Academic literature on the topic 'Multi-Organes'

INTRODUCTION Les décès de nourrissons par traumatisme crânien non accidentel s’inscrivent dans une procédure médico-judicaire pouvant compliquer les démarches de prélèvement multi-organes. L’objectif de cette étude est de décrire les pratiques du prélèvement d’organes chez ces nourrissons en état de mort encéphalique en France. METHODES Une enquête nationale rétrospective a été menée d’Avril à Décembre 2018 auprès des 33 coordinations de prélèvement d’organes pédiatriques et des 28 instituts médico-légaux. Le recueil de données a porté sur les cas recensés entre 2013 et 2017. RESULTATS Seize cas ont été recensés. La prise en charge des traumatismes crâniens non accidentels éligibles au prélèvement d’organes est très hétérogène selon les centres. Les coordinations considèrent que la judiciarisation des dossiers représente le principal obstacle au prélèvement. Seuls 6 des instituts médico-légaux approuvent systématiquement le prélèvement multi-organes dans ce contexte, 11 estimant qu’il pourrait empêcher la mise en évidence de lésions thoraco-abdominales, compromettre l’interprétation de certaines lésions ou encore la détermination des causes de la mort. CONCLUSION Une uniformisation des pratiques du prélèvement multi-organes incluant une collaboration étroite entre réanimateurs, coordinateurs, légistes et magistrats sont indispensables pour faciliter le prélèvement d’organes pédiatriques dans les situations médico-judiciaires le permettant, afin d’augmenter la disponibilité des greffons compatibles aux nourrissons en attente de greffe en France.

Organ characteristics of male growing male pigs fed low crude protein and low energy diets supplemented with multi-enzyme were determined using 36 hybrid (Landrace x Large white) male pigs of 8-10 weeks old. Two metabolizable energy (3000 and 2600 Kcal ME/kg) and three crude protein levels (14, 16 and 18 % CP) were used to formulate six dietary treatments; T1: control (3000 Kcal ME/kg; 18 % CP), T2 (3000 Kcal ME/Kg; 16 % CP), T3 (3000 Kcal ME/kg; 14 % CP), T4 (2600 Kcal ME/kg; 18 % CP), T5 (2600 Kcal ME/kg; 16 % CP) and T6 (2600 Kcal ME/kg; 14 % CP). The enzyme was added to all the treatments at 1g/kg diet except the control. The treatments were replicated three times with two pigs per replicate. The experiment was a 2 x 3 factorial. The pigs were starved for 12 hours but allowed access to drinking water, stunned and bled completely. It was cut open though the thorax region along the underline to the abdomen, exposing the entire internal organs and GIT contents. The heart, lungs, liver, kidneys, spleen and other internal organs were examined, carefully removed and weighed with a sensitive electronic kitchen scale, model SF-400. Higher (P <0.05) live weight (33500.00g), with lower (P <0.05) mean values for heart and viscera were recorded in male growing pigs fed T4. Male growing pigs fed with T3 and T6 had lower (P<0.05) live weight (12200.00g and 11500.00g), and higher (P<0.05) relative internal organs. Male growing pigs fed 14 % CP diets (T3 and T6) with their corresponding metabolizable energy levels (3000kcal and 2600kcal) recorded higher (P<0.05) heart and viscera's values. Keeping growing (male) pigs on low crude protein diets (14 %) supplemented with multi-enzyme, irrespective of the energy levels, did not improve live weight but increased relative organ weight. Les caractéristiques des organes de porcs mâles en croissance nourris à faible en protéines brutes et en énergie mais plutôt supplémentée en multi-enzymes ont été déterminées en utilisant 36 porcs mâles hybrides (Landrace x Large white) âgés de 8 à 10 semaines. Deux énergies métabolisables (3000 et 2600 Kcal ME / kg) et trois niveaux de protéines brutes (14, 16 et 18% CP) ont été utilisés pour formuler six traitements diététiques ; T1 : contrôle (3000 Kcal ME / kg ; 18% CP), T2 (3000 Kcal ME / Kg ; 16% CP), T3 (3000 Kcal ME / kg ; 14% CP), T4 (2600 Kcal ME / kg ; 18 % CP), T5 (2600 Kcal ME / kg ; 16% CP) et T6 (2600 Kcal ME / kg ; 14% CP). L'enzyme a été ajoutée à tous les traitements à raison de 1 g / kg de régime sauf le témoin. Les traitements ont été répliqués trois fois avec deux porcs par réplica. L'expérience était une factorielle 2 x 3. Les porcs ont été affamés pendant 12 heures mais ont eu accès à l'eau potable, étourdis et saignaient complètement. Il a été ouvert à travers la région du thorax le long du trait de soulignement jusqu'à l'abdomen, exposant l'ensemble des organes internes et le contenu du 'GIT'. Le cœur, les poumons, le foie, les reins, la rate et d'autres organes internes ont été examinés, soigneusement prélevés et pesés avec une balance de cuisine électronique sensible, modèle SF-400. Un poids vif plus élevé (P <0,05) (33500,00 g), avec des valeurs moyennes plus faibles (P <0,05) pour le cœur et les viscères ont été enregistrés chez des porcs en croissance mâles nourris au T4. Les porcs mâles en croissance nourris avec T3 et T6 avaient des organes internes relatifs inférieurs (P <0,05) (12 200,00 g et 11500,00 g) et supérieurs (P <0,05). Les porcs mâles en croissance nourris avec 14% de régimes 'CP' (T3 et T6) avec leurs niveaux d'énergie métabolisables correspondants (3000 kcal et 2600 kcal) ont enregistré des valeurs cardiaques et viscérales plus élevées (P <0,05). Le fait de garder les porcs en croissance (mâles) avec des régimes pauvres en protéines brutes (14%) supplémentés en multi-enzymes, quels que soient les niveaux d'énergie, n'a pas amélioré le poids vif mais augmenté le poids relatif des organes

Cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’ANR ReVeRIES dont l’objectif est d’utiliser les technologies mobiles pour aider l’homme à mieux connaître son environnement et notamment les végétaux qui l’entourent. Plus précisément, le projet ReVeRIES s’appuie sur une application mobile, nommée Folia développée dans le cadre du projet ANR ReVeS, capable de reconnaître les espèces d’arbres et arbustes à partir de photos de leurs feuilles. Ce prototype se différencie des autres outils car il est capable de simuler le comportement du botaniste. Dans le contexte du projet ReVeRIES, nous nous proposons d’aller beaucoup plus loin en développant de nouveaux aspects : la reconnaissance multimodale d’espèces, l’apprentissage par le jeu et les sciences citoyennes. L’objet de cette thèse porte sur le premier de ces trois aspects, à savoir l’analyse d’images d’organes de végétaux en vue de l’identification.Plus précisément, nous considérons les principaux arbres et arbustes, endémiques ou exotiques, que l’on trouve en France métropolitaine. L’objectif de cette thèse est d’étendre l’algorithme de reconnaissance en prenant en compte d’autres organes que la feuille. Cette multi-modalité est en effet essentielle si nous souhaitons que l’utilisateur apprenne et s’entraîne aux différentes méthodes de reconnaissance, pour lesquelles les botanistes utilisent la variété des organes (i.e. les feuilles, les fleurs, les fruits et les écorces). La méthode utilisée par Folia pour la reconnaissance des feuilles étant dédiée, car simulant le botaniste, ne peut s’appliquer directement aux autres organes. Ainsi, de nouveaux verrous se posent, tant au niveau dutraitement des images qu’au niveau de la fusion de données.Une première partie de la thèse a été consacrée à la mise en place de méthodes de traitement d’images pour l’identification des espèces végétales. C’est l’identification des espèces d’arbres à partir d’images d’écorces qui a été étudiée en premier. Les descripteurs développés prennent en compte la structure de l’écorce en s’inspirant des critères utilisés par les botanistes. Les fruits et les fleurs ont nécessité une étape de segmentation avant leur description. Une nouvelle méthode de segmentation réalisable sur smartphone a été développée pour fonctionner sur la grande variabilité des fleurs et des fruits. Enfin, des descripteurs ont été extraits sur les fruits et les fleurs après l’étape de segmentation. Nous avons décidé de ne pas faire de séparation entre les fleurs et les fruits car nous avons montré qu’un utilisateur novice en botanique ne sait pas toujours faire la différence entre ces deux organes sur des arbres dits «d’ornement» (non fruitiers). Pour les fruits et les fleurs, la prédiction n’est pas seulement faite sur les espèces mais aussi sur les genres et les familles, groupes botaniques traduisant d’une similarité entre ces organes.Une deuxième partie de la thèse traite de la combinaison des descripteurs des différents organes que sont les feuilles, les écorces, les fruits et les fleurs. En plus des méthodes de combinaison basiques, nous proposons de prendre en compte la confusion entre les espèces, ainsi que les prédictions d’appartenance aux taxons botaniques supérieurs à l’espèce.Enfin, un chapitre d’ouverture est consacré au traitement de ces images par des réseaux de neurones à convolutions. En effet, le Deep-Learning est de plus en plus utilisé en traitement d’images, notamment appliqué aux organes végétaux. Nous proposons dans ce contexte de visualiser les filtres de convolution extrayant de l’information, afin de faire le lien entre lesinformations extraites par ces réseaux et les éléments botaniques
This thesis is part of the ANR ReVeRIES, which aims to use mobile technologies to help people better understand their environment and in particular the plants that surround them. More precisely, the ReVeRIES project is based on a mobile application called Folia developed as part of the ANR ReVeS project and capable of recognising tree and shrub species based on photos of their leaves. This prototype differs from other tools in that it is able to simulate the behaviour of the botanist. In the context of the ReVeRIES project, we propose to go much further by developing new aspects: multimodal species recognition, learning through play and citizen science. The purpose of this thesis is to focus on the first of these three aspects, namelythe analysis of images of plant organs for identification.More precisely, we consider the main trees and shrubs, endemic or exotic, found in metropolitan France. The objective of this thesis is to extend the recognition algorithm by taking into account other organs in addition to the leaf. This multi-modality is indeed essential if we want the user to learn and practice the different methods of recognition for which botanists use the variety of organs (i.e. leaves, flowers, fruits and bark). The method used by Folia for leaf recognition being dedicated, because simulating the work of a botanist on the leaf, cannot be applied directly to other organs. Thus, new challenges are emerging, both in terms of image processing and data fusion.The first part of the thesis was devoted to the implementation of image processing methods for the identification of plant species. The identification of tree species from bark images was the first to be studied. The descriptors developed take into account the structure of the bark inspired from the criteria used by botanists. Fruits and flowers required a segmentation step before their description. A new segmentation method that can be used on smartphones has been developed to work in spite of the high variability of flowers and fruits. Finally, descriptors were extracted on fruits and flowers after the segmentation step. We decided not to separate flowers and fruits because we showed that a user new to botany does not always know the difference between these two organs on so-called "ornamental" trees (not fruit trees). For fruits and flowers, prediction is not only made on their species but also on their genus and family, botanical groups reflecting a similarity between these organs.The second part of the thesis deals with the combination of descriptors of the different organs: leaves, bark, fruits and flowers. In addition to basic combination methods, we propose to consider the confusion between species, as well as predictions of affiliations in botanical taxa higher than the species.Finally, an opening chapter is devoted to the processing of these images by convolutional neural networks. Indeed, Deep Learning is increasingly used in image processing, particularly for plant organs. In this context, we propose to visualize the learned convolution filters extracting information, in order to make the link between the information extracted by these networks and botanical elements

Bien qu'une diminution conséquente de la pollution atmosphérique soit constatée depuis les années 1990, cette dernière demeure un problème de santé publique majeur, à l'origine de plus de 4,2 millions de décès prématurés par an dans le monde. À l'heure actuelle, l'attention des experts se concentre sur les particules ultrafines (PM0,1 ou PUF) en raison de leur capacité à transloquer dans la circulation systémique pour atteindre les organes périphériques où elles seront alors susceptibles d'avoir un impact néfaste. Néanmoins, les connaissances en termes de mécanismes cellulaires et moléculaires impliqués dans la toxicité de ces particules restent encore très parcellaires et demeurent, le plus souvent, centrées sur leur cible principale qu'est le poumon. Ainsi, ce projet de thèse avait pour objectifs principaux d'apporter des éléments novateurs sur la toxicocinétique (i.e., distribution/persistance) et la toxicodynamique (i.e., mécanismes physiopathologiques, voies de signalisation associées) de PUF prélevées en milieu urbain, d'une part, et les effets organo-spécifiques des PUF et l'utilisation des miARN circulants comme indicateurs d'exposition chronique et/ou cumulées aux PUF dans un modèle murin, d'autre part. Afin de répondre à ces interrogations, des souris Balb/cJRj ont été exposées durant 3 mois à différentes doses de PUF prélevées dans la zone urbaine de Lille, puis des analyses ont été réalisés au sein de différents organes-cibles richement vascularisés, et par conséquent directement exposés aux PUF lors de leur phase de translocation et de distribution systémique. Les résultats obtenus ont démontré que, dans l'ensemble des organes cibles, le potentiel oxydant intrinsèque des PUF induisait indéniablement la production d'espèces pro-oxydantes et l'activation de défenses antioxydantes en quantité suffisante pour rétablir un état d'homéostasie redox mais ne parvenant pas, cependant, à éviter l'apparition d'une réponse inflammatoire au niveau pulmonaire, cardiaque et cérébral. Des approches transcriptomiques réalisés au sein des poumons, organes cibles présentant les effets délétères les plus marqués, ont suggéré la dérégulation de nombreuses voies de signalisation en relation avec les réponses oxydante et inflammatoire, qui constituent les mécanismes centraux de toxicité des PUF mais aussi avec des mécanismes de toxicité plus originaux tels que la dysfonction mitochondriale, la transition épithélio-mésenchymateuse et le remodelage tissulaire, dont la modulation a également été validée d'un point de vue fonctionnel. Ces données prometteuses pourraient à terme contribuer à une meilleure prise de décision quant à la réduction des émissions des PUF de même qu'à la réactualisation des normes réglementaires actuellement en vigueur
Although there has been a significant reduction in air pollution since the 1990s, it remains a major public health problem, responsible for over 4.2 million premature deaths worldwide every year. At present, experts' attention is focused on ultrafine particles (PM0.1 or UFP) because of their ability to translocate into the systemic circulation and reach peripheral organs, where they are likely to have a harmful impact. Nevertheless, the knowledge of the cellular and molecular mechanisms involved in the toxicity of these particles is still very patchy, and most often remains focused on their main target, the lung. Thus, the main objectives of this thesis project were to provide innovative insights into the toxicokinetics (i.e., distribution/persistence) and toxicodynamics (i.e., pathophysiological mechanisms, associated cell signaling pathways) of UFP collected in urban environments, on the one hand, and the organospecific effects of UFP and the use of circulating miRNA as indicators of chronic and/or cumulative exposure to UFP in a mouse model, on the other hand. To answer these questions, Balb/cJRj mice were exposed for 3 months to various doses of UFP collected in the urban area of Lille, then analyzed in various target organs richly vascularized, and therefore directly exposed to UFP during their translocation and systemic distribution phase. The results showed that, in all target organs, the intrinsic oxidative potential of UFP undeniably induced the production of oxidative oxygen species and the activation of antioxidant defenses in sufficient quantities to restore a state of redox homeostasis, but were unable to prevent the onset of an inflammatory response in the lungs, heart and brain. Transcriptomic approaches carried out in the lungs, the target organ with the most marked deleterious effects, have suggested the deregulation of numerous signaling pathways in relation to oxidative and inflammatory responses, which constitute the central mechanisms of UFP toxicity, but also with more original toxicity mechanisms such as mitochondrial dysfunction, epithelial-mesenchymal transition and tissue remodeling, whose modulation has also been validated from a functional point of view. These promising data could ultimately contribute to better decision-making on the reduction of UFP emissions, as well as to the updating of current regulatory standards

La localisation d'un organe dans une image médicale en délimitant cet organe spécifique par rapport à une entité telle qu'une boite ou sphère englobante est appelée localisation d'organes. La localisation multi-organes a lieu lorsque plusieurs organes sont localisés simultanément. La localisation d'organes est l'une des étapes les plus cruciales qui est impliquée dans toutes les phases du traitement du patient à partir de la phase de diagnostic à la phase finale de suivi. L'utilisation de la technique d'apprentissage supervisé appelée forêts aléatoires (Random Forests) a montré des résultats très encourageants dans de nombreuses sous-disciplines de l'analyse d'images médicales. De même, Random Regression Forests (RRF), une spécialisation des forêts aléatoires pour la régression, ont produit des résultats de l'état de l'art pour la localisation automatique multi-organes.Bien que l'état de l'art des RRF montrent des résultats dans la localisation automatique de plusieurs organes, la nouveauté relative de cette méthode dans ce domaine soulève encore de nombreuses questions sur la façon d'optimiser ses paramètres pour une utilisation cohérente et efficace. Basé sur une connaissance approfondie des rouages des RRF, le premier objectif de cette thèse est de proposer une paramétrisation cohérente et automatique des RRF. Dans un second temps, nous étudions empiriquement l'hypothèse d'indépendance spatiale utilisée par RRF. Enfin, nous proposons une nouvelle spécialisation des RRF appelé "Light Random Regression Forests" pour améliorant l'empreinte mémoire et l'efficacité calculatoire
Locating an organ in a medical image by bounding that particular organ with respect to an entity such as a bounding box or sphere is termed organ localization. Multi-organ localization takes place when multiple organs are localized simultaneously. Organ localization is one of the most crucial steps that is involved in all the phases of patient treatment starting from the diagnosis phase to the final follow-up phase. The use of the supervised machine learning technique called random forests has shown very encouraging results in many sub-disciplines of medical image analysis. Similarly, Random Regression Forests (RRF), a specialization of random forests for regression, have produced the state of the art results for fully automatic multi-organ localization.Although, RRF have produced state of the art results in multi-organ segmentation, the relative novelty of the method in this field still raises numerous questions about how to optimize its parameters for consistent and efficient usage. The first objective of this thesis is to acquire a thorough knowledge of the inner workings of RRF. After achieving the above mentioned goal, we proposed a consistent and automatic parametrization of RRF. Then, we empirically proved the spatial indenpendency hypothesis used by RRF. Finally, we proposed a novel RRF specialization called Light Random Regression Forests for multi-organ localization

Le cancer de la prostate est une cause majeure de décès dans le monde. La radiothérapie externe est une des techniques utilisée pour traiter ce cancer. Pour ce faire, la segmentation de la prostate et de ses organes à risque (OAR) associés (le rectum, la vessie et les têtes fémorales) est une étape majeure dans l’application du traitement. L’objectif de cette thèse est de fournir des outils afin de segmenter la prostate et les OAR de manière automatique ou semi-automatique. Plusieurs approches ont été proposées ces dernières années pour répondre à ces problématiques. Les OAR possédant un contraste relativement bon dans l’image, nous nous sommes orientés vers une approche semi-automatique de leur segmentation, consistant en une sur-segmentation de l’image en petites régions homogènes appelées superpixels. L’utilisateur de la méthode choisit ensuite de labelliser quelques superpixels dans les OAR comme des germes. Enfin, la méthode segmente les OAR grâce à une diffusion sur le graphe (à partir des germes) construit par des superpixels. Quant à la segmentation de la prostate, un sous-volume de l’image appelé VOI (Volume Of Interest), dans lequel se trouve la prostate, est tout d’abord défini. À l’intérieur de ce VOI, la segmentation de la prostate est réalisée. Un dictionnaire composé des caractéristiques de textures extraites sur chaque patch du VOI est d’abord construit. La sélection de caractéristiques du dictionnaire sous contraintes parcimonieuses permet ensuite de trouver celles qui sont le plus informatives. Enfin, basé sur ces caractéristiques sélectionnées, une propagation de label de patch sous contrainte parcimonieuse est appliquée pour segmenter la prostate à deux échelles, superpixels et pixels. Notre méthode a été évaluée sur des images TDM du Centre Henri Becquerel et IRM du challenge ISBI 2013 avec des résultats prometteurs
Prostate cancer is a leading cause of death worldwide. External radiotherapy is one of the techniques used to this disease. In order to achieve this, the segmentation of the prostate and its associated organs at risk (OAR) (rectum, bladder and femoral heads) is a major step in the application of the treatment. The objective of this thesis is to provide tools to segment prostate and OAR automatically or semi-automatically. Several approaches have been proposed in recent years to address these issues. As OAR have a relatively good contrast in the image, we have focused on a semi-automatic approach to segment them, consisting of an over-segmentation of the image into small homogeneous regions called superpixels. Then, the user labels some superpixels in the OAR as germs. Finally, the OAR segmentation is performed by a graph diffusion (from germs) constructed by superpixels. Regarding the prostate segmentation, a sub-volume of the image called VOI (Volume Of Interest), in which the prostate is located, is first defined. The prostate segmentation is performed within this VOI. A dictionary composed of the texture characteristics extracted on each patch of the VOI is first constructed. Then, the selection of characteristics of the dictionary under parsimonious constraints allows to find the most informative ones. Finally, based on these selected characteristics, patch label propagation under parsimonious constraint is applied to segment the prostate at two scales, superpixels and pixels. Our method was evaluated with promising results on TDM images of the Henri Becquerel Center and IRM of the 2013 ISBI challenge

L’urbanisation et la mondialisation sont des phénomènes de société qui multiplient et complexifient les sources de pollution. Parmi elles, la pollution atmosphérique impacte notablement la santé humaine à l’échelle mondiale de par son caractère transfrontière. L’appareil respiratoire est une voie d’absorption de nombreux xénobiotiques, sous forme de gaz, d’aérosols ou de nanoparticules. Une fois dans les voies respiratoires, les substances inhalées sont susceptibles d’interagir avec les cellules pulmonaires. Les mécanismes par lesquels des xénobiotiques inhalés induisent des dommages pulmonaires sont complexes, notamment en raison de l’hétérogénéité cellulaire des poumons. En raison de cette complexité, les modèles animaux constituent un outil de référence pour les études toxicologiques prédictives, cependant, dans le contexte européen de réduction de l’expérimentation animale (REACH, et les règles 3R), le développement de méthodes alternatives fiables est devenu une nécessité. Les modèles in vitro sont de bons candidats car plus simple et moins couteux à mettre en oeuvre que les modèles vivo et permettent de travailler avec des cellules ou des tissus d’origine humaine ce qui contribue à améliorer la pertinence des résultats. Cependant, l’extrapolation limitée du vitro au vivo est souvent liée à un manque de complexité des modèles, notamment en raison de l’absence de communication inter-organes. Les technologies des multi-organes sur puce cherchent à surmonter ces limitations en connectant plusieurs organoïdes métaboliquement actifs au sein d’un même circuit de culture afin de reproduire des interactions de type systémiques. Dans ce contexte, nous décrivons un modèle permettant de connecter in vitro, par le biais de la microfluidique, une barrière pulmonaire (voie d’entrée des xénobiotiques inhalés) à un organe détoxifiant tel que le foie, afin d’évaluer la toxicité liée à un stress inhalatoire de façon plus systémique. Cette approche permet de considérer la biotransformation des composés inhalés et l’interaction inter-organes comme possible modulateurs de la toxicité. Le projet étant dans les premières phase de développement, la robustesse expérimentale était au coeur du projet. L’objectif principal était de prouver qu’une substance modèle était capable de transiter dans le dispositif, au travers des deux compartiments tissulaires, afin de pouvoir étudier la dynamique inter-organes poumon/foie en condition de stress xénobiotique. Le projet a été articulé en trois phases expérimentales : - Caractérisation des réponses biologiques spécifiques aux tissus pulmonaire et hépatique en réponse à un stress. La viabilité, la fonctionnalité et les activités métaboliques des monocultures ont été évaluées après exposition à une substance modèle. - Adaptation et préparation des monocultures aux conditions de co-culture afin de préserver la viabilité et la fonctionnalité des tissus. - Les compartiments pulmonaire et hépatique ont été cultivés jointement dans un circuit de culture microfluidique fermé. La co-culture a été exposée à une substance modèle à travers la barrière pulmonaire afin d’imiter un mode d’exposition inhalatoire. Les paramètres de viabilité et de fonctionnalité des tissus ont été évalué post-culture afin de mettre en évidence quelconque phénomène d’interaction inter-organe. La caractérisation du modèle de co-culture a été réalisé grâce à l’exposition d’un agent hépatotoxique de référence, largement étudié dans la littérature : l’acétaminophène aussi connu sous le nom de paracétamol (APAP). L’exposition à la barrière pulmonaire n’est pas physiologique mais permet d’observer quantitativement le passage et la circulation du xénobiotique à travers le dispositif car l’APAP interfère avec la viabilité et les performances métaboliques hépatique, permettant ainsi de vérifier que le compartiment hépatique peut avoir accès à l’exposition effectuée à travers la barrière pulmonaire
Urbanization and globalization are prevailing social phenomena that multiply and complexify the sources of modern pollution. Amongst others, air pollution has been recognized as an omnipresent life-threatening hazard, comprising a wide range of toxic airborne xenobiotics that expose man to acute and chronic threats. The defense mechanisms involved in hazardous exposure responses are complex and comprise local and systemic biological pathways. Due to this complexity, animal models are considered prime study models. However, in light of animal experimentation reduction (3Rs), we developed and investigated an alternative in vitro method to study systemic-like responses to inhalationlike exposures. In this context, a coculture platform was established to emulate interorgan crosstalks between the pulmonary barrier, which constitutes the route of entry of inhaled compounds, and the liver, which plays a major role in xenobiotic metabolism. Both compartments respectively comprised a Calu-3 insert and a HepG2/C3A biochip which were jointly cultured in a dynamically-stimulated environment for 72 hours. The present model was characterized using acetaminophen (APAP), a well-documented hepatotoxicant, to visibly assess the passage and circulation of a xenobiotic through the device. Two kinds of models were developed: (1) the developmental model allowed for the technical setup of the coculture, and (2) the physiological-like model better approximates a vivo environment. Based on viability, and functionality parameters the developmental model showed that the Calu-3 bronchial barrier and the HepG2/C3A biochip can successfully be maintained viable and function in a dynamic coculture setting for 3 days. In a stress-induced environment, present results reported that the coculture model emulated active and functional in vitro crosstalk that seemingly was responsive to high (1.5 and 3 mM) and low (12 and 24 μM) xenobiotic exposure doses. Lung/liver crosstalk induced modulation of stress response dynamics, delaying cytotoxicity, proving that APAP fate, biological behaviors and cellular stress responses were modulated in a broader systemic-like environment

L'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) présente deux caractéristiques principales. La première, sa capacité à manipuler le contraste, constitue son principal avantage par rapport aux autres modalités d'imagerie. Cela permet d'obtenir des informations complémentaires pour une meilleure détectabilité et une meilleure précision dans le diagnostic. Cela est particulièrement appréciable pour les pathologies du myocarde. La seconde caractéristique de l'IRM est également l'un de ces principaux inconvénients : le processus d'acquisition est relativement lent. De ce fait, les mouvements du patient constituent un obstacle important puisqu'ils perturbent ce processus d'acquisition, ce qui se traduit par des artéfacts dans l'image reconstruite. L'imagerie cardiaque et abdominale sont donc particulièrement sensibles à cette problématique du mouvement. L'objectif de cette thèse est donc de proposer une méthode de correction de mouvement intégrable dans un contexte multi-contraste. Nous avons étudié dans un premier temps la question de la correction de mouvement seule. Pour cela, nous nous sommes plus particulièrement intéressés à la méthode GRICS déjà développée au laboratoire IADI. Cette méthode permet la reconstruction conjointe d'une image sans artéfact et d'un modèle de mouvement non rigide permettant de corriger les déplacements qui surviennent pendant l'acquisition. Le premier apport majeur de cette thèse a consisté à améliorer la méthode GRICS, notamment pour l'adapter à l'imagerie volumique 3D. Il s'agit d'une nouvelle méthode de régularisation adaptative particulièrement adaptée au problème inverse posé dans GRICS. Le second apport majeur de cette thèse a consisté à gérer la correction de mouvement GRICS de manière conjointe sur des acquisitions présentant des contrastes différents. Il s'agit de concevoir l'examen IRM comme un tout et d'exploiter au mieux les informations partagées entre les différents contrastes. Toutes ces méthodes ont été appliquées et validées par des simulations, des tests sur fantôme, sur volontaires sains et sur des patients dans la cadre d'études cliniques. L'application cardiaque a été particulièrement visée. Les méthodes développées ont permis d'améliorer le processus d'acquisition et de reconstruction dans le contexte clinique réel
Magnetic Resonance Imaging (MRI) has two main features. The first one, its ability to manipulate contrast, is a major advantage compared to the other imaging modalities. It allows to access complementary information for a better detectability and a diagnostic more accurate. This is especially useful for myocardium pathologies. The second feature of MRI is also one of its main drawbacks: the acquisition process is slow. Therefore, patient motion is a significant obstacle because it disturbs the acquisition process, which leads to artifacts in the reconstructed image. Cardiac and thoracic imaging are particularly sensitive to this motion issue. The aim of this thesis is to develop a new motion correction method that can be integrated in a multi-contrast workflow. In a first phase, we studied apart the motion correction problem. To do so, we focused more particularly on the GRICS method which was already developed in the IADI laboratory. This method allows the joint reconstruction of an image free from artifact and a non-rigid motion model that describes the displacements occurring during the acquisition. The first major contribution of this thesis is an improvement of the GRICS method consisting mainly in adapting it to the 3D imaging. This was achieved with a new adaptive regularization method that perfectly suits the inverse problem posed in GRICS. The second major contribution of this thesis consists in the simultaneous management of the motion correction on multiple acquisitions with different contrasts. To do so, the MRI examination is considered as a whole. Thus we make the most of information shared between the different contrasts. All these methods have been applied and validated by simulations, tests on phantom, on healthy volunteers and on patients as part of clinical studies. We aimed more particularly at cardiac MR. Finally the developed methods improve the acquisition and reconstruction workflow in the framework of a real clinical routine