Ecole Doctorale
Physique et Sciences de la Matière
Spécialité
PHYSIQUE & SCIENCES DE LA MATIERE - Spécialité : OPTIQUE, PHOTONIQUE ET TRAITEMENT D'IMAGE
Etablissement
Aix-Marseille Université
Mots Clés
Traitement statistique des données,Théorie de linformation,Spectroscopie Raman comprimée,Borne de Cramér-Rao,Borne de Bhattacharyya,Compromis optimaux,
Keywords
Statistical data analysis,Information theory,Compressed Raman spectroscopy,Cramér-Rao bound,Bhattacharyya bound,Optimal trade-offs,
Titre de thèse
Apprentissage à laide de techniques issues de la théorie de linformation pour la spectroscopie Raman comprimée
Learning using information theory techniques for compressed Raman spectroscopy
Date
Tuesday 31 October 2023 à 10:00
Adresse
Institut Fresnel, Faculté des Sciences de Saint Jérôme, 52 Avenue Escadrille Normandie-Niemen, 13013 Marseille, France Salle Pierre Cotton
Jury
Directeur de these |
M. Antoine ROUEFF |
Ecole Centrale Marseille |
Rapporteur |
M. François GOUDAIL |
Institut d'Optique Graduate School |
Rapporteur |
M. Olivier HAEBERLé |
Université de Haute Alsace |
Examinateur |
Mme Corinne FOURNIER |
Université Jean Monnet |
Président |
M. Mehdi ALOUINI |
Université de Rennes 1 |
Co-encadrant de these |
M. Frédéric GALLAND |
CNRS |
Examinateur |
M. Daniel DOLFI |
Thales Research & Technology |
Résumé de la thèse
La spectroscopie par diffusion Raman spontanée est une technique très répandue qui permet de remonter à la nature des liaisons chimiques présentes dans un échantillon sans nécessiter de marquage. Elle souffre de la faiblesse du rayonnement Raman, qui impose de longs temps dacquisition lorsque les mesures sont effectuées avec un spectromètre conventionnel. Pour saffranchir de cette limitation, des techniques dites comprimées ont été développées. Ces techniques consistent à neffectuer que quelques mesures avec un petit nombre de détecteurs très sensibles et très rapides. Cette méthodologie est particulièrement efficace si lon dispose de connaissances a priori sur la composition chimique de léchantillon analysé. On peut en effet les utiliser pour déterminer les fréquences utiles à la réalisation de la tâche ciblée et filtrer le rayonnement pour ne mesurer que ces fréquences.
Lobjectif de cette thèse est dadapter ces techniques afin de pouvoir questionner la validité des a priori. Pour ce faire, nous proposons de répartir une diversité de jeux de filtres sur les pixels de la zone à imager. Dans le cas de pixels purs, cela permet non seulement de classer chaque pixel parmi des espèces chimiques de spectres connus mais aussi de reconstruire les spectres rencontrés en combinant des mesures réalisées sur plusieurs pixels. Dans le cas de pixels où apparaissent des mélanges, cela permet à la fois destimer en chaque pixel les concentrations despèces chimiques de spectres connus et de réduire la part danomalies indétectables. La méthodologie proposée est fondée sur lemploi de bornes statistiques pour caractériser les performances des jeux de filtres en chacune des tâches considérées. Une approche fondée sur des compromis optimaux nous permet de construire la diversité de jeux de filtres nécessaire et dobtenir un aperçu global des performances atteignables pour une configuration donnée du système dacquisition, ce qui permet de loptimiser.
Thesis resume
Spontaneous Raman spectroscopy is a widely used label-free analysis technique enabling to determine the chemical bonds appearing in a given sample. This technique suffers from the low intensity of Raman radiation, which implies large exposure times when measurements are performed with a conventional spectrometer. Compressed techniques were developed in order to overcome this limitation. They consist in performing few measurements with a limited number of high-sensitivity high-speed detectors. This methodology is especially efficient when a priori knowledge about the composition of the analysed sample is available. In fact, it is possible to use this knowledge to determine which frequencies are useful to achieve a given task and filter the radiation accordingly.
In this thesis, we build on these techniques to enable questioning the validity of the a priori knowledge. Specifically, we propose to distribute a diversity of filter sets onto the pixels of the area to be analysed. In the case of pure pixels, it enables one to classify each pixel amongst a list of chemical species of known spectra and also to reconstruct encountered spectra by aggregating measures acquired on different pixels. In the case of pixels where multiple chemical species are mixed together, it enables one to estimate the concentrations of chemical species of known spectra but also to reduce the set of undetectable anomalies. The proposed methodology is based on using statistical bounds to characterise the performance of filter sets in each of the considered tasks. We make use of an approach based on optimal trade-offs to build the necessary diversity of filter sets and to obtain an overview of the performance reachable with a given configuration of the acquisition device, thereby offering ways to optimise it.