Ola Ahmad

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

• Accessible en ligne : http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00905519
  
  

Sujet :
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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Publications

Book:

1. O. Ahmad. "Stochastic representation and analysis of rough surface topography". LAP LAMBERT Academic Publishing, pp 168, 2013.
   

Book chapters:

1. Y. Gavet, Ola. Ahmad and J.-C. Pinoli. "Integral geometry of linearly combined Gaussian and Student's t, and skew-student's t random fields". In First International Conference on Geometric Science of Information (GSI2013), Lecture notes in Computer Science, Springer Berlin Heidelberg, 8085, pp 449-456, Paris, France, August 28-30, 2013.
   

International journals:

1. O. Ahmad and J.-C. Pinoli. "Lipschitz-Killing Curvatures of the Excursion Sets of Skew Student's t Random Fields.", Stochastic Models, Vol. 29, 2, pp. 273-289, May 2013.
   
2. O. Ahmad and J.-C. Pinoli. "On the linear combination of the Gaussian and student's t random field and the integral geometry of its excursion sets", Statistics & Probability Letters, Vol. 83, 2, pp. 559-567, February 2013.
   
3. O. Ahmad, J. Debayle, N. Gherras, B. Presles, G. Févotte, and J.-C. Pinoli. "Quantification of overlapping polygonal-shaped particles based on a new segmentation method of in situ images during crystallization.", Journal of Electronic Imaging, Vol. 21, 2, pp. 021115-(1-11), March 2012.
   
4. O. Ahmad, J. Debayle, and J.-C. Pinoli. "A geometric-based method for recognizing overlapping polygonal-shaped and semi-transparent particles in gray tone images", Pattern Recognition Letters, Vol. 32, 15, pp. 2068-2079, November 2011.
   

Conference publications and proceedings:

1. O. Ahmad, Y. Gavet, J. Geringer and J.-C. Pinoli. Roughness variability estimation of microscopic surfaces during engineering wear process--Application to total hip implant, In 11th International Conference on Quality Control by Artificial Vision (QCAV), Fukuoka, JAPAN, May 30 - Jun 1, 2013.
   
2. O. Ahmad and J.-C. Pinoli. ``Lipschitz-Killing Curvatures of the Excursion Sets of Skew Student-t Random Fields, Proceedings of 2nd Annual International Conference on Computational Mathematics, Computational Geometry & Statistics, Singapore, February 4-5, 2013.
   
3. O. Ahmad and J.-C. Pinoli. "On the linear combination of the Gaussian and student's t random field and the integral geometry of its excursion sets", In Proceedings of The World Congress on Engineering and Computer Science (WCECS2012), San Francisco, USA, 2012, October 24-26, 2012.
   
4. O. Ahmad, J. Debayle, N. Gherras, G. Fevotte, and J.-C. Pinoli. "Mesure de la distribution granulométrique de cristaux aciculaires par analyse d'images acquises à l'aide d'une sonde vidéo in situ.", En XIIIème congrés de la Société Française de Génie des Procédés (SFGP), Lille, France, November 29 - December 1, 2011.
   
5. O. Ahmad, N. Gherras, J. Debayle, B. Presles, G. Fevotte, and J.-C. Pinoli. "Recognizing overlapped particles during a crystallization process from in situ video images for measuring their size distributions.", In 18th International Symposium on Industrial Crystallization (ISIC), Zurich, Switzerland, September 12-17, 2011.
   
6. O. Ahmad, J. Debayle, N. Gherras, B. Presles, G. Févotte, and J.-C. Pinoli. "Recognizing overlapped particles during a crystallization process from in situ video images for measuring their size distributions.", In 10th SPIE International Conference on Quality Control by Artificial Vision (QCAV), Saint-Etienne, France, June 28-30, 2011.
   
   

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Curriculume Vitae

• CV