identifier: Laurent, B. (2022). Analytical Inference for Visual Inspection Uncertainty in the Context of Transportation Infrastructures  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les infrastructures de transport se dégradent progressivement tout au long de leur vie, et avec leur vieillissement, il est essentiel de contrôler leur état de dégradation. Les inspections visuelles sont couramment utilisées pour collecter des données sur l'état des infrastructures au fil du temps. La qualité des données d'inspection visuelle dépend de l'expérience de la personne qui effectue la tâche. Certains inspecteurs ont tendance à surestimer ou d'autre vont plutôt sous-estimer l'état de dégradation, ce qui entraîne des difficultés lors de l'interprétation des données. Cette subjectivité dans les évaluations a été partiellement prise en compte dans une approche basée sur des modèles d'espace d'état (SSM), qui quantifie la variance de chaque inspecteur. La principale limite de cette approche est de supposer que tous les inspecteurs sont sans biais. De plus, l'estimation de l'ensemble des paramètres du modèle,y compris l'incertitude des inspecteurs, repose sur une méthode de calcul exigeante basée sur l'optimisation par gradient. Afin d'améliorer l'approche SSM, ce mémoire examine deux points : 1) l'inclusion des biais des inspecteurs dans le modèle d'incertitude afin d'améliorer la capacité de prédiction, et 2) le développement d'une méthode analytique pour réduire le coût de calcul associé à la caractérisation de l'incertitude des inspecteurs. À cette fin, la méthode existante basée sur le gradient est modifiée afin d'estimer et d'inclure les biais des inspecteurs. Après l'estimation du biais, la performance du modèle de dégradation est vérifiée à l'aide de données synthétiques, et validée à l'aide de données réelles. Les résultats de la vérification et de la validation ont montré une amélioration globale de la capacité de prédiction du modèle de dégradation SSM. La méthode analytique permet d'estimer les biais et les variances des inspecteurs en utilisant une approche probabiliste qui s'appuie sur des méthodes Bayésiennes. Les analyses effectuées sur les bases de données synthétiques et réelles ont permis de conclure que la méthode analytique est adéquate pour l'estimation de l'incertitude des inspecteurs, bien qu'elle soit moins precise que celle basée sur le gradient. De plus, l'implantation de celle-ci a permis de réduire le temps de calcul nécessaire à l'estimation de l'incertitude des inspecteurs pour les deux études de cas synthétiques et réelles, ce qui représente une réduction de 33 heures a 20 minutes dans le cas réel.  ABSTRACT: Transportation infrastructure are gradually degrading throughout their life, and with aging, keeping track of their degradation state is essential. Visual inspections are commonly used for collecting data about the state of infrastructures over time. The quality of visual inspection data depends on the experience of the individual performing the task. Some inspectors tend to either over- or underestimate the degradation condition, which leads to difficulties when interpreting the data. This subjectivity in evaluations was partially taken into account in an approach based on state-space models (SSM) that would quantify the variance of each inspector. The main limitation of this existing approach is to assume that all inspectors are unbiased. Moreover, the estimation of the entire set of model parameters, including the inspectors' uncertainty, relies on a computationally demanding gradient-based framework. To improve the SSM-based approach, this thesis examines two points: 1) including the inspectors' biases in the uncertainty model to improve the predictive capacity, and 2) developing an analytical framework to reduce the computational cost associated with the characterization of the inspectors' uncertainty. To that end, the existing gradient-based framework is modified to estimate and include the inspectors' biases. Following the estimation of the bias, the performance of the degradation model is verified using synthetic data, and validated using real data. The verification and validation results have shown an overall improvement in the predictive capacity of the SSM-based degradation model. The analytical framework allows the estimation of the inspectors' biases and variances using a probabilistic approach that relies on Bayesian methods. The analyses performed on the synthetic and real databases have led to the conclusion that the analytical framework is adequate for the estimation of the inspectors' uncertainty, even though it is not as accurate as the gradient-based framework.


identifier: Zhang, Z. (2022). Comparaison d'algorithmes symboliques et connexionnistes pour corréler l'âge d'enfants en santé avec des paramètres neuromoteurs Sigma-Lognormaux  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

type:
Mémoire ou thèse
NonPeerReviewed

abstract: RÉSUMÉ: L'évaluation de la maturité du contrôle moteur est importante pour aider les médecins à diagnostiquer un retard ou une instabilité du développement moteur chez les enfants. Mais il est toujours difficile de concevoir des méthodes d'évaluation qui soient pratiques à mettre en œuvre et qui fournissent en même temps des évaluations précises. L'objectif de cette étude est de développer un algorithme efficace pour prédire la maturité du contrôle moteur basé sur la Théorie Cinématique des mouvements humains rapides. Pour cette étude, nous avons utilisé les enregistrements de 513 enfants (âgés de 5,5 à 13 ans) qui ont effectué des traits écrits sur une tablette électronique. Deux types de tests ont été investigués : le test du trait simple et le test du triangle. Dans un premier temps, les paramètres Sigma-Lognormaux ont été extraits des traces enregistrées et ont été utilisés comme entrée de notre modèle prédictif. Plusieurs modèles différents ont été comparés (régression linéaire, réseau de neurones, méthode des k plus proches voisins, forêt d'arbres décisionnels, amplification du gradient, machine à vecteurs de support). Ces différents modèles ont donné de bons résultats compte tenu de la variabilité intra-enfant des traits manuscrits et de la variabilité inter-enfant de la maturité du contrôle moteur. Le meilleur résultat a été obtenu avec les modèles basés sur les réseaux neuronaux : coefficient de détermination (R2) : 0,548 ; erreur absolue moyenne (MAE) : 0,937. Les mo-dèles de régression linéaire donnent également de bons résultats (R2 : 0,476 MAE : 1,032). Plus de 90% des prédictions ont une erreur relative inférieure à 20%. Nous avons constaté que l'utilisation des paramètres du test de trait simple n'est pas optimale ; les résultats sont meilleurs lorsqu'on utilise les paramètres du test de tracé triangulaire. En conclusion, notre étude montre que le modèle Sigma-Lognormal propose une nouvelle possibilité pour esti-mer la maturité du contrôle moteur. Cela nous donne une approche totalement nouvelle en complément des méthodes traditionnelles utilisées actuellement. Cette méthode est rapide et confortable pour l'utilisateur. Puisqu'il suffit aux enfants de faire des traits d'écriture sur une tablette électronique avec un stylo, il devrait être plus pratique pour les médecins d'utiliser ce test dans un contexte clinique pour les pré-pistages avec moins d'intervention professionnelle par rapport aux méthodes traditionnelles avec les questionnaires, c'est un moyen rapide et bon marché.  ABSTRACT: The evaluation of motor control maturity is important to help physicians diagnose delayed or unstable motor development in children. But it has traditionally been difficult to design assessment methods that are practical to implement and provide accurate evaluations at the same time. The aim of this study is to develop an effective algorithm to predict motor control maturity based on Kinematic Theory of rapid human movements. For this study, we used recordings from 513 children (5.5 to 13 years old) who made written strokes on an electronic tablet. Two types of tests were used : a single stroke and a triangle drawing test. First, Sigma-Lognormal parameters were extracted from recorded movements and used as the input to our predictive model. Multiple different models were compared (linear regression, neural networks, K-nearest neighbors regression, random forest, gradient boosting regression, support vector regression). These different models performed well considering the within children variability in handwritten strokes and the between-children variability in motor control maturity. The top score is obtained with the neural network based models : coefficient of determination (R2) : 0.548 ; mean absolute error (MAE) : 0.937. Linear regression models also performed well (R2 : 0.476 MAE : 1.032). More than 90% of the predictions have a relative error of less than 20%. We found that using simple stroke parameters alone is not optimal ; the results were better when using parameters from the triangle test or a mix of features from both tests. In conclusion, our study shows that the Sigma-Lognormal model proposes a new possibility to estimate the motor control maturity. This gives us a completely new approach to complement the traditional methods currently used. This method is fast and comfortable for the user. Since it only requires for children to make handwriting strokes on an electronic tablet with a pen, it is expected to be more convenient for doctors to use this test in a clinical context for pre-screening with less professional intervention compared to traditional methods with questionnaires, it is a quick and cheap way.


identifier: Bastien, J. (2022). Conception et optimisation de mécanismes compliants pour la locomotion et la saisie  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les mécanismes compliants sont utilisés en robotique depuis relativement peu de temps, les avancées en termes d'impression 3D ont permis une intégration plus poussée ces dernières années. Il reste toutefois beaucoup à faire dans ce domaine tant sur l'intégration que sur l'optimisation aux mécanismes déjà existants. Dans ce travail de recherche, deux thèmes distincts sont abordés du point de vue de l'utilisation des mécanismes compliants. Le premier aborde le thème de la locomotion, plus précisément l'analyse et l'optimisation d'une version compliante de la patte de Klann spécialement conçue pour distribuer de façon efficace la puissance nécessaire au mouvement d'un robot tout au long d'un cycle de pas, évitant ainsi les pics d'énergie demandés à la batterie. Bien que le mécanisme de Klann soit un mécanisme simple ayant un seul degré de liberté, il est intéressant de combiner la génération de la trajectoire complexe en bout de patte compatible avec un mouvement de pas avec une charge et décharge en énergie potentielle pour obtenir une patte efficace en termes de puissance. De plus la patte de Klann étant pourtant bien connue, une revue de littérature montre qu'elle ne fait l'objet que de peu de travaux de recherche. Pour combler ce manque, une étude cinématique complète utilisant la théorie des visseurs plans suivie de l'étude des singularités, de la relation force-déplacement et d'une partie optimisation ont été réalisées dans ce mémoire. Pour finir, une validation expérimentale est présentée montrant clairement l'amélioration de l'efficacité en puissance. L'amplitude maximale des pics de courant du moteur sur la patte optimisée étant réduite de 2.5 par rapport à une patte avec la même géométrie mais non-compliante. Le second thème aborde la saisie avec l'optimisation et la conception d'un doigt robotique compliant à raideur variable (deux modes). Directement inspiré des doigts à Fin Ray Effect (FRE) de Festo, le doigt conçu a été optimisé de telle sorte à maximiser l'écart de raideur entre les deux modes de raideur possibles. Ceux-ci sont accessibles par l'engagement ou non d'une barre interne modifiant la cinématique du doigt et donc sa raideur. Une technique de clips, novatrice dans le domaine des mécanismes à raideur variable, a été utilisée permettant de changer facilement de mode. Comme auparavant, une étude cinématique suivie du calcul de la relation force-déplacement ont été réalisées pour mener à bien l'optimisation par un algorithme génétique. Une validation expérimentale et une caractérisation du doigt conçu ont ensuite pu être faites montrant une différence de raideur de l'ordre de 450% entre les deux modes. Au final ce travail de recherche montre à travers deux applications robotiques concrètes des mécanismes compliants, comment leurs caractéristiques peuvent être mises à profit pour améliorer l'efficacité et la versatilité d'un système.  ABSTRACT: Compliant mechanisms have been used in robotics for a relatively short time, technological advancements in 3D printing have allowed a more advanced integration in recent years. However, much remains to be done in this area, both on integration and on optimisation of existing mechanisms. This research work contains two separate themes related to the use of compliant mechanisms. The first one deals with locomotion, more precisely with the analysis and optimization of a compliant version of the Klann's leg specifically designed to efficiently distribute its power requirement over its complete motion cycle, avoiding large peaks in the energy drawn from the battery. Although the Klann's linkage is a simple mechanism with a single degree of freedom, it's interesting to combine in a single structure both a complex trajectory generation compatible with step motion and energy storage/release to obtain a power efficient leg. In addition, despite the Klann's linkage is well known, a literature review shows that there are relatively few papers addressing the design of this simple leg. To fill this gap, a complete kinematic analysis of that mechanism using planar screw theory followed by a singularities analysis, a force input-output relationship and an optimization section were carried out in this work. Finally, an experimental validation is presented to support the approach, showing the improvement of the efficiency in power by reducing the load peaks on the motor with the optimized leg. The second theme focuses on grasping with the optimization and design of a compliant dual stiffness robotic finger. Inspired by the Fin Ray Effect (FRE) fingers from Festo, the designed finger has been optimized to maximize the stiffness gap between the two modes. These modes are selected by the engagement of an internal bar modifying the kinematics of the finger and thus, its stiffness. An innovative (in the field of variable stiffness) snap-fit joint technique was used to easily change mode. As before, a kinematic study followed by the computation of a force input-output relationship were carried out in order to perform an optimization by a genetic algorithm. An experimental validation and characterization of the designed finger could then be made showing a difference of stiffness of approx. 450% between the two modes. Finally, this work shows through two concrete applications of compliant mechanisms, how the characteristics of the latter can be used to improve the overall efficiency and versatility of a robotic system.


identifier: Leleu, G. (2022). Fabrication de composites à matrice céramique par infiltration de barbotines  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les matériaux composites sont des matériaux qui sont constitués de fibres maintenues ensemble par une matrice qui les enveloppe. Les matériaux composites à matrice céramique (CMC) sont constitués le plus souvent d'un assemblage de fibres et de matrice qui leur procure des propriétés mécaniques et de tenue à haute température intéressantes. Aujourd'hui, il existe plusieurs procédés de fabrication de CMC, chacun avec leur niveau de maîtrise d'un point de vue industriel, leurs avantages et leurs inconvénients propres. L'un d'eux se nomme l'infiltration de barbotine et présente déjà une bonne maîtrise du procédé. Il consiste à préparer une suspension de particules de céramique dans un fluide, appelée barbotine, et à l'injecter dans une préforme de fibres enchâssée dans un moule. Ce moule comprend un filtre qui laisse passer le fluide mais bloque les particules de céramiques, qui ainsi s'accumulent en un gâteau. En plaçant les fibres entre le point d'injection et le filtre, on fait en sorte que le gâteau se construise dans les interstices entre les fibres. La pièce ainsi obtenue est ensuite séchée et frittée. Bien que ce procédé soit assez bien connu pour des cas simples grâce à des travaux effectués précédemment (dont une partie à Polytechnique Montréal), il reste un certain nombre de zones d'ombres sur les mécanismes sous-jacents de construction du gâteau. En effet, la plupart des travaux se concentrent sur des cas ou l'injection et la filtration sont parallèles entre eux et perpendiculaires aux fibres. Ceci entraîne notamment une lacune dans les outils de simulation de la fabrication. Pour tenter de remédier à ceci, un modèle de simulation du procédé nommé « modèle Multi-1D » a été développé par Safran Ceramics puis adapté à Polytechnique Montréal. Il convient de vérifier si ce modèle produit des résultats en accord avec la réalité, et donc d'observer la construction du gâteau dans les cas plus complexes. Il est aussi pertinent de déterminer des règles de conception pour guider la conception de moules dans le futur, notamment en ce qui a trait aux stratégies de positionnement des points d'injection et de filtration dans les moules. Pour ceci, deux types de moules ont été réalisés : • Un pour la production échantillons rectangulaires, ou l'injection et la filtration peuvent se dérouler sur une autre direction que les essais mentionnés plus haut. • Un pour une pièce de géométrie typique présentant un arrondi. Sur cette pièce aussi, plusieurs configurations d'injection et de filtration ont été essayées. Un plan d'essais a été réalisé pour chacune de ces géométries. Les paramètres tels que la pression dans le moule et le volume injecté ont été enregistrés en temps réel, ce qui a permis une analyse des courbes de filtration. Ensuite, les échantillons ainsi obtenus ont été analysés en microtomographie. Les résultats des essais de moulage suivant plusieurs configurations ont permis de mettre en évidence plusieurs accords et écarts par rapport aux résultats découlant de la simulation par Multi-1D. Par exemple, la forme du front de construction réel est similaire aux résultats des simulations pour les essais rectangulaires ou l'injection est perpendiculaire à la filtration ; en revanche pour certains des essais sur la pièce présentant un arrondi, le front de construction réel présente une forme différente du front simulé. Il a également été possible de déterminer des règles de conception simples pour plusieurs cas courants lors de la conception de moules pour pièces complexes.  ABSTRACT: Composite materials are materials that are generally made of fibers bound together by a surrounding matrix. Ceramic Matrix Composites (CMC) are generally made of specific fibers and matrixes that give them interesting mechanical properties under conditions at high temperature. Today, there exists multiple CMC manufacturing processes, each with its own level of industrial mastery, and its own pros and cons. One of them is the slurry cast process, which already has an advanced level of industrial expertise. The basic principle is to prepare a suspension of ceramic particles in a carrier fluid, called a slurry, and to inject that slurry trough à fibrous preform embedded in a mold. Said mold features a filter that lets the carrying fluid trough, but stops the ceramic particles, that therefore start building up and forming a cake. Placing the fibers between the injection point and the filter makes the cake build up in between the fibers. The part made thusly is then dried and sintered. Even though this process is rather well understood thanks to previous work (some of which carried at Polytechnique Montréal), there remain some grey areas regarding the underlying mechanisms governing the cakes buildup. Indeed, most of the previous work has been focused on cases where both the injection and the filtration are parallel among each other and perpendicular to the fibers. This then creates a lack of stable simulation software. To fulfill that need, Safran Ceramics developed a process model called « Multi-1D model », which was further developed at Polytechnique Montréal. There is a need to check if the results of that model are an accurate representation of reality, and as such to observe the cake buildup in more complex cases.  It is also relevant to determine design guidelines for future molds, most notably regarding the positioning of injection and filtration spots. With that aim in mind, two types of molds were designed to study such cases: • One to produce rectangular samples, where injection and filtration can happen in a different direction than in the studies described above, • One for a part presenting a typical rounded angle. On that part too, multiple configurations of injection and filtration were tried. A series of tests has been realized on each of these parts. Process parameters such as mold pressure and injected volume have been recorded in real time, which has allowed the study of filtration curves. The samples produced have then been analyzed in microtomography. The results of these tests have shed the light on multiple accords as well as differences compared to the results of Multi-1D model simulation. For example, the shape of the buildup front is similar to simulation results for rectangular parts where the injection and filtration direction are perpendicular. However for some tests on parts with a rounded angle, the actual front shape is different to the simulated one. It was also possible to set simple design rules regarding common occurrences for the design of molds destined to produce complex parts.


identifier: Alsinani, N. (2022). Pultrusion of Natural Fiber-Reinforced Composites Injection molding assisted  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les imperfections de la finition de la surface ainsi que la déconsolidation thermique sont des problèmes courants dans la Pultrusion des Composites Thermoplastiques (PCT). Ces problèmes sont généralement dus à une exécution erronée du processus de refroidissement. L'industrie automobile s'efforce avec enthousiasme d'accroître l'utilisation des matériels composites à base de fibres naturelles et de cellulose, tels que les thermoplastiques à fibres longues (TFL). La PCT est une technique de fabrication qui peut être utilisée pour produire des granulés TFL renforcés de fibres naturelles. Cependant, le niveau de maturité de cette technique ne répond pas encore aux exigences de vitesse de production élevée qui correspondent au volume de fabrication important de l'industrie automobile. L'objectif principal de cette thèse est de produire des granulés TFL renforcés de lin PP pour des applications automobiles en utilisant la PCT. Le premier objectif est de développer un système de refroidissement capable de contrôler avec précision le profil de température de refroidissement du pultrudé. Des pultrudats de Carbone/Polyéthylèneimine (C/PEI) (amorphe) et de C/Polyétheréthercétone (C/PEEK) (semi-cristallin) ont été produits et retraités pour mesurer les forces d'adhésion pendant le processus de refroidissement. Des moindres forces de traction ont été observées, et la déconsolidation a été évitée lorsque les pultrudés ont été rapidement refroidis en dessous de la température de transition vitreuse (T_g). Pour le polymère amorphe (C/PEI), on a atteint un état de surface (Ra) de 0,72 lors du refroidissement à un température de T_g⁄2. Pour le polymère semi-cristallin (C/PEEK), la qualité de finition de surface la plus impressionnante a été atteinte à une température de refroidissement de 243°C. On soupçonne que cette température de refroidissement a induit une cristallisation rapide. Le deuxième objectif était d'appliquer notre processus de PCT multi-moules récemment développé avec une étape de refroidissement pour produire des granulés renforcés de fibres de lin (TFL). Après avoir produit ces granulés TLF, nous avons étudié l'impact de leur teneur en vide sur les propriétés mécaniques des composants moulés par injection. Nous avons constaté que la fraction de vide du TFL avait un impact significatif sur la qualité de granulation du TFL et sur les propriétés mécaniques des composants moulés par injection. Les granulés de lin/ Polypropylène (lin/PP) qui avaient des fractions de vide allant jusqu'à 8%, ont été moulés par injection sans aucun problème. Pour les granulés de lin/PP ayant des fractions de vide de 15%, le processus de granulation de ces pultrudés à haute teneur en vide a été très dommageable, ce qui a donné des granulés éclatés avec des fibres sèches et détachées. Une intervention manuelle était nécessaire pour faire couler les granulés TFL et les fibres sèches de lin dans la machine à injecter. Enfin, la qualité et la taille de l'imprégnation TFL n'ont pas eu d'impact sur les résistances maximales à la traction des composants moulés par injection. Le troisième objectif à présenter est à l'effet des vitesses de tirage élevées sur les morphologies des pultrudés dans un procédé de PCT.  Trois vitesses de traction, entre 50 et 1000 mm/minute, ont été sélectionnées pour étudier l'effet de la variation des vitesses de traction. À l'aide d'un modèle, la pression du polymère dans les moules de pultrusion a été calculée pour chaque vitesse de pultrusion. Les images microscopiques ont montré une reconfiguration des tiges pultrudées à une vitesse de traction plus élevée qui a produit de plus grandes zones non-imprégnées et riches en polymère. La résistance à la traction la plus élevée a été obtenue par les pultrudés produits à 50 mm/minute. La résistance à la traction a chutée de près de 20% lorsque la vitesse de traction a été augmentée à 1000 mm/minute. La reconfiguration de la tige pultrudée, attribuable à la fonte progressive des fibres de polymères qui compactent les fils de lin, serait responsable de la baisse de la qualité de l'imprégnation et des propriétés mécaniques. Cette étude ouvre la porte à l'utilisation des composites thermoplastiques pultrudés dans de nombreux domaines, y compris la production de granulés TFL renforcés de lin de haute qualité. Le système de refroidissement développé a été utilisé pour fabriquer des granulés TFL renforcés de lin, ce qui a permis d'obtenir des pièces injectées en lin/PP dont le module a augmenté de 2,5 fois par rapport au module du PP pur, et des résistances aux chocs supérieures à 10,5 pour les coupons injectés avec une teneur en lin de 25 %. Ces résultats sont incomparables a ceux examinée dans la littérature. Nous avons pu augmenter les vitesses de tirage à 1 m/minute afin de rendre la production de TFL par PCT adaptée aux applications industrielles. Nos résultats démontrent une solution pratique pour l'adoption de matériaux alternatifs respectueux de l'environnement.  ABSTRACT: Surface finish irregularities and deconsolidation are common issues in ThermoPlastic Composites (TPC) pultrusion. These issues normally happen due to inappropriate execution of the cooling process. The auto industry is enthusiastically trying to increase their use of natural fibers cellulose-based composites such as long fiber thermoplastics (LFT). TPC pultrusion is a manufacturing technique which can be used to produce natural-fiber-reinforced LFT pellets. Yet, this technique's maturity level does not meet the high production speed requirements that fit the automotive industry's high manufacturing volume. This dissertation's main objective is to produce Flax/Polypropylene (Flax/PP) LFT pellets for automotive applications using TPC pultrusion.  The first objective is to develop a cooling system which is capable to accurately control the pultrudate's cooling temperature profile. Carbon/Polyethylenimine (C/PEI) (Amorphous) and C/Polyether ether ketone (C/PEEK) (Semi-crystalline) pultrudates were produced and reprocessed to measure the adhesion forces throughout the cooling process. Lesser pulling forces were observed, and deconsolidation was evaded when the pultrudates were rapidly cooled below the polymers' glass transition temperature (T_g). For the amorphous polymer (C/PEI) attained a surface finish (Ra) of 0.72 when cooling at 〖 T〗_g/2. For the semi-crystalline polymer (C/PEEK) attained finest surface finish quality at a cooling temperature of 243°C. It is anticipated that this cooling temperature induced fast crystallization.  The second objective was to apply our recently developed multi-die thermoplastic pultrusion process with cooling stage to produce Flax fiber-reinforced (LFT) pellets. After producing those LFT pellets, we studied the impact of their void contents on the mechanical properties of the injection molded components. The LFT's void fraction was found to have a significant impact on the LFT pelletizing quality and on the mechanical properties of the injection-molded components. Flax/PP pellets which had void fractions up to 8%, were injection-molded without any issue. For Flax/PP pellets which had void fractions of 15%, the pelletizing process of these high-void pultrudates was very damaging, resulting in shattered pellets with detached dry fibers. Manual intervention was required to make the LFT pellets and dry Flax fibers sink in the injection molding machine. Finally, the LFT impregnation quality and size did not have any impact on the maximum tensile strengths of the injection-molded components.  The third objective to present to the effect of high pulling speeds on the morphologies of pultrudates in a TPC pultrusion process.  Three pulling speeds, between 50 and 1000 mm/minute, were selected to study the effect of varying the pulling speeds. Using a model, the polymer pressure in the pultrusion dies was calculated for respective pultrusion pulling speed. The microscopic images showed a reconfiguration of the pultruded rods a higher pulling speed that led to greater unimpregnated and polymer rich areas. The highest tensile strength was achieved by the pultrudates produced at 50 mm/minute. The tensile strength dropped by almost 20% when the pulling speed was increased to 1000 mm/minute. The pultruded rod's reconfiguration, attributed to the progressive melting of the PP fibers exerting high compaction pressure on Flax yarns, is thought to be responsible for the decline in impregnation quality and mechanical strength. This study opens the door for the utilization of pultruded thermoplastics in numerous fields including producing high quality Flax-reinforced LFT pellets production. The developed cooling system was used to make Flax reinforced LFT pellets resulted in Flax/PP injected parts having modulus increase of 2.5 times the modulus of Pure PP, and impact strengths above 10.5 kJ/m^2 for coupons injected with 25 wt% Flax content. Those results are unmatched in the literature reviewed. We were able to raise the pulling speeds to 1 m/minute in order to make the production of LFT using TPC pultrusion more suited for industrial applications. Our results demonstrate a practical solution towards adopting environmental-friendly material alternatives.


identifier: Perreault, V. (2022). Tactical Wireless Network Design for Challenging Environments  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Dans ce mémoire, nous modélisons le problème de conception de réseau sans fil tactique avec un signal modélisé physiquement et en considérant trois scénarios élémentaires de trafic de données. Nous modélisons ce problèmes pour différents types de topologies possibles, des arbres jusqu'au maillage et tout ce qui se trouve entre les deux. Nous considérons aussi deux types d'antennes : celles à simple faisceau et celles à multiples faisceaux. Nous utilisons des notions de théorie des graphes afin de donner des conditions de validité pour chaque grande partie des réseaux : leur topologie, leur configuration et la configuration de leurs antennes. Nous modélisons finalement un critère d'optimisation basé sur le lien le plus faible du réseau en terme de débit effectif, i.e. de vitesse de transmission de données en tenant compte de la congestion du réseau. À ce que nous sachions, nous sommes les premiers à modéliser complètement ce problème combinatoire non-linéaire complexe. Nous proposons un algorithme à plusieurs niveaux pour résoudre ce nouveau problème. Au plus haut niveau, nous utilisons une méta-heuristique de type recherche local pour résoudre le sous-problème de conception de la topologie. Au niveau moyen, nous utilisons une combinaison d'énumération exhaustive, de méta-heuristiques, d'heuristiques et d'approximations pour résoudre le sous-problème de configuration du réseau. Au plus bas niveau, nous utilisons une heuristique intuitive basée sur la géométrie pour résoudre le sous-problème de la configuration des antennes. Finalement, nous caractérisons notre approche à travers plusieurs tests. Nous comparons plusieurs façons d'évaluer les maillages. Nous étudions l'e˙et des paramètres de notre algorithme sur sa performance. Nous comparons quantitativement et qualitativement les meilleurs réseaux trouvés par notre algorithme pour des antennes à simple faisceau avec ceux pour des antennes à multiple faisceaux. Nous comparons également les valeurs d'objectif des meilleurs topologies arbres avec les maillages complets sur les mêmes instances. Nous identifions aussi la plus grande limite de notre approche, qui est sa durée d'exécution, spécifiquement le temps nécessaire pour évaluer la fonction objectif. Nous concluons en identifiant d'autres limites de notre approche ainsi qu'en esquissant des avenues prometteuses pour poursuivre la recherche suite à ce travail.  ABSTRACT: In this work, we model the tactical wireless network design with a physically-modeled signal in three elementary data traÿc scenarios. We model this problem for different restrictions on the type of topologies that are allowed, from trees to full mesh clusters and any combination thereof. We also consider two types of antennas: single-beam and multi-beam. We use the language of graph theory to state validity conditions for each main component of a network: its topology, its configuration and its antenna configurations. We finally model an optimization criterion based on the weakest link in the network in terms of effective throughput, i.e. data transmission speeds given the congestion of the network. To our knowledge, we are the firsts to model this complex non-linear combinatorial optimization problem in its entirety. We propose a multi-level algorithm to solve this novel problem. At the highest level, we use a meta-heuristic local search for the topology design sub-problem. At the mid level, we use a mix of exhaustive enumeration, meta-heuristics, heuristics and approximations to solve the network configuration sub-problem. At the lowest level, we use intuitive geometrically-based heuristics to solve the antenna configurations sub-problem. We finally evaluate our approach through multiple tests. We compare various ways of eval-uating mesh clusters. We study the effects of the algorithm's parameters on its performance. We compare quantitatively and qualitatively the best networks found by our algorithm for single-beam versus multi-beam antennas. We also compare the objective values of the best tree topologies that our algorithm finds with full mesh clusters on the same instances. We also identify the main limitation of our current approach which is its timing, and especially the time it takes to evaluate the objective function. We conclude by identifying other limitations of our approach and describing promising avenues for further research in the continuation of this work.


identifier: Lessard, O. (2022). Génération de maillage surfacique de dents par apprentissage profond  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Lorsqu'une dent est abimée ou cariée, une couronne dentaire est habituellement conçue afin de restaurer la dent et de la protéger contre d'autres dommages. La génération de couronne dentaire implique la conception d'une forme 3D complexe. Cette forme comprend une surface externe visible une fois la couronne installée. En pratique, les techniciens dentaires utilisent des numériseurs intraoraux et des logiciels de conception assistée par ordinateur (CAD) pour réaliser cette tâche. Leur conception demande beaucoup de temps et d'expérience pour être bien réalisée, ce qui entraîne une grande variabilité dans la qualité des couronnes dentaires. Jusqu'à maintenant les conceptions de couronnes sont toujours faites manuellement. Une des hypothèses qui motive l'équipe de recherche est que la génération de couronne dentaire peut être automatisée grâce à l'apprentissage profond. Nous croyons que les modèles 3D utilisés par les techniciens peuvent servir à développer des algorithmes d'intelligence artificielle permettant d'aider les techniciens dentaires dans leur conception. L'objectif principal de ce mémoire est de compléter des maillages surfaciques de dents par apprentissage profond. Des modèles de dents partiels sont complétés grâce à un système. Le système a pour but de générer la partie manquante sous forme de maillage. L'étude de la complétion de dents guidera de futurs travaux sur la génération de couronnes dentaires. Dans ce mémoire, un premier article présente des complétions de parties de mâchoires. L'algorithme utilisé permet de générer plusieurs types de dents complètes sous forme de nuages de points. Des maillages surfaciques peuvent être obtenus en effectuant une reconstruction de surface à partir de ces nuages de points. Toutefois, cette reconstruction est difficile en raison du bruit présent dans les dents générées. Pour continuer, un second article présente des complétions de maillages de dent. Cet article comporte une nouvelle architecture de réseaux de neurones inspiré par les méthodes de déformations de maillages. Les complétions dans cet article sont effectuées pour un seul type de dent contrairement à l'article précédent. La solution présentée permet de déformer un gabarit afin d'obtenir directement des maillages de dents lisses avec détails.  ABSTRACT: When a tooth is damaged or decayed, a dental crown is usually designed to restore the tooth and protect it from further damage. Dental crown generation involves the design of a complex 3D shape. This form includes an outer surface that is visible once the crown is installed. In practice, dental technicians use intraoral scanners and computer-aided design (CAD) software to perform this task. Their design requires a lot of time and experience to be done well, which leads to great variability in the quality of dental crowns.Until now crown designs are still done manually. One of the hypotheses that motivates the research team is that the generation of dental crowns can be automated thanks to deep learning. We believe that the 3D models used by technicians can be used to develop artificial intelligence algorithms to help dental technicians in their design. The main objective of this thesis is to complete surface meshes of teeth by deep learning. Partial tooth models are completed using a system. The system aims to generate the missing part in the form of a mesh. The study of tooth completion will guide future work on the generation of dental crowns. In this master, a first article presents completions of jaw parts. The algorithm used makes it possible to generate several types of complete teeth in the form of point clouds. Surface meshes can be obtained by performing a surface reconstruction from these point clouds. However, this reconstruction is difficult due to the noise present in the generated teeth. To continue, a second article presents tooth mesh completions. This paper features a new neural network architecture inspired by mesh deformation methods. The completions in this article are performed for a single type of tooth unlike the previous article. The presented solution makes it possible to deform a template to directly obtain meshes of smooth teeth with details.


identifier: Mirzaei, F. (2022). Developing a Decision Support Tool for Co-Design of Open-Architecture Products Considering Sustainability Criteria  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les produits à architecture ouverte (OAP), en tant que produits centrés sur le client, se développent en réponse à l'évolution des besoins des clients et aux variations du marché international. Étant donné que les OAP sont des produits individualisés avec une grande variété définie par les clients lors de la phase de conception, la mesure, l'évaluation et la visualisation de la performance de durabilité des variantes de produit sont d'un grand intérêt pour la prise de décision vers le produit le plus durable. Ce mémoire présente un outil d'aide à la décision pour évaluer la performance de durabilité des OAP pendant la phase de conception et visualiser les résultats à des fins de prise de décision. Une variété de produits est créée en définissant différents composants personnalisés grâce à la génération de scénarios de conception basés sur la modification des caractéristiques des composants du produit. La performance en matière de durabilité des composants personnalisés de chaque variante de produit est mesurée en effectuant des analyses d'évaluation du cycle de vie environnemental (ELCA) et des coûts du cycle de vie (LCC) pour calculer les indicateurs de durabilité. Une méthode est proposée pour la pondération et l'agrégation de divers indicateurs de durabilité afin de construire l'indice de durabilité (SI) pour chaque alternative de conception. Une technique de visualisation appropriée est utilisée pour présenter les valeurs de durabilité des alternatives de conception qui peuvent fournir aux clients un outil efficace pour visualiser et comparer facilement les performances de durabilité du produit parmi différents scénarios et sélectionner la meilleure option durable. De plus, l'analyse de sensibilité (SA) est effectuée pour valider la robustesse du cadre proposé. L'analyse de sensibilité locale et globale est appliquée à l'analyse d'analyse du cycle de vie (ACV) pour étudier la robustesse des sorties de l'ACV et leur sensibilité à l'incertitude des données d'inventaire d'entrée. En outre, l'analyse de sensibilité est effectuée sur la méthode de pondération et d'agrégation choisie pour étudier la robustesse des résultats finaux de durabilité par comparaison avec d'autres approches de pondération et d'agrégation. Une étude de cas est menée avec un robot personnalisé à architecture ouverte pour démontrer l'utilité et l'efficacité de la méthodologie proposée. Trois scénarios de conception sont générés en changeant le matériau et la géométrie des composants personnalisés du robot. La performance de durabilité des alternatives de conception est mesurée en effectuant des analyses de durabilité environnementale et économique. En appliquant la méthode de pondération égale et une approche décisionnelle multi-attributs, c'est-à-dire GRA, l'indice de durabilité pour chaque scénario de conception est construit et présenté aux clients via la technique de visualisation, c'est-à-dire le treemap. La réalisation de l'analyse de sensibilité sur la modélisation ACV démontre que le résultat de l'étude d'impact environnemental est insensible à l'incertitude des variables d'entrée. De plus, pour valider les résultats de durabilité, la méthode AHP est utilisée pour le processus de pondération, et les méthodes TOPSIS et SAW sont appliquées pour l'opération d'agrégation. Sur la base des résultats, le classement des performances de durabilité des alternatives de conception n'est pas sensible aux changements dans les méthodes de pondération et d'agrégation sélectionnées.  ABSTRACT: The open-architecture products (OAPs), as customer-centric products, are developing in response to the changing customers' needs and variations in the international market. Since the OAPs are individualized products with a high variety defined by customers during the design stage, measuring, evaluating and visualization of the sustainability performance of the product variants is of great interest for decision making towards the more sustainable product. This dissertation presents a decision support tool to assess the sustainability performance of OAPs during the design stage and visualize the results for decision-making purposes. A variety of products is created by defining different personalized components through design scenario generation based on changing the features of product components. The sustainability performance of personalized components of each product variant is measured by performing environmental life cycle assessment (ELCA) and life cycle costing (LCC) analyses to calculate the sustainability indicators. A method is proposed for the weighting and aggregation of various sustainability indicators in order to construct the sustainability index (SI) for each design alternative. An appropriate visualization technique is utilized to present the sustainability values of the design alternatives which can provide customers with an effective tool for easily visualizing and comparing the sustainability performance of the product among different scenarios and selecting the best sustainable option. Moreover, the sensitivity analysis (SA) is performed to validate the robustness of the proposed framework. The local and global sensitivity analysis is applied to the life cycle assessment (LCA) analysis to study the robustness of the LCA outputs and their sensitivity to the uncertainty of input inventory data. Also, the sensitivity analysis is carried out on the chosen weighting and aggregation method to investigate the robustness of the final sustainability results through comparison with alternative weighting and aggregating approaches. A case study is conducted with a personalized open-architecture robot to demonstrate the utility and effectiveness of the proposed methodology. Three design scenarios are generated by changing the material and geometry of personalized components of the robot. The sustainability performance of the design alternatives is measured by conducting environmental and economic sustainability analyses. By applying the equal weighting method and a multi-attribute decision-making approach, i.e. GRA, the sustainability index for each design scenario is constructed and presented to customers through the visualization technique i.e., treemap. Performing the sensitivity analysis on the LCA modelling demonstrates that the environmental impact assessment result is insensitive to the uncertainty of input variables. Also, to validate the sustainability results, the AHP method is used for the weighting process, and TOPSIS and SAW methods are applied for aggregation operation. Based on the results, the ranking of the sustainability performance of design alternatives is not sensitive to changes in the selected weighting and aggregation methods.


identifier: Cadiou, L. (2022). Étude des méthodes et algorithmes pour gérer le problème de la fragmentation dans un réseau optique  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Les réseaux optiques sont en évolution permanente, proposant des structures de plus en plus flexibles. Le spectre est divisé en plusieurs tranches ou slots de fréquences et cette grille de slots de fréquences est passée d'une largeur de centaines de GHz à 6.25 GHz avec la dernière génération d'Elastic Optical Network (EON). Ceci permet d'améliorer les performances des réseaux, mais pose également de nouveaux problèmes. Le problème sur lequel nous allons principalement nous pencher est d'assigner les connexions dans un réseau. La structure des réseaux optiques impose des contraintes de continuité et contigüité par rapport au spectre. Les demandes ne sont plus assignables sur n'importe quel slot libre dans le réseau. Les arrivées et départs de ces demandes entraînent l'apparition de slots difficilement accessibles sans violer une des deux contraintes. Dans ce cas, on parle de fragmentation du réseau. L'état de fragmentation du réseau est intimement lié au blocage observé. Pour un même trafic, plus la fragmentation du réseau est considérée comme haute, plus le blocage doit être haut. Des métriques ont été construites pour quantifier la fragmentation du réseau et des algorithmes pour assigner les demandes ont été conçus pour minimiser cette fragmentation. Afin de déterminer la qualité d'une métrique ou d'un algorithme, on a mis en place au sein de l'équipe de recherche un outil informatique pour simuler un tel réseau optique. Pour améliorer le problème de la fragmentation dans un réseau optique, le but de ce mémoire est de proposer une description de l'ensemble des algorithmes et métriques présents dans la littérature. On discute aussi de certains aspects autour de ces métriques et algorithmes. Enfin, on propose un nouvel algorithme pour répondre au problème de l'assignation. L'algorithme proposé se base sur l'idée de partition du spectre. Brièvement, on assigne à chaque taille de demandes possibles (granularité) une région du spectre. Pour évaluer notre algorithme, on a mis en place une méthodologie et un ensemble de tests. On évalue graduellement les performances de notre algorithme en partant d'un simple lien pour arriver jusqu'à un petit réseau. Au cours de cette méthode, on a mis en place des tests pour optimiser certains paramètres de cet algorithme afin d'avoir de bonnes performances tant sur le plan du blocage que des métriques de fragmentation. On compare les résultats de notre algorithme avec des algorithmes sans partition présents dans la littérature.  ABSTRACT: Optical networks are constantly evolving, offering more and more flexibility in their structure. Indeed, the frequency slot grid has decreased from hundreds of GHz to 6.25 GHz with the latest generation of EON. This improves the performances of these ones but it brings new problems. One of these is the problem of assigning the connections in a network. The structure of optical networks imposes two main constraints : continuity and contiguity. Demands can no longer be assigned to any free slot in the network. The arrivals and departures of these demands cause the appearance of slots that are difficult to access without breaking one of the two constraints. This is called network fragmentation. The state of fragmentation of the network is closely related to the observed blocking. For a given traffic, the higher the network fragmentation is, the higher the blocking should be. Metrics have been developed to quantify network fragmentation and algorithms for assigning demands have been designed to minimize this fragmentation. In order to determine the quality of a metric or an algorithm, a simulator has been set up by the research team in order to simulate such an optical network. In order to tackle the problem of fragmentation in an optical network, the purpose of this master thesis is to describe the different algorithms and metrics that exist in the literature. We discuss some issues related to these metrics and algorithms. Finally, we propose a new algorithm to deal with the assignment problem. The proposed algorithm is based on the concept of spectrum partition. Briefly, we assign to each possible demand size (granularity) a region of the spectrum. To test our algorithm, we set up a methodology and a set of tests. We gradually evaluate the performance of our algorithm starting from a single link to a small network. During this methodology, we set up tests to optimize some parameters of this algorithm in order to have good performances both in terms of blocking and fragmentation metrics. We compare the results of our algorithm with non-partitioned algorithms present in the literature. We observe that a partitioned algorithm has better blocking rate and fragmentation metrics performances than a non-partitioned algorithm for the link and path cases. We propose 2 methods to compute restrictions for the granularities at a network level. We observe that better results can be obtained for this case as well. However, we also show that this method has some limitations when we have more heterogeneous traffic.


identifier: Pelletier de Chambure Hémart du Neufpré, L. (2022). Développement d'une méthode de décomposition des mouvements du membre supérieur pour l'optimisation des séances de réadaptation  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

creator: Pelletier de Chambure Hémart du Neufpré, Lauren

abstract: RÉSUMÉ: Les troubles neuromusculaires engendrent des déficits fonctionnels pour les patients, tout particulièrement dans la vie quotidienne où de simples gestes comme s'alimenter ou attraper des objets peuvent s'avérer compliqués. Les thérapies de réadaptation permettent de réduire ces déficits fonctionnels afin de faciliter la vie quotidienne des patients. Les nouvelles technologies de réalité virtuelle, combinées avec les thérapies conventionnelles, sont de plus en plus utilisées lors de ces thérapies. Si l'utilité de ces nouvelles modalités a déjà été démontrée, l'une des problématiques restantes est d'optimiser leur utilisation lors des sessions de thérapies, notamment en personnalisant les thérapies avec le bon défi, les bons jeux et le travail des bons mouvements pour chaque patient en fonction de ses possibilités et du plan prévu de thérapie. Cependant, les mouvements effectués naturellement lors de ces sessions sont complexes, c'est-à-dire que ces derniers mobilisent plusieurs articulations. Il est donc nécessaire de parvenir à décomposer les mouvements des patients en composantes de mouvements simples, c'est-à-dire n'impliquant qu'une seule articulation, afin d'analyser les mouvements et confirmer les objectifs thérapeutiques de chaque session.  L'objectif de cette étude est de développer une solution algorithmique permettant de décomposer les mouvements complexes multidimensionnels des membres supérieurs en composantes de mouvements simples à un seul degré de liberté. Cet objectif peut-être divisé en trois sous-objectifs qui sont la conception d'un algorithme de décomposition de mouvements complexes, l'évaluation de ses performances sur des gestes fonctionnels, puis son application sur des jeux de réalité virtuelle de réadaptation.   Des données cinématiques (IMU) et électromyographiques (EMG) lors de mouvements simples ont été mesurées chez 18 sujets adultes typiquement développés à l'aide de dix capteurs sans fil EMG-IMU afin de constituer une base de données. Des données EMG et IMU ont également été récoltées lors de l'exécution de gestes fonctionnels et de jeux de réalité virtuelle de réadaptation. Sept caractéristiques ont été extraites des signaux EMG des mouvements simples, et neuf caractéristiques pour les signaux IMU. Ces caractéristiques ont été utilisées pour entraîner des réseaux de neurones de longue mémoire à court terme. Les mouvements complexes ont été décomposés en 14 classes de mouvements sur quatre articulations (main, poignet, coude et épaule) suivant une stratégie de classification en parallèle, à l'aide de huit réseaux de neurones classifiant chacun un degré de liberté.   Parmi les résultats, la précision moyenne des réseaux de neurones sur des données tests est de 98.2% ± 0.3%. L'application de cette solution algorithmique aux gestes fonctionnels donne des résultats cohérents avec les gestes effectués et les observations visuelles pendant les prises de mesure. Les résultats sur les jeux de réalité virtuelle permettent également d'analyser la conception de ces jeux de réadaptation et d'identifier les facteurs influençant les mouvements effectués pour permettre une meilleure précision des séances de réadaptation motrice.   Les résultats de cette maîtrise montrent le potentiel d'une méthode de décomposition des mouvements complexes pour améliorer la précision de la réadaptation motrice utilisant des dispositifs de réalité virtuelle de réadaptation et l'efficacité des séances de réadaptation. Il reste à développer une base de données de patients suivis en réadaptation afin de valider cette méthode sur ceux-ci. Comme perspective, cette méthode pourra également être appliquée en amont de la commercialisation des dispositifs de réalité virtuelle de réadaptation afin d'aider et d'évaluer la conception des jeux sérieux de réadaptation ciblant des mouvements spécifiques.  ABSTRACT: Neuromuscular disorders cause functional deficits for patients, especially in daily life where simple actions such as eating or reaching for objects can be complicated. Rehabilitation therapies help reduce these functional deficits in order to facilitate the daily life of patients. New virtual reality technologies, combined with conventional therapies, are increasingly used in these rehabilitation. If the usefulness of these new modalities has already been demonstrated, one of the remaining problems is to optimize their use during therapy sessions, notably by personalizing the therapies with the right challenge, the right games and the right movements for each patient according to his or her possibilities and the planned therapy plan. However, the movements naturally performed during these sessions are complex, i.e. they mobilize several joints. It is therefore necessary to subdivide the patients' movements into simple movement components, i.e. involving only one joint, in order to analyze the movements and confirm the therapeutic objectives of each session.  The objective of this study is to develop an algorithmic solution to decompose complex multidimensional movements of the upper limbs into components of simple movements with a single degree of freedom. This objective can be divided into three sub-objectives which are the design of an algorithm for decomposing complex movements, the evaluation of its performance on functional gestures, and its application on rehabilitation virtual reality games.   Kinematic (IMU) and electromyographic (EMG) data during simple movements were measured in 18 typically developed adult subjects using ten wireless EMG-IMU sensors to build a database. EMG and IMU data were also collected during the execution of functional gestures and rehabilitation virtual reality games. Seven features were extracted from the EMG signals of simple movements, and nine features from the IMU signals. These features were used to train long short-term memory neural networks. The complex movements were decomposed into 14 classes of movements on four joints (hand, wrist, elbow, and shoulder) following a parallel classification strategy, using eight neural networks each classifying one degree of freedom.   Among the results, the average accuracy of the neural networks on test data is 98.2% ± 0.3%. The application of this algorithmic solution to functional gestures gives results consistent with the gestures performed and the visual observations during measurements. The results on the virtual reality games also allow us to analyze the design of these rehabilitation games and to identify thefactors influencing the movements performed to allow a better precision of the motor rehabilitation sessions.   The results of this study show the potential of a complex movement decomposition method to improve the accuracy of motor rehabilitation using virtual reality rehabilitation devices and the effectiveness of rehabilitation sessions. It remains to develop a database of patients followed in rehabilitation in order to validate this method on them. As a perspective, this method could also be applied before the commercialization of virtual reality rehabilitation devices in order to help and evaluate the design of serious rehabilitation games targeting specific movements.


identifier: Tran, D. H. (2022). Deep Learning Model Generalization for Microscopy Image Analysis  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: L'analyse de structures cellulaires dans les images de microscopie est l'une des tâches les plus importantes dans diverses études biologiques et diagnostic de maladies. En particulier, la segmentation et la classification sont deux tâches essentielles qui sont effectuées régulièrement dans la pratique. Cependant, l'hétérogénéité, le débit et la complexité croissants des données générées par les microscopes modernes ont introduit divers défis pour les algorithmes informatiques automatiques. Cela est d'autant plus vrai pour les approches basées sur l'apprentissage profond. Premièrement, la création manuelle d'une vérité terrain suffisante pour entraîner les données dans la classification automatique ou en particulier la segmentation est un défi car elle nécessite une intervention importante de la part des experts du domaine. Ensuite, étant donné le nombre limité d'échantillons de données étiquetées pour l'entrainement, les modèles d'apprentissage profond ont souvent une faible capacité de généralisation. De plus, la complexité élevée du modèle en termes de temps de calcul requis et de processus d'entrainement a un impact sur l'adoption de solutions d'apprentissage profond. Les biologistes ou les pathologistes ont du mal à choisir un modèle d'apprentissage profond existant parmi les autres qui serait plus approprié pour leur application qui nécessite des paramètres spécifiques de préparation d'échantillons et d'acquisition d'images. L'objectif principal de cette thèse est de développer de nouvelles architectures et techniques d'apprentissage profond pour améliorer la généralisation et l'applicabilité de ces algorithmes pour la segmentation et la classification des images de microscopie dans diverses conditions expérimentales, telles que les types de microscopes, les conditions d'acquisition d'images, les processus de préparation d'échantillons et les catégories de cellules. La première étude examine s'il est possible d'éliminer la dépendance du modèle d'apprentissage profond au processus d'étiquetage manuel pour la segmentation des noyaux dans les images d'histopathologie. Nous avons développé un modèle de segmentation DL non supervisé qui est adaptable au domaine. Notre approche s'est concentrée sur l'exploitation des connaissances préalables des paramètres physiques dans le processus d'acquisition d'images et sur la combinaison d'une architecture d'apprentissage profond avec des algorithmes classiques de traitement d'images. Nous concevons également un module de synthèse de données pour générer des ensembles de données augmentés contenant des exemples similaires à chacune des images cibles tout en identifiant leurs masques correspondants. Les résultats qui ont été obtenus sur trois bases de données publiques d'images histopathologiques démontrent que notre méthode peut surpasser les autres approches de segmentation non supervisée et sa performance est comparable à celle des modèles DL supervisés.  ABSTRACT: The analysis of cellular structures in microscopy images is one of the most important tasks in various biological studies and disease diagnosis. In particular, segmentation and classification are two essential tasks that are done regularly in practice. However, the increasing heterogeneity, throughput and complexity of the data generated by modern microscopes have introduced various challenges for automatic computer algorithms. This is undoubtedly true for deep learning-based approaches. First, the manual creation of sufficient ground truth for training data in automated classification or especially segmentation is challenging since it requires a big commitment from domain experts. Then, given the limited labeled data samples for training, deep learning models often have low generalization ability. Furthermore, the high model complexity in terms of computing requirements and training process impacts the adoption of deep learning solutions. Biologists or pathologists find it difficult to choose one existing deep learning model over the others for their application having specific specimen preparation and image acquisition settings. The main objective of this thesis is to develop novel deep learning architectures and techniques to improve the generalization and applicability of deep learning solutions for the segmentation and classification of microscopy images across various experimental conditions, such as microscope types, imaging conditions, sample preparation processes and cell categories. The first study investigates whether it is possible to eliminate the dependence of the deep learning model on the manual labeling process for the segmentation of nuclei in histopathology images. We developed an unsupervised DL segmentation model that is domain-adaptable. Our approach focused on exploiting prior knowledge of physical parameters in the image acquisition process and combining deep learning architecture with classical algorithms. We also design a data synthesis pipeline to generate augmented datasets containing examples resembling each of the target images and having their corresponding masks. The results which were recorded on three public datasets of histopathological images demonstrate that our method can outperform other unsupervised segmentation approaches and be comparable with supervised DL models. In the subsequent studies, we focused on addressing the question of whether it is possible to develop deep learning-based classifiers that have good generalization across different applications given very limited training data. We first developed a lightweight CNN model to classify microscopy images in multiple domains simultaneously.


identifier: Nabolle, A. S. (2022). Application of a Numerical Code Based on Smoothed Particle Hydrodynamics to Estimate Stresses in Granular Backfilled Openings  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La méthode des particules lissées SPH (Smoothed particle hydrodynamics) a été utilisée dans cette étude afin d'étudier le processus de remblayage dans une tranchée rocheuse. Elle a pour avantage de discrétiser le remblai en particules qui interagissent entre elles, simulant ainsi les particules granulaires du remblai et permettant de reproduire le processus de remblayage effectué sur les chantiers de construction. Trois modèles ont été reproduits avec le logiciel Abaqus 2020 de la suite Simulia afin d'étudier l'effet du mode de déposition d'un matériau granulaire dans une tranchée rocheuse. Le premier modèle est un modèle SPH avec remblai déjà placé à l'endroit désiré simulant ainsi la configuration finale du remblai en place dans la tranchée rocheuse. Le second modèle est un modèle utilisant la méthode des éléments finis FEM avec remblai à l'endroit désiré simulant également la configuration finale du remblai : ce modèle représente un modèle de base pour comparaison car il correspond aux simulations effectuées généralement pour ce genre de problèmes. Le troisième modèle est une analyse avec la méthode des particules lissées SPH qui représente un processus de remblayage uniforme, continu et progressif. Ce modèle est composé de deux modes de remblayage : le premier s'effectue dans le sens de la direction longitudinale de la tranchée et le second dans la direction transversale. Plusieurs vitesses de remblayage ont également été considérées dans les analyses. Les résultats de ces modèles ont été comparées entre eux ainsi qu'avec les résultats analytiques développées par Li and Aubertin (2008).  ABSTRACT: moothed particle hydrodynamics (SPH) method has been used in this thesis to study the backfilling process of a backfilled rock stope. The SPH method has the advantage of discretizing the backfill material into particles interacting with each other, thus simulating the granular particles of the backfill and making it possible to reproduce the backfilling process. Three models were constructed using Abaqus software (2020) to study the effect of the backfilling process and deposition mode. The first model is an SPH model with a wished-in-place backfill representing the backfill material already in place in the rock stope. The second model is a FEM model with also a wished-in-place backfill: this model will serve as a comparison model because it represents the simulations generally carried out for this type of problems. The third model is an SPH analysis representing a uniform, continuous and progressive backfilling process. This model is composed of two backfilling modes: the first one taking place along the longitudinal direction of the stope and the second one along the transversal direction. Several backfilling velocities were also considered in the analyses. The results of these models were compared with each other and with the analytical results developed by Li and Aubertin (2008). The results of these simulations reveal that the contact pressure (CPRESS) distribution at the end of the backfilling process depends on several factors and a new state of interfacial contact stresses, and a dense gathering of particles can occur due to a rearrangement of the particles. In general, and for a specific initial mesh density, it is expected that values of CPRESSs increase when the initial mesh density decrease. It is also expected that values of CPRESSs increase when the backfilling velocity increase and values of CPRESSs are higher for a backfilling process in the transversal direction. For the backfilling process in the transversal direction, an arching effect is observed and is conditioned by the location of the vertical stopes where a stress transfer between the stiff backfill material and the stiffer surrounding rock mass due to friction at the interface of the two materials reduces the pressure and the stress near the stope-walls.


identifier: Burlats, A. (2022). Optimisation de la recherche combinatoire d'un solveur mêlant programmation par contrainte et belief propagation  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La programmation par contraintes est une méthode populaire pour résoudre les problèmes combinatoires. Cette popularité est en grande partie due à sa capacité à exploiter les contraintes pour accélérer fortement la résolution. En effet, les contraintes lui permettent de filtrer les valeurs impossibles au fur et à mesure de la recherche de solution, réduisant ainsi fortement l'espace de recherche. Mais l'amplitude de ce filtrage est fortement impactée par l'ordre dans lequel les variables sont fixées. Pour cette raison, les heuristiques d'ordonnancement de variables robustes et généralisables sont un enjeu crucial pour la programmation par contraintes. L'ajout de la propagation de croyances à un solveur de programmation par contraintes permet de calculer, pour chaque affectation, les distributions marginales. Ces distributions correspondent aux proportions de solutions valides contenant les différentes affectations. Ce sont donc des bases très intéressantes pour une heuristique d'ordonnancement de variables et de valeurs. Le travail présenté dans ce mémoire a pour but d'améliorer l'usage de la propagation de croyances. Nous présentons tout d'abord deux critères d'arrêt dynamiques pour cette propagation. L'idée est de l'arrêter au moment propice afin d'éviter toute itération inutile. Le premier critère observe la stabilité du meilleur marginal présent dans les distributions. Le deuxième observe l'évolution de l'entropie du modèle. De plus, nous présentons aussi deux manières de pondérer les messages envoyés au cours de la propagation. La première est de pondérer en fonction de l'arité des contraintes, tandis que l'autre est basée sur le nombre d'échecs provoqués par chaque contrainte. Enfin, nous présentons trois nouvelles heuristiques : minentropy, choisissant de fixer la variable avec la plus faible entropie, impact-entropy qui choisit les variables à fixer de manière à réduire le plus fortement possible l'entropie du modèle et une combinaison de ces deux heuristiques nommée impact-min-entropy. Nous avons testé nos contributions sur 1474 exemplaires parmi 11 problèmes différents. Les résultats montrent que nos critères d'arrêt dynamiques pour la propagation de croyance sont effectivement capables d'induire une réduction du temps de calcul. De plus, nos schémas de pondération améliorent significativement les performances de notre approche pour certains problèmes. Enfin, nos expériences démontrent que l'heuristique min-entropy est une meilleure exploitation des distributions marginales que les autres heuristiques les utilisant. Elle est de plus compétitive avec l'heuristique de l'état de l'art dom/wdeg.  ABSTRACT: Constraint Programming is a popular method to solve combinatorial problems. This popularity is mostly due to its capacity to exploit constraints in order to strongly reduce the runtime. Indeed, constraints allow to filter impossible values through the search of a solution, strongly reducing the search space. But the amplitude of this filtering is strongly impacted by the order in which variables are fixed. Therefore, robust and generalizable variable ordering heuristics are a major issue in Constraint Programming. By adding belief propagation to a Constraint Programming solver, it is possible to compute marginal distributions for each assignment. Those distributions represent the proportion of valid solutions that contain the assignments. Therefore they can be very interesting tools for variable and value ordering heuristics. The work presented in this thesis aims to improve the use of belief propagation. First, we present two dynamic stopping criteria for this propagation. The goal is to stop it at the best moment in order to avoid any useless iteration. The first criterion looks at the stability of the best marginal of all distributions. The second one looks at the variation of the model's entropy. We also present two ways to weight messages during belief propagation. The first one is to weight based on the arity of constraints, the second one uses the number of conflicts created by each constraint. Finally, we present three new variable ordering heuristics : min-entropy, which fixes the variables with the lowest entropy, impact-entropy, which fixes variables that are supposed to have the strongest impact on the model's entropy, and a combination of these two heuristics named impact-min-entropy. We tested our contributions on 1474 instances from 11 different problems. Results show that our dynamic stopping criteria are able to induce a reduction of runtime. Furthermore our weighing schemes induce a significant improvement of the performance of our approach for several problems. Finally, our experiments show that min-entropy is a better way to exploit marginal distributions than other belief-propagation-based heuristics. Moreover it is competitive with state-of-the-art heuristic dom/wdeg.


identifier: Laurence, A. (2022). Imagerie multispectrale intraopératoire pour la détection des propriétés optiques et de la réponse hémodynamique associée à l'épilepsie  [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: L'épilepsie est une condition neurologique caractérisée par des crises récurrentes, causées par une hyperexcitabilité des neurones. La principale méthode permettant de contrôler les crises est le traitement pharmacologique, qui est efficace chez environ 70% des patients. Pour les autres, un traitement alternatif possible est la neurochirurgie, visant à retirer la zone cérébrale responsable des crises. Plusieurs techniques d'imagerie structurelles et fonctionnelles sont alors utilisées pour planifier la chirurgie, afin de bien localiser le tissu à réséquer et de minimiser les risques d'atteinte aux fonctions cérébrales. Bien que les techniques d'imagerie soient nombreuses pour la planification préopératoire, peu d'entre elles peuvent être utilisées durant la chirurgie pour valider la zone à retirer ou pour évaluer la progression de la résection.   L'objectif de cette thèse est de développer un système d'imagerie optique pouvant être utilisé lors de la neurochirurgie afin de détecter la zone responsable des crises d'épilepsie. Deux modalités complémentaires d'imagerie ont été choisies afin de permettre la détection de marqueurs fonctionnels et structurels spécifiques à l'épilepsie : l'imagerie de la réponse hémodynamique et l'imagerie dans le domaine des fréquences spatiales (SFDI). L'imagerie de la réponse hémodynamique mesure l'augmentation de l'apport en oxygène par les vaisseaux sanguins à la suite d'une activité neuronale. Elle est à la base de certaines techniques d'imagerie fonctionnelle, qui permettent de localiser les zones cérébrales associées à des fonctions spécifiques. L'étude de la réponse hémodynamique dans certaines activités anormales telles que les crises d'épilepsie permet de mieux comprendre les processus physiologiques impliqués et pourrait améliorer la précision des techniques d'imagerie fonctionnelle. Le SFDI, quant à lui, permet l'imagerie des propriétés optiques des tissus (coefficient d'absorption et de diffusion réduit), qui peuvent servir d'indicateurs de modifications tissulaires, comme des altérations au niveau vasculaire ou au niveau de la structure cellulaire.   Dans le cadre de cette thèse, un système d'imagerie multispectrale a été développé pour la détection de la réponse hémodynamique à la surface du cortex associée aux pointes épileptiques, qui sont de brèves décharges neuronales. Le système a été calibré, validé et testé lors de 18 neurochirurgies. Une première étude a permis d'établir les algorithmes de calibration et de traitement de données sur quelques patients. Une seconde étude a permis d'évaluer la sensibilité du système à distinguer la réponse hémodynamique de différentes structures, soit les vaisseaux sanguins, le cortex et le ang et a mené à l'élaboration de critères numériques permettant de les distinguer. La troisième étude a permis la mesure de la fonction de réponse hémodynamique chez huit patients, permettant de démontrer les capacités du système d'imagerie multispectrale, conjointement à l'électrocorticographie, à mesurer la réponse avec une bonne résolution spatiale, temporelle et une grande sensibilité aux pointes épileptiques. L'étude a également montré le potentiel à localiser les zones démontrant des changements hémodynamiques associés aux pointes épileptiques. Un deuxième système, basé sur la méthode SFDI, a aussi été conçu et validé sur des échantillons (fantômes optiques et échantillons ex vivo). Les développements techniques ont permis de reconstruire les coefficients d'absorption et de diffusion réduit avec une bonne précision, même pour des échantillons non-planaires et à forte absorption. Une version du système intégrée à un microscope neurochirurgical a démontré la possibilité d'intégrer ces outils pour une utilisation facile par le chirurgien.   Le travail de cette thèse s'inscrit dans le développement d'outils d'imagerie intraopératoire pour la neurochirurgie, avec l'objectif final d'améliorer le guidage chirurgical et d'aider à approfondir les connaissances sur l'épilepsie. En continuant le développement technologique, les prochaines générations de systèmes permettront de fournir aux médecins des outils faciles d'utilisation, ayant une haute sensibilité, spécificité et résolution spatiale, et comportant un risque minimal pour le patient. Ceci permettra d'améliorer le taux de succès des chirurgies, d'approfondir les connaissances sur différentes conditions neurologiques et même d'aider à la cartographie des fonctions cérébrales.  ABSTRACT: Epilepsy is a neurological condition characterized by seizures caused by hyperexcitability of neurons. Seizure control is mainly achieved with pharmacological treatment, which is effective in about 70% of patients. An alternative treatment to intractable epilepsy is neurosurgery, in which the area of the brain responsible for the seizures is resected. Several physiological tests and neuroimaging techniques (both structural and functional) are used to properly locate the epileptic tissue to be resected while minimizing the risk of damaging brain functions. Although there are numerous imaging techniques for preoperative planning, only a few of them can be used during surgery to verify the area to be removed or to assess the resection progress.  The objective of this thesis is to develop optical imaging systems that can be used during neurosurgery to detect the area responsible for epileptic seizures. Two complementary imaging modalities were chosen for the detection of functional and structural markers specific to epilepsy: hemodynamic response imaging and Spatial Frequency Domain Imaging (SFDI). The hemodynamic response describes the changes in tissue oxygen concentration following neuronal activity. It is at the basis of functional imaging techniques, used to locate cerebral areas associated with a specific function. Studying the hemodynamic response in some abnormal activities such as epileptic seizures allows for better understanding of the involved physiological processes and could improve functional imaging techniques' accuracy. The SFDI technique, on the other hand, allows tissue optical properties imaging (absorption and reduced scattering coefficients), which can be an indicator of some tissue modifications, such as vascular or cellular structure alterations.  As part of this thesis, a multispectral imaging system was developed for hemodynamic response detection at the surface of the cortex and associated with epileptic spikes, which are brief neuronal discharges. The system was calibrated, validated, and tested in 18 neurosurgeries. The first study allowed implementation of the calibration and data processing algorithms used throughout all the thesis project. The second study assessed the sensitivity of the system to distinguish the hemodynamic response of different structures, i.e. blood vessels, cortex and blood, and led to the development of numerical criteria to distinguish them. The third study measured the hemodynamic response function associated with epileptic spikes in eight patients and demonstrated that the multispectral imaging system is capable, together with electrocorticography, of measuring the hemodynamic response with good spatial and temporal resolution and high sensitivity to epilepticspikes. The study also showed the potential of the system to locate areas demonstrating hemodynamic changes associated with spikes. A second system, based on SFDI, was designed and validated on tissue fantoms samples as well as ex vivo brain and prostate samples. Results show imaging of the absorption and reduced scattering coefficients with good precision, even for non-planar samples and those with high absorption. A version of the system was also integrated in a neurosurgical microscope to facilitate use by the neurosurgeon.  The work achieved in this thesis contributes to the development of intraoperative imaging tools for neurosurgery, with the final objective of improving surgical guidance and increasing knowledge about epilepsy. With continuous technological development, the next generations of optical imaging systems will provide surgeons with easy-to-use tools that have high sensitivity, specificity, and spatial resolution, and with minimal risk for the patient. This will improve the success rate of surgeries, deepen knowledge about different neurological conditions and even help in mapping brain functions.


identifier: Bourget, M.-H. (2022). Écosystème logiciel de segmentation de neurones sur des images microscopiques par apprentissage profond  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: La gaine de myéline qui entoure les axones des neurones permet la conduction rapide du signal dans le système nerveux. Des maladies neurodégénératives ou traumatismes peuvent endommager les axones myélinisés entraînant des déficits moteurs et/ou sensitifs. Les données morphométriques des neurones (ex. : diamètre des axones, épaisseur de myéline) extraites à partir de segmentation d'images microscopiques sont des métriques clés pour la recherche sur la démyélinisation et la régénération neuronale. La segmentation des images permettant de caractériser la microstructure des neurones peut être réalisée automatiquement et rapidement avec des modèles d'apprentissage profond. Toutefois, l'entraînement de modèles robustes nécessite l'accès à de nombreuses données bien organisées présentant une variété d'espèces, de pathologies et de modalités d'imagerie, ainsi qu'une documentation exhaustive des méthodes utilisées.  Le travail mené dans le cadre de ce projet de maîtrise a pour objectif le développement d'un écosystème logiciel de segmentation de neurones sur des images microscopiques par apprentissage profond. Il s'inscrit dans une démarche FAIR (Findable, Accessible, Interoperable et Reusable) faisant la promotion de pratiques de recherche ouvertes. Les principes FAIR servent de lignes directrices pour la gestion à long terme des données afin d'améliorer le potentiel, la transparence et la reproductibilité de la recherche.  Une structure d'organisation standard pour les données de microscopie a d'abord été développée via une proposition d'extension à la spécification Brain Imaging Data Structure (BIDS). Cette spécification pour l'organisation de jeux de données de neuroimagerie comme l'imagerie par résonance magnétique (IRM) ou la tomographie par émission de positrons facilite le partage et l'automatisation d'outils logiciels d'analyse et de traitement des données. La spécification Microscopy-BIDS résultante a été intégrée officiellement à la version 1.7.0 de BIDS, y introduisant 15+ modalités de microscopie incluant un large éventail de techniques 2D et 3D de microscopie optique, électronique et micro-CT en contexte ex vivo et in vivo. Des exemples de jeux de données servant de guide pour la communauté ont également été assemblés et partagés en accès libre. Une extension à l'outil de validation des jeux de données de BIDS a également été implémentée.  Un pipeline de données compatible avec BIDS et avec la microscopie a été implémenté dans le logiciel libre ivadomed spécialisé dans la segmentation par apprentissage profond pour l'imagerie médicale et développé par le laboratoire NeuroPoly. Trois nouveaux modèles pour la segmentation multiclasse d'axones et myéline ont par la suite été entraînés dans ivadomed à l'aide d'un réseau de neurones convolutif de type U-Net. Ces modèles ont été entraînés et évalués à l'aide d'images 2D ex vivo de microscopie électronique à balayage, de microscopie électronique en transmission et de microscopie optique en champ clair, de différentes espèces, structures anatomiques et résolutions. Après optimisation des hyperparamètres, les trois nouveaux modèles ont été comparés aux modèles précédents du logiciel libre AxonDeepSeg, également développé par NeuroPoly.  Les modèles précédents de AxonDeepSeg (version 3) et les nouveaux modèles de ivadomed présentent chacun leurs avantages et inconvénients. Qualitativement, les nouveaux modèles montrent une bonne capacité de généralisation à de nouvelles images et une meilleure estimation de l'épaisseur de myéline mais présentent toutefois des irrégularités aux bordures des structures. Quantitativement, les nouveaux modèles montrent des résultats comparables aux modèles précédents pour la segmentation des axones et de meilleurs résultats en termes de sensibilité et de Dice pour la segmentation de la myéline au détriment de la précision. Cependant, ils présentent aussi de la sur-segmentation avec la présence de nombreux faux positifs. Finalement, les nouveaux modèles entraînés dans ivadomed sont disponibles en accès libre sur GitHub et ont été intégrés à la version 4 de AxonDeepSeg, permettant la segmentation de nouvelles images et l'extraction des données morphométriques du tissu neuronal.  Globalement, le choix de développer une spécification pour la microscopie dans l'écosystème BIDS a permis de tirer parti des mécanismes FAIR déjà en place comme l'utilisation de formats de fichiers standards et l'intégration de métadonnées riches. De plus, l'utilisation d'une structure standard augmente l'interopérabilité des données, donc la capacité de les interpréter directement dans des outils automatisés comme ivadomed et AxonDeepSeg. L'implémentation du pipeline de microscopie à ivadomed est également accompagnée d'un tutoriel permettant à tout chercheur possédant des données sous format BIDS d'y entraîner ses propres modèles. Les nouveaux modèles intégrés à AxonDeepSeg seront utiles à la recherche en neurosciences pour la documentation de la microstructure des neurones, l'étude des mécanismes de démyélinisation et de régénération neuronale, ainsi que la validation d'autres modalités d'imagerie comme l'IRM quantitative.  ABSTRACT: The myelin sheath that surrounds the axons of neurons allows rapid signal conduction in the nervous system. Neurodegenerative diseases or trauma can damage myelinated axons leading to motor and/or sensory deficits. Neuron morphometric data (e.g., axon diameter, myelin thickness) extracted from microscopic image segmentation are key metrics for research on neuronal demyelination and regeneration. Image segmentation to characterize the microstructure of neurons can be performed automatically and quickly with deep learning models. However, training robust models requires access to a large amount of well-organized data representing a variety of species, pathologies and imaging modalities, as well as extensive documentation of the methods used.  The work carried out as part of this master's project aims to develop a software ecosystem for segmenting neurons on microscopic images by deep learning. It is part of a FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) approach promoting open research practices. The FAIR Principles serve as guidelines for long-term data management to improve research potential, transparency, and reproducibility.  A standard organization structure for microscopy data was first developed via an extension proposal to the Brain Imaging Data Structure (BIDS) specification. This specification for the organization of neuroimaging datasets such as magnetic resonance imaging (MRI) or positron emission tomography facilitates the sharing and automation of data analysis and processing software tools. The resulting Microscopy-BIDS specification has been officially incorporated into BIDS version 1.7.0, introducing 15+ microscopy modalities including a wide range of 2D and 3D, optical, electron and micro-CT microscopy techniques in both ex vivo and in vivo contexts. Dataset examples serving as a guide for the community have also been assembled and shared in open access. An extension to the BIDS dataset validation tool has also been implemented.  A data pipeline compatible with BIDS and with microscopy has been implemented in the free software ivadomed specialized in deep learning segmentation for medical imaging and developed by the NeuroPoly laboratory. Three new models for the multiclass segmentation of axons and myelin were subsequently trained in ivadomed using a U-Net type convolutional neural network. These models were trained and evaluated using 2D ex vivo scanning electron microscopy, transmission electron microscopy and bright field optical microscopy images of different species, anatomical structures and resolutions. After optimization of the hyperparameters, the three newmodels were compared to the previous models of the free software AxonDeepSeg, also developed by NeuroPoly.  The previous models of AxonDeepSeg (version 3) and the new models of ivadomed each have their advantages and disadvantages. Qualitatively, the new models show a good ability to generalize to new images and a better estimation of the myelin thickness but nevertheless present irregularities at the edges of the structures. Quantitatively, the new models show comparable results to previous models for axon segmentation and better results in terms of sensitivity and Dice for myelin segmentation at the expense of precision. However, they also show over-segmentation with the presence of many false positives. Finally, the new models trained in ivadomed are freely available on GitHub and have been integrated into version 4 of AxonDeepSeg, allowing the segmentation of new images and the extraction of morphometric data from neuronal tissue.  Overall, the choice to develop a specification for microscopy in the BIDS ecosystem made it possible to take advantage of the FAIR mechanisms already in place, such as the use of standard file formats and the integration of rich metadata. In addition, the use of a standard structure increases the interoperability of the data, therefore the ability to interpret them directly in automated tools like ivadomed and AxonDeepSeg. The implementation of the microscopy pipeline at ivadomed is also accompanied by a tutorial allowing any researcher with data in BIDS format to train their own models. The new models integrated into AxonDeepSeg will be useful in neuroscience research for the documentation of neuron microstructure, the study of demyelination and neuronal regeneration mechanisms, as well as the validation of other imaging modalities such as quantitative MRI.


identifier: Nazemi Gelian, M. (2022). A Design Approach for Efficient Inter-Camera Vehicle Tracking  [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].

abstract: RÉSUMÉ: Avec l'avènement de l'apprentissage en profondeur et de la vision par ordinateur, de nombreuses recherches ont été menées sur le développement de systèmes de transport intelligents efficaces. De plus, le suivi et la réidentification des véhicules à travers un réseau de caméras sont parmi les problèmes les plus attrayants de la conception de systèmes de gestion du trafic. Les algorithmes d'apprentissage profond assisté par modèle sont normalement utilisés pour s'attaquer à ces tâches. D'autre part, atteindre l'efficacité de ces algorithmes est la limite de leur utilisation dans les applications du monde réel. Ce travail se concentre sur la présentation d'un traqueur inter-caméras (TIC) efficace en temps réel de véhicules qui est applicable en milieu urbain avec diverses structures de route et de chemin. La méthode que nous proposons utilise des caractéristiques d'apparence ainsi que des informations spatio-temporelles pour associer des trajectoires à travers plusieurs caméras. Pour ce faire, un modèle basé sur des réseaux de neurones convolutionnels est utilisé pour créer les descripteurs basés sur l'apparence des trajectoires. De plus, pour faire correspondre les trajectoires des candidats, des modèles de liaison de caméra basés sur la trajectoire sont définis et utilisés pour leur appliquer les contraintes spatio-temporelles. Ainsi, en appliquant ces contraintes, le nombre de paires de trajectoires appariables potentielles est considérablement réduit puis la matrice de distance est calculée pour les paires restantes. Ces distances sont calculées sur la base des descripteurs d'apparence de trajectoire et les trajectoires avec la plus petite distance sont appariées à l'aide d'un algorithme de recherche gourmand. Par conséquent, la trajectoire complète de chaque véhicule à travers le réseau de caméras est construite et attribuée à un identifiant global unique. Nous utilisons un ensemble de deux modèles basés sur ResNet pré-formés qui sont améliorés pour extraire les caractéristiques de trajectoire. En conséquence, les trajectoires sont décrites par des caractéristiques d'apparence plus discriminantes, ce qui conduit à une amélioration de l'efficacité des TIC.  ABSTRACT: With the advent of deep learning and computer vision, there has been tremendous research on developing efficient intelligent transportation systems. Moreover, Vehicle tracking and re-identification across a network of cameras are among the most appealing problems of designing traffic management systems. Model-aided deep learning algorithms are normallyused to tackle these tasks. On the other hand, the efficiency of these algorithms is the bottleneck for using them in the real-world application. This work focuses on presenting an efficient real-time Inter-Camera Tracker (ICT) of vehicles that is applicable in urban settings with various road and path structures.Our proposed method uses appearance features as well as spatial-temporal information to associate trajectories across multiple cameras. To accomplish that, a model based on convolutional neural networks is utilized to create the appearance-based descriptors of the trajectories. Furthermore, for matching the candidates' trajectories, trajectory-based camera link models are defined and used to apply the spatial-temporal constraints on them. Thus, by applying these constraints, the number of potential matchable trajectory pairs are reduced substantially and then the distance matrix is calculated for the remaining pairs. These distances are calculated based on the trajectory appearance descriptors and the trajectories with the smallest distance are matched using a greedy search algorithm. Therefore, the complete trajectory of each vehicle across the cameras' network is constructed and assigned to a unique global ID. We use an ensemble of two pre-trained ResNet-based models that are improved to extract the trajectory features. As a result, the trajectories are described by more discriminating appearance features which leads to improvement of ICT effectiveness.