Équipe IMAGeS : Images, Modélisation, Apprentissage, Géométrie et Statistique

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La topographie d'une surface se compose généralement de plusieurs échelles, depuis l'échelle macroscopique (sa géométrie physique), jusqu'aux échelles microscopiques ou atomiques appelées rugosité. L'évolution spatiale et géométrique de la rugosité fournit une description plus complète de la surface, et une interprétation physique de certains problèmes importants tels que le frottement et les mécanismes d'usure pendant le contact mécanique entre deux surfaces. La topographie d'une surface rugueuse est de nature aléatoire, ce qui traduit par des altitudes spatialement corrélées, appelées pics et vallées. La relation entre leurs densités de probabilité et leurs propriétés géométriques sont les aspects fondamentaux qui ont été développés dans cette thèse, en utilisant la théorie des champs aléatoires et la géométrie intégrale. Un modèle aléatoire approprié pour représenter une surface rugueuse a été mis en place et étudié au moyen des paramètres les plus significatifs, dont les changements influencent la géométrie des ensembles de niveaux (excursion sets) de cette surface. Les ensembles de niveaux ont été quantifiés par des fonctionnelles connues sous le nom de fonctionnelles de Minkowski, ou d'une manière équivalente sous le nom de volumes intrinsèques. Dans un premier temps, les volumes intrinsèques des ensembles de niveaux sont calculés analytiquement sur une classe de modèles mixtes, qui sont définis par la combinaison linéaire d'un champ aléatoire Gaussien et d'un champ de t-student (t-field), et ceux d'une classe de champs aléatoires asymétriques appelés skew-t. Ces volumes sont comparés et testés sur des surfaces produites par des simulations numériques. Dans un second temps, les modèles aléatoires proposés ont été appliqués sur des surfaces réelles acquises à partir d'une cupule d'UHMWPE (provenant d'une prothèse totale de hanche) avant et après les processus d'usure. Les résultats ont montré que le champ aléatoire skew-t est un modèle mieux approprié pour décrire la rugosité de surfaces usées, contrairement aux modèles adoptés dans la littérature. Une analyse statistique, basée sur le champ aléatoire skew-t, est ensuite proposée pour détecter les niveaux des pics/vallées de la surface usée et pour décrire le comportement et la fonctionnalité de la surface usée.<br />
 
La topographie d'une surface se compose généralement de plusieurs échelles, depuis l'échelle macroscopique (sa géométrie physique), jusqu'aux échelles microscopiques ou atomiques appelées rugosité. L'évolution spatiale et géométrique de la rugosité fournit une description plus complète de la surface, et une interprétation physique de certains problèmes importants tels que le frottement et les mécanismes d'usure pendant le contact mécanique entre deux surfaces. La topographie d'une surface rugueuse est de nature aléatoire, ce qui traduit par des altitudes spatialement corrélées, appelées pics et vallées. La relation entre leurs densités de probabilité et leurs propriétés géométriques sont les aspects fondamentaux qui ont été développés dans cette thèse, en utilisant la théorie des champs aléatoires et la géométrie intégrale. Un modèle aléatoire approprié pour représenter une surface rugueuse a été mis en place et étudié au moyen des paramètres les plus significatifs, dont les changements influencent la géométrie des ensembles de niveaux (excursion sets) de cette surface. Les ensembles de niveaux ont été quantifiés par des fonctionnelles connues sous le nom de fonctionnelles de Minkowski, ou d'une manière équivalente sous le nom de volumes intrinsèques. Dans un premier temps, les volumes intrinsèques des ensembles de niveaux sont calculés analytiquement sur une classe de modèles mixtes, qui sont définis par la combinaison linéaire d'un champ aléatoire Gaussien et d'un champ de t-student (t-field), et ceux d'une classe de champs aléatoires asymétriques appelés skew-t. Ces volumes sont comparés et testés sur des surfaces produites par des simulations numériques. Dans un second temps, les modèles aléatoires proposés ont été appliqués sur des surfaces réelles acquises à partir d'une cupule d'UHMWPE (provenant d'une prothèse totale de hanche) avant et après les processus d'usure. Les résultats ont montré que le champ aléatoire skew-t est un modèle mieux approprié pour décrire la rugosité de surfaces usées, contrairement aux modèles adoptés dans la littérature. Une analyse statistique, basée sur le champ aléatoire skew-t, est ensuite proposée pour détecter les niveaux des pics/vallées de la surface usée et pour décrire le comportement et la fonctionnalité de la surface usée.<br />
 
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Version du 15 mars 2014 à 19:13

Post-doctorante

ICube - MIV

300 bd Sébastien Brant
Bp 10413
67412 Illkirch CEDEX - France

Bureau : C216
Courriel : oahmad@unistra.fr


Activités de Recherche

Traitement statistique d’images pour la détection de croissance de bactéries et leur classification

Responsable : Christophe Collet

Contexte:
Les méthodes de détection de contamination bactérienne nécessite de distinguer les différences de croissances des micro-organismes des particules (cellules végétales, particules inertes, etc.). La principale difficulté réside en premier lieu dans la réduction des fausses alarmes nécessitant de discriminer les particules des bactéries en croissance. Après une étape de détection précoce, la classification des bactéries est alors posée. Dans un deuxième temps, il sera donc nécessaire d’analyser la structure 3D de croissance des différentes micro-colonies et de les discriminer. En résumé, l’objectif est le développement d’une chaine de traitement complète, robuste et entièrement non supervisée permettant de distinguer particules et colonies microbiologiques de manière très précoce puis de classifier aussi rapidement que possible le type de contaminant à partir des structures géométriques 3D observées au fur et à mesure.

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PhD de l'Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne


Modélisation stochastique et analyse de topographie de surfaces rugueuses par champs aléatoire et géométrie intégrale - Application aux cupules à double mobilité pour prothèse totale de hanche

Résumé :
La topographie d'une surface se compose généralement de plusieurs échelles, depuis l'échelle macroscopique (sa géométrie physique), jusqu'aux échelles microscopiques ou atomiques appelées rugosité. L'évolution spatiale et géométrique de la rugosité fournit une description plus complète de la surface, et une interprétation physique de certains problèmes importants tels que le frottement et les mécanismes d'usure pendant le contact mécanique entre deux surfaces. La topographie d'une surface rugueuse est de nature aléatoire, ce qui traduit par des altitudes spatialement corrélées, appelées pics et vallées. La relation entre leurs densités de probabilité et leurs propriétés géométriques sont les aspects fondamentaux qui ont été développés dans cette thèse, en utilisant la théorie des champs aléatoires et la géométrie intégrale. Un modèle aléatoire approprié pour représenter une surface rugueuse a été mis en place et étudié au moyen des paramètres les plus significatifs, dont les changements influencent la géométrie des ensembles de niveaux (excursion sets) de cette surface. Les ensembles de niveaux ont été quantifiés par des fonctionnelles connues sous le nom de fonctionnelles de Minkowski, ou d'une manière équivalente sous le nom de volumes intrinsèques. Dans un premier temps, les volumes intrinsèques des ensembles de niveaux sont calculés analytiquement sur une classe de modèles mixtes, qui sont définis par la combinaison linéaire d'un champ aléatoire Gaussien et d'un champ de t-student (t-field), et ceux d'une classe de champs aléatoires asymétriques appelés skew-t. Ces volumes sont comparés et testés sur des surfaces produites par des simulations numériques. Dans un second temps, les modèles aléatoires proposés ont été appliqués sur des surfaces réelles acquises à partir d'une cupule d'UHMWPE (provenant d'une prothèse totale de hanche) avant et après les processus d'usure. Les résultats ont montré que le champ aléatoire skew-t est un modèle mieux approprié pour décrire la rugosité de surfaces usées, contrairement aux modèles adoptés dans la littérature. Une analyse statistique, basée sur le champ aléatoire skew-t, est ensuite proposée pour détecter les niveaux des pics/vallées de la surface usée et pour décrire le comportement et la fonctionnalité de la surface usée.

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Curriculume Vitae