sequence. A model based on the analogy between intracellular traffic and communication networks is used to capture the dynamic of the transport intermediates.