Literatura académica sobre el tema "Imagerie en champ lumineux"

L’imagerie du manteau de la Terre est motivée par certaines questions fondamentales en géophysique, telle la compréhension des processus présents et passés de dynamique interne à l’origine de la tectonique des plaques. Depuis une vingtaine d’années, l’étude de l’intérieur de la Terre connaît une véritable révolution, notamment grâce au développement de techniques toujours plus performantes de tomographie sismique et à la puissance de calcul rendue possible par l’informatique. À l’heure actuelle, il est possible de calculer de manière précise le champ des ondes sismiques à travers des structures 3D arbitrairement complexes, en géométrie sphérique et pour des durées suffisantes, par des méthodes de calcul numérique, telle la méthode des « éléments spectraux ».

L’imagerie par résonance magnétique (IRM) est une révolution dans le domaine de l’imagerie médicale. Une imagerie en coupe qui explore l’ensemble du corps humain en utilisant des séquences morphologiques et dynamiques permettant non seulement de situer la lésion mais d’approcher son origine histologique grâce aux nouvelles séquences dites métaboliques. Le but de cet article est d’énumérer les principales indications de l’IRM selon l’organe exploré. La liste des indications ne peut être exhaustive : l’IRM bénéficie de travaux de recherche qui élargissent son champ d’application, chaque jour.

La petite maison dans la prairie est l’une des séries américaines des années 1970-80 les plus diffusées au monde. Le paysage de son imagerie est composé de prés fleuris et de puritanisme, mais aussi de maisons en bois, un environnement fait d’objets visuels prenant la forme de « constructions visuelles du champ social » (Mitchell, 2005). En reproduisant en série l’image de colons qui s’installent légitimement sur ces terres avec leurs cabanes, ces représentations s’inscrivent dans le « champ de la visualité » (Mirzoeff, 2011). L’objectif est ici de déconstruire l’image positive et dominante de la log-cabin du pionnier américain comme symbole des self-made men, représentée par les productions artistiques, en lui préférant une représentation plus critique, plutôt comme l’objet matériel de la colonisation naturalisante des pionniers sur les territoires amérindiens. Que nous dit alors la log-cabin de la représentation des pionniers de l’Ouest américain et de leur identité ?

Dans un premier chapitre, nous décrivons un modèle de formation d’image affichée sur un écran en revenant sur les concepts que sont la lumière, la géométrie et l’optique. Nous détaillons ensuite les différentes techniques d’affichage stéréoscopique utilisées à l’heure actuelle, en parcourant la stéréoscopie, l’autostéréoscopie et plus particulièrement le principe d’imagerie intégrale. Le deuxième chapitre introduit un nouveau modèle de formation d’image stéréoscopique. Ce dernier nous permet d’observer deux images d’une paire stéréoscopique soumises à des éventuelles transformations et à l’effet d’une ou de plusieurs optiques particulières, pour reproduire la perception de trois dimensions. Nous abordons l’aspect unificateur de ce modèle. En effet il permet de décrire et d’expliquer de nombreuses techniques d’affichage stéréoscopique existantes. Enfin, dans un troisième chapitre nous discutons d’une méthode particulière de création de paires d’images stéréoscopiques à l’aide d’un champ lumineux.

L’imagerie plénoptique est une technique basée sur l’acquisition des informations spatiales et angulaires des rayons lumineux provenant d’une scène. A partir d’une seule acquisition, un traitement numérique des données permet diverses applications comme la synthèse d’ouverture, le changement de point de vue, la refocalisation à différentes profondeurs, voire une reconstruction en 3D de la scène. L’imagerie plénoptique est beaucoup étudiée dans le visible. La transposition du visible dans le domaine des rayons X est un réel défi. L’imagerie plénoptique permettrait une imagerie 3D en rayons X à partir d’une seule acquisition. Cela aiderait à réduire fortement la dose absorbée par l’échantillon, par rapport à la tomographie qui nécessite une centaine de vues.Dans cette thèse, nous considérons une caméra plénoptique constituée d’une lentille principale, d’une matrice de microlentilles et d’un détecteur. Deux configurations optiques distinctes, constituées de ces trois éléments, sont présentées dans la littérature : la caméra plénoptique « traditionnelle » et celle « focalisée ». La principale différence se trouve dans les distances entre les éléments optiques. L’observation d’une continuité entre ces deux configurations nous a amené à établir un système unique d’équations permettant leur conception optique, ainsi que l’expression théorique des résolutions associées. Ces résolutions ont été validées expérimentalement dans le visible. De plus, l’étude de l’évolution du contraste en fonction de la profondeur a montré que le contraste diminue quand on s’éloigne d’une position privilégiée intrinsèque à la configuration. C’est un résultat important car il pourrait affecter la qualité de l’image reconstruite et l’extraction de la profondeur.Nous avons aussi travaillé sur les algorithmes de refocalisation préexistants, développés indépendamment pour chaque configuration. Nous avons élaboré un nouvel algorithme valide pour les deux configurations. Ce dernier est basé sur les distances physiques entre les éléments optiques, et permet une refocalisation à une distance arbitraire de la caméra. Tout d’abord, nous avons défini une nouvelle paramétrisation entre les espaces objet et image, en établissant la relation matricielle qui régit le trajet d’un rayon lumineux à l’intérieur de la caméra. Cette relation permet de projeter les données acquises par le capteur dans l’espace objet, et ainsi de reconstruire une image pixel par pixel à la profondeur choisie. En inversant les équations, nous avons montré qu’il était possible de créer des images plénoptiques synthétiques. La reconstruction de ces données synthétiques nous a permis de valider la cohérence des résultats après reconstruction, et de quantifier la précision de ce nouvel algorithme.Cet algorithme permet de reconstruire séparément chaque plan de profondeur. Dans chacun d’entre eux, les éléments physiques qui appartiennent réellement à ce plan sont nets, alors que les objets des plans adjacents sont flous. Nous utilisons cette propriété de contraste pour extraire l’information de profondeur dans les images refocalisées. Nous avons sélectionné plusieurs méthodes provenant du domaine de « depth from focus » et avons étudié leurs efficacités sur nos images.Dans le cadre d’une collaboration européenne, nous avons construit la première caméra plénoptique dans les rayons X au synchrotron PETRA III. Grâce au travail réalisé pendant cette thèse, nous avons choisi les configurations optiques les plus adaptées aux optiques disponibles et aux caractéristiques du faisceau. Nous avons réalisé le montage de la caméra, acquis des images plénoptiques en rayons X, refocalisé ces images avec notre algorithme, et vérifié les résolutions optiques. Les méthodes de « depth from focus » appliquées sur les images refocalisées ont permis de retrouver la profondeur attendue. Ce travail correspond aux premières images acquises avec une caméra plénoptique en rayons X
Plenoptic imaging is a technique that acquires spatial and angular information of the light rays incoming from a scene. After a single acquisition, numerical data treatment allows image manipulation such as synthetic aperture, changing viewpoint, refocusing at different depths, and consequently 3D reconstruction of the scene. Visible plenoptic has been widely studied. However, transposition from visible to X-rays has never been done and remains challenging. X-ray plenoptic would be beneficial to the X-ray imaging panorama. A single acquisition should be sufficient to reconstruct a volume, against 1000’s for X-ray tomography that is the today reference in 3D X-ray imaging.In this thesis, we consider plenoptic camera composed of a main lens, a microlens array and a detector. So far, two different configurations have been developed: the traditional and the focused plenoptic setups. Although these configurations are usually studied separately, they only differ by the distances between the optical elements. These two configurations were studied in detail to choose the most suitable for X-ray imaging, considering the constraints of X-ray optics. We observed a full continuity between the two systems. Therefore, we extended the previous work to more general formulas about optical configuration and theoretical resolutions. Theory about resolution along the depth axis was refined, as depth reconstruction and extraction are the main interest of X-ray plenoptic. Specific study was done on the evolution of contrast along depth as being a key parameter for depth reconstruction. We realized that contrast decreases when moving away from a privileged depth. This is important to consider as it can affect image reconstruction and quality of depth extraction.We also worked on refocusing algorithms. The refocusing algorithms are usually developed for each configuration separately. We worked to go beyond this separation. We developed a new algorithm valid for any configurations. Moreover, our algorithm is based on real distances between the optical elements, allowing generating images at any distances from the plenoptic camera. We defined a new parameterization between object and image spaces. Using geometrical optics, we calculated the matrix transformation between the two spaces. This allows back-projecting data from the acquired raw image to the object space, and reconstructing the pixels one by one, until the whole object. With this algorithm, we were able to simulate the process of image acquisition, and create synthetic plenoptic data. Reconstruction of these data was used to quantify the accuracy of the novel algorithm and prove its consistency.The refocusing algorithm allows reconstructing the depth planes one by one. Each refocused plane contains information about the whole 3D scene that has to be disentangled. The elements physically present at the refocused depth are intrinsically sharp, whereas the ones located at other depths are blurred. We used this contrast property to extract depth from the refocused images. We tested several existing methods derived from the field of depth from focus and studied their efficiency when applied to our images.In collaboration with European teams, we realized the first X-ray plenoptic camera that was tested at P05 beamline of PETRA III synchrotron. Based on the theoretical work developed in this thesis, we defined the best optical configuration, mounted the plenoptic camera, acquired X-ray plenoptic images, numerically refocused them using the new algorithm and verified the experimental resolutions and contrasts. Depth from focus techniques applied on the refocused stack allow to retrieve the expected depth plane. These are the first images acquired with an X-ray plenoptic camera

La tendance actuelle en matière de technologie d'imagerie est d'aller au-delà de la représentation 2D du monde capturée par une caméra conventionnelle. La technologie de champ lumineux, light field, nous permet de capturer des repères directionnels plus riches. Avec la disponibilité récente des caméras portables à champ lumineux, il est possible de capturer facilement une scène sous différentes perspectives en un seul temps d'exposition, permettant de nouvelles applications telles qu'un changement de perspective, la mise au point à différentes profondeurs de la scène et l'édition. profondeur de champ.Alors que le nouveau modèle d'imagerie repousse les frontières de l'immersion, de la qualité de l'expérience et de la photographie numérique, il génère d'énormes quantités de données exigeant des ressources de stockage et de bande passante importantes. Surpasser ces défis, les champs lumineux nécessitent le développement de schémas de codage efficaces.Dans cette thèse, nous explorons des approches basées sur l'apprentissage profond pour la compression du champ lumineux. Notre schéma de codage hybride combine une approche de compression basée sur l'apprentissage avec un schéma de codage vidéo traditionnel et offre un outil très efficace pour la compression avec perte d'images en champ clair. Nous utilisons une architecture basée sur un encodeur automatique et un goulot d'étranglement contraint par l'entropie pour obtenir une opérabilité particulière du codec de base. De plus, une couche d'amélioration basée sur un codec vidéo traditionnel offre une évolutivité de qualité fine au-dessus de la couche de base. Le codec proposé atteint de meilleures performances par rapport aux méthodes de pointe ; les expériences quantitatives montrent, en moyenne, une réduction de débit de plus de 30% par rapport aux codecs JPEG Pleno et HEVC.De plus, nous proposons un codec de champ lumineux sans perte basé sur l'apprentissage qui exploite les méthodes de synthèse de vue pour obtenir des estimations de haute qualité et un modèle auto-régressif qui construit une distribution de probabilité pour le codage arithmétique. La méthode proposée surpasse les méthodes de pointe en termes de débit binaire tout en maintenant une faible complexité de calcul.Enfin, nous étudions le paradigme de codage de source distribué pour les images en champ lumineux. Nous tirons parti des capacités de modélisation élevées des méthodes d'apprentissage en profondeur au niveau de deux blocs fonctionnels critiques du schéma de codage de source distribué : pour l'estimation des vues Wyner-Ziv et la modélisation du bruit de corrélation. Notre étude initiale montre que l'intégration d'une méthode de synthèse de vues basée sur l'apprentissage profond dans un schéma de codage distribué améliore les performances de codage par rapport au HEVC Intra. Nous obtenons des gains supplémentaires en intégrant la modélisation basée sur l'apprentissage en profondeur du signal résiduel
The current trend in imaging technology is to go beyond the 2D representation of the world captured by a conventional camera. Light field technology enables us to capture richer directional cues. With the recent availability of hand-held light field cameras, it is possible to capture a scene from various perspectives with ease at a single exposure time, enabling new applications such as a change of perspective, focusing at different depths in the scene, and editing depth-of-field.Whereas the new imaging model increases frontiers of immersiveness, quality of experience, and digital photography, it generates huge amounts of data demanding significant storage and bandwidth resources. To overcomethese challenges, light fields require the development of efficient coding schemes.In this thesis, we explore deep-learning-based approaches for light field compression. Our hybrid coding scheme combines a learning-based compression approach with a traditional video coding scheme and offers a highly efficient tool for lossy compression of light field images. We employ an auto-encoder-based architecture and an entropy constrained bottleneck to achieve particular operability of the base codec. In addition, an enhancement layer based on a traditional video codec offers fine-grained quality scalability on top of the base layer. The proposed codec achieves better performance compared to state-of-the-art methods; quantitative experiments show, on average, more than 30% bitrate reduction compared to JPEG Pleno and HEVC codecs.Moreover, we propose a learning-based lossless light field codec that leverages view synthesis methods to obtain high-quality estimates and an auto-regressive model that builds probability distribution for arithmetic coding. The proposed method outperforms state-of-the-art methods in terms of bitrate while maintaining low computational complexity.Last but not least, we investigate distributed source coding paradigm for light field images. We leverage the high modeling capabilities of deep learning methods at two critical functional blocks in the distributed source coding scheme: for the estimation of Wyner-Ziv views and correlation noise modeling. Our initial study shows that incorporating a deep learning-based view synthesis method into a distributed coding scheme improves coding performance compared to the HEVC Intra. We achieve further gains by integrating the deep-learning-based modeling of the residual signal

Dans ce mémoire de maîtrise de type recherche, nous discutons essentiellement de la formation d’image. Dans un premier chapitre, nous décrivons les modèles classiques de formation d'image. Nous commençons par une description de la lumière voyageant dans la scène pour arriver à l'image formée sur le capteur. Ensuite, nous critiquons ces modèles sur le fait que le capteur entraine une perte d’informations sur la structure de la scène. De plus, pour un point donné du plan image, tous les rayons provenant de la scène ne sont pas pris en compte pour la formation d'une image. Nous essayons alors de combler ces défauts en introduisant la notion de champ lumineux dans le deuxième chapitre. Nous décrivons le modèle des champs lumineux d'une scène. Ce dernier permet alors d'estimer le champ lumineux à partir d'une image à l'aide de deux méthodes : la méthode des moindres carrés et une méthode variationnelle. Celles-ci sont présentées dans le troisième chapitre. Enfin, dans un quatrième chapitre, nous abordons un autre aspect de la formation d'image. En effet, nous travaillons sur une nouvelle matrice de filtres couleurs (color filter arrays, CFA) que nous nommons CFA de Burtoni. Dans ce chapitre, nous comparons, selon une mesure d'aliasing et de résolution, ce CFA avec d'autres CFAs existant dans la littérature, sans faire appel au démosaïquage. Afin d'effectuer ces comparaisons, nous introduisons également des classes d'images correspondantes à différents contenus comme les textures, les zoneshomogènes et les lignes.

L’objectif de cette thèse a été de développer une méthode simple et rapide (35 minutes) d'imagerie afin d’enregistrer des images grand champ (jusqu’à 2,5 cm x 2,5 cm) et multi-échelles (µm-cm) de lames de tissus colorés et non colorés en anatomopathologie.La solution proposée est basée sur l’imagerie sans lentille. C’est une méthode simple, bas coût, qui permet d’enregistrer des images grand champ (10-30 mm²) d’objets épars, comme des virus, des bactéries ou des cellules. Dans ces travaux, nous montrons qu’il est possible d'obtenir en imagerie sans lentille des images d'objets denses tels que des lames de tissus colorés ou non marqués. Pour ce faire, l’échantillon est illuminé sous différentes longueurs d’onde, et un nouvel algorithme de reconstruction holographique multi-longueurs d’onde permet de reconstruire le module et la phase d’objets denses. Chaque image est reconstruite en 1,1 seconde couvrant un champ de 10 mm². Une image totale de la lame de tissu, couvrant un champ de 6,25 cm², est obtenue en 35 minutes en scannant l’échantillon au-dessus du capteur. Les images reconstruites sont multi-échelles, permettant à l’utilisateur d’observer en une seule fois la structure générale du tissu, et de zoomer jusqu’à la cellule individuelle (3-4 µm). La méthode a été testée sur différents échantillons anatomopathologiques colorés et non colorés. Au-delà des lames de tissus, l’imagerie sans lentille multi-longueurs d’onde montre des résultats encourageants pour le diagnostic de la méningite, le suivi au cours du temps d’une population bactérienne pour l’identification et la réalisation d’antibiogrammes, et le suivi au cours du temps de cultures cellulaires
This PhD project aims to develop a simple, fast (35 minutes), wide-field (up to 2.5 cm x 2.5 cm) multiscale (µm-cm) imaging method for stained and unstained tissue slides for digital pathology application. We present a solution based on lensfree imaging. It is a simple, low-cost technique that enables wide field imaging (10-30 mm²) of sparse objects, like viruses, bacteria or cells. In this project, we adapted lensfree imaging for dense objects observation, like stained or unstained tissue slides. The sample is illuminated under multiple illumination wavelengths, and a new multiwavelength holographic reconstruction algorithm was developed in order to reconstruct the modulus and phase of dense objects. Each image covers 10 mm² field of view, and is reconstructed in 1.1 second. An image of the whole tissue slide covers 6.25 cm². It is recorded in 35 minutes by scanning the sample over the sensor. The reconstructed images are multiscale, allowing the user to observe the overall tissue structure and to zoom down to the single cell level (3-4 µm). The method was tested on various stained and unstained pathology samples. Besides tissue slides, multiwavelength lensfree imaging shows encouraging results for meningitis diagnosis, bacteria population monitoring for identification and antibiotic susceptibility testing, and cell culture monitoring

L'effet de deux méthodes de conduite contrastées (Central Leader vs. Conduite Centrifuge) est étudié sur trois cultivars de pommiers architecturalement distincts ; 'Scarletspur Delicious' , 'Golden Delicious' et 'Granny Smith'. Les arbres sont digitalisés en 3D en utilisant un outil électromagnétique à l'échelle des pousses deux fois en cours de première année et avant la récolte en deuxième année. Les pousses sont décrites et classifiées selon leur longueur et leur typologie (fructifères vs. Végétatives). Le bois porteur est également décrit en deuxième année en mettant l'accent sur la stratégie de taille (bois porteur taillé vs. Non taillé). Des expérimentations virtuelles sont réalisées à travers la reconstruction du feuillage, la création de maquettes 3D et la simulation de l'interception de la lumière, à l'échelle de l'arbre, des types de pousses et des pousses individuelles. Un modèle simplifié pour l'estimation de l'interception de la lumière par les arbres isolés est proposé, en utilisant des paramètres de structure du feuillage. La démographie et la séquence des pousses sont principalement affectées par le cultivar, avec une faible influence du mode de conduite. Une tendance similaire est observée à l'échelle de l'arbre pour les paramètres de structure du feuillage et de la lumière. La distribution spatiale des pousses et la densité de surface foliaire se différencient selon le mode de conduite. 'Scarletspur Delicious' est un arbre de forme réduite et compacte par rapport aux deux autres cultivars qui possèdent des arbres plus ouverts et plus grands. L'effet des systèmes de conduite se traduit par une plus grande proportion de pousses végétatives longues et réitérées (R-LVS) sur les arbres en Central Leader. Ces derniers présentent une distribution hétérogène de la surface foliaire et de l'interception de la lumière des deux types de pousses causées par les R-LVS qui augmentent l'ombrage mutuel des pousses. Ces différences varient en fonction des cultivars et sont plus tranchées chez Granny Smith. Les paramètres étudiés montrent que le système de conduite pourrait avoir un impact direct sur le développement et le positionnement spatial des pousses. Ceci affecte notablement la floraison et la production, même si la croissance et la structure de l'arbre dépendent essentiellement du cultivar

Les techniques de microscopie de proximite (afm, stm, afm,) ont montre une capacite de caracterisation a l'echelle atomique et donnent acces a des informations topographiques, de repartition de charges ou de domaines magnetiques. Cependant, par une excitation optique d'autres mecanismes de contrastes sont accessibles tels que absorption, polarisation et reflectivite. Dans ce travail nous utilisons une sonde sans ouverture (une pointe metallique) pour diffuser localement le champ electromagnetique a la surface de l'echantillon. Ce dernier etant eclaire dans le domaine spectral de l'infrarouge moyen a une longueur d'onde = 10,6 m. La resolution des images obtenues depend alors de la taille de l'extremite de la sonde. Elle est de l'ordre de 17 nm. Pour illustrer les potentialites du montage realise, nous presentons une etude de trois types de materiaux. Nous avons effectue une experience sur un echantillon de silicium dope bore par implantation ionique selective elle a permis de demontrer que le contraste optique en champ proche est du a la variation spatiale de l'indice pour un echantillon ne presentant pas de structure topographique. L'etude d'un materiaux supraconducteur a haute temperature critique l'yba 2cu 3o 6 + x, a revele des structures fines reliees a une variation locale du taux d'oxygene a une echelle inferieure a 100 nm. Enfin, nous avons obtenu la reponse optique d'une couche d'agregats d'or de quelques nanometres supportes en matrice d'allumine. Nous avons, dans ce dernier cas, enregistre des chutes tres localisees du signal optique, en accord avec les predictions theoriques recentes.

Le travail présenté dans ce mémoire de thèse s'intéresse au problème de l'imagerie microonde bidimensionnelle polarimétrique. Il est scindé en deux parties, la première est dédiée aux études expérimentales liées à la détection d'objets enfouis tandis que la seconde présente le développement d'un algorithme d'imagerie quantitative. Ainsi le travail effectué dans la première partie du manuscrit porte sur la réalisation d'antennes ultra-large bande et la détermination de leur comportement lors de mesures polarimétriques sur sites. Dans ce dernier cas, plusieurs tests ont été réalisés et permettent de conclure sur les qualités des capteurs développés. Dans une deuxième phase, un code d'imagerie bidimensionnelle prenant en compte à la fois la polarisation 2D-TM et 2D-TE est présenté. Le développement d'un algorithme de diffraction électromagnétique est tout d'abord exposé. Son association avec un algorithme de problème inverse existant déjà au laboratoire permet alors de générer le code d'imagerie quantitative. Plusieurs configurations de reconstruction d'objet homogène, isotrope ou non, permettent ensuite de mettre en évidence ses capacités.

L’IRM en champ cyclé (FFC-MRI) permet de dissocier deux processus clés de l’IRM qui dépendent chacun du champ magnétique principal B0 : d’une part, la détection du signal RMN et sa localisation et d’autre part, la relaxation du signal RMN, source de contraste d’intérêt biologique et médical. Le système d’IRM en champ cyclé est la combinaison de deux appareils, l’un est un système d’imagerie RMN et l’autre permet de faire varier le champ magnétique B0 rapidement devant les temps de relaxation. Il est ainsi possible de mesurer la dispersion de la relaxation de l’eau, c’est-à-dire sa variation en fonction du champ magnétique et potentiellement de la cartographier de manière non invasive in vivo. La dispersion est une source de contraste complémentaire, étant donné le lien entre relaxation de l’eau et son environnement moléculaire dans les tissus biologiques. L’objectif de la thèse consiste à développer et évaluer le potentiel de l’IRM en champ cyclé entre 1 T et 2 T sur un modèle de cancer. Ce travail a nécessité des développements instrumentaux et méthodologiques originaux pour intégrer le champ cyclé à des séquences IRM. Les solutions proposées portent tout d’abord sur la mesure précise du champ magnétique au cours du temps, la compensation des courants de Foucault et celle des instabilités de l’alimentation du système de variation de l’intensité de B0. De plus, nous proposons des méthodes d’acquisition avec un gain en signal sur bruit, utilisables pour mesurer la relaxation transversale aussi bien que longitudinale. Enfin une exploration sur modèle animal (tumeur du rein sur souris) a été entreprise
Fast Field Cycling Magnetic Resonance Imaging (FFC-MRI) has the ability to separate two key processes that both depends on the main field intensity B0. On one hand, signal acquisition and localization and on the other hand NMR relaxation, basis of MRI contrast. The equipment thus combines a standard MR scanner with a secondary system to rapidly switch the magnetic field B0 as compared to relaxation times. FFC enables to measure the evolution of NMR relaxation as a function of magnetic field B0, namely the NMR dispersion (NMRD) profile. Combining it with MRI the NMRD profile can be localized in vivo, together with the usual characterization at fixed B0. The NMRD profile of water carries information on molecular mobility in the surrounding biological tissues, and is thus another source of contrast. The objective of this PhD project was to further develop and evaluate the potential of FFC-MRI between 1 T and 2 T in a cancer model. This work required original instrumental and methodological developments to integrate FFC in MRI. First a precise measurement of magnetic field time profile was developed, as well as the compensation of eddy currents and of irreproducible transients in the secondary system. Moreover acquisition sequences with better signal to noise efficiency and applicable for longitudinal as well as transverse relaxation were implemented. Finally a kidney tumor mouse model was explored with FFC MRI

Les systèmes d’imagerie par résonance magnétique à Ultra-Haut Champ, 7T notamment, ont ouvert de nouvelles perspectives pour explorer le corps humain. Ce chapitre vise à donner quelques clés pour mieux comprendre les avantages, inconvénients et challenges, physiques et méthodologiques, liés à ce type d’imagerie. Quelques exemples d’applications sont illustrés et les perspectives d’évolutions sont finalement brièvement discutées.

L’endoscopie est un examen médical qui permet de visualiser l’intérieur des organes creux. Ce chapitre présente les fondements du traitement d’images endoscopiques ainsi que les solutions techniques et méthodologiques les plus récentes d’acquisition de données multispectrales et/ou multimodales et de mosaïquage d’images visant à répondre aux enjeux médico-techniques d’amélioration de l’efficacité de détection in vivo des lésions.