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# Éléments de vision pour la robotique

Jean Triboulet

► To cite this version:

Jean Triboulet. Éléments de vision pour la robotique. Automatique / Robotique. Institut national polytechnique de Toulouse (INPT), 2019. tel-04061825

HAL Id: tel-04061825

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Submitted on 7 Apr 2023

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Manuscrit présenté pour obtenir le Diplôme
d'Habilitation à Diriger des Recherches

Institut National Polytechnique de Toulouse

# Eléments de Vision pour la Robotique

présenté et soutenu publiquement par

Jean TRIBOULET

le 25 juin 2019

Devant le jury composé de :

<table><tr><td>Pierre DRAP</td><td>CR HDR, LSIS, MARSEILLE</td><td>- Rapporteur</td></tr><tr><td>Pierre GRUSSENMEYER</td><td>PR, ICUBE, STRASBOURG</td><td>- Rapporteur</td></tr><tr><td>Bruno JOUVENCEL</td><td>PR, LIRMM, MONTPELLIER</td><td>- Examinateur</td></tr><tr><td>Simon LACROIX</td><td>DR, RIS, TOULOUSE</td><td>- Rapporteur-Correspondant</td></tr><tr><td>Sylvie LELANDAIS</td><td>PR, IBISC, EVRY</td><td>- Examinateur</td></tr><tr><td>Philippe MONTESINOS</td><td>AP HDR, LGI2P, ALES</td><td>- Examinateur</td></tr></table>
<figure><img src="image_5.png" /></figure>
A ma famille.

**Roy Batty** : "Oui... Question. Morphologie, longévité, date de mise en service."

**Chew** : "Ne sais pas, je ne sais rien de tout ça, moi. Les yeux, juste les yeux, juste les yeux, la création génétique, juste les yeux. Vous Nexus, hein ? J'ai conçu vos yeux."

**Roy Batty** : "Chew, si vous pouviez voir les choses que j'ai vu avec vos yeux..."

**Blade Runner** (Joe Turkel, 1982)
<figure><img src="image_6.png" /></figure>
Remerciements

Ce travail est le résultat de collaborations et échanges avec de nombreuses personnes. Je vais essayer
de remercier le plus grand nombre d'entre elles.

Pour commencer les membres du jury pour avoir accepté d'étudier ce projet Sylvie Lelandais pour
en avoir accepté la présidence et pour le soutien permanent depuis son laboratoire d'Evry. Simon
Lacroix pour m'avoir encouragé a présenter ce travail dans de bonnes conditions et avoir accepté
d'être mon correspondant à l'INPT. Pierre Drap pour m'avoir encouragé et accepté de rapporter sur
ce manuscrit (et pour les plongées dans le Rhône). Pierre Grussenemeyer pour avoir également rap-
porté sur ce manuscrit. Bruno Jouvencel pour le travail de direction des dernières thèses aux LIRMM.
Philippe Montesinos pour son soutien et pour avoir examiné ce travail.

Catherine Colin ainsi que les membres de la commission recherche de l'INPT pour avoir évalué ce
dossier au plus juste.

Bien entendu les doctorants, avec lesquels j'ai eu la chance de faire un bout de chemin sur
l'ensemble des projets présentés dans ce document : Humberto Loiaza, Djamel Merad, Christophe
Montagne, Michael Sauvée, Aurélien Noce, Arnaud Meline, Florent Veye, Yadpiroon Onmek, Quentin
Massone

Les collègues du LIRMM : Sébastien Druon <fnref n="1" />, Christian Barat <fnref n="2" />, Karen Godary-Dejean, Lionel La-pierre, Didier Crestani, René Zapata, Yohann Breux, Nicolas Berron, Guylaine Martinoty, Ghislaine Takessian, Nadine Jacquet, Caroline Ycre, Roman Castillo.

Les médecins des CHU avec lesquels j'ai eu la chance de pouvoir collaborer : Michel Dauzat,
Isabelle Quere, Sandrine Mestre.

Les collègues de Nîmes : Jean Philippe Mandallena, Valérie Compan, Omar Anza Hafsa, Fabrice Bardin, Charles Edouard Leroux, Adel Hachache, Floriane Hebert, Anne Correia.

Les historiens et archéologues : Luc Long, Eric Teyssier, Christophe Delaere.

La liste est longue mais j'y associe également les stagiaires ayant participé à tous ces projets : G. Parisot, Y. Labonne, Dimitri Cones, Cyril Tiopi, Zenid Zeineb, Mohamed Chaabane, Julien Mathieu, Mathieu Abet, Sylvain Petit, Juan Fernandez Salgado, Thomas Baudin, Said Daouad, Mohamed El Rafei, Elias Nasr, Antoine Picot, Carla Sylva Rocha Aguiar, Thomas Deblock, Franck Newton, Etienne

<footnote n="1">1. binôme en vision, BD, ciné...</footnote>

<footnote n="2">2. binôme en vision, moto et spécialiste levures.. Je sais, il est d'un autre labo..</footnote>
Moll, Sébastien Bot, Julien Simler, Antoine Chedebois, Hichem Araoui, Frédéric Chapelle, Reda Terbeche, Franck Larsonnier, Cyrille Clement, ...

Je terminerai par les proches dont l'implication scientifique est relative mais le soutien quotidien indéniable : Delphine, Morgane, Clarisse, Michel, Lucie, Sabrina, Perrine, Nicolas<fnref n="3" />, Yves<fnref n="4" />, Christian, Roland, Jean Marc, Sylvain, Muriel, Brice, Véronique, Nicolas, ...

J'ai eu la chance de faire de belles rencontres avec des personnes passionnées qui m'ont permis de faire un lien peu probable avec une activité que j'exerce également avec passion : la plongée (mer et souterraine). J'espère pouvoir continuer longtemps dans cette voie.

Encore merci à tous.

<footnote n="3">3. CFCD</footnote>

<footnote n="4">4. CFCD</footnote>
# Table des matières

I Introduction 1

II Fiche de synthèse 5

III Activité scientifique 11

1 Caractérisation et modélisation de capteurs 15

1.1 Capteur vertical de vision stéréoscopique multiconfiguration pour la localisation d'un robot mobile 15

1.1.1 Description du capteur stéréoscopique 15

1.1.2 Modélisation de la caméra 16

1.1.3 Calibration de la caméra 18

1.1.4 Vision stéréoscopique 19

1.1.5 Extraction de primitives 20

1.1.6 Structure de données 21

1.1.7 Reconstruction 3D 21

1.2 Télémètre par triangulation 22

2 Vision par Ordinateur 25

2.1 Images Couleur 25

2.1.1 Apports de la couleur en vision-Application à la localisation locale et globale d'une base mobile d'aide aux handicapés 25

2.1.2 Analyse de peintures thermosensibles 26

2.2 Reconnaissance 2D/2D et 2D/3D d'objets à partir de leurs squelettes 27

2.2.1 Inspection automatique 27

2.2.2 Reconnaissance d'objets 3D de forme libre 29

2.3 Capteur stéréoscopique omnidirectionnel pour la stabilisation et le déplacement d'une plate-forme bipède bio inspirée 30

3 Modélisation d'environnement 31

3.1 Conduite automatisée de convois de poids lourds 31

3.2 Aide au diagnostic par la vision d'un processus d'usinage 31
4 Robotique médicale 33

4.1 Guidage Actif Basé sur l'Imagerie Echographique 33

4.2 Vision et reconstruction 3D basée sur la texture : Application à la robotique médicale. 34

4.2.1 Approche basée texture 34

4.2.2 Suivi d'indices 35

4.2.3 Evaluation du mouvement 3D 36

4.3 Assistance à la détermination de paramètres élastiques d'artères basée sur l'imagerie échographique et la mesure d'effort 37

4.4 Évaluation quantifiée des effets et des mécanismes de la compression médicale élastique 39

5 Robotique sous marine 43

5.1 Fusion multimodale pour la cartographie sous-marine 43

5.1.1 Stéréovision sous marine 43

5.1.2 Calibration des caméras 44

5.1.3 Fusion multimodale 45

5.2 Numérisation 3D en environnement aquatique : application aux réseaux karstiques. 49

6 Perspectives et conclusion 51

6.1 Introduction 51

6.2 Domaine médical 51

6.3 Domaine sous-marin 52

6.4 Autres.. 52

6.5 Conclusion 53

IV Enseignement, administratif 55

V Bibliographie 61

6.6 Liste des publications de référence 63

Articles de référence 63

6.7 Liste des publications et encadrements 67

Articles 67

Conférences 68

GDR, Journées Nationales... 71

Brevets, dépots logiciels 72

Rapports de contrats 72

Doctorants 73

Masters, Ingénieurs,... 74

Publications significatives 76

VI Publications significatives 77
Table des figures

<table><tbody><tr><td>1.1</td><td>Configuration du capteur stéréoscopique vertical</td><td>16</td></tr><tr><td>1.2</td><td>Principe de la stéréovision</td><td>20</td></tr><tr><td>1.3</td><td>Schéma bloc des traitements associés au capteur stéréoscopique</td><td>20</td></tr><tr><td>1.4</td><td>Paramètres caractéristiques des segments</td><td>21</td></tr><tr><td>1.5</td><td>Extractions des segments du capteur stéréoscopique</td><td>22</td></tr><tr><td>2.1</td><td>Images originales et quantifiées à 256 couleur par la transformation du boulanger</td><td>26</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Détection des zones thermosensibles par analyse d'image couleur</td><td>26</td></tr><tr><td>2.3</td><td>Méthode d'inspection automatique</td><td>27</td></tr><tr><td>2.4</td><td>Image partielle de bloc moteur bruitée puis restaurée</td><td>28</td></tr><tr><td>2.5</td><td>Image brute, segments extraits, points de forte courbure</td><td>29</td></tr><tr><td>2.6</td><td>Suivi d'un objet basé sur son squelette</td><td>30</td></tr><tr><td>2.7</td><td>Points de fuite ayant conduit à la détermination de l'orientation</td><td>30</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Configuration du système et surfaces associées</td><td>31</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Culasse et son modèle filaire superposé</td><td>32</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Méthode d'analyse d'images pour l'aide au diagnostic</td><td>32</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Image endoscopique (125Hz) du coeur avec amers</td><td>34</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Déplacements en pixels associés aux mouvements du coeur</td><td>35</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Echantillon de textures de la surface du coeur</td><td>35</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Méthode de suivi composite</td><td>36</td></tr><tr><td>4.5</td><td>Exemple de suivi Composite sur une séquence in vivo (carré bleu)</td><td>36</td></tr><tr><td>4.6</td><td>Exemple de reconstruction stéréoscopique. (a) images de la caméra de gauche, (b) position 3D reconstruites, (c) images de la caméra de droite</td><td>37</td></tr><tr><td>4.7</td><td>Variation conjointe du diamètre artériel(bleu) et de l'effort appliqué (vert)</td><td>38</td></tr><tr><td>4.8</td><td>Variation conjointe du diamètre artériel (haut) et de l'effort appliqué (bas)</td><td>38</td></tr><tr><td>4.9</td><td>Répartition des capteurs sur la jambe</td><td>39</td></tr><tr><td>4.10</td><td>Logiciel Pulsart</td><td>40</td></tr><tr><td>4.11</td><td>Variation conjointe de l'aire et de la force</td><td>40</td></tr><tr><td>4.12</td><td>Mesures surface veine/ effort position debout</td><td>41</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Système stéréoscopique sous marin</td><td>44</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Détection combinée de points d'intérêt</td><td>44</td></tr><tr><td>5.3</td><td>Reconstruction 3D d'une amphore (étang de Thau)</td><td>45</td></tr></tbody></table>
TABLE DES FIGURES

x

<table><tr><td>5.4</td><td>Carte sonar du pont arrière d'une épave (étang de Thau)</td><td>46</td></tr><tr><td>5.5</td><td>Fusion entre le modèle 3D et la carte sonar</td><td>46</td></tr><tr><td>5.6</td><td>Processus de Fusion entre le modèle 3D et la carte sonar</td><td>47</td></tr><tr><td>5.7</td><td>Processus de reconstruction globale du modèle 3D</td><td>47</td></tr><tr><td>5.8</td><td>Processus de reconstruction globale du modèle 3D d'une amphore</td><td>47</td></tr></table>
Première partie

Introduction
La présentation d'une Habilitation à Diriger des Recherches est délicate car notre fonction d'enseignant chercheur nous amène à maintenir un équilibre complexe entre recherche, enseignement et responsabilités administratives. C'est aussi ce qui fait la richesse et l'intérêt de ce métier que j'exerce avec passion.

Le choix du titre de ce manuscrit se veut à l'image de ma contribution au domaine que je pratique depuis mon doctorat : la vision pour la robotique.

Je dresserai dans ce mémoire, pour l'essentiel, mes activités de recherche, puis partiellement celles d'enseignement et administratives associées à ma fonction d'enseignant chercheur.
Le fil directeur de mes activités de recherche est la vision pour la robotique nécessitant la calibration de capteurs, le traitement des images en vue de la caractérisation de l'environnement du robot.
Les travaux menés au LSC<fnref n="5" /> d'Évry (1993-2002) ont pour contexte la robotique mobile.
Les travaux menés au LIRMM<fnref n="6" /> (2003-2019) ont pour contexte complémentaire la robotique médicale, humanoïde et plus récemment sous marine.

Au travers de chacun de ces thèmes sont présentées<sup>7</sup>, les activités et projets auxquels j'ai participé ainsi qu'un bilan de ces travaux au regard de l'état des avancées scientifiques dans ces domaines au moment de leur réalisation.

Concernant la partie enseignement et administrative, un bilan des matières enseignées et des projets pédagogiques est suivi d'un état des fonctions administratives assumées à ce jour tant à l'Université d'Évry Val d'Essonne (1993-2002) qu'à l'Université de Nîmes (2003-2019).

<footnote n="5">5. Laboratoire Systèmes Complexes</footnote>

<footnote n="6">6. Laboratoire d'Informatique de Robotique et Microélectronique de Montpellier</footnote>

<footnote n="7">7. en m'appuyant principalement sur le travail mené en collaboration avec les doctorants que j'ai encadrés</footnote>
Deuxième partie

Fiche de synthèse
# État civil

Jean TRIBOULET : MCF CNU 61 (HC-Ech. 06)

Né le 22 septembre 1966 à Boulogne Billancourt,
Français, divorcé (garde alternée), 3 enfants,
Demeurant : 628 Chemin de la Combe des Pigeons, 30 900 Nîmes

Mail : jean.triboulet@lirmm.fr

Tél : 04 66 64 21 77

Port : 06 32 85 77 97

# Formation

2003 : Intégration recherche au département de Robotique du LIRMM UMR 5506

2002 : Poste MCF 1021 au CUFR de Nîmes : Section 61ème + accueil CEM2 UMR 5507

1996 : Poste MCF 0375 à l'IUFM de Versailles : Section 61ème + accueil LSC Evry

1996 : Doctorat en Sciences de l'Ingénieur : "Caractérisation d'un système multicapteur pour la modélisation d'environnement. Application à la téléopération".
Univ. Évry Val d'Essonne. Dir. : Pr. F. CHAVAND. Moniteur puis 1/2 ATER

# Recherche au département Robotique du LIRMM, CNRS UMR 5506

Thèmes : Vision par Ordinateur applications en Robotique médicale et sous marine.

# Animation Scientifique

* Participation projet SuperBeeLive<fnref n="8" /> (Des Savoirs APIcoles Cévenols aux connaissances pour la santé des abeilles en cours 2018-2022)

* Participation projet BUBOT<fnref n="9" /> (Better understanding biodiversity changes thanks to new observation tools, en cours 2018-2022)

* Participation projet KARTZ<fnref n="10" /> (exploration sous marine souterraine et reconstruction 3D en cours 2017-2020)

* Responsable projet PHLEBOSTHENE en maturation SATT AXLR (60k€ + 280k€) 2014-2017.

* Responsable scientifique d'un projet BIOSTIC Languedoc Roussillon (25K€), 2005-2007.

* Participation à la mise en place de la Plate-forme nationale de Robotique Médicale financée par le CNRS / STIC 2004 (110 k€, partenaires : LSIIT, LRP, TIMC, LIRMM).

<footnote n="8">8. Resp. : Rousset Matthieu (IBMM)</footnote>

<footnote n="9">9. Resp. : Karen Godary-Dejan (LIRMM)</footnote>

<footnote n="10">10. Resp. : Lionel Lapierre (LIRMM)</footnote>
* Membre titulaire de la CS mixte Mathématiques Informatique Physique du CUFR de Nîmes (2003-2006) et suppléant de la CS 61ème /63ème section de l'Université d'Évry Val d'Essonne (2003-2006).

* Relecteur pour les conférences IEEE IROS et ICRA.

## Encadrement

<table><thead><tr><th></th><th>Doctorat</th><th>M2R/Ing.</th></tr></thead><tbody><tr><td>2002-2019 (LIRMM)</td><td>8</td><td>18</td></tr></tbody></table>

## Publications

<table><thead><tr><th></th><th>Audience internationale</th><th>Audience nationale</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Période 2002-2019</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Revues avec comités de lecture</td><td>6</td><td>1</td></tr><tr><td>Conférences avec actes et comité de lecture</td><td>20</td><td>4</td></tr><tr><td>Dépôt logiciel</td><td></td><td>2</td></tr><tr><td>Brevet</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Rapports de contrats</td><td></td><td>3</td></tr><tr><td><strong>Période 1996-2019</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Revues avec comités de lecture</td><td>9</td><td>2</td></tr><tr><td>Conférences avec actes et comité de lecture</td><td>28</td><td>5</td></tr><tr><td>Dépôt logiciel</td><td></td><td>2</td></tr><tr><td>Brevet</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Rapports de contrats</td><td></td><td>7</td></tr></tbody></table>

## Enseignement à l'Université de Nîmes Pôle Sciences

### Matières :

* Vision par ordinateur,

* Traitement du signal et des Images,

* Capteurs,

* Génie Informatique,

* Électronique Analogique.
Responsabilités administratives

* Secrétaire du CHSCT de l'Université de Nîmes (2019-)

* Porteur du projet et responsable de la Licence Professionnelle Vision pour la Robotique Industrielle à l'Université de Nîmes (campagne 2015-2019),

* Directeur du Département Sciences et Arts de l'Université de Nîmes (2010-2012),

* Chargé de mission relations Université Entreprises à l'Université de Nîmes (2008-2012).

* Référent entrepreneurat (2010 -2012).

* Vice président du Pôle Entrepreneurat Languedoc Roussillon (2012)

* Porteur de projet et responsable de la Licence Professionnelle Vision Industrielle à l'Université de Nîmes (2009-2014),

* Responsable 2ème année IUP GSI CUFR Nîmes (2002-2004),

* Chef du département de Technologie de l'IUFM de Versailles (2000-2002),

* Responsable EEA de la préparation concours CAPET de Technologie (1997-2002).
<figure><img src="image_7.png" /></figure>
Troisième partie

Activité scientifique
<figure><img src="image_8.png" /></figure>
Dans cette partie, j'aborde chronologiquement les projets auxquels j'ai participé en y faisant ap-
paraitre la thématique principale.

J'ai choisi de mentionner l'ensemble de ces travaux y compris les collaborations industrielles. J'ai
également fait référence à l'ensemble des collaborateurs ayant travaillé sur ces projets qu'ils soient
enseignants-chercheurs, doctorants ou stagiaires, car tous y ont apporté à leur niveau une contribution.

La partie modélisation de capteurs fait suite aux activités de recherches menées lors de mon doc-
torat. Un premier travail concerne un capteur vertical de vision stéréoscopique multi-configurations
pour la localisation d'un robot mobile dont le but était de proposer une solution complémentaire aux
capteurs ultra sonores généralement employés sur ce type de robot. L'originalité de la démarche a été
de proposer une configuration verticale des capteurs favorisant la détection des droites verticales ainsi
que leur appariement mais surtout de proposer une méthode de mise en correspondance des segments
détectés par une méthode différente de l'approche classique basée sur la contrainte épipolaire : la
caractérisation des segments en fonction d'un certain nombre d'attributs alimentant une classification
automatique permettant le renforcement de cette mise en correspondance.

La partie télémètre par triangulation concerne la suite directe des résultats de mon doctorat sur la coopération d'une caméra et d'un télémètre laser calibrés dans un même référentiel en vue de la construction de l'environnement d'un bras robotisé.

La partie vision par ordinateur regroupe des travaux sur la couleur et sur des invariants projectifs
dans la caractérisation de l'environnement d'un robot mobile.

Concernant les images couleurs, une approche originale de quantification des couleurs permet de ré-
duire de manière adaptative le nombre de couleurs et de définir un invariant couleur qui permet de
référerencer une base d'images pour un robot mobile.

La reconnaissance d'objets a apporté des éléments de réponse lors d'une collaboration avec Re-
nault Automation pour une procédure d'inspection automatique d'un centre d'usinage rapide Urane
SX.

Les dernières parties sont plus conséquentes car elles constituent l'essentiel de mes activités me-
nées au LIRMM.

En robotique médicale, et particulièrement en chirurgie cardiaque mini-invasive robotisée, des travaux
ont été menés en utilisant la texture comme base pour la reconstruction 3D en vue d'un asservisse-
ment visuel pour une assistance au geste chirurgical robotisé.

Un autre volet important de ces travaux concerne l'évaluation quantifiée des mécanismes des orthèses
de compression. Cet objectif est réalisé au moyen d'un système multi-capteurs dont les développements
se poursuivent dans le cadre d'un transfert de technologie en partenariat avec la SATT <fnref n="11" /> Languedoc
Roussillon.

En robotique sous-marine, la fusion de données entre un système de vision stéréoscopique et un
sonar se poursuit avec l'objectif à terme de proposer une solution embarquée sur un AUV de dimensions

<footnote n="11">11. Société Accélératrice de Transfert de Technologies</footnote>
réduites afin de travailler sur des zones de faibles profondeur. L'objectif est d'apporter à l'opérateur une vision 3D enrichie de son environnement de travail. Enfin, pour le projet KARST, qui vise à concevoir et réaliser un système robotique intelligent et pratique pour l'exploration/l'inspection sous marine en environnement confiné, il est étudié une recherche de solutions optimales de combinaison de capteurs en vue de la reconstruction 3D de l'environnement sous marin d'un ROV évoluant plus particulièrement en milieu souterrain. Les capteurs embarqués sont de natures complémentaires afin de permettre au robot de poursuivre sa mission en toutes circonstances. Il sera donc nécessaire d'adopter une stratégie de fusion entre ses informations et celles des capteurs stéréoscopiques et ce en configuration embarquée<fnref n="12" />.

<footnote n="12">12. **Remarque** Concernant les références présentes dans le document, le balisage suivant a été choisi :</footnote>

<footnote>* Ref : articles de référence</footnote>

<footnote>* Art : articles de revues</footnote>

<footnote>* Conf : conférences</footnote>

<footnote>* ConfNat : nationales</footnote>

<footnote>* Brv : brevet et dépôts logiciels</footnote>

<footnote>* Rap : rapports de contrats</footnote>

<footnote>* Doc : doctorant co encadrés</footnote>

<footnote>* Stg : stagiaires Master 1 ou 2 ou ingénieurs</footnote>
# Chapitre 1

## Caractérisation et modélisation de capteurs

### 1.1 Capteur vertical de vision stéréoscopique multiconfiguration pour la localisation d'un robot mobile

Ces travaux ont pour objectif la conception et implémentation d'un capteur stéréoscopique de vision binoculaire à partir de caméras faible coût. Ces travaux sont réalisés dans le cadre de la thèse de Humberto LOAIZA [Doc.8] et des publications associées [Art.9, Conf.24, Art.10, Conf.27, Conf.30, Conf.29, ConfNat.9].

Le but premier était la conception d'un capteur 3D bon marché permettant de proposer une alternative aux capteurs ultra sonores généralement employés pour ce type d'application (robotique mobile domestique). Le but second était de proposer une chaine de traitements d'images robuste aux conditions dégradées de prise de vue et de proposer également une alternative à la méthode épipolaire généralement employée pour la reconstruction 3D.

#### 1.1.1 Description du capteur stéréoscopique

Le capteur stéréoscopique est constitué de deux mini-caméras munies d'objectifs fixes sans aucun réglage. Une structure en aluminium permet d'ajuster leur orientation entre ± 60° en azimut et de régler leur écart entre 5 et 15 cm (Figure 1.1). Les dimensions du capteur sont 14x13x8 cm pour un poids d'environ 500g. Les caméras sont placées verticalement sur une tourelle. Le moteur pas à pas qui positionne la caméra peut réaliser une rotation de 360° en 0.5 seconde avec une résolution de 1°. Le capteur comprend une carte d'acquisition d'image générique (Matrox Meteor). Les images issues du capteur présentent un format RS-170A de 512x480 pixel² Ces caméras, de faible coût, donnent des images de qualité médiocre, dont les caractéristiques sont mal connues. Des mesures expérimentales ont permis de déterminer pour chaque caméra un champ de vision de 35° horizontalement et de 23° verticalement. La taille du capteur CCD a également été évaluée à 3.38 × 4.52 mm².

Les caméras sont disposées de manière à exploiter trois configuration possibles : **statique** : robot à l'arrêt, tourelle fixe pour l'acquisition de deux images de la scène vue par le robot, **en rotation** :
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 1.1 – Configuration du capteur stéréoscopique vertical</figcaption></figure>

robot à l'arrêt, rotation de la tourelle d'un angle connu puis acquisition de deux images (haute et basse), **dynamique** : déplacement du robot dans une direction donnée (tourelle fixe)acquisition de deux images (haute et basse).

La reconstruction tri dimensionnelle de l'environnement du robot peut être obtenue à partir de ces trois configuration complémentaires.

### 1.1.2 Modélisation de la caméra

Ce modèle établi la relation entre la grandeur physique observée, à savoir les coordonnées tridimensionnelles du point observé et sa représentation dans le repère image. Le modèle retenu est celui du sténopé complété par la prise en compte de la distorsion radiale [Ref.31, Ref.36].

#### Modèle externe

Cette transformation exprime le passage du repère objet ($R_O$) au repère de la caméra ($R_C$) par une translation du repère objet vers le centre du repère de la caméra suivie d'une rotation permettant de faire correspondre l'un des axes du repère translaté avec la direction de l'axe optique de l'objectif. Ainsi, les coordonnées ($x_o, y_o, z_o$)$^t$ d'un point dans le repère objet s'expriment dans le repère de la caméra ($x_c, y_c, z_c$)$^t$ à l'aide du formalisme des matrices homogènes :

$$ \begin{pmatrix} x_c \\ y_c \\ z_c \\ 1 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} R_{CO} & T_{CO} \\ 0 & 1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} x_o \\ y_o \\ z_o \\ 1 \end{pmatrix} \qquad (1.1) $$

La matrice ($R_{CO}$) est une matrice ($3 \times 3$) qui représente la rotation de mise en correspondance du repère ($R_O$) avec le repère ($R_C$) définie soit par les angles d'Euler ($\theta_x, \theta_y, \theta_z$), soit au moyen d'un vecteur de rotation $\vec{n}$ dont la direction est l'axe de rotation et dont la norme $\alpha = ||\vec{n}||$ est l'angle de rotation (formalisme de Rodrigues). La matrice ($T_{CO}$) est la translation entre le repère objet ($R_O$) et le repère caméra ($R_C$).
Avec $c = \cos(\theta)$, $s = \sin(\theta)$ et $\mu = (1 - c)$, $R_{CO}$ s'écrit :

$$ \begin{pmatrix} c + \mu \cdot n_x^2 & \mu \cdot n_x \cdot n_y - s \cdot n_z & \mu \cdot n_x \cdot n_z + s \cdot n_y \\ \mu \cdot n_x \cdot n_y + s \cdot n_z & c + \mu \cdot n_y^2 & \mu \cdot n_y \cdot n_z - s \cdot n_x \\ \mu \cdot n_x \cdot n_z - s \cdot n_y & \mu \cdot n_y \cdot n_z + s \cdot n_x & c + \mu \cdot n_z^2 \end{pmatrix} $$

## Modèle interne :

Cette transformation exprime le passage du repère de la caméra au repère du plan image situé à la distance focale $f$ du repère caméra. Puis il est complété en passant du plan image au repère du système de visualisation par un recalage et une mise à l'échelle.

Les coordonnées du point dans le repère de la caméra s'expriment dans le plan image en tenant compte de la relation liant ces deux points et de la focale de l'objectif employé.

Les coordonnées dans le repère image s'expriment dans le repère de visualisation en effectuant une translation tenant compte de l'image du centre du plan image dans le repère de visualisation ($u_o, v_o$) et une mise à l'échelle qui permet d'exprimer ces coordonnées en pixels ($u, v$).

Le modèle interne est alors défini par la relation :

$$ \begin{cases} u = \frac{x_c}{z_c} \cdot f \cdot e_u + u_o \\ v = \frac{y_c}{z_c} \cdot f \cdot e_v + v_o \end{cases} \qquad (1.2) $$

Comme il est impossible de dissocier la focale $f$ des facteurs de mise à l'échelle ($e_u, e_v$) on effectue alors le changement de variables suivant :

$$ \begin{cases} k_u = f \cdot e_u \\ k_v = f \cdot e_v \end{cases} \qquad (1.3) $$

## Modèle global

En effectuant le produit du modèle intrinsèque par le modèle extrinsèque on obtient le modèle global du capteur qui exprime le passage du repère objet ($R_O$) (3D) au repère de visualisation (2D) :

$$ \begin{pmatrix} u.s \\ v.s \\ s \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} k_u & 0 & u_o & 0 \\ 0 & k_v & v_o & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} R_{CO} & T_{CO} \\ 0 & 1 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} x_o \\ y_o \\ z_o \\ 1 \end{pmatrix} \qquad (1.4) $$

Qui se généralise de la façon suivante :

$$ \begin{pmatrix} u.s \\ v.s \\ s \end{pmatrix} = (H) \cdot \begin{pmatrix} x_o \\ y_o \\ z_o \\ 1 \end{pmatrix} \qquad (1.5) $$

## Modélisation de la distorsion

Du fait de l'assemblage des lentilles et de la géométrie du bloc optique, les principales distorsions agissant sur la forme de l'image sont de deux types : radiale et tangentielle. Dans la plupart des cas,
la distorsion tangentielle peut être négligée et seule la distorsion radiale est prise en compte [Ref.41, Ref.39, Ref.34]. Cette distorsion se modélise, au premier ordre, de la façon suivante :

$$ 
\begin{align} 
u &= u_0 + k_u \frac{x_c}{z_c} (1 + k_d r^2) \tag{1.6} \\ 
v &= v_0 + k_v \frac{y_c}{z_c} (1 + k_d r^2) 
\end{align} 
$$

avec

$$ r^2 = \frac{x_c^2 + y_c^2}{z_c^2} $$

### 1.1.3 Calibration de la caméra

La détermination des paramètres du modèle de la caméra se fait en deux étapes. Une première permet l'estimation des paramètre du modèle linéaire et la seconde optimise ces paramètres complétés par la distorsion radiale.

#### Calibration linéaire

Pour un point de calibrage, la donnée (2D) associée à son point (3D) conduit à deux équations linéaires indépendantes où les 12 inconnues sont les paramètres du modèle global. de la matrice (H) :

$$ 
\left\{ 
\begin{array}{l} 
(h_{11} - h_{31}.u)x_o + (h_{12} - h_{32}.u)y_o + (h_{13} - h_{33}.u)z_o + (h_{14} - h_{34}.u) = 0 \\ 
(h_{21} - h_{31}.v)x_o + (h_{22} - h_{32}.v)y_o + (h_{23} - h_{33}.v)z_o + (h_{24} - h_{34}.v) = 0 
\end{array} 
\right. 
\qquad (1.7) 
$$

En normalisant le dernier de ces paramètre à une valeur de 1 le nombre de paramètres à déterminer pour le modèle global n'est plus que de 11. Le système peu alors s'exprimer sous une forme matricielle et la solution par minimisation d'un critère quadratique avec introduction de contraintes [Ref.31, Ref.43]

Une méthode d'optimisation sous contraintes permet de raffiner la calibration en suivante :

$$ A.X = B \qquad (1.8) $$

Avec le vecteur des 11 paramètres recherchés :

$$ X = (h_{11}, h_{12}, h_{13}, h_{14}, h_{21}, h_{22}, h_{23}, h_{24}, h_{31}, h_{32}, h_{33})^t \qquad (1.9) $$

Il faut donc un minimum de 6 points de calibration afin de pouvoir estimer les paramètres du modèle global. Pour des raisons de non dégénérescence du système, les points de calibrage ne doivent pas être tous définis dans le même plan ou se trouver sur le même rayon visuel. La résolution se fait par une technique minimisant un écart quadratique des distances de projection qui n'est autre qu'un calcul de pseudo inverse :

$$ X = (A^t.A)^{-1}.A^t.B \qquad (1.10) $$
## Calibration non linéaire

Le modèle complet de la caméra, tenant compte de la distorsion radiale est ensuite estimé. La technique consiste à écrire ce modèle avec pour critère de minimisation, l'écart entre les données pixel du modèle en cours d'estimation et les données fournies par la mire de calibration. La minimisation du critère se fait suivant l'algorithme de Lenenberg et Marquardt [Ref.33] initialisé par le modèle linéaire.

La relation entre les points de calibration $M = (x_o, y_o, z_o)$ exprimés dans le repère de référence et les coordonnées pixels dans le repère de visualisation $m = (u, v)$ s'exprime par :

$$ \begin{cases} \hat{u} = f_1(p, M) \\ \hat{v} = f_2(p, M) \end{cases} \qquad (1.11) $$

where :

* $(f_1, f_2)$ regroupent les modèles externes, internes ainsi que les distorsions

* $p = (u_o, v_o, k_u, k_v, k_d, \alpha, n_x, n_y, n_z)$ est le vecteur de paramètres à estimer,

Par le choix d'un ensemble de points de calibrations $(x_o, y_o, z_o, u, v)$ et de la contrainte sur le vecteur de rotation $||\vec{n}|| = 1$, le vecteur de paramètres $p$ est déterminé par la minimisation du critère $C$ :

$$ C = \sum_{i=1}^{n} \left[ (u_i - \hat{u}_i)^2 + (v_i - \hat{v}_i)^2 + (1 - ||\vec{n}||^2) \right] \qquad (1.12) $$

où $(\hat{u}_i, \hat{v}_i)$ représente le modèle et $(u_i, v_i)$ les mesures.

### 1.1.4 Vision stéréoscopique

La vision stéréoscopique se base sur un minimum de deux images de la même scène prises depuis des positions distinctes (Figure 1.2). Dans chaque image est effectuée une recherche de points d'intérêt qui vont servir à la mise en correspondance permettant ensuite la reconstruction tri dimensionnelle de la scène observée. Il est nécessaire de travailler avec un minimum de deux caméras (vision binoculaire) cependant une caméra mobile peut être employée en estimant le mouvement au cours des différentes prises de vues avant la reconstruction tri dimensionnelle (à partir de la mesure odométrique du déplacement).

La calibration de ce capteur consiste à estimer la position d'une caméra par rapport à l'autre, soit une matrice regroupant la rotation et la translation associée à cette transformation.

Au point P de la scène correspondent les projections $p$ et $p'$ dans les images de gauche et de droite. On cherche à écrire l'équation de la droite passant par le centre de projection $F$ de la caméra de gauche et le point $p$ et l'équation de la droite passant par le centre de projection $F'$ de la caméra de droite et le point $p'$. Le point $P$ se trouve à l'intersection de ces deux droites. La détermination de l'intersection de ces deux droites conduit à la position du point $P$ en exprimant ces deux équations de droites dans un même repère.

La matrice $A_S$ de transformation liant $F$ et $F'$ est obtenue à partir des calibrations des deux caméras
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 1.2 – Principe de la stéréovision</figcaption></figure>

exprimées par rapport au même repère associé à la mire de calibration.

$$A_S = F'.F^{-1} \qquad (1.13)$$

### 1.1.5 Extraction de primitives

Les primitives retenues sont des segments de droites qui seront caractérisés par des descripteurs géométriques de texture, d'intensité et de voisinage. Ces valeurs sont fournies par des fonctions de paramétrisation.

Après un calcul du gradient de l'image basé sur les filtres optimaux de [Ref.42, Ref.40] une méthode de segmentation par hystérésis a été développée afin de regrouper l'étape de suivi de points de contours et la procédure de segmentation [Conf.30]. Cette méthode est fondée sur un seuillage automatique par hystérésis des maxima locaux qui permet la détection de points de contour et contribue à la création des segments de droite. Finalement, dans la zone entourant le segment, une liste de segments voisins est construite formant un graphe de voisinage utile par la suite pour la reconstruction 3D. Cette chaîne de traitements est illustrée Figure 1.3

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 1.3 – Schéma bloc des traitements associés au capteur stéréoscopique</figcaption></figure>
## 1.1.6 Structure de données

Les segments sont regroupés en une structure de données qui contient à la fois les propriétés locales des segments et ainsi que des informations sur leur voisinage. Les descripteurs utilisés sont au nombre de 16 et sont calculés sur le segment ainsi que dans les régions voisines du segment. Les paramètres mesurés sur le segment sont : les coordonnées des extrémités, la longueur, l'orientation et la norme du gradient d'intensité lumineuse. Les paramètres calculés dans les régions à gauche et à droite du segment sont le contraste interne, le niveau de gris moyen et quatre mesures de texture (Figure1.4).

Une technique de partition est ensuite employée sur l'espace de segments obtenus en analysant leur

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIGURE 1.4 – Paramètres caractéristiques des segments</figcaption></figure>

voisinage [Ref.44]. Cette méthode décrite dans [Conf.30] conduit à un graphe de voisinage des segments détectés qui servira pour la mise en correspondance utile à la reconstruction 3D.

Cependant, avant cette étape, une analyse des descripteurs des segments a été faite, afin de justifier leur choix puis d'en réduire le nombre. De façon concomitante, la recherche d'une fonction de classification après l'expérimentation de quatre méthodes a conduit au choix des approches neuronale et bayésienne. Les résultats obtenus ont permis la construction d'une fonction de classification qui fusionne ces deux approches.

## 1.1.7 Reconstruction 3D

Cette étape est initialisée par les propriétés géométriques du capteur en commençant par apparaître les segments verticaux puis en complétant cet appariement sur leurs voisins par la méthode de fusion neuronale et bayésienne. La contrainte épipolaire n'est utilisée qu'en cas ultime si les segments verticaux sont insuffisants, ce qui dans un environnement domestique est plutôt rare.

La calibration des caméras tenant compte de la distorsion radiale (importante pour ces capteurs de bas niveau) est utilisée ainsi que la détermination de la matrice modélisant la transformation géométrique entre ces deux caméras.

La reconstruction se base sur les segments appariés dont les extrémités sont reconstruites en 3D. L'évaluation des performances de la méthode a été validée expérimentalement en plaçant le capteur suivant différentes configurations et distances d'une scène connue(Figure 1.5).

Les erreurs sont de l'ordre de 0.2 à 2.5 cm et sont tout à fait acceptables compte tenu des per-
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>FIGURE 1.5 – Extractions des segments du capteur stéréoscopique</figcaption></figure>

formances frustres de ces capteurs et des objectifs de reconstruction 3D d'un robot mobile dans un environnement domestique en complément de données fournies par des capteurs ultra sonores.

## 1.2 Télémètre par triangulation

Ces travaux ont permis de faire coopérer une caméra et un dispositif de relevé 3D afin de superposer à une image vidéo les informations de profondeur fournies par le dispositif de relevé 3D dans le cadre de ma thèse [Doc.9] et des publications associées [Art.8, Art.9, Conf.23, Art.11, Art.12, Conf.31, Conf.32, Art.13, Conf.33]. Le but de ce travail est la modélisation et la calibration d'un système multicapteur en vue de modéliser l'environnement d'un site téléopéré ayant pour support la plate forme MCIT (Module de Contrôle et d'Interface en Téléopération) développée au laboratoire.
Les méthodes de calibration de caméra, développées au LSC à cette époque, ne permettaient pas de prendre en compte la distorsion présente au niveau de l'objectif. Une calibration utilisant ce modèle a été réalisée par une méthode d'optimisation non-linéaire. Bien que les objectifs employés n'aient pas de déformation suffisamment importante, la simulation d'un modèle fortement non-linéaire montre l'intérêt de cette approche et les limites des méthodes classiques. Dans ce cas, les erreurs de reconstruction, avec le modèle non-linéaire restent inférieure au pixel, alors que les résultats des méthodes classiques dépassent le pixel.

La calibration du télémètre à temps de vol est réalisée par une technique d'optimisation similaire. Elle permet de s'affranchir de la détermination expérimentale des paramètres internes de ce capteur.
Le second télémètre utilise le principe de la triangulation en faisant coopérer la caméra avec un pointeur visible (LASER). La calibration de ce pointeur nécessite des méthodes de traitement d'image, évitant à l'opérateur de réaliser manuellement l'appariement entre l'image du pointeur et un réticule commandé dans le repère de visualisation. Ces méthodes permettent d'extraire la position pixel du centre de gravité d'une tâche lumineuse. Elles sont ainsi appliquées à la localisation du pointeur, mais aussi à l'extraction des coordonnées pixels utiles à la calibration de la caméra.

Ces capteurs calibrés, la détermination des primitives associées à des objets de types cylindriques ou polyédriques est réalisée. Les mesures fournies par le télémètre à temps de vol sur des surfaces cylindriques présentent des artefacts qui ont abouti au développement d'une procédure spécifique faisant appel à des plans tangents de l'objet. Les mesures caméra permettent également d'obtenir des
plans tangents à l'objet (plans d'interprétation). Dans les procédures mettant en oeuvre le télémètre temps de vol seul, ou la coopération télémètre temps de vol caméra, les propriétés des différents plans tangents permettent de déterminer les paramètres d'un polyèdre ou d'un cylindre.

Les mesures par triangulation (caméra et pointeur visible), permettent d'utiliser des points 3D dont la position est de meilleure qualité. Une méthode de résolution par optimisation permet de trouver directement les paramètres de l'objet.

L'étude de l'évolution des erreurs pour les différents capteurs, conduit à la détermination d'une zone où la coopération de ces capteurs est possible en vue de fusionner leurs informations.

Une solution est testée lors de la coopération de la caméra et du télémètre à temps de vol, permettant de déterminer les paramètres d'un cylindre en utilisant les plans tangents de la caméra et du télémètre. L'évolution des variances permet d'associer un facteur de confiance aux paramètres des plans tangents d'un cylindre, déterminés avec l'un ou l'autre capteur. La pondération du critère permettant de déterminer les paramètres du cylindre peut être réalisée à partir de ces informations.
<figure><img src="image_14.png" /></figure>
# Chapitre 2

## Vision par Ordinateur

### 2.1 Images Couleur

#### 2.1.1 Apports de la couleur en vision-Application à la localisation locale et globale d'une base mobile d'aide aux handicapés

Ce travail a pour cadre la thèse de Christophe MONTAGNE [Doc.6] et les publications associées [Conf.20, ConfNat.6, Conf.22, Conf.24, ConfNat.8] et aborde le thème de la couleur en traitement numérique des images. Plus particulièrement est étudié et évalué l'emploi de la couleur dans des traitements d'images pour lesquels l'information d'intensité est usuellement utilisée.

La cadre applicatif choisi pour cette recherche est la localisation d'un robot mobile au sein d'un environnement domestique, tel que sont les systèmes robotisés d'assistance aux personnes âgées ou handicapées.

Deux localisations sont considérées : L'une est dite locale et permet à terme de situer avec précision l'emplacement du robot dans l'espace, ce qui est essentiel dans un processus de navigation. La seconde est dite globale et permet à partir d'informations moindres d'avoir une idée générale du lieu où se situe le robot.

Dans les deux cas, plusieurs traitements d'images sont mis en oeuvre pour lesquels sont proposées des solutions utilisant l'information colorimétrique.

Le premier d'entre eux est l'extraction de segments d'une image par le biais de gradients couleur et monochromatique. L'analyse des segments ainsi créés permet d'évaluer différents axes couleurs de manière individuelle mais également différents espaces couleurs.

Par la suite, en disposant des segments issus d'une paire stéréoscopique d'images, il est possible de construire une représentation 3D de la scène saisie. Pour ce faire, il est nécessaire d'associer correctement les segments de la première image avec ceux de la seconde : un tel appariement se base sur un certain nombre de paramètres intrinsèques et extrinsèques aux segments.

Des paramètres couleurs sont proposés qui sont basés sur l'identification de couleurs homogènes et sur une distance intercouleurs dans le proche voisinage des segments. Ces paramètres sont calculés sur l'axe couleur jugé le plus significatif pour l'image analysée.

Ce choix de l'axe couleur utilise une technique originale de quantification des couleurs qui a été proposée dans le cadre de ce travail. Cette technique basée sur la transformation dite du boulanger
permet de réduire de manière adaptative le nombre de couleurs composant une image(Figure 2.1).
Concernant la localisation globale, l'objectif visé est l'identification de la pièce d'où a été prise

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIGURE 2.1 – Images originales et quantifiées à 256 couleur par la transformation du boulanger</figcaption></figure>

une image, et éventuellement l'orientation qu'a le système de vision monoculaire à ce moment. Une méthode basée sur un invariant couleur permet de trouver au sein d'une base d'images, l'image de la base correspondant à celle prise par le système. Cette connaissance permet de remonter aux informations de lieu et d'orientation. L'invariant utilisé est une palette de couleurs extraite de l'image par la technique de réduction de couleurs dite du boulanger présentée auparavant.

## 2.1.2 Analyse de peintures thermosensibles

Ce projet mené en partenariat avec la SNECMA a pour cadre l'étude de peintures thermosensibles par vision couleur. Le but est d'analyser de manière automatique des étalons métalliques enduits de peinture thermosensible et de localiser les zones de variation de couleur en vue de caractériser le matériau [Rap.3, Stg.17]. Le travail combine une appriche couleur compléter d'une approche région comme présenté sur la Figure 2.2

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>FIGURE 2.2 – Détection des zones thermosensibles par analyse d'image couleur</figcaption></figure>
## 2.2 Reconnaissance 2D/2D et 2D/3D d'objets à partir de leurs squelettes

Ces travaux ont pour cadre le travail de thèse de Djamel MERAD [Doc.7] où nous nous sommes intéressés successivement : à l'inspection automatique d'objets comportant des surfaces complexes puis à la reconnaissance d'objets 3D de formes libres.

### 2.2.1 Inspection automatique

Dans cette première partie est présentée une méthode permettant la reconnaissance automatique de défauts ou de bougés dans le cadre d'une assistance au diagnostic de machines à usinage rapide de type Urane 25® [Rap.4, Rap.6, Rap.5, Art.7, ConfNat.7].

Le volume de travail de ces machines est de 500 x 500 x 200 (mm). Les vitesses de rotation de la broche sont de plusieurs milliers de tours par minute et les accélérations lors des déplacements ou des changements d'outils peuvent aller jusqu'à 3.5 g. Au vu de ces performances, le cahier des charges soumis par Renault Automation était de pouvoir vérifier, lors de la mise en place dans le centre d'usinage d'un objet, si celui-ci était le bon, s'il était correctement placé et s'il présentait des défauts. La rapidité d'exécution de la machine ne laisse pas le temps à un opérateur de réagir en cas de problème, d'où la nécessité d'un diagnostic préalable.

Une chaîne de traitements a été mise en oeuvre (Figure 2.3) pour effectuer cette tâche. Le principe de la méthode proposée consiste à extraire des paramètres sur une image, puis à détecter d'éventuels défauts, par comparaison de ces paramètres avec ceux d'une image de référence. Elle est composée principalement de deux parties, une partie traitement d'images et une partie classification supervisée.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>FIGURE 2.3 – Méthode d'inspection automatique</figcaption></figure>
## Traitement des images

**Restauration** Un filtrage adaptatif très proche de celui utilisé par Malik et Perona [Ref.35] est utilisé pour restaurer les images, garantissant les invariances euclidienne et morphologique, la structure pyramidale et la comparaison locale de régularité. Cette méthode n'introduit pas de flou, rehausse les contours améliorant ainsi la qualité visuelle de l'image (Figure 2.4).

**Segmentation des contours** Pour l'inspection automatique, le diagnostic se fait en mettant en

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>FIGURE 2.4 – Image partielle de bloc moteur bruitée puis restaurée</figcaption></figure>

correspondance des primitives robustes issues de deux images différentes et l'entité pertinente est l'information de contour au même titre que les points d'intérêt. Pour une application où la précision et la vitesse sont de fortes contraintes, les approches dérivatives sont les plus adéquates car elles présentent un bon compromis entre performance et temps de calcul.

Différents essais nous ont conduit à retenir le filtre de Deriche [Ref.40]. Le seul paramètre à régler correspond à la résolution $\alpha$ pour détecter les contours. La diminution de $\alpha$ permet de favoriser la détection au détriment de la localisation et inversement. Un autre avantage de cet opérateur est sa possibilité de mise en oeuvre de manière récursive. Ce qui permet d'avoir un nombre d'opérations réduit et indépendant de la valeur de la résolution à laquelle les contours sont détectés. Un autre avantage de ce filtre est de ne pas introduire le bruit de troncature présent dans la plupart des méthodes dérivatives.

Une extraction des maxima locaux puis un seuillage par hystérésis [Ref.42] permet de réduire les résultats du filtre de Deriche et préparer le chainage des contours [Ref.30] par approximation polygonale.

**Détection des points de forte courbure** En complément de l'extraction des segments, est effectuée la détection des points de forte courbure utiles à la mise en correspondance des objets à analyser par rapport aux objets de référence. La méthode proposée par [Ref.38] a l'avantage d'être robuste aux rotations, aux changements d'échelle et aux variations d'éclairage. La Figure 2.5 décrit ces différentes étapes.

L'étape suivante met en oeuvre une mesure de similarité afin de comparer l'image de référence à l'image en cours d'analyse. Trois mesures ont été retenues à savoir la corrélation entre les segments détectés, la corrélation entre les points de forte courbure et la corrélation des niveaux de gris.

Ces mesures sont analysées en composantes principales pour en vérifier la pertinence.

Deux classes sont ensuite définies, la classe 0 où il existe une différence entre l'image d'origine et l'image en cours, la classe 1 où l'on considère qu'il y a une forte similitude avec l'image de référence. Le choix du classifieur résulte d'une combinaison des méthodes bayésienne et neuronales suivant une règle de la somme faisant référence aux travaux de [Ref.29]. Les tests ont été effectués sur des images
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>FIGURE 2.5 – Image brute, segments extraits, points de forte courbure</figcaption></figure>

issues du site industriel, les taux de classifications obtenus sont satisfaisants avec 96.1% pour la classe 0 et 98.89% pour la classe 1 permettant de répondre de façon optimale au cahier des charges.

### 2.2.2 Reconnaissance d'objets 3D de forme libre

Dans la seconde partie de ce travail est analysé le problème de la reconnaissance 3D d'objets de forme libre en vision monoculaire [Conf.18, Conf.19, Conf.21, Stg.18].

Ce problème est d'autant plus important qu'il permet d'apporter une aide à la commande et à la perception d'une scène complexe, à un opérateur en situation de téléopération, en cas de vision indirecte. La partie originale permet à l'aide d'une représentation en squelettes, de reconnaître les objets d'une base de données.

L'étude suit trois étapes clé de la reconnaissance d'objets en vision à savoir la modélisation de primitives, puis l'appariement des objets avec leur modèle et enfin la projection de ces résultats dans l'environnement de perception de l'utilisateur.

La modélisation et l'extraction de primitives utilise un processus de squelettisation permettant d'obtenir deux graphes, un graphe 3D et un autre 2D. Le graphe 3D est obtenu à partir du squelette 3D homotopique et le graphe 2D est construit à partir du squelette 2D.

La squelettisation étant une étape importante, une méthode hybride de de squelettisation a été développée. Cette technique a permis de construire des squelettes robustes et ainsi de faciliter l'étape de mise en correspondance.

La reconnaissance d'objets et l'appariement revient à faire un isomorphisme entre le graphe 3D de la base de données et le graphe 2D obtenu à partir de l'image. Cette tâche est complexe car cette mesure doit évaluer le degré de ressemblance entre structures similaires de deux sous-graphes, afin de gérer le problème d'occlusions. La méthode d'isomorphisme de Siddiqi [Ref.28] a été adaptée utilisant les signatures topologiques des noeuds.

La dernière partie consiste à choisir la meilleure des hypothèses par un processus de projection/vérification. Cette approche est testée sur une série d'images représentant un modèle dans des poses différentes. L'ensemble des résultats est analysé afin d'en démontrer la robustesse par rapport aux occlusions ainsi qu'à la présence d'autres objets.

Un algorithme de suivi d'objets 3D de forme libre par les squelettes est également proposé et testé sur des images de synthèse (Figure 2.6).
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>FIGURE 2.6 – Suivi d'un objet basé sur son squelette</figcaption></figure>

## 2.3 Capteur stéréoscopique omnidirectionnel pour la stabilisation et le déplacement d'une plate-forme bipède bio inspirée

Le projet SHERPA<fnref n="1" /> utilise la vision omni-directionnelle sur une plate-forme humanoïde bio-inspirée comme un point d'entrée aux algorithmes de stabilisation de la marche, de suivi de cible et d'évitement d'obstacles.

La stéréovision omnidirectionnelle va permettre la localisation des droites verticales dans un environnement domestique et en déduire l'estimation de la pose de la caméra, permettant ainsi une redondance d'information avec les capteurs dédiés que sont les inclinomètres conduisant à une lecture directe de cette information. [Stg.16, Conf.6].

L'originalité de ce travail est de déterminer cette orientation en se basant sur l'analyse de l'espace échantillonné des histogrammes et en se basant sur les spécificités des systèmes catadioptriques. Des expérimentations sur images simulées et réelles ont permis une estimation de l'orientation à 0.06° (Figure 2.7).

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIGURE 2.7 – Points de fuite ayant conduit à la détermination de l'orientation</figcaption></figure>

<footnote n="1">1. Resp S Krut : projet ANR sur la msie en oeuvre et la commande d'une plateforme bipède bio inspirée</footnote>
# Chapitre 3

## Modélisation d'environnement

### 3.1 Conduite automatisée de convois de poids lourds

Ces travaux ont pour cadre une étude menée en partenariat avec Renault Véhicules Industriels [Rap.7] et permettent à un véhicule suiveur de retrouver les paramètres de position et de vitesse d'un véhicule leader, dans le but de pouvoir asservir sa position. Un simulateur a été réalisé afin de paramétrer la caméra du véhicule suiveur, les déplacements du véhicule leader ainsi que la disposition de la mire sur celui-ci. [Conf.28].

En utilisant une méthode présentée dans [Ref.45] utilisant 4 points coplanaires situés sur la mire, il est possible de localiser en 3D cet objet placé sur le véhicule leader par le véhicule suiveur. Différentes configurations ont été analysées pour des distances variant de 0 à 20 m et avec des focales de 8.5 mm et 16 mm (voir Figure 3.1) le meilleur compromis avec une focale de 8.5mm conduit à une erreur longitudinale de 5cm à 5m.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>FIGURE 3.1 – Configuration du système et surfaces associées</figcaption></figure>

### 3.2 Aide au diagnostic par la vision d'un processus d'usinage

Ces travaux ont pour cadre une étude menée en collaboration avec Renault Automation et apporte une aide au diagnostic d'un centre d'usinage au moyen d'un système de vision.

Une première partie de l'étude a permis de déterminer la position et l'orientation d'une pièce dont le modèle est connu à l'aide d'une seule caméra calibrée [Conf.26, Rap.6] en adaptant la méthode proposée par [Ref.37].

Le position de l'objet étudié est une culasse et les résultats sont obtenus avec une erreur globale de
moins de 5 mm dans le volume de calibration et augmente jusqu'à 20mm en dehors du volume de celui-ci (Figure 3.2).

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>FIGURE 3.2 – Culasse et son modèle filaire superposé</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>FIGURE 3.3 – Méthode d'analyse d'images pour l'aide au diagnostic</figcaption></figure>

La suite des travaux porte sur les méthodes de traitements des images et leur robustesse face à des conditions très pénalisantes [Art.7, Rap.4, Conf.25].

La méthode proposée Figure 3.3 s'inspire des travaux de Deriche [Ref.40] en optant pour la détection de points de forte courbure puis la mesure de corrélation par rapport à un objet de référence et la détection d'un objet similaire dans des conditions de prises de vues dégradées (vibrations, projections d'eau, copeaux de métal...) a permis de valider une première étape.
# Chapitre 4

## Robotique médicale

### 4.1 Guidage Actif Basé sur l'Imagerie Echographique

Ces travaux ont pour cadre la thèse de Mickael SAUVEE [Ref.16] ainsi que les publications associées et traitent de l'assistance robotisée pour la chirurgie cardiaque à coeur battant particulièrement en vision échographique, dans le cadre de l'assistance à la chirurgie cardiaque endovasculaire, et plus particulièrement la réparation de valve mitrale.

Les déplacements d'un outil sont contrôlés en imposant que celui-ci respecte la contrainte d'inter-section avec le plan échographique. La localisation de la valve mitrale en temps réel est obtenue en utilisant une méthode qui repose sur la détection de la jonction entre la paroi et la valve et également d'un modèle à 2 degrés de liberté de la valve.

L'algorithme proposé a été validé sur une séquence in vivo. Une estimation in vivo des déplacements 3D du coeur à partir des images endoscopiques a été proposée et représente une première étape d'un projet de compensation automatique des mouvements du coeur pour la chirurgie coronarienne [Conf.17, Conf.15, Stg.15, Stg.10, Stg.11].

La première approche proposée est basée sur la détection d'amers artificiels posés à la surface du coeur (Figure 4.1) en s'inspirant des travaux de [Ref.19] avec l'algorithme ESM (Efficient Second order Method). La cadence d'acquisition importante pour la problématique envisagée (125Hz) conduit à des résultats ayant permis une détection cohérente des amers dans l'image pour les déplacement horizontaux et verticaux du coeur (Figure 4.2) en accord avec la fréquence cardiaque mesurée.

La seconde approche est détaillée dans les travaux d'Aurélien NOCE présentés au paragraphe suivant.
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>FIGURE 4.1 – Image endoscopique (125Hz) du coeur avec amers</figcaption></figure>

## 4.2 Vision et reconstruction 3D basée sur la texture : Application à la robotique médicale.

Ce projet utilise la vision et la reconstruction 3D en vue de l'asservissement visuel, basé sur la texture, d'un robot sur les mouvements du coeur et a pour cadre principal la thèse d'Aurélien NOCE [Doc.5] ainsi que les publications associées [Art.6, Sig.4, Conf.13, Conf.11, Conf.9, Conf.15, Conf.10, Stg.7, Stg.15, Stg.14, Stg.12].

Le contexte de ce travail est l'analyse de mouvement de coeur battant pour la chirurgie cardiaque mini-invasive robotisée. L'approche de suivi est basée sur la texture afin de palier les limitations des approches plus classiques notamment en termes de robustesse au regard des déformations de la surface observée. Un système stéréoscopique permet de valider cette approche et de proposer une reconstruction 3D de la surface cardiaque sans avoir à utiliser des marqueurs.

### 4.2.1 Approche basée texture

Afin de décrire la texture, plusieurs approches ont été proposées [Ref.47, Ref.18], le but étant de caractériser l'homogénéité présente dans les images. Cette approche est adéquate afin de palier les insuffisances des algorithmes de suivi classique (type pattern matching). L'analyse des différentes approches ainsi que la cadre particulier de cette étude à conduit à retenir les approches statistiques couplées à un choix judicieux des attributs texturaux. Les contraintes expérimentales sont fortes et nécessitent d'employer pour le suivi du muscle cardiaque une caméra DALSA®1M75 à 300 ips. La
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>FIGURE 4.2 – Déplacements en pixels associés aux mouvements du coeur</figcaption></figure>

base de textures est issue de prises de vues in vivo de différentes régions de la surface du coeur (Figure 4.3). L'analyse a porté sur un total de 117 attributs réduit à 8 en utilisant une analyse en composantes

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIGURE 4.3 – Echantillon de textures de la surface du coeur</figcaption></figure>

principales confortée par une analyse discriminante (Tableau 4.1).

## 4.2.2 Suivi d'indices

Le suivi de ces indices est ensuite réalisé. Différentes approches sont envisageables passant par le suivi de points au suivi de surfaces déformables en se basant sur la mesure de corrélation ou des mesures de flots optique [Ref.27, Ref.22, Ref.46].

Une méthode de suivi composite est proposée (Figure 4.4) et testée sur des séquences artificielles puis validée sur des séquences expérimentales (Figure 4.5). Elle fournit des résultats plus robustes que la plupart des méthodes classiques mais reste moins performante que la méthode de Malis [Ref.22] pour de grandes déformations, ce qui est rarement le cas dans ce cadre applicatif.
<table><caption>TABLE 4.1 – Attributs texturaux</caption><thead><tr><td>Approche</td><td>Attribut</td></tr></thead><tbody><tr><td>Matrice de co-occurrence</td><td>Énergie</td></tr><tr><td>Matrice de co-occurrence</td><td>Contraste</td></tr><tr><td>Matrice de co-occurrence</td><td>Cluster Shade</td></tr><tr><td>Matrice de co-occurrence</td><td>Cluster Prominence</td></tr><tr><td>Matrice de longueur des plages</td><td>Non Uniformité</td></tr><tr><td>Matrice de longueur des plages</td><td>SLGLRE</td></tr><tr><td>Statistiques</td><td>Skewness</td></tr><tr><td>Statistiques</td><td>Kurtosis</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>FIGURE 4.4 – Méthode de suivi composite</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>FIGURE 4.5 – Exemple de suivi Composite sur une séquence in vivo (carré bleu)</figcaption></figure>

### 4.2.3 Evaluation du mouvement 3D

La base de cette estimation est un système de stéréovision permettant de reconstruire la position de points à la surface du coeur et ainsi d'en estimer le mouvement.

Basé sur la géométrie projective [Ref.20], le modèle de caméra est de type sténopé. Sa calibration est basée sur la méthode de Zhang [Ref.26] et permet une estimation complète des paramètres de la caméra, y compris la distorsion radiale. La calibration complète du système de stéréovision est ensuite réalisée, conduisant pour des images de 512 x 512 à une erreur de reconstruction 3D inférieure au millimètre(Figure 4.6).

L'avantage de cette méthode est de pouvoir réaliser un appariement robuste dans le processus de suivi servant ensuite la reconstruction 3D et ainsi au suivi de mouvement.
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>FIGURE 4.6 – Exemple de reconstruction stéréoscopique. (a) images de la caméra de gauche, (b) position 3D reconstruites, (c) images de la caméra de droite</figcaption></figure>

## 4.3 Assistance à la détermination de paramètres élastiques d'artères basée sur l'imagerie échographique et la mesure d'effort

Ce projet<fnref n="1" /> a pour objectif d'obtenir une mesure simultanée entre l'image et l'effort pour estimer la pression artérielle de façon dynamique [Rap.2].

Le diagnostic, l'évaluation, et le suivi des maladies cardio-vasculaires nécessitent des mesures fiables de la fonction artérielle. La distensibilité et le module d'élasticité de la paroi artérielle sont des paramètres dont la détermination peut être fondée sur la mesure des variations du diamètre artériel rapportées aux variations de pression sanguine au cours du cycle cardiaque. La pertinence de cette détermination est accrue lorsque l'épaisseur de la paroi artérielle peut être aussi mesurée avec précision, et lorsque la courbe de pression sanguine au même niveau peut être obtenue. Les mesures de diamètre et d'épaisseur de paroi artérielle nécessitent l'utilisation d'échographes de très haute résolution, et de logiciels d'analyse d'image dédiés. L'avantage majeur de la mesure échographique est son caractère non vulnérant. Cependant, l'effet de la pression exercée par l'opérateur sur la sonde d'échographie n'est pas pris en compte, alors qu'elle est susceptible d'altérer l'amplitude et la forme des variations de diamètres sur lesquelles se fonde la mesure de distensibilité.

Les deux contributions principales de ce travail sont à ce jour :

* d'une part l'analyse d'image permettant d'obtenir de façon automatique les dimensions de l'artère et leurs variations

<footnote n="1">1. projet BIOSTIC Languedoc Roussillon, 2005-2007, (25Keuro)</footnote>
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIGURE 4.7 – Variation conjointe du diamètre artériel(bleu) et de l'effort appliqué (vert)</figcaption></figure>

* d'autre part la réalisation d'un capteur dédié capable de mesurer les efforts exercés sur la sonde échographique au site de mesure et de capter les retours d'efforts (variations cycliques de la pression artérielle).

La relation entre diamètre et effort est établie [Stg.13, Conf.16, Stg.9, Rap.2, Stg.6] on peut voir Figure 4.7 la diminution du diamètre artériel lors de l'augmentation progressive de l'effort appliqué. On note les variations sur ces deux courbes liées aux flux sanguins et à l'effort transmis associé.

La soustraction à ces courbes de la forme globale de l'effort ou du diamètre conduit aux résultats de la Figure 4.8. On observe bien la variation conjointe du diamètre artériel avec l'effort appliqué. On obtient ainsi une méthode non vulnérante capble de fournir une image locale de la pression artérielle. Un prototype expérimental a été réalisé [Conf.8, Art.5, Conf.12, Stg.6, Stg.8] ainsi qu'un dépôt

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>FIGURE 4.8 – Variation conjointe du diamètre artériel (haut) et de l'effort appliqué (bas)</figcaption></figure>

logiciel [Brv.3].

Ces travaux se sont poursuivis sur l'étude veineuse présentée au paragraphe suivant.
4.4 Évaluation quantifiée des effets et des mécanismes de la com-
pression médicale élastique

Ces travaux ont pour cadre la thèse CIFRE de Florent VEYE [Doc.3]en partenariat avec les laboratoires Pierre Fabre et les CHU de Montpellier et Nîmes dans le cadre d'un Protocole de Recherche Clinique [Ref.12]ainsi que les publications associées [Stg.3, Art.4, Sig.2, Conf.3, Art.3].

Le cadre de cette étude est la compression médicale qui représente le traitement le plus efficace de l'insuffisance veineuse chronique et du lymphoedème, afin de réduire la tension pariétale veineuse et l'oedème, soulageant les symptômes et ralentissant l'évolution de la maladie, tout en contribuant à la guérison des complications comme les ulcères.

Plusieurs travaux analysent les mécanismes d'action des orthèses de compression [Ref.17, Ref.15], cependant les observations directes des veines superficielles et profondes sous les orthèses restent très limitées.

De plus, aucune étude n'avait, jusqu'ici, été réalisée en conditions dynamiques. Il en résulte que les

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>FIGURE 4.9 – Répartition des capteurs sur la jambe</figcaption></figure>

conditions exactes d'adaptation des orthèses aux caractéristiques personnelles des patients restent mal connues. On remarque généralement que la force de compression de ces orthèses est traditionnellement décroissante (dégressive) de bas (cheville) en haut (cuisse), mais des modèles appliquant une compression progressive sont désormais utilisées dans certains domaines, comme les activités spor-tives. Cependant, les données physiopathologiques restent incomplètes pour une compréhension des mécanismes mis en oeuvre.

L'objectif est de pouvoir guider le choix et le paramétrage des orthèses de compression. Le moyen d'y parvenir est de déterminer les relations entre la pression d'interface générée par les orthèses et les caractéristiques géométriques et mécaniques des veines qu'elle soient superficielles ou profondes.L'analyse est réalisée en conditions statiques et dynamiques, et en prenant en compte le volume et la forme du membre.
Les capteurs choisis pour la mesure de pression d'interface peau / orthèse de compression ainsi que les capteurs de pression invasive (intramusculaire et intraveineuse devant disparaitre à terme) nécessaires pour l'étude physiopathologie et la modélisation sont présentés (Figure 4.9).

Ensuite ont été réalisés les développements pour l'instrumentation de la sonde échographique afin de permettre la mesure d'effort pendant l'examen, ainsi qu'un outil d'analyse d'image échographique pour permettre l'extraction des paramètres géométriques de la veine (diamètre, aire) sur les séquences d'images échographiques en conditions statiques et dynamiques (Figure 4.10).

Les résultats obtenus montrent la répartition des efforts de pression d'interface en fonction des classes

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>FIGURE 4.10 – Logiciel Pulsart</figcaption></figure>

de compression ainsi qu'une possibilité d'analyse de la relation entre les efforts appliqués, l'aire de la veine et les pressions d'interfaces liées à la classe de compression (Figure 4.11).

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>FIGURE 4.11 – Variation conjointe de l'aire et de la force</figcaption></figure>

Le caractère innovant des premiers résultats confirme l'aptitude du dispositif développé à répondre aux exigences du projet de recherche clinique en cours [Ref.12]. Ils fournissent en outre les données utiles à la modélisation du comportement biomécanique de la veine en montrant des boucles aire / pression présentant une hystérésis caractéristique (Figure 4.12).

Ces données ont également permis de fournir les premiers paramètres d'une modélisation 2D de la jambe et des veines.
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>FIGURE 4.12 – Mesures surface veine/ effort position debout</figcaption></figure>

Ce dispositif est actuellement utilisé pour la réalisation d'une très large étude clinique sur des vo-
lontaires sains sédentaires et sportifs ainsi que sur des patients présentant une insuffisance veineuse
chronique aux différents stades. Il répond pleinement aux objectifs assignés, et apporte des données
originales et d'un très grand intérêt physiopathologique.

Ce travail s'est poursuivit par une pré-maturation<fnref n="2" /> validée par le comité d'investissement de la SATT AXLR en juin 2015. Ce même organisme continue l'accompagnement de ce projet en maturation<fnref n="3" /> avec une partie complémentaire permettant d'envisager un système complet d'assistance à l'évaluation clinique quantitative de l'insuffisance veineuse chronique et à la prescription personnalisée des orthèses de compression [Rap.1]. Un brevet ainsi qu'un dépôt logiciel ont été faits sur ce sujet [Sig.1, Brv.1]

<footnote n="2">2. 60 k€1 CDD Ingénieur Recherche sur 6 mois</footnote>

<footnote n="3">3. 280 k€2 CDD Ingénieurs de Recherche sur 18 mois</footnote>
<figure><img src="image_37.png" /></figure>
# Chapitre 5

## Robotique sous marine

### 5.1 Fusion multimodale pour la cartographie sous-marine

Ces travaux ont pour cadre la thèse d'Arnaud MELINE [Doc.4] ainsi que les publications associées [Conf.7, Stg.5, Stg.4, Stg.2, Sig.3, ConfNat.5, ConfNat.2, ConfNat.3, ConfNat.4, ConfNat.1].

Ils ont été complétés par les travaux de thèse de Yadpiroon ONMEK [Doc.2] ainsi que les publications associées [Conf.1, Conf.2].

L'originalité de l'approche proposée est la réalisation de la fusion de deux cartes obtenues avec des capteurs de différentes résolutions. [Ref.6]

Dans un premier temps, un engin autonome (ou un bateau) analyse les fonds marins avec un sonar latéral et crée une première carte globale de la zone. Cette carte est ensuite étudiée de façon à déceler des zones d'intérêt.

Une deuxième mesure est alors réalisée sur certaines cellules particulières à l'aide d'un second capteur avec une résolution plus élevée. Cela permettra d'obtenir une carte détaillée 3D de la cellule. Un AUV ou un plongeur muni d'un système de vision (stéréoscopique) effectuera cette acquisition.

Cette étude se décompose en deux parties : d'une part la reconstruction 3D en vision stéréoscopique et d'autre part le recalage et la fusion de ces données avec celle fournies par le sonar.

#### 5.1.1 Stéréovision sous marine

Le modèle employé pour les caméras est de type sténopé en tenant compte de la distorsion radiale [Ref.26]. L'importance de ce dernier paramètre est lié au milieu dont les caractéristiques sont variables (salinité, longueur d'onde/profondeur). Certains auteurs proposent une calibration en surface et une adaptation des paramètres en fonction du milieu [Ref.25] et particulièrement l'indice de réfraction de l'eau qu'il faudrait pouvoir mesurer à chaque prise de vue. D'autres auteurs choisissent une calibration in situ mono caméra [Ref.14] ou du système stéréoscopique complet [Ref.13]

Le système stéréoscopique employé est constitué de deux reflex numériques Nikon D7000® montés dans des caissons étanches Ikelite®, avec une liaison rigide et un système de déclenchement synchro-nisé (Figure 5.1).

La calibration de la paire stéréoscopique fait suite au calibrage des deux appareils réalisé à partir de la même séquence d'images d'une mire de calibration plane immergée avec les caissons (matrice
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>FIGURE 5.1 – Système stéréoscopique sous marin</figcaption></figure>

fondamentales et essentielles estimées) en employant la méthode de Zhang.

### 5.1.2 Calibration des caméras

<table><caption>TABLE 5.1 – Paramètres caméras en extérieur et en sous marin</caption><thead><tr><th rowspan="3">Paramètre du modèle</th><th colspan="3">Images sous marines</th><th colspan="6">Images extérieures</th></tr><tr><th rowspan="2">Valeurs</th><th rowspan="2">Erreurs</th><th rowspan="2">Ereur en %</th><th colspan="3">Sans caisson étanche</th><th colspan="3">Avec caisson étanche</th></tr><tr><th>Valeurs</th><th>Erreurs</th><th>Ereur en %</th><th>Valeurs</th><th>Erreurs</th><th>Ereur en %</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Focal Length</td><td>4672.85</td><td>60.23</td><td>1.29 %</td><td>3200.45</td><td>37.38</td><td>1.17 %</td><td>3248.21</td><td>25.52</td><td>0.78%</td></tr><tr><td>4511.64</td><td>46.68</td><td>1.03 %</td><td>3225.97</td><td>56.66</td><td>1.66 %</td><td>3248.79</td><td>37</td><td>1.14%</td></tr><tr><td rowspan="2">Principal point</td><td>1666.98</td><td>26.29</td><td>1.58 %</td><td>1655.1</td><td>31.55</td><td>1.90 %</td><td>1643.3</td><td>24</td><td>1.46%</td></tr><tr><td>1284.4</td><td>125.1</td><td>9.74 %</td><td>1343.82</td><td>29.01</td><td>2.16 %</td><td>1297.9</td><td>21.5</td><td>1.65%</td></tr><tr><td>Skew</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Distortion</td><td>0.124</td><td>0.0156</td><td>12.58%</td><td>-0.142</td><td>0.0148</td><td>10.42%</td><td>-0.154</td><td>0.011</td><td>7.14%</td></tr></tbody></table>

Le point crucial de cette étude est la détermination et l'appariement des points d'intérêt pour la reconstruction 3D. Les méthodes permettant d'y parvenir sont généralement performantes en surface et se basent sur la variations de jeux de lumière [Ref.10] ou sur le mouvement relatif de la caméra [Ref.23].

La méthode retenue combine deux approches. La première utilise une détection des points d'intérêt

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 5.2 – Détection combinée de points d'intérêt</figcaption></figure>

avec le détecteur de Harris [Ref.38] et un appariement par corrélation. Cette approche permet d'obtenir des points sur les contours caractéristiques de la forme géométrique de l'objet. La seconde approche est basée sur le détecteur SIFT [Ref.21] considérée comme le plus efficace dans la littérature mais fournissant des résultats moindres en milieu sous-marin. Ainsi, la robustesse aux bruits sous-marins
de deux méthodes a été testée et a conduit à la détermination de filtres permettant d'améliorer les performances de l'approche SIFT (filtre anisotropique essentiellement Figure 5.2).

La démarche employée se base sur la méthode " Harris & corrélation " comme méthode de base pour la reconstruction du modèle 3D complétée par des points fournis par SIFT pour enrichir le modèle.

La dernière étape de la reconstruction 3D consiste à améliorer le rendu. Pour cela, une triangulation

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>FIGURE 5.3 – Reconstruction 3D d'une amphore (étang de Thau)</figcaption></figure>

de Delaunay est appliquée sur les points 2D qui sont ensuite reprojetés en 3D et ainsi ajouter la texture sur les surfaces obtenues (Figure 5.3).

La métrique de la reconstruction a été évaluée en comparant ces mesures à celles obtenues avec un scanner 3D industriel<fnref n="1" /> (meilleures résolution et précision).

### 5.1.3 Fusion multimodale

La seconde partie du travail consiste à fusionner le modèle 3D obtenu précédemment et la carte acoustique, tous deux ayant des résolutions et des positions de mesures différentes. L'utilisation d'un capteur fixe mais possédant des mouvements de rotation connus permet de guider plus efficacement la reconstruction 3D [Ref.11]. L'utilisation de la vidéo combinée à la mesure sonar est également possible pour une cartographie globale [Ref.24].

Dans notre cas, le sonar fournit une carte 3D du fond marin sous forme de nuage de points non référencé (à terme, les deux capteurs seront embarqués sur la même plateforme). La Figure 5.4 représente le relevé sonar du pont arrière d'une épave où l'on peut observer l'excroissance due à la présence de

<footnote n="1">1. CREAFORM 3D VisuScan®</footnote>
<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>FIGURE 5.4 – Carte sonar du pont arrière d'une épave (étang de Thau)</figcaption></figure>

l'amphore.

Afin d'aligner les deux modèles 3D (stéréo 3D et sonar) l'algorithme ICP [Ref.32] est employé per-

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>FIGURE 5.5 – Fusion entre le modèle 3D et la carte sonar</figcaption></figure>

mettant la superposition des deux cartes de modalités différentes. La performance de cet algorithme est l'utilisation directe des nuages de points en s'affranchissant des problèmes d'échantillonnage par une minimisation sur l'alignement des nuages de points. (Figure 5.5)

Les travaux suivants menés avec Yadpiroon ONMEK ont permis de compléter la réalisation du modèle 3D en se basant sur l'enregistrement vidéo stéréoscopique de la scène à reconstruire en 3D et dans un premier temps à des objets archéologiques. La démarche suit le protocole de la Figure 5.6 sensiblement proche du travail d'Arnaud MELINE.
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>FIGURE 5.6 – Processus de Fusion entre le modèle 3D et la carte sonar</figcaption></figure>

L'originalité de l'approche est donc la reconstruction 3D globale obtenue à partir de différentes vues stéréoscopiques extraites de la vidéo de l'objet observé comme détaillé dans la Figure 5.7.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>FIGURE 5.7 – Processus de reconstruction globale du modèle 3D</figcaption></figure>

Le résultat obtenu sur une amphore est présenté Figure 5.8 où les erreurs sur le modèle sont comparées aux mesures obtenues pour le même objet avec un scanner 3D du commerce(HandyScan Creaform) avec un résultat inférieur à 7%.

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>FIGURE 5.8 – Processus de reconstruction globale du modèle 3D d'une amphore</figcaption></figure>
L'ensemble de ces travaux trouve une suite logique dans le projet de numérisation 3D en environnement karstique décrit au paragraphe suivant.
## 5.2 Numérisation 3D en environnement aquatique : application aux réseaux karstiques.

Ces travaux ont pour cadre le projet KARST qui vise à concevoir et réaliser un système robotique intelligent et pratique pour l'exploration/l'inspection sous marine en environnement confiné. En tant qu'étude de cas génériques, le projet se concentre sur l'exploration karstique et l'inspection de galeries hydrauliques. La difficulté de l'environnement karstique réside dans sa condition subaquatique, le confinement et sa morphologie chaotique. D'un autre côté, cet environnement omniprésent et contrasté offre beaucoup d'informations pour la navigation autonome [Ref.9]. Le projet Aleyin, labellisé Flagship par le laboratoire Numev (07/2016), propose de joindre les forces de 4 laboratoires du site UM pour atteindre cet objectif.

Une première étude a été menée avec des étudiants du master de Robotique de Montpellier ou des premiers essais sur vidéo sous marines ont permis de vérifier la faisabilité d'une approche basée vision pour la reconstruction 3D [Stg.1]. La suite se poursuit dans le cadre de la thèse de Quentin MASSONE [Doc.1].

L'objectif de cette thèse est la recherche de solutions optimales de combinaison de capteurs en vue de la reconstruction 3D de l'environnement sous marin d'un ROV évoluant plus particulièrement en milieu souterrain. Les capteurs embarqués sont de natures complémentaires afin de permettre au robot de poursuivre sa mission en toutes circonstances.

Une première approche se basera sur la mise en oeuvre d'un système stéréoscopique et d'un éclairage dédié utilisé dans deux configurations : l'un observera l'avant du véhicule et le second sera orienté vers le sol afin de compléter les informations odométriques. L'objectif est de pouvoir travailler sur des méthodes type Structure From Motion [Ref.7] pour déterminer une première carte 3D à partir de chaque couple caméra/éclairage (travail sur l'albédo) puis de fusionner ces informations et de profiter de la configuration stéréoscopique pour accroître la précision des informations 3D. Des méthodes de calibrations devront être optimisées en tenant compte des problèmes de réfractions dûs au milieu aquatique [Ref.8, Sig.3, Conf.1].

Un profilomètre est également embarqué sur le ROV : il sera donc nécessaire d'adopter une stratégie de fusion entre ses informations et celles des capteurs stéréoscopiques et ce en configuration embarquée. L'objectif étant de passer d'une navigation pilotée à une navigation totalement autonome où le système assure sa propre sécurité par l'exploitation des modèles dégradés reconstruits. Une attention particulière sera portée sur la mise en oeuvre d'un centrage automatique à l'aide de ces capteurs.
# Chapitre 6

## Perspectives et conclusion

### 6.1 Introduction

Au vu de cette présentation, il est clair que mes principales activités de recherche s'articulent actuellement autour du domaine médical et principalement du domaine sous-marin. L'éloignement de ces champs applicatifs peut surprendre, cependant les démarches et les méthodes se rejoignent puis gagnent en efficacité au fil des travaux, particularisent pour la reconstruction tri dimensionnelle. De plus, que l'on travaille avec un sonar ou un échographe, seule la puissance et la profondeur d'exploitation changent et bien entendu les objets que l'on va chercher à modéliser ou caractériser. L'analyse des images échographiques ou sous marines, de part leur constitution et surtout par les bruits qui les perturbent permettent la mise en oeuvre de traitements relativement proches.

### 6.2 Domaine médical

Le projet Phlébosthène est toujours actif et la synthèse des mesures expérimentales est en cours. Deux articles importants sont en phase de publication : [Art.2, Art.1] montrant les résultats du protocole de recherche clinique associé au projet sur 110 patients. La paroi veineuse est un tissu viscoélastique. Une diminution de la distensibilité veineuse des membres inférieurs a été démontrée chez des patients présentant une insuffisance veineuse chronique (IVC). Il est probable que les modifications structurelles et biomécaniques de la paroi veineuse précédent les dysfonctions valvulaires et la formation de varices lors de l'IVC primaire. Cependant, la viscosité reste inexplorée bien qu'elle soit probablement aussi cruciale pour la paroi veineuse que pour la paroi artérielle.

Chez 57 patients avec des niveaux différents d'IVC et 54 témoins, nous avons mesuré par échographie (US) la section transversale de la saphène parva (SP) et d'une veine profonde du mollet (VPM) en décubitus et orthostase, au repos et en augmentant la force appliquée sur la sonde échographique pour collaber la veine (FS).

La relation entre l'aire de la veine et la force appliquée par la sonde représente une boucle d'hystérésis dont la surface, représentant la viscosité, est plus importante chez les patients atteints d'IVC que chez les témoins.

La mesure de la viscosité de la veine non invasive in vivo est bien réalisable et permet de discriminer efficacement les stades de l'insuffisance veineuse chronique.
Les deux prototypes sont actuellement en cours de finalisation (contrat ingénieur sur 4 mois) pour l'automatisation de la volumétrie du membre inférieur.

## 6.3 Domaine sous-marin

Deux projets sont en cours :

* Projet KARTZ<fnref n="1" /> (exploration sous marine souterraine et reconstruction 3D en cours 2017-2020)

* Projet BUBOT<fnref n="2" /> (Better understanding biodiversity changes thanks to new observation tools, en cours 2018-2022)

Dans le cadre du KARTZ [Ref.4], en collaboration avec le doctorant Q. Massone, une recherche est en cours sur des méthodologies originales d'assistance à la localisation tri-dimensionnelle en réseau souterrain immergé pour la surveillance des réserves d'eau douce. La première piste envisage la mise en oeuvre d'un système stéréoscopique pour l'aide à la localisation d'un engin à finalité autonome [Ref.3]. D'autres approches sont envisagées avec des capteurs omnidirectionnels en vision active (projection de plans ou de grilles laser) et un couplage potentiel avec un sonar et les données inertielles fournies par le robot. Une expérimentation permettant la comparaison des données du capteur stéréoscopique en immersion avec celle d'un scanner 3D industriel est envisagée en suivant la démarche proposée par [Ref.2]

Dans le cadre du projet BUBOT, l'approche de localisation stéréoscopique (orientation vers le sol) pourra également être envisagée dans un premier temps pour suivre des transecs, mais la localisation d'obstacles est également souhaitable par un autre système stéréoscopique embarqué dont les mesure temps réel doit permettre l'assistance à l'évitement d'obstacle. A terme, il est également prévu un module d'observation local pour une numérisation 3D d'un bloc rocheux ou corallien afin d'effectuer un suivi temporel de certaines zones du littoral [Ref.5].

## 6.4 Autres..

* Projet SuperBeeLive<fnref n="3" /> (Des Savoirs APIcoles Cévenols aux connaissances pour la santé des abeilles en cours 2018-2022) Ce projet consiste en la structuration de plusieurs collaborations existantes ou nouvelles autour du développement d'une ruche instrumentée destinée au monitorage détaillé de la santé de l'abeille et des écosystèmes. L'objectif est de pouvoir répondre à des questions clefs concernant les mécanismes physiopathologiques des maladies chroniques de l'abeille.

Le LIRMM (J. Triboulet, S. Druon) est en charge de l'électronique embarquée dans des modules, et de la partie analyse des données numériques et flux vidéo. Ce travail de recherche implique le développement d'outils algorithmiques notamment en traitement d'images colorimétriques sur les pelotes de pollen en cherchant à y attribuer le type de plante butinée [Ref.1].

<footnote n="1">1. Resp. : Lionel Lapierre (LIRMM)</footnote>

<footnote n="2">2. Resp. : Karen Godary-Dejan (LIRMM)</footnote>

<footnote n="3">3. Resp. : Rousset Matthieu (IBMM)</footnote>
## 6.5 Conclusion

Les résultats obtenus dans l'ensemble de ces travaux font la synthèse de méthodes éprouvées mais avec une mise en oeuvre spécifique à ces milieux contraints. C'est cette démarche proche de cas concrets qui à toujours guidé mes activités. On retrouve ce lien avec le tissus industriel dans mon implication d'enseignant avec la mise en place d'une licence professionnelle en vision pour la robotique, ou je reste convaincu que nos étudiants peuvent apporter une forte valeur ajoutée à bon nombre de PME travaillant dans la production et dont les objectifs de qualité et de rendement doivent trouver des réponses apportées par ces nouvelles compétences.

Au delà de la formation, je me suis également fortement impliqué dans les relation avec les entreprises au sein de mon université en y travaillant comme chargé de mission avec comme résultat significatif la mise en place du forum étudiants/entreprises, actif depuis 2009. Les échanges avec des collègues de la région Languedoc Roussillon des universités de Montpellier et de Perpignan ainsi que des écoles d'ingénieurs, ont abouti à la mise en place du pôle entrepreneuriat étudiant LR en 2012.

Les encadrements des doctorants que j'ai eu à assumer se sont toujours bien déroulés et ont été accompagnés de publications régulières, essentiellement dans des conférences. J'ai choisi de présenter l'ensemble de ces publications même si, parfois, certains des journaux ont une reconnaissance toute relative.

Il est clair que je dois améliorer ces choix en proposant d'avantage d'articles dans des revues reconnues par la section à laquelle j'appartiens.

Je poursuis cependant mes activités avec une forte volonté de valoriser nos travaux vers le milieu industriel, et le premier projet de valorisation m'a ouvert d'autres perspectives dans d'autres champs disciplinaires.

L'obtention de l'Habilitation à Diriger des Recherche me permettra de mener de façon plus auto-
nome l'ensemble de ces activités.
<figure><img src="image_46.png" /></figure>
Quatrième partie

Enseignement, administratif
# Présentation de l'activité d'enseignement

## UFR de Sciences de l'Université d'Évry Val d'Essonne (1996-2002) :

<table><thead><tr><td>Matière</td><td>Niveau</td><td>Formation</td><td>Nature</td></tr></thead><tbody><tr><td>Traitement du Signal et des Images</td><td>M1</td><td>IUP GSI</td><td>CM, TD, TP</td></tr><tr><td>Génie Informatique</td><td>L3, M1</td><td>IUP GEII, GSI</td><td>CM, TD, TP</td></tr><tr><td>Capteurs</td><td>M1</td><td>IUP GEII, GSI</td><td>CM, TD, TP, Projet</td></tr><tr><td>Électronique Analogique</td><td>L2</td><td>DEUG STPI</td><td>CM, TD, TP, Projet</td></tr><tr><td>Mécanique</td><td>L2</td><td>IUT GMP</td><td>CM, TD</td></tr></tbody></table>

## Département de Sciences à l'Université de Nîmes (2002-2018) :

<table><thead><tr><td>Matière</td><td>Niveau</td><td>Formation</td><td>Nature</td></tr></thead><tbody><tr><td>TDSI</td><td>L3</td><td>Licence MIPC, L3Pro Vision</td><td>CM, TD, TP, Projet</td></tr><tr><td>Génie Informatique</td><td>L1,L2</td><td>Licence MIPC</td><td>CM, TD, TP, Projet</td></tr><tr><td>Capteurs</td><td>M1</td><td>IUP GSI</td><td>CM, TD, TP, Projet</td></tr><tr><td>Électronique Analogique</td><td>L1, L2, L3,M1</td><td>Licence MIPC, IUP GSI</td><td>CM, TD, TP, Projet</td></tr><tr><td>Mathématiques</td><td>L1</td><td>Licence AES</td><td>CM, TD</td></tr></tbody></table>

MIPC<fnref n="4" />

TDSI<fnref n="5" />

# Direction et animation de formations

* Porteur du projet et responsable de la Licence Professionnelle Vision pour la Robotique Industrielle à l'Université de Nîmes (campagne 2015-2019),

* Directeur du Département Sciences et Arts de l'Université de Nîmes (2010-2012)

* Porteur de projet et responsable de la Licence Professionnelle Vision Industrielle à l'Université de Nîmes (2009-2014),

* Responsable 2ème année IUP GSI CUFR Nîmes (2002-2004),

* Chef du département de Technologie de l'IUFM de Versailles (2000-2002),

* Responsable EEA de la préparation concours CAPET de Technologie (1997-2002),

<footnote n="4">4. Mathématiques Informatique Physique Chimie</footnote>

<footnote n="5">5. Traitement du Signal et Image</footnote>
Responsabilités collectives

Mon implication tant par l'enseignement que par la recherche vis à vis du monde de l'entreprise
m'ont amené à prendre le poste de Chargé de Mission Relations Entreprise Professionnalisation à
l'Université de Nîmes de 2008 à 2012. Ce travail réalisé en collaboration avec le BAIP de l'Université,
a permis la mise en oeuvre des actions suivantes :

* FORUM Étudiants Entreprises : Deux manifestations ont eu lieu sur ce thème en 2009 (30 participants) et 2010 (50 participants). Les professionnels sont invités à présenter sur des stands leurs métiers, leurs entreprises ou leurs expériences. Ils sont également invités à proposer des emplois, des stages ou des jobs étudiants. Les étudiants se présentent avec CV, lettre de motivation et projet professionnel pour échanger avec les différents corps de métiers représentés.

* Matinales : ces actions se déroulent une fois tout les 2 mois en début de matinée. Un spécialiste d'un domaine particulier vient présenter un métier ou un thème lié à l'insertion professionnelle devant une douzaine d'étudiants inscrits volontairement pour assister à ce débat.(Métiers de l'enseignement, métiers de la Gendarmerie, Insertion professionnelle des étudiants en situation de handicap, Embauche et diversité...).

* Mise en place d'une application informatique permettant de centraliser la gestion de stages étudiants.

* Procédure améliorée de la collecte de la Taxe d'Apprentissage (augmentation de 40% en 3 ans).

Nommé référent entrepreneuriat pour l'Université de Nîmes de 2010 à 2012, j'ai participé activement à la mise en place d'un Pôle Entrepreneuriat Étudiant en Languedoc Roussillon en collaboration avec mes homologues de Montpellier 1, Montpellier 2, Montpellier 3, Perpignan, l'Ecole des Mines d'Ales et de l'Ecole Supérieure de Commerce de Montpellier. Ce projet a pour objectif d'encourager et de stimuler l'entrepreneuriat étudiant en créant des Unités d'Enseignements complémentaires à celles de la professionnalisation, comme cela se fait déjà dans des formations d'ingénieurs.

Responsabilités administratives

* Secrétaire du CHSCT de l'Université de Nîmes (2019-)

* Membre élu du conseil de département Sciences à l'Université de Nîmes (2008-2016),

* Membre élu du conseil d'administration de l'Université de Nîmes (2006-2008),

* Membre élu de la Commission Technique à l'Université de Nîmes (2008-2018).

* Membre de la commission Handicap de l'Université de Nîmes (2016-).

Responsabilités dans les projets et la vie collective de l'établissement

* Chargé de mission relations Université Entreprises à l'Université de Nîmes (2008-2012).
* Référent entrepreneurat (2010 -2012).

* Vice président du Pôle Entrepreneurat Languedoc Roussillon (2012)
Cinquième partie

Bibliographie
## 6.6 Liste des publications de référence

### Articles de référence

[Ref.1] Anna DUPLEIX, Shu Wah MUI, Delphine JULLIEN, Pascale MOITY MAÏZI, Pauline MILLIET-TREBOUX, Bertrand SCHATZ, François PFISTER, Victor REUTENAUER, Capucine CARLIER, Emmanuel RUFFIO, Gille CAMP, Sébastien DRUON et Matthieu ROUSSET. « Le bois des ruches, quel confort pour l'habitat des abeilles ? Ruche d'observation électronique, outil et recherches en cours ». In : *Congrès Scientifique Ecolo'Tech, 10ème Salon de l'Ecologie*. Montpellier, France, nov. 2018. URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02010167.

[Ref.2] Emmanuel MOISAN, Pierre CHARBONNIER, Philippe FOUCHER, Pierre GRUSSENMEYER et Samuel GUILLEMIN. « Evaluating a Static Multibeam Sonar Scanner for 3D Surveys in Confined Underwater Environments ». en. In : *Remote Sensing* 10.9 (sept. 2018), p. 1395. DOI : 10.3390/rs10091395.

[Ref.3] Vincent CREUZE. « Monocular Odometry for Underwater Vehicles with Online Estimation of the Scale Factor ». In : *IFAC 2017 World Congress*. Toulouse, France, juil. 2017. URL : https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01567463.

[Ref.4] Adrien LASBOUYGUES, Silvain LOUIS, Benoît ROPARS, Luc ROSSI, Herve JOURDE, Hélène DÉLAS, Pierre BALORDI, Rémi BOUCHARD, Mehdi DIGHOUTH, Marc DUGRENOT, Eric JACQUEMIN, Frank VASSEUR, Lionel LAPIERRE et David ANDREU. « Robotic mapping of a karst aquifer ». In : *IFAC : International Federation of Automatic Control*. IFAC WC. Toulouse, France, juil. 2017. URL : https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01904361.

[Ref.5] Silvain LOUIS, Lionel LAPIERRE, Karen GODARY-DEJEAN, Yadpiroon ONMEK, Thomas CLAVERIE et Sebastien VILLÉGER. « Quaternion based control for robotic observation of marine diversity ». In : *MTS/IEEE OCEANS'17 Conference*. Aberdeen, United Kingdom, juin 2017. URL : https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01588991.

[Ref.6] Pierre DRAP, Julien SEINTURIER, Bilal HIJAZI, Djamel MERAD, Jean-Marc BOI, Bertrand CHEMISKY, Emmanuelle SEGUIN et Luc LONG. « The ROV 3D Project : Deep-Sea Underwater Survey Using Photogrammetry. Applications For Underwater Archaeology ». In : *Journal on Computing and Cultural Heritage*. T. 8. Août 2015, p. 1-24.

[Ref.7] Anne JORDT-SEDLAZECK et Reinhard KOCH. « Refractive structure-from-motion on underwater images ». In : *Proceedings of the IEEE international Conference on Computer Vision*. 2013, p. 57-64.

[Ref.8] Lai KANG, Lingda WU et Yee-Hong YANG. « Two-view underwater structure and motion for cameras under flat refractive interfaces ». In : *Computer Vision-ECCV 2012* (2012), p. 303-316.

[Ref.9] Xianbo XIANG, Chao LIU, Lionel LAPIERRE et Bruno JOUVENCEL. « Synchronized path following control of multiple homogenous underactuated AUVs ». In : *Journal of Systems Science and Complexity* 25.1 (2012), p. 71-89.
[Ref.10] G. BIANCO, A. GALLO, F. BRUNO et M. MUZZUPAPPA. « A comparison between active and passive techniques for underwater 3d applications ». In : International Journal for Photogrammetry et Remote Sensing, 2011.

[Ref.11] P. DRAP, D. MERAD, W. BOUBGUIRA, A. MAHIDDINE, B. CHEMISKY, E. SEGUIN et O. ALCALA F. and Bianchimani. « Rov-3d, 3d underwater survey combining optical and acoustic sensor. » In : 12th International Symposium on Virtual Reality, Archaeology et Intelligent Cultural Heritage, 2011.

[Ref.12] A. PEREZ MARTIN. Etude et modélisation biomécanique des mécanismes d'action de la contention élastique dans l'insuffisance veineuse chronique. 2011.

[Ref.13] C. BEALL, B.J. LAWRENCE, V. ILA et F. DELLAERT. « 3d reconstruction of underwater structures ». In : international conference on Intelligent robots and systems, IROS'10, 2010.

[Ref.14] V. BRANDOU. « Stéréovision locale et reconstruction 3D/4D ». Thèse de doct. Université de Nice, 2008.

[Ref.15] H. PARTSCH, V CLARK, S. BASSEZ, J.-P. BENIGNI, F. BECKER, V. BLAZEK, J. CAPRINI, A. CORNU-THÉNARD, J. HAFNER, M. FLOUR, M. JÜNGER, C. MOFFATT et M. NEUMANN. « Measurement of lower leg compression in vivo : recommendations for the performance of measurements of interface pressure and stiffness : consensus statement ». In : Dermatol. Surg., 2006.

[Ref.16] M. SAUVEE. « Contribution à l'aide aux gestes pour la chirurgie cardiaque à coeur battant. Guidage échographique par asservissement prédictif non linéaire. » Thèse de doct. Université de Montpellier II, 2006.

[Ref.17] R. LIU, Y. L. KWOK, Y. LI, T. T. H. LAO, X. ZHANG et X. Q. DAI. « Objective evaluation of skin pressure distribution of graduated elastic compression stockings ». In : Dermatologic, 2005.

[Ref.18] G. PEYRÉ. « Géométrie multi-échelles pour les images et les textures. » Thèse de doct. 2005.

[Ref.19] Selim BENHIMANE et Ezio MALIS. « Real-time image-based tracking of planes using efficient second-order minimization ». In : *International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2004. (IROS 2004)*. *Proceedings*. 2004 IEEE/RSJ. T. 1. IEEE. 2004, p. 943-948.

[Ref.20] R. I. HARTLEY et A. ZISSERMAN. *Multiple View Geometry in Computer Vision*. Cambridge University Press, 2004.

[Ref.21] D. G. LOWE. « Distinctive image features from scale-invariant keypoints ». In : *International Journal in Computer Vision*, 2004.

[Ref.22] E. MALIS. « Improving vision-based control using efficient second-order minimization techniques ». In : *Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA’04)*, 2004.
[Ref.23] M. POLLEFEYS, L. VAN GOOL, M. VERGAUWEN, F. VERBIEST, K. CORNELIS, J. TOPS et R. KOCH. « Visual modeling with a hand-held camera ». In : International Journal of Computer Vision, 2004.

[Ref.24] S. WILLIAMS et I. MAHON. « Simultaneous localisation and mapping on the great barrier reef ». In : International Conference on Robotics et Automation, ICRA '04, 2004.

[Ref.25] J. M. LAVEST, G. RIVES et J. T. LAPRESTÉ. « Underwater camera calibration ». In : Lecture Notes in Computer Science, 2000.

[Ref.26] Z. ZHANG. « A flexible new technique for camera calibration. » In : IEEE Transactions on Pattern Analysis et Machine Intelligence, 2000.

[Ref.27] D. G. LOWE. « Object recognition from local scale-invariant feature ». In : In Proceedings of International Conference on Computer Vision (ICCV'99), 1999.

[Ref.28] K. SIDDIQI, A. SHOKOUFANDEH, S. DICKINSON, S. ZUCKER et SHOCK. *Graphs and Shape Matching*. International Journal of Computer Vision, 1999.

[Ref.29] J. KITTLER, M. HATEF, R. DUIN et J. MATAS. « On Combining Classifiers ». In : IEEE Trans. on Pattern Analysis et Machine Intelligence, 1998.

[Ref.30] J.P. COCQUEREZ et S. PHILIPP. *Analyse D'images : Filtrage et Segmentation*. Masson, 1995.

[Ref.31] Radu HORAUD, Stéphane CHRISTY, Fadi DORNAIKA et Bart LAMIROY. « Object pose : Links between paraperspective and perspective ». In : *Computer Vision, 1995. Proceedings.*, Fifth International Conference on. IEEE. 1995, p. 426-433.

[Ref.32] P.J. BESL et N.D. MCKAY. « A method for registration of 3d shapes ». In : Transactions on Pattern Analysis et Machine Intelligence, 1992.

[Ref.33] William H PRESS, Saul A TEUKOLSKY, William T VETTERLING et Brian P FLANERY. *Numerical Recipes in C : The Art of Scientific Computing* (; Cambridge. Cambridge Univ. Press, 1992.

[Ref.34] F CHAUMETTE et P RIVES. « Vision-based-control for robotic tasks ». In : *Proceedings of the IEEE International Workshop on Intelligent Motion Control*. T. 2. 1990, p. 395-400.

[Ref.35] P. PERONA et J. MALIK. « Scale-Space and Edge Detection Using Anisotropic Difusion ». In : t. 12. IEEE Trans. Pattern. Analysis et Machine Intelligence, 1990.

[Ref.36] Nicholas AYACHE. *Vision stéréoscopique et perception multisensorielle : application à la robotique mobile*. Inter-Editions (MASSON), 1989.

[Ref.37] Michel DHOME, Marc RICHETIN, J-T LAPRESTE et Gerard RIVES. « Determination of the attitude of 3D objects from a single perspective view ». In : *IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence* 11.12 (1989), p. 1265-1278.

[Ref.38] C. HARRIS et M. STEPHENS. « A Combined Corner and Edge Detector ». In : Proc 4th Alvey Vision Conf. Manchester, 1988.
[Ref.39] Reimar K LENZ et Roger Y TSAI. « Techniques for calibration of the scale factor and image center for high accuracy 3-D machine vision metrology ». In : *IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence* 10.5 (1988), p. 713-720.

[Ref.40] R. DERICHE. « Using Canny's criteria to derive an optimal edge detector recursively implemented ». In : *The International Journal of Computer Vision*, 1987.

[Ref.41] Roger TSAI. « A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses ». In : *IEEE Journal on Robotics and Automation* 3.4 (1987), p. 323-344.

[Ref.42] J.F. CANNY. « A computational approach to edge detection ». In : t. 8. *IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence*, 1986.

[Ref.43] Olivier FAUGERAS. « The calibration problem for stereo ». In : *Proc. CVPR, Miami Beach, Fl, June 1986* (1986).

[Ref.44] Takao ASANO, Masato EDAHIRO, IMAI HIROSHI, IRI MASAO et Kazuo MUROTA. « Practical use of bucketing techniques in computational geometry ». In : *Machine Intelligence and Pattern Recognition*. T. 2. Elsevier, 1985, p. 153-195.

[Ref.45] Yubin HUNG, Pen-Shu YEH et David HARWOOD. « Passive ranging to known planar point sets ». In : *Robotics and Automation. Proceedings. 1985 IEEE International Conference on*. T. 2. IEEE. 1985, p. 80-85.

[Ref.46] B. D. LUCAS et T. KANADE. « An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision ». In : *Proceedings of the 7th International Joint Conference on Artificial Intelligence*, 1981.

[Ref.47] B. JULEZ. « Experiments in the Visual Perception of Textures ». In : *Scientific American*, 1975.
## 6.7 Liste des publications et encadrements

### Articles

[Art.1] Sandrine MESTRE, Jean TRIBOULET, Christophe DEMATTEI, Florent VEYE, Monira NOU, Isabelle QUÉRÉ, Antonia PEREZ-MARTIN et Michel DAUZAT. « Effects of Compression Stockings on Leg Vein Viscoelasticity in Chronic Venous Insufficiency ». In : (submitted) (2019).

[Art.2] Sandrine MESTRE, Jean TRIBOULET, Christophe DEMATTEI, Florent VEYE, Monira NOU, Isabelle QUÉRÉ, Antonia PEREZ-MARTIN et Michel DAUZAT. « Increased Lower Limb Vein Viscosity in Chronic Venous Insufficiency. The Phlebosthene Study. » In : (submitted) (2019).

[Art.3] Amir BENMIRA, Antonia PEREZ-MARTIN, Iris SCHUSTER, Florent VEYE, Nicolas BERRON, Jean TRIBOULET, Isabelle AICHOUN, Sarah COUDRAY, Laurent JEREMY, Fetih BERESKI REGUIG et Michel DAUZAT. « An Ultrasound Look at Korotkoff sounds : the role of pulse wave velocity and flow turbulence ». In : *Blood Pressure Monitoring* 22 (2 2017), p. 86-94. DOI : 10.1097/MBP.0000000000000231.

[Art.4] Sandrine MESTRE, Florent VEYE, Antona PEREZ-MARTIN, Thomas BEHAR, Jean TRIBOULET, Nicolas BERRON, Christophei DEMATTE et Isabelle QUÉRÉ. « Validation of lower limb segmental volumetry with hand-held, self-positioning three-dimensional laser scanner against water displacement ». In : *Journal of Vascular Surgery : Venous and Lymphatic Disorders* (déc. 2013).

[Art.5] Jean TRIBOULET, Florent VEYE, Antonia PÉREZ-MARTIN, Michel DAUZAT, Philippe POIGNET et Etienne DOMBRE. « Mesure couplée du diamètre artériel et de l'effort transmis par l'onde de pression artérielle en imagerie échographique ». In : *Revue. Instrumentation, Mesure, Métrologie (Hermès), Ingénierie pour la santé : génie biologique et médical* 8 (2008), p. 1-4.

[Art.6] Michael SAUVÉE, Aurélien NOCE, Philippe POIGNET, Jean TRIBOULET et Etienne DOMBRE. « 3D Heart Motion Estimation Using Endoscopic Monocular Vision System : from Artificial Landmarks to Texture Analysis. » In : *Journal of Biomedical Signal Processing and Control* 2.3 (2007), p. 199-207.

[Art.7] Djamel MERAD, Eddie Camille N'ZI, Jean TRIBOULET, Sylvie LELANDAIS et Mallik MALLEM. « Vision System for Diagnostic Task ». In : *Global Journal of Pure and Applied Sciences* 12.2 (2006), p. 229-238.

[Art.8] Eddie Camille N'ZI, Jean TRIBOULET, Mallik MALLEM et Florent CHAVAND. « Modelling 3D unknown object by range finder and video camera and updating of a 3D database by a single camera view ». In : *Global Journal of Pure and Applied Sciences* 11.1 (jan. 2005), p. 153-163.
[Art.9] Eddie Camille N'ZI, Humberto LOAIZA, Jean TRIBOULET, Sylvie LELANDAIS et Christophe MONTAGNE. « Correspondence of line segments between two images : comparaison between epipolar, bayesian and neuronal approaches ». In : *Global Journal of Pure and Applied Sciences* 10.2 (mar. 2004), p. 335-341.

[Art.10] Humberto LOAIZA, Jean TRIBOULET, Sylvie LELANDAIS et Christian BARAT. « Method for matching segments in stereoscopic vision ». In : *IEEE Instrumentation and Measurement Magazine* (mar. 2001), p. 37-42.

[Art.11] Christian BARAT, Jean TRIBOULET, Youssef CHEKHAR et Etienne COLLE. « Modeling of a camera-3D range finder system ». In : *Robotica* 15 (1997), p. 225-231.

[Art.12] Jean TRIBOULET, Eddie Camille N'ZI et Florent CHAVAND. « Methods for Updating the Environment's Geometric Database in Telerobotics ». In : *Mathematics and Computer in Simulation* 41 (juil. 1996), p. 307-320.

[Art.13] Jean TRIBOULET, Mallik MALLEM et Florent CHAVAND. « Mise à jour d'une base de données 3D en téléopération : modélisation d'objets inconnus ». In : *Revue d'Automatique et de Productique Appliquée (Hermès)* 8.4 (1995), p. 565-583.

## Conférences

[Conf.1] Yadpiroon ONMEK, Jean TRIBOULET, Sebastien DRUON, Arnaud MELINE et Bruno JOUVENCEL. « Evaluation of underwater 3D reconstruction methods for Archaeological Objects : Case study of Anchor at Mediterranean Sea ». In : *3rd International Conference on Control, Automation and Robotics (ICCAR), 2017*. 2017. DOI : 10.1109/ICCAR.2017.7942725.

[Conf.2] Yadpiroon ONMEK, Jean TRIBOULET, Sylvain LOUIS, Sebastien DRUON, Arnaud MELINE et Bruno JOUVENCEL. « 3D underwater reconstruction of archeology object with a mono camera camcorder : The case study at Gourneyras lake ». In : *MTS IEEE OCEANS' 2017*. 2017. DOI : 10.1109/OCEANSE.2017.8084978.

[Conf.3] Florent VEYE, Sandrine MESTRE, Nicolas BERRON, Antonia PEREZ MARTIN et Jean TRIBOULET. « Evaluation of lower limb vein biomechanical properties and the effects of compression stockings, with an instrumented ultrasound probe ». In : *International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC'14)*. Chicago, USA, août 2014.

[Conf.4] Florent VEYE, Sandrine MESTRE, Antonia PEREZ MARTIN et Jean TRIBOULET. « Possibility of non-invasive blood pressure estimation by measurements of force and arteries diameter ». In : *IEEE-EMBS International Conferences on Biomedical and Health Informatics*. Valencia, Spain, juin 2014.

[Conf.5] Arnaud MELINE, Jean TRIBOULET et Bruno JOUVENCEL. « Comparative study of two reconstruction methods for underwater archaeology ». In : *IEEE/RSJ International conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'12)*. Vilamoura, Algarve, oct. 2012.
[Conf.6] Baptiste MAGNIER, Frederic COMBY, Olivier STRAUSS, Jean TRIBOULET et Christophe DEMONCEAUX. « Highly Specific Pose Estimation with a Catadioptric Omnidirectional Camera ». In : *IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques*. Thessaloniki, Grece, juil. 2010.

[Conf.7] Arnaud MELINE, Jean TRIBOULET et Bruno JOUVENCEL. « A camcorder for 3D underwater reconstruction of archeological objects ». In : *Proceedings of Oceans '10 MTS/IEEE Seattle*. Seattle, Washington, sept. 2010.

[Conf.8] Jean TRIBOULET, Florent VEYE, Antonia PEREZ MARTIN, Michel DAUZAT et Etienne DOMBRE. « Diameter and blood pressure estimation in arteries using an echographic instrumented probe ». In : *44th Congress of the European Society for Surgical Research*. Nimes, France, mai 2009.

[Conf.9] Aurelien NOCE, Sylvain PETIT, Jean TRIBOULET et Philippe POIGNET. « Stereo-Vision for 3D Tracking of the Beating Heart ». In : *Proceedings of Computer-Aided Medical Interventions : tools and applications (SURGETICA 07)*. Chambery, France, jan. 2007, p. 63-65.

[Conf.10] Aurelien NOCE, Jean TRIBOULET et Philippe POIGNET. « Suivi de coeur battant : Tracking 2D et 3D ». In : *12èmes journées d'étude et d'échange COmpression et RÉprésentation des Signaux Audiovisuels (CORESA 07)*. Montpellier, nov. 2007.

[Conf.11] Aurelien NOCE, Jean TRIBOULET et Philippe POIGNET. « Suivi de Coeur Battant par Analyse de Texture ». In : *Proceedings of Computer-Aided Medical Interventions : tools and applications (SURGETICA 07)*. Chambery, France, jan. 2007, p. 403-407.

[Conf.12] Jean TRIBOULET, Michel DAUZAT, Philippe POIGNET et Etienne DOMBRE. « Mesure d'effort et de diamètre d'artères ». In : *4e colloque interdisciplinaire en instrumentation C2I 2007*. Nancy, oct. 2007.

[Conf.13] Aurelien NOCE, Jean TRIBOULET et Philippe POIGNET. « Beating Heart Tracking using Composite Texture Algorithm ». In : *Proceedings of the MICCAI'06 Workshop on Medical Robotics*. Copenhagen, Denmark, oct. 2006, p. 54-65.

[Conf.14] Aurelien NOCE, Jean TRIBOULET, Philippe POIGNET et Etienne DOMBRE. « Texture Features Selection for Visual Servoing of the Beating Heart ». In : *Proceedings of the 1st IEEE/RAS-EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BIOROB'06)*. 183. Pisa, Italie, fév. 2006.

[Conf.15] Michael SAUVEE, Philippe POIGNET, Jean TRIBOULET, Etienne DOMBRE, Ezio MASLIS et Roland DEMARIA. « 3D Heart Motion Estimation Using Endoscopic Monocular Vision System ». In : *MCBMS'06 : IFAC Symposium on Modeling and Control in Biomedical Systems*. 2006.

[Conf.16] Jean TRIBOULET, Elias NASR, Philippe POIGNET, Etienne DOMBRE et Michel DAUZAT. « Evaluation of the Influence of Probe Pressure on the B-mode Ultrasound Measurement of Arterial Diameter ». In : *28th IEEE EMBS Annual International Conference*. New York City, USA, août 2006, p. 3831-3835.
[Conf.17] Michael SAUVEE, Pierre RENAUD, Philippe POIGNET, Jean TRIBOULET, Etienne DOMBRE, Mourad KAROUIA, Nicolas BONNET et Aurelien NOCE. « Mitral valve leaflets motion tracking in ultrasound images ». In : *SURGETICA 05, Computer Assisted Medical and Surgical Interventions*. Grenoble, France, jan. 2005, p. 237-244.

[Conf.18] Djamel MERAD, Sylvie LELANDAIS, Malik MALLEM et Jean TRIBOULET. « Méthode Robuste de Squelettisation par Carte de Distances et Diagramme de Voronoï ». In : *SETIT 04, Sciences of Electronic, Technology of Information and Telecommunications*. Sousse, Tunisia, mar. 2004.

[Conf.19] Djamel MERAD, Malik MALLEM, Sylvie LELANDAIS et Jean TRIBOULET. « A Skeleton Based Method for 3D Free-Form Object Recognition ». In : *International Conference on Intelligent Manipulation and Grasping*. Genova - Italy, juil. 2004, p. 593-598.

[Conf.20] Christophe MONTAGNE, Sylvie LELANDAIS, Jean TRIBOULET, Andre SMOLARZ et Etienne COLLE. « New color features for in-door image processing ». In : *SETIT 04, Sciences of Electronic, Technology of Information and Telecommunications*. Sousse, Tunisia, mar. 2004.

[Conf.21] Djamel MERAD, Sylvie LELANDAIS, Jean TRIBOULET et Malik MALLEM. « Automatic object recognition for an augmented reality vision system ». In : *International Workshop on Informatics, Automation, and Communications*. La Havane, CUBA, mar. 2003.

[Conf.22] Christophe MONTAGNE, Sylvie LELANDAIS, Humberto LOAIZA, Eddie Camille N'ZI et Jean TRIBOULET. « Is color information useful for extracting segments ? » In : *SETIT 03, Sciences of Electronic, Technology of Information and Telecommunications*. Sousse, Tunisia, mar. 2003.

[Conf.23] Christian BARAT, Jean TRIBOULET, Etienne COLLE, Florent CHAVAND et Eddie Camille N'ZI. « Geometrical and Physical Models of a 3D Range finder ». In : *IEEE SENSORS 2002 Conference*. Hyatt Orlando, Kissimmee, Florida USA, juin 2002.

[Conf.24] Eddie Camille N'ZI, Humberto LOAIZA, Jean TRIBOULET, Sylvie LELANDAIS, Christian BARAT et Christophe MONTAGNE. « Matching stereoscopic segments : Comparison between epipolar, Bayesian and neuronal approaches ». In : *12th International Symposium on Measurement and Control in Robotics Towards Advanced Robot Systems and Virtual Reality*. Bourges, France, juin 2002.

[Conf.25] Djamel MERAD, Jean TRIBOULET, Aurelien CHEDEBOIS, Malik MALEM, Claude FIORONI et Jean Robert PASSEMARD. « Diagnostic assistance using oriented vision system for high velocity tooling machines ». In : *ETFA 2001*. Nice, France, oct. 2001.

[Conf.26] Jean TRIBOULET, Mudar SHAHEEN, Malik MALEM, Claude FIORONI et Jean Robert PASSEMARD. « Finding 3D polyhedral object attitude using a virtual model for industrial machining ». In : *ETFA 2001*. Nice, France, oct. 2001.
[Conf.27] Humberto LOAIZA, Jean TRIBOULET, Sylvie LELANDAIS et Christian BARAT. « A new method for matching segments in stereoscopic vision ». In : *VIMS' 2000, IEEE Int. Work. on Virtual and Intelligent Measurement Systems*. Anapolis, USA, avr. 2000, p. 134-140.

[Conf.28] Jean TRIBOULET, Gregory LEPERE, Florent CHAVAND, Said HAYAT et Hubert BECHART. « Visual specification for trucks platooning ». In : *WAC 2000, Int. Symp. on Intelligent Automation and Control*. Maui, USA, juin 2000.

[Conf.29] Humberto LOAIZA, Jean TRIBOULET et Sylvie LELANDAIS. « Capteur vertical de vision stéréoscopique multiconfigurations pour la robotique mobile ». In : *Instrumentation, Interdisciplinarité et Innovation*. Sous la dir. d'HERMES. Paris, 1999, p. 493-500.

[Conf.30] Humberto LOAIZA, Jean TRIBOULET, Sylvie LELANDAIS, Florent CHAVAND et Francis ARTIGUE. « A multi configuration stereoscopic vision system for domestic robot mobile localization ». In : *Robot Motion and Control*. poland, juin 1999, p. 207-212.

[Conf.31] Christian BARAT, Jaen TRIBOULET, Youcef CHEKHAR et Etienne COLLE. « Geometrical and physical modelling of a 3D system using a camera and a range finder ». In : *International Federation for Information Processing (IFIP), ESIEE*. Noisy Le Grand, mai 1996.

[Conf.32] Jean TRIBOULET et Florent CHAVAND. « Calibration of a multisensor system ». In : *IEEE/CESA'96, Multiconference on Computational Engineering in Systems Application (invited session)*. Lille, juil. 1996.

[Conf.33] Florent CHAVAND, Eddie Camille N'ZI, Malik MALLEM et Jean TRIBOULET. « Methods for updating the environment's geometric database in telerobotics ». In : *IEEE/IMACS SPRANN'94, Int. Symp. on Signal Processing, Robotics and Neural Networks*. Lille, avr. 1994.

## GDR, Journées Nationales...

[ConfNat.1] Arnaud MELINE, Jean TRIBOULET et Bruno JOUVENCEL. « Fusion multimodale pour la cartographie sous-marine ». In : *GDR Robotique Sous Marine*. Nov. 2012.

[ConfNat.2] Arnaud MELINE, Jean TRIBOULET et Bruno JOUVENCEL. « De la vidéo d'objets archéologiques sous-marins aux modèles 3D ». In : *JJCR'11*. Oct. 2011.

[ConfNat.3] Arnaud MELINE, Jean TRIBOULET et Bruno JOUVENCEL. « Fusion multimodale pour la cartographie sous-marine ». In : *GdR ISIS - Adéquation Analyse et Architecture*. Oct. 2011.

[ConfNat.4] Arnaud MELINE, Jean TRIBOULET et Bruno JOUVENCEL. « Reconstruction 3D d'objets archéologiques sous-marins ». In : *Doctiss'11*. Mai 2011.

[ConfNat.5] Arnaud MELINE, Jean TRIBOULET et Bruno JOUVENCEL. « Reconstruction en 3 dimensions d'objets archéologiques sous-marins ». In : *JJCR'10*. Nov. 2010.
[ConfNat.6] Christophe MONTAGNE, Sylvie LELANDAIS et Jean TRIBOULET. « De l'utilité de la couleur en localisation et navigation d'un robot - Application à un robot d'assistance ». In : *Journée Nationale sur " Image et Signal pour le Handicap"*. Paris, France, oct. 2003.

[ConfNat.7] Djamel MERAD, Jean TRIBOULET, Sylvie LELANDAIS, Malik MALLEM et Eddie Camille N'ZI. « Reconnaissance automatique de formes en vision dégradée ». In : *15emes JJCR en Robotique*. 2002.

[ConfNat.8] Christophel MONTAGNE, Sylvie LELANDAIS, Jean TRIBOULET et Eddie Camille N'ZI. « Comment choisir le meilleur espace couleur pour le guidage d'un robot domestique ? » In : *15emes JJCR en Robotique*. 2002.

[ConfNat.9] Humberto LOAIZA, Jean TRIBOULET et Sylvie LELANDAIS. « Stéréovision verticale multi-configuration à faible coût : traitement d'image associé ». In : *9emes JJCR en Robotique*. 1998.

## Brevets, dépots logiciels

[Brv.1] Jean TRIBOULET, Michel DAUZAT, Florent VEYE et Nicolas BERRON. « ANGIOS-PAN ». Inter Deposit Digital Number
IDDN.FROO1.150022.000.S.C.2017.000.3 1230. 2017.

[Brv.2] Jean TRIBOULET, Michel DAUZAT, Florent VEYE, Nicolas BERRON, Sandrine MESTRE et Isabelle QUÉRÉ. « Dispositif de mesures biomecaniques des vaisseaux et d'analyse volumetrique des membres ». WO 2017005642 A1. 12 jan. 2017.

[Brv.3] Jean TRIBOULET, Michel DAUZAT, Florent VEYE et Benoit MATHIEU. « PULSART : Echographic Image Analysis for Arterial Diameter Estimation. » Inter Deposit Digital Number
IDDN.FR.001.090044.000. S.P.2013.000.21000. 2013.

## Rapports de contrats

[Rap.1] J. TRIBOULET. *Phlebosthène*. LIRMM - SATT AXLR 2014-2017. 2017.

[Rap.2] Jean TRIBOULET et Michel DAUZAT. *Assistance à la détermination des paramètres élastiques de la paroi artérielle basée sur l'imagerie échographique et la mesure d'effort*. LIRMM - BiosStic Languedoc Roussillon 2005-2007. 2007.

[Rap.3] Jean TRIBOULET, Sylvie LELANDAIS et Sebastien BOT. *Etude de peintures thermosensibles par vision couleur*. Laboratoire Systèmes Complexes/SNECMA. juil 2002.

[Rap.4] Jean TRIBOULET, Malik MALEM et Djamel MERAD. *Surveillance par vision d'un centre d'usinage (Phase 2)*. Laboratoire Systèmes Complexes / Renault Automation. Sept. 2001.

[Rap.5] Christian BARAT et Jean TRIBOULET. *Etude d'un banc de parralélisme*. Laboratoire Systèmes Complexes / Renault Automation. juil 2000.
[Rap.6] Jean TRIBOULET, Malik MALEM et Mudar SHAHEEN. *Surveillance par vision d'un centre d'usinage(Phase 1)*. Laboratoire Systèmes Complexes / Renault Automation. juil 2000.

[Rap.7] Gregory LEPERE, Jean TRIBOULET, Samir HAY et Florent CHAVAND. *Etude d'un système de localisation d'un véhicule suiveur*. Projet PlaTooN : conduite automatique de poids lourds en convoi, CEMIF/Renault Véhicules Industriels. juil 1998.

Doctorants

[Doc.1] Quentin MASSONE. « Numérisation 3D en environnement aquatique : application aux réseaux karstiques » . Dir. L. Lapierre (20%), Enc. S. Druon (40%), J. Triboulet (40%). Thèse de doct. Université Montpellier (soutenance prévue 2021), 2018.

[Doc.2] Yadpiroon ONMEK. « Fusion of sonar and stereoscopic data : application to underwater archeology / Fusion de données sonar et stéréoscopiques : application à l'archéologie sous marine». » Dir. B. Jouvencel(20%), Enc. J. Triboulet (80%), soutenue le 17 décembre 2017. Jury : S. Lelandais, P. Drap, P. Montesinos, R. Zapata, B. Jouvencel, J. Triboulet. Thèse de doct. Université Montpellier, 2017.

[Doc.3] Florent VEYE. « Développement d'un système d'évaluation quantifiée de l'effet et des mécanismes de la contention élastique progressive. » Dir. B. Jouvencel(20%), Enc. J. Triboulet (60%), M. Dauzat (20%).Jury : P. Garda, S. Binczak, P.Y. Gumery, X. Saudez, I. Quere, B. Jouvnecel, J. Triboulet. Thèse de doct. Université Montpellier 2 / Laboratoires Pierre Fabre, déc. 2014.

[Doc.4] Arnaud MELINE. « Fusion multimodale pour la cartographie sous-marine » . Dir. B. Jouvencel (20%), Enc. J. Triboulet (80%), soutenue le 31 janvier 2013. Jury : L. Jaulin, P. Drap, B. Jouvencel, J. Triboulet. Thèse de doct. Université Montpellier 2, sept. 2009.

[Doc.5] Aurélien NOCE. « Localisation tridimensionnelle de surfaces déformables en vision basée sur la texture : application à la robotique médicale » . Dir. E. Dombre (10%) - Enc .J. Triboulet (70%), P. Poignet(20%),soutenue le 26 avril 2008 (TH), Jury : C. Laurgeau, F. Chaumette, J. Gangloff, E. Dombre, P. Poignet,J. Triboulet. Thèse de doct. Université Montpellier 2, avr. 2008.

[Doc.6] Christophe MONTAGNE. « Vision couleur appliquée à la localisation d'un robot mobile dans un environnement domestique » . Dir. E. Colle - Enc. S. Lelandais (80%),J. Triboulet (20%), soutenue le 13 décembre 2005 (TH), Jury : A. Baskurt, M. Devy, P. Lambert, P. Bonnin, E. Colle, S. Lelandais, A. Smolarz,J. Triboulet. Thèse de doct. Université d'Evry Val d'Essonne, déc. 2005.

[Doc.7] Djamel MERAD. « Appariement 2D/3D basé sur les invariants projectifs » . (Dir. M. Mallem (20%) - Enc. S. Lelandais (40%)J. Triboulet (40%)), soutenue le 13 décembre 2004 (TH), Jury : S. Miguet, P. Gorria, S. Lelandais,J. Triboulet, M. Mallem. Thèse de doct. Université d'Evry Val d'Essonne, déc. 2004.
[Doc.8] Humberto LOAIZA. « Capteur vertical de vision stéréoscopique multiconfiguration pour la localisation d'un robot mobile ». (Dir. F. Artigue, Enc.J. Triboulet (50%), S. Lelandais(50%)), soutenue le 18 novembre 1999 (TH). Jury : F. Artigue, M. Benjelloun, J. Pontnau, M. Rombaut, F. Chavand, S. Lelandais,J. Triboulet. Thèse de doct. Université d'Evry Val d'Essonne, nov. 1999.

[Doc.9] Jean TRIBOULET. « Caractérisation d'un système multicapteur pour la modélisation d'environnement. Application à la téléopération ». Dir. F. Chavand. Jury : R. Prajoux, P. Coiffet, E. Colle, C. Vasiljevic, F. Artigue, D. Meizel. Thèse de doct. Université d'Evry Val d'Essonne, jan. 1996.

Masters, Ingénieurs,...

[Stg.1] G. PARISOT et Y. LABONNE. *Reconstruction 3D basée vision dans le cadre de l'exploration du KARST*. Enc. S. Druon (50%), J. Trboulet (50%), Projet MASTER 2 Recherche SAEI, Université de Montpellier, 2018.

[Stg.2] Dimitri CONES. *Stéréovision sous-marine : application archéologique*. Projet MASTER Recherche SAEI, Université de Montpellier 2, 2013.

[Stg.3] Cyrille TIOPI. *Numérisation. 3D par kinect : application médicale*. Projet MASTER Recherche SAEI, Université de Montpellier 2, 2013.

[Stg.4] Z. ZEINEB. *Comparaison de deux méthodes de détection de points d'intérêt dans des images sous-marines*. Projet MASTER Recherche SAEI, Université de Montpellier 2, 2011.

[Stg.5] M. CHAABANE. *Modélisation 3D en flux vidéo*. Stage fin d'étude MASTER Recherche SAEI, Université de Montpellier 2, 2010.

[Stg.6] Julien MATHIEU. *Détermination du diamètre veineux dans des images échographiques couplé à une mesure d'effort en vue d'un suivi pathologique*. Stage fin d'étude MASTER Recherche SAEI, Université de Montpellier 2, 2010.

[Stg.7] Sylvain PETIT. *Reconstruction du coeur en vision stéréoscopique rapide*. Stage fin d'étude MASTER Recherche SAEI, Université de Montpellier 2, 2007.

[Stg.8] Florent VEYE. *Développement d'un système d'assistance à la détermination des paramètres élastiques de la paroi artérielle*. Stage fin d'études MASTER Ingénierie pour la Santé, Université Claude Bernard Lyon 1, 2007.

[Stg.9] Juan FERNANDEZ SALGADO. *Etude de l'influence de la pression lors de la mesure du diamètre artériel dans des images échographiques*. Stage Ingénieur, Escula Superior de Ingenieros Industriales, Universidade de Vigo, SPAIN, (ERASMUS), 2006.

[Stg.10] Thomas BAUDIN. *Filtres robustes en imagerie échographique : application à la robotique médicale*. stage fin d'études DEA, Réalité Virtuelle et Maîtrise des Systèmes Complexes, Université Evry Val d'Essonne, 2005.

[Stg.11] Said DAOUAD. *Caractérisation de la position d'une valve mitrale en imagerie échographique*. Maîtrise EEA UMII, 2005.
[Stg.12] Mohamed EL RAFEL. *Asservissement visuel 3D sur objet déformable*. Application à la chirugie cardiaque robotisée. DEA ISIM, Montpellier, 2005.

[Stg.13] Elias NASR. Analyse de l'influence de l'effort de pression de l'opérateur lors de la caractérisation du diamètre et de l'élasticité d'une artère basée sur l'imagerie échographique. Ingénieur Liban, Stage de fin d'études, 2005.

[Stg.14] Carla SYLVA ROCHA AGUIAR. *Camera calibration for 3D localization: application to beating heart motion estimation*. Ingénieur Mécatronique Université de Brasilia, 2005.

[Stg.15] Franck NEWTON. *Comparaison et synthèse de méthodes de suivi de cible en vision dynamique : Application à la robotique médicale*. DEA ISIM, Montpellier, 2004.

[Stg.16] Etienne MOLL. *Caractérisation d'un capteur omnidirectionnel*. DEA ISIM, Montpellier, 2003.

[Stg.17] Sébastien BOT. *Analyse d'images de pièces peintes par peinture thermosensible*. Stage fin d'études IUP GSI, Université d'Evry Val d'Essonne, 2002.

[Stg.18] Antoine CHEDEBOIS. *Analyse de la robustesse de méthodes d'extraction de points de forte courbure en environnement fortement contraint*. DEA Réalité Virtuelle et Maîtrise des Systèmes Complexes, 2001.
Publications significatives

[Sig.1] Jean TRIBOULET, Michel DAUZAT, Florent VEYE, Nicolas BERRON, Sandrine MESTRE et Isabelle QUÉRÉ. « Dispositif de mesures biomecaniques des vaisseaux et d'analyse volumetrique des membres ». WO 2017005642 A1. 12 jan. 2017.

[Sig.2] Florent VEYE, Sandrine MESTRE, Antonia PEREZ MARTIN et Jean TRIBOULET. « Possibility of non-invasive blood pressure estimation by measurements of force and arteries diameter ». In : *IEEE-EMBS International Conferences on Biomedical and Health Informatics*. Valencia, Spain, juin 2014.

[Sig.3] Arnaud MELINE, Jean TRIBOULET et Bruno JOUVENCEL. « Comparative study of two reconstruction methods for underwater archaeology ». In : *IEEE/RSJ International conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'12)*. Vilamoura, Algarve, oct. 2012.

[Sig.4] Aurelien NOCE, Jean TRIBOULET, Philippe POIGNET et Etienne DOMBRE. « Texture Features Selection for Visual Servoing of the Beating Heart ». In : *Proceedings of the 1st IEEE/RAS-EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BIOROB'06)*. 183. Pisa, Italie, fév. 2006.
Sixième partie

Publications significatives
(12) DEMANDE INTERNATIONALE PUBLIEE EN VERTU DU TRAITE DE COOPERATION EN MATIERE DE BREVETS (PCT)

(19) Organisation Mondiale de la Propriété Intéllectuelle

Bureau international

(43) Date de la publication internationale

12 janvier 2017 (12.01.2017)

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WIPO | PCT

<figure><img src="image_48.png" /></figure>

(10) Numéro de publication internationale

WO 2017/005642 A1

(51) Classification internationale des brevets:
A61B 5/00 (2006.01) A61B 5/02 (2006.01)
A61B 8/00 (2006.01) A61B 5/107 (2006.01)

(22) Numéro de la demande internationale :

PCT/EP2016/065559

(22) Date de dépôt international :

1 juillet 2016 (01.07.2016)

(25) Langue de dépôt : français

(26) Langue de publication : français

(30) Données relatives à la priorité :
1556324 3 juillet 2015 (03.07.2015)

FR

(71) Déposants : **UNIVERSITE DE MONTELLIER** (FR/FR); **163 rue Auguste Broussonnet, 34090 Montpellier** (FR); **CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE** (FR/FR); **3 rue Michel-Ange, 75016 Paris** (FR); **AXLR SATT DU LANGUEDOC ROUS-SILLON** (FR/FR); **Place Eugene Bataillon, 34095 Montpellier Cedex (FR)**; **CENTRE HOSPITALIER UNIVERSITAIRE DE MONTPELIER** (FR/FR); **191 Avenue du Doyen Gaston Giraud, 34000 Montpellier (FR)**; **CENTRE HOSPITALIER UNIVERSITAIRE DE NIMES**

(FR/FR); Place du Professeur Robert Debrié, 30900 Nimes (Nim).

(72) Inventeurs : **TRIBOULET, Jean**; 628 chemin Combe des Pigeons, 30900 Nimes (FR); **DAUZAT, Michel**; 257 chemin des Quatre Pilons, 30000 Nimes (FR); **VEYVE, Florent**; APP. 002-82.H. B, Résidence les 3 Horizons, 53 rue Antoine-Jérôme Bland, 34790 Grabels (FR); **MESTRE, Sandrine**; Résidence la Charnenière, Apt. 43 bâtis 5, 549, rue de l'Aignelonque, 34090 Montpellier (FR); **QUERE, Isabelle**; 46 rue du Mail, 30900 Nimes (FR); **BERRON, Nicolas**; 6, avenue des Clavoux, 34660 Cournonse (FR).

(74) Mandataire : **PONTET ALLANO & ASSOCIES**; 18 rue de la République, 34000 Montpellier (FR).

(81) États désignés (sauf indication contraire, pour tout titre de protection nationale disponible) : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC,

*Suite sur la page suivante*

(54) Title : BIOMECHANICAL DEVICE FOR MEASURING VESSELS AND FOR VOLUMETRIC ANALYSIS OF LIMBS

(54) Titre : DISPOSITIF DE MESURES BIOMECANIQUES DES VAISSEAUX ET D'ANALYSE VOLUMETRIQUE DES MEMBRES

<figure><img src="image_49.png" /></figure>

(57) Abstract : The invention relates to a system for non-invasive biomorphological characterisation of a human limb (110), comprising a geometric and volumetric measurement device (100) comprising - a plurality of three-dimensional image acquisition systems (131-137) designed to image said limb (110), - articulated and motorised frame (120), designed to position and move at least one part of the plurality of acquisition systems (131-137) in a peripheral manner to said limb (110), - a processing device for processing geometric and volumetric data, designed to represent the acquisition data in the form of a plurality of points having a set of coordinates in a three-dimensional reference frame, - a biomorphological measurement device comprising a probe holder (200) designed to rigidly connect at least one ultrasonic probe (210) for imaging the vascular system relating to said limb (110) and a force sensor (220) designed to measure the pressure exerted by said probe (210) on the limb (110), and - an analysis device, designed to both merge at least a part of the volumetric data and at least a part of the anatomical and biomechanical data, and to determine

the morphological variables of the limb (110) and/or the biomechanical variables of the vascular system of said limb.

(57) Abrégé :

*Suite sur la page suivante*

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WO 2017/005642 A1

WO 2017/005642

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PCT/EP2016/065559

## « Dispositif de mesures biomécaniques des vaisseaux et d'analyse volumétrique des membres »

### Domaine technique

La présente invention concerne un dispositif non vulnérant de caractérisation bio-morphologique d'un membre humain et d'évaluation biomécanique des vaisseaux sanguins, ainsi qu'un procédé d'aide à la définition de l'orthèse de compression adaptée au membre à traiter.

La présente invention se situe dans le domaine de l'instrumentation médicale.

### Etat de la technique antérieure

Bien que très largement utilisées dans de nombreux cas, comme le traitement de l'insuffisance veineuse chronique et du lymphoédème, les orthèses de compression ne sont pas toujours parfaitement adaptées ni à la morphologie du membre sur lequel elles sont mises en place ni aux caractéristiques biomécaniques des veines, de leur paroi et de leur environnement tissulaire. En effet, les orthèses de compression sont fabriquées à partir de normes relatives à un standard morphologique, sans prendre en compte les caractéristiques individuelles de chaque patient, notamment morphologiques. Le résultat thérapeutique n'est ainsi pas toujours atteint de manière optimale.

Plusieurs techniques de caractérisation morphologiques et de volumétrie sont connues et applicables dans le domaine médical :

- Une première technique consiste à mesurer le volume d'eau déplacé lors de l'immersion du membre à traiter. Cette technique, bien que théoriquement simple, n'est pas toujours facile à mettre en œuvre selon le degré de mobilité et/ou l'état de santé du patient, par exemple après une chirurgie récente ou en cas de lésions cutanées. Par ailleurs, elle ne permet pas de réaliser des mesures locales ou segmentaires,

WO 2017/005642 A1

<figure><img src="image_51.png" /></figure>

SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.

(84) États désignés (sauf indication contraire, pour tout titre de protection régionale disponible) : ARIPO (BW, GH, GM, KE, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW), eversion (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM), européenne (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE,

Publique :

T. GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG.)
- avec rapport de recherche internationale (Art. 21(3))

DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR), OAPI (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).

et elle ne permet donc pas de mettre en évidence la répartition d'un œdème sur le membre.

- Une autre technique consiste à réaliser des mesures périmétriques à différents niveaux du membre. Cette technique est très simple à mettre en œuvre et largement pratiquée dans le milieu hospitalier ; cependant, elle est très approximative, fastidieuse et mal reproductible.

- D'autres techniques utilisent divers procédés, comme des faisceaux de lumière infrarouge, pour effectuer des mesures de diamètres étagées le long du membre et reconstruire sa silhouette (généralement en deux plans), mais ces mesures restent approximatives, notamment en cas de déformations liées à l'œdème, et ne précisent pas le volume de l'extrémité (main ou pied).

- Enfin, la volumétrie laser 3D est déjà exploitée dans le domaine médical pour la caractérisation morphologique de parties du corps (face, membre...), mais n'a pas fait l'objet de développements techniques spécifiques à l'usage médical (particulièrement en termes d'ergonomie ou de rapidité d'acquisition), ni d'exploitation pour la personnalisation des orthèses fonction des caractéristiques morphologiques et biomécaniques veineuses du patient.

Par ailleurs, si de nombreuses études ont été menées pour l'étude des effets de la compression veineuse, aucune n'a permis d'évaluer en temps réel les caractéristiques biomécaniques de la paroi veineuse ainsi que les contraintes subies et transmises par les tissus d'un membre sur lequel une orthèse de compression doit être mise en place.

La présente invention a pour objet de répondre au moins en grande partie aux problèmes précédents tout en offrant d'autres avantages.

Un autre but de l'invention est de résoudre au moins un de ces problèmes par un nouveau système de mesures volumétriques et de caractérisation morphologique d'un membre humain, en parallèle avec l'évaluation anatomique et biomécanique des vaisseaux sanguins du membre, et les mettre, le cas échéant, en rapport avec les paramètres de compression.

WO 2017/005642

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PCT/EP2016/065559

L'invention concerne un système non vulnérant de caractérisation biomorphologique d'un membre humain (110) comprenant un dispositif de mesures géométriques et volumétriques (100) comprenant - une pluralité de systèmes d'acquisition d'images tridimensionnelles (131-137) agencés pour imager ledit membre (110), - un cadre article et motorisé (120), agencé pour poser un évent et déplacer au moins une partie de la pluralité de systèmes d'acquisition (131-137) de manière périphérique audit membre (110), - un dispositif de traitement des données géométriques et volumétriques, agencé pour représenter les données d'acquisition sous la forme d'une pluralité de points présentant un jeu de coordonnées dans un référentiel tridimensionnel, - un dispositif de mesures biomécaniques comprenant un porte-sonde (200) agencé pour relier solidatement au moins une sonde échographique (210) pour imager le système vasculaire relié audit membre (110) et un capteur de force (220) agence pour measurer la pression exercée par ladite sonde (210) sur le membre (110), et - un dispositif d'analyse, agencé d'une part pour fusionner au moins une partie des données volumétriques et au moins une partie des données anatomiques et biomécaniques, et d'autre part pour déterminer des variables biomorphologiques du membre (110) et/ou des variables biomécaniques du système vasculaire dudit membre.
Un autre but de l'invention est de proposer un tel système d'ergonomie adaptée à l'usage médical, facile à mettre en œuvre, non invasif et non vulnérant. Un autre but de l'invention est de proposer un tel système capable de réaliser des mesures reproductibles, fiables et précises.

## Exposé de l'invention

On atteint au moins l'un des objectifs précités avec un système non vulnérant de caractérisation bio-morphologique d'un membre humain comprenant :

- un dispositif de mesures géométriques - de préférence tridimensionnelle (3D) - et volumétriques comprenant :

- une pluralité de systèmes d'acquisition d'images tridimensionnelles agencés pour imager ledit membre,

- un cadre articulé et motorisé, agencé d'une part pour positionner au moins une partie de la pluralité des systèmes d'acquisition de manière périphérique audit membre, et d'autre part pour déplacer au moins une partie de la pluralité des systèmes d'acquisition par rapport audit membre,

- un dispositif de traitement des données géométriques et/ou volumétriques, agencé pour représenter les données d'acquisition sous la forme d'une pluralité de points présentant un jeu de coordonnées dans un référentiel tridimensionnel, et par exemple sous la forme d'un maillage incluant éventuellement une information texturée du membre observé et fournie par les systèmes d'acquisition d'images, et

- un dispositif de mesures anatomiques et biomécaniques comprenant un porte-sonde comprenant :

- une sonde échographique pour imager le système vasculaire relatif audit membre, et

- un capteur de force agencé pour mesurer la pression exercée par ladite sonde sur le membre, ledit capteur de force étant relié solidairement à la sonde échographique.

Ainsi, le système de caractérisation selon l'invention permet de proposer un nouveau dispositif de caractérisation d'un membre, dans lequel le dispositif de mesure et de volumétrie permettant de reconstruire un modèle numérique 3D dudit membre est complété par un dispositif de mesures anatomiques et biomécaniques permettant de déterminer un certain nombre de variables morphologiques et/ou biomécaniques du système vasculaire afférent audit membre. Il est ainsi possible de mesurer et comprendre, entre autres, le rôle des contraintes mécaniques sur les parois vasculaires dans la maladie vasculaire affectant ledit membre, et de prévoir les effets des différentes modalités et forces de compression afin d'en affiner la prescription.

A titre d'exemples non limitatifs, l'invention, pour le volet des mesures anatomiques et biomécaniques, vise à caractériser d'une part l'anatomie et la géométrie - notamment diamètre, circonférence, section, épaisseur pariétale - et d'autre part les caractéristiques biomécaniques - telles que le module d'élasticité - des vaisseaux sanguins afin de mieux adapter l'orthèse de compression sur ledit membre.

Les mesures anatomiques et biomécaniques sont principalement, mais non exclusivement, réalisées par un système d'échographie couplé à une mesure de la force exercée par la sonde échographique sur ledit membre durant la mesure. Le couplage de la sonde échographique et du capteur de force est réalisé par le porte-sonde. Ce couplage astucieux et intégré de manière innovante à un dispositif de caractérisation d'un membre humain permet à la fois de contrôler la pression exercée par l'opérateur et d'enregistrer la force exercée en retour sur ladite sonde échographique, représentative de la pression interstitielle ainsi que de la pression sanguine locale et ses variations.

Les mesures échographiques permettent avantageusement de déterminer notamment les propriétés dimensionnelles et/ou transversales desdits vaisseaux sanguins. Plus particulièrement, la position et l'orientation de la section transverse du vaisseau sanguin est déterminée, éventuellement en différentes positions.

La mesure de force concomitante à la mesure échographique peut aussi être utilisée pour normaliser les mesures biomécaniques ainsi réalisées, par exemple à l'aide d'un asservissement permettant de maintenir à un niveau de consigne la force, la pression, ou leurs effets.

Le système de caractérisation selon l'invention permet ainsi de mesurer des variables vasculaires et/ou artérielles sans insertions de capteurs et/ou dispositifs médicaux à l'intérieur dudit membre, concourant ainsi à améliorer l'ergonomie du système de mesure et le confort du patient, tout en excluant les risques divers (notamment hémorragiques ou infectieux) afférant aux techniques vulnérantes.

Selon un mode de réalisation particulier, l'imagerie échographique est réalisée en temps réel afin de pouvoir étudier l'évolution dynamique des variables morphologiques et biomécaniques du système vasculaire, comme par exemple la variation du diamètre artériel durant les cycles cardiaques.

Il est aussi possible d'évaluer en temps réel l'effet des différentes modalités et paramètres de compression sur la géométrie des vaisseaux superficiels et profonds.

Les mesures de géométrie 2D et de volumétrie du membre à caractériser sont réalisées par une pluralité de capteurs tridimensionnels placés autour dudit membre.

Le nombre de capteurs tridimensionnels peut varier en fonction de la taille et de la forme dudit membre, des degrés de liberté du cadre sur lequel ils sont montés, ainsi que des caractéristiques intrinsèques des dits capteurs tridimensionnels (résolution, champ couvert, portée...) et des contraintes de durée de numérisation.

Afin de réaliser une numérisation complète ou partielle du membre à caractériser, il est nécessaire que la surface de ladite zone à numériser soit imagée entièrement par la pluralité de capteurs tridimensionnels. Ainsi, si seule une partie segmentaire dudit membre doit être imagée, la pluralité de capteurs tridimensionnels mis en œuvre doit être agencée de manière à balayer au moins collectivement l'ensemble de la surface de ladite partie segmentaire.

Si tout le membre doit être imagé, alors la pluralité de capteurs tridimensionnels mis en œuvre doit être agencée de manière à balayer, au moins collectivement, l'ensemble de la surface dudit membre. Le nombre et la disposition des capteurs tridimensionnels mis en œuvre peuvent-être adaptés en fonction des situations.

Le balayage complet de la partie segmentaire ou du membre entier peut être obtenu par tout moyen et peut ainsi comprendre des moyens de déplacements, éventuellement motorisés, desdits capteurs tridimensionnels autour du membre à caractériser si le champ de mesure des capteurs tridimensionnels ne permet pas d'imager l'ensemble de la surface depuis une seule position ou afin de raccourcir la durée de numérisation.

Dans le cas où un déplacement desdits capteurs autour dudit membre est nécessaire, il peut être réalisé par le cadre articulé qui possède au moins un moyen agencé d'une part pour supporter au moins un capteur tridimensionnel, et d'autre part pour réaliser un mouvement relatif par rapport audit membre.

Ce mouvement peut être prédéfini par l'intermédiaire d'au moins une liaison cinématique particulière. Il peut s'agir par exemple d'un mouvement de rotation et/ou d'un mouvement de translation. D'une manière générale, l'au moins un moyen est agencé pour permettre audit au moins un capteur tridimensionnel de mesurer au moins une autre partie de la surface du membre à caractériser ou de la partie segmentaire dudit membre.

Avantageusement, le cadre articulé peut être motorisé afin de contrôler plus finement lesdits mouvements des capteurs par rapport au membre à mesurer.

Préférentiellement, les moyens de motorisation dudit cadre peuvent être agencés pour être pilotés à distance afin de programmer des mouvements particuliers et/ou prédéfinis.

Les capteurs tridimensionnels peuvent être de n'importe quel type, et sont conçus pour réaliser un maillage volumique de la surface imagée.
Préférentiellement, le dispositif selon l'invention met en œuvre une pluralité de caméras laser tridimensionnelles, avantageusement sept.

A titre d'exemple non limitatif, chaque capteur tridimensionnel réalise ainsi un maillage de la surface dudit membre ou de la partie segmentaire dudit membre de manière indépendante. Chaque capteur tridimensionnel numérise la surface d'au moins une partie dudit membre sous la forme d'un ensemble de points présentant un jeu de coordonnées particulier dans un référentiel tridimensionnel particulier.

Afin de pouvoir reconstruire un maillage volumique complet d'au moins une partie dudit membre, le dispositif selon l'invention met en œuvre des moyens de traitement des données de mesures qui sont agencés pour agréger les différents ensembles de points des différents capteurs dans un référentiel tridimensionnel unique.

Alternativement, au moins un capteur tridimensionnel peut être utilisé pour enregistrer les positions successives d'au moins une partie des autres capteurs tridimensionnels, ledit au moins un capteur utilisé pour enregistrer leurs positions successives pouvant être immobile et/ou à au moins une position prédéterminée.

Par ailleurs, de manière avantageuse, chaque capteur tridimensionnel est étalonné et/ou possède des moyens d'étalonnage intrinsèques qui permettent de rendre compatibles les référentiels tridimensionnels de chaque ensemble de points.

Avantageusement et/ou alternativement, le système de caractérisation morphologique met en œuvre des moyens d'étalonnage communs à au moins une partie des capteurs tridimensionnels afin de rendre compatible et/ou identiques les référentiels tridimensionnels de ladite au moins une partie des capteurs tridimensionnels.

Le dispositif de mesures géométriques et volumétriques permet ainsi de numériser au moins une partie du membre à caractériser de manière rapide et précise. En effet, en utilisant une pluralité de capteurs tridimensionnels éventuellement mobiles autour dudit membre, les temps d'acquisition des

images sont réduits puisque chaque capteur n'a en charge que de mesurer une partie au moins dudit membre. Le maillage volumique ainsi obtenu est plus précis car la mesure ainsi réalisée est plus confortable pour le patient, plus rapide et donc moins exposée à un mouvement parasite du membre durant l'enregistrement du fait de l'inconfort du patient.

Le dispositif de caractérisation est ainsi plus ergonomique puisqu'il répond en même temps à un besoin d'amélioration du confort durant cette phase de numérisation.

Les mesures réalisées avec le système de caractérisation selon l'invention peuvent être réalisées indifféremment en présence ou en l'absence de l'orthèse afin de mesurer précisément les effets de celle-ci sur au moins une partie du membre.

Par ailleurs, les mesures anatomiques et biomécaniques peuvent être réalisées en même temps que les mesures volumétriques ou, alternativement.

Selon un mode de réalisation particulier, le système selon l'invention peut comprendre par ailleurs un dispositif d'analyse, agencé d'une part pour fusionner au moins une partie des données volumétriques et au moins une partie des données anatomiques et biomécaniques, et d'autre part pour déterminer des variables morphologiques dudit membre et/ou des variables biomécaniques du système vasculaire dudit membre.

La fusion de donnée consiste en un ensemble de processus qui visent à intégrer des données multiples, représentant un nombre varié de mesures physiques différentes (par exemple optiques, mécaniques, électriques...) d'un même objet, afin de les agréger dans une représentation unique, cohérente, précise et utile.

A titre d'exemple non limitatif, la fusion de données peut par exemple consister à superposer les mesures échographiques – et les variables morphologiques du système vasculaire ainsi caractérisé – au modèle volumique numérique du membre afin de visualiser une représentation numérique et fidèle à la réalité du système vasculaire durant au moins un

cycle cardiaque ou une manœuvre dynamique (mouvement, compression...) et sa localisation dans ledit membre.

Le dispositif d'analyse selon l'invention permet ainsi d'agréger au moins une partie des données volumétriques et au moins une partie des données biomécaniques afin notamment d'établir des relations entre les données biométriques mesurées par le dispositif de mesures biomécaniques et le modèle numérique de l'au moins une partie du membre.

Pour ce faire, le dispositif d'analyse peut mettre en œuvre par exemple le procédé d'analyse suivant :

- détermination de l'influence de l'orthèse sur au moins une partie du système vasculaire, et plus particulièrement sur sa variation de section,

- couplage de ces résultats avec les mesures des variations dimensionnelles du membre,

- détermination des conditions d'écoulement sanguin dans l'au moins une partie du système vasculaire, par exemple en présence de pathologie (insuffisance, sténose, thrombose...), afin de comprendre les différentes forces mises en jeu,

- intégration de ces données sur le modèle numérique de l'au moins une partie du membre.

Les conditions d'écoulement sanguin dans le système vasculaire sont déterminées à l'aide d'au moins une variable représentative de type numérique préférentiellement. Cette variable est déduite / calculée à partir des différentes mesures réalisées. Elle est ensuite fusionnée au modèle géométrique afin de visualiser sur une représentation numérique tridimensionnelle la distribution de ladite variable représentative du système vasculaire du membre.

La fusion de données permet ainsi de superposer des mesures dimensionnelles, éventuellement dynamiques, avec des mesures biomécaniques superficielles ou profondes réalisées sur l'au moins une partie

du membre afin de localiser précisément lesdites mesures biomécaniques et d'améliorer la compréhension des effets de l'orthèse sur ledit membre.

Avantageusement, au moins une partie de la pluralité de systèmes d'acquisition d'images tridimensionnelles du système selon l'invention peut fonctionner de manière synchrone.

Il est ainsi possible de réduire le temps de numérisation de l'au moins une partie du membre à caractériser.

Préférentiellement au système selon l'invention, le dispositif de mesures volumétriques peut comprendre par ailleurs un outil d'aide à la mesure géométrique et volumétrique dudit membre, agencé pour déterminer des zones représentatives dudit membre pour la détermination de sa forme et de son volume.

Les zones représentatives sont celles qui peuvent permettre de mieux comprendre une pathologie donnée affectant ledit membre et/ou être située autour d'une manifestation ou conséquence de la pathologie. L'outil d'aide à la mesure volumétrique peut être notamment agencé pour détecter des volumes particuliers sur un membre, comme par exemple des déformations représentatives de certaines pathologies. A titre d'exemple non limitatif, l'outil d'aide à la mesure volumétrique peut comparer la morphologie dudit membre à une base de données comprenant des morphologies types desdits membres, telles que décrites dans les normes.

Dans une version particulière du système selon l'invention, le cadre peut comprendre au moins un bras pour supporter au moins une partie de la pluralité de systèmes d'acquisition d'images tridimensionnelles.

Eventuellement, ledit au moins un bras est agencé pour pivoter autour dudit membre.

Avantageusement, l'amplitude de rotation de l'au moins un bras dudit cadre peut être comprise entre 0 et 90°. L'amplitude de la rotation des bras du cadre et supportant au moins une partie des capteurs tridimensionnels est, comme décrit plus haut, conditionnée notamment par le besoin de réaliser un recouvrement des surfaces du membre à caractériser entre au
moins une partie des capteurs tridimensionnels et au moins une autre partie. Typiquement, l'amplitude de rotation nécessaire est de l'ordre de la quinzaine de degrés.

Selon une version préférentielle de l'invention, le porte-sonde peut être monté sur un bras articulé et/ou motorisé, solidaire ou non du cadre et agencé pour mettre en contact ledit porte-sonde avec le membre et/ou déplacer ledit porte-sonde sur ledit membre.

Le bras articulé permet de réaliser des mouvements dans l'espace en soutenant le porte-sonde, permettant ainsi de réaliser un examen plus précis sur le membre à caractériser.

Selon un mode de réalisation de cette version préférentielle, le bras articulé peut être motorisé afin de réaliser des mouvements de manière automatique et/ou prédéfinis.

Avantageusement, un asservissement de la sonde échographique au contact du membre à caractériser en fonction de la pression mesurée par le capteur de force peut permettre de réaliser des mesures plus fiables et plus reproductibles.

D'autre part, le porte-sonde a une forme et des proportions qui le rendent facilement préhensible. Il est notamment conçu dans des matériaux légers afin de minimiser son poids et faciliter la manipulation de la sonde lors de la caractérisation du membre examiné. Le choix des matériaux peut aussi être conditionné par le caractère médical de son application : il peut être conçu préférentiellement en matière plastique.

Avantageusement, le dispositif de mesures biomécaniques du système selon l'invention peut comprendre au moins un capteur pour mesurer la pression d'interface, placé en contact avec la peau dudit membre.

Eventuellement, le dispositif peut aussi être complété par un capteur de pression intramusculaire pour mesurer la pression sanguine à l'intérieur d'un muscle dudit membre, et/ou un capteur de pression intravasculaire pour mesurer la pression sanguine à l'intérieur d'un vaisseau dudit membre.

L'acquisition des données issues des différents capteurs utilisés pour les mesures biomécaniques et/ou de la pluralité de capteurs tridimensionnels utilisés pour les mesures volumétriques se fait par tout moyen connu, de manière analogique et/ou numérique. Finalement, les données sont toutes numérisées afin d'être exploitées par une unité de traitement, préférentiellement un ordinateur.

Eventuellement, un moyen pour conditionner, mettre en forme et/ou prétraiter les signaux issus de l'un au moins des différents capteurs compris dans le dispositif de mesures biomécaniques peut être mis en œuvre dans le système de caractérisation selon l'invention.

Typiquement, mais non limitativement, le dispositif selon l'invention mesure ainsi au moins une propriété mécanique du système vasculaire superficiel et/ou profond afin de, comme expliqué précédemment, déterminer un paramètre représentatif numérique et de le fusionner au modèle géométrique tridimensionnel.

Avantageusement, la propriété mécanique mesurée est la compression dudit système vasculaire sous l'effet de l'application de la sonde sur celui-ci et mesurée par le capteur d'effort embarqué par le porte-sonde.

La mesure est réalisée à un ou plusieurs endroits et sur une durée permettant de mesurer son évolution dans le temps, en fonction par exemple de l'appui et du retrait de la sonde. Cette mesure permet ainsi de mesurer la compression et la détente du système vasculaire sous l'effet de cette pression exercée.

La variable représentative calculée à partir de ces mesures est l'élasticité de la paroi du système vasculaire, permettant de mettre en avant la distensibilité et/ou la compliance de la paroi vasculaire correspondante.

Cette variable représentative est déduite de la mesure et de l'image échographique réalisées, et calculée ensuite selon plusieurs moyens connus, dont la modélisation.

A titre d'exemple non limitatif, un modèle basé sur l'évaluation de l'hystérésis observée sur l'évolution de la paroi vasculaire durant la

Selon un mode de réalisation particulier du dispositif de mesures biomécaniques selon l'invention, l'acquisition des données issues d'au moins une partie des capteurs que comprend ledit dispositif de mesures biomécanique peut être réalisé de manière synchrone.

L'adaptation du dispositif de mesures biomécaniques à l'évaluation de la physiopathologie vasculaire d'au moins une partie du membre à caractériser permet finalement de fusionner à l'aide du dispositif d'analyse selon l'invention un plus grand nombre de données provenant d'autres capteurs placés préférentiellement à la surface d'une partie au moins dudit membre et permettant de mesurer d'autres grandeurs physiques et/ou d'autres variables morphologiques, physiques, ou chimiques. Il est ainsi possible de mieux comprendre les effets de l'orthèse sur ledit membre.

Le dispositif d'analyse selon l'invention peut ainsi permettre en outre de mettre en relation les variations de pression d'interface avec par exemple la pression intramusculaire ou interstitielle et la pression sanguine d'une part, et la géométrie des différents vaisseaux examinés, superficiels et profonds, d'autre part.

La pression d'interface peut être mesurée par différents types de capteurs, préférentiellement hydrauliques ou pneumatiques par déplacement d'un fluide à l'intérieur d'une poche ou d'un ballonnet plat en contact avec la peau.

On connaît aussi des capteurs électriques (résistifs ou capacitifs).

Les capteurs de pression d'interface sont répartis à la surface du membre à caractériser, préférentiellement selon une normalisation bien connue par l'homme du métier.

De manière préférentielle, les capteurs d'interface sont agencés pour être mis en place en contact avec le membre à caractériser, en présence ou en l'absence de l'orthèse de compression.

A titre d'exemple non limitatif, les capteurs de pression d'interface peuvent consister en des capteurs pneumatiques associés à des transducteurs de pression piézoélectriques.

compression et la détente du système vasculaire permet de calculer *in fine* l'élasticité dudit système vasculaire.

Suivant un autre aspect de la même invention, il est proposé un procédé d'aide à la définition ou à la sélection ou à l'adaptation d'orthèses de compression pour un membre, mettant en œuvre le système de caractérisation bio-morphologique selon l'un quelconque des modes de réalisation de l'invention, comprenant au moins l'une des étapes suivantes :

- mesures géométriques et volumétriques dudit membre,

- mesures biomécaniques dudit membre,

- fusion des mesures géométriques et/ou volumétriques et biomécaniques afin de mettre en corrélation au moins une partie desdites mesures géométriques et/ou volumétriques et au moins une partie desdites mesures biomécaniques,

- détermination d'au moins une variable biométrique et/ou d'au moins une variable volumétrique.

Le procédé selon cet autre aspect de l'invention permet aussi d'adapter une orthèse préexistante à la géométrie du membre sur lequel elle était utilisée.

Selon un mode préféré de cet aspect de l'invention, les mesures biomécaniques peuvent être réalisées au moins durant l'étape de mesures géométriques et/ou volumétriques dudit membre.

Comme expliqué dans les paragraphes précédents, les données biomécaniques sont exploitées afin de déterminer un certain nombre de variables morphologiques et/ou biomécaniques représentatives du système vasculaire du système vasculaire dudit membre. Ces mesures peuvent être réalisées de manière dynamique.

Les variables morphologiques et/ou biomécaniques représentatives du système vasculaire sont principalement déduites des images échographiques, et complétées ensuite par les mesures d'au moins un autre capteur.
A titre d'exemple non limitatif, un modèle basé sur l'évaluation de l'hystérésis observée sur l'évolution de la paroi vasculaire imagée par la sonde échographique durant la compression et la détente du système vasculaire permet de calculer *in fine* l'élasticité dudit système vasculaire.

Avantageusement, les mesures biomécaniques sont réalisées en un seul point, permettant de mesurer ainsi une variable représentative du système vasculaire en ce point. La variable représentative est ensuite propagée à l'ensemble du système vasculaire, considérant que les propriétés biomécaniques dudit système vasculaire sont isotropes et homogènes.

Alternativement, un modèle mathématique peut propager la valeur de ladite variable représentative au travers du modèle numérique dudit système vasculaire afin de calculer des valeurs estimatives de ladite variable représentative en fonction de la valeur mesurée et calculée en un point.

Alternativement, les mesures sont réalisées en plusieurs point et/ou plusieurs zones différentes afin de raffiner ledit modèle mathématique et de calculer plusieurs valeurs de la variable représentative en fonction de la localisation de la portion du système vasculaire considérée.

Selon un mode de réalisation particulier, le procédé selon l'invention peut comprendre une étape de prétraitement des images échographiques réalisées, préalable à la fusion des données. Cette étape de prétraitement consiste notamment à traiter le bruit des images et/ou enlever ou identifier les artefacts (diffraction, réfraction, inclusions...) afin de faciliter l'extraction des informations géométriques.

Une étape suivante consiste par ailleurs à extraire les contours d'au moins une partie d'au moins une image échographique enregistrée. Pour ce faire, plusieurs méthodes bien connues de l'homme du métier existent, telles que les méthodes dérivatives, par segmentation, par contours actifs...

Ces prétraitements peuvent être réalisés une fois que toutes les mesures ont été réalisées – en post-traitement – ou alors réalisés en temps réel au fur et à mesure de l'acquisition des différentes données. Dans tous les cas de

figure, ils permettent de mettre en concordance les données obtenues par les dites mesures.

Sur la base des résultats de fusion de données et/ou en fonction des résultats de mesures volumétriques et biomécaniques, et selon une version avantageuse de cet aspect de l'invention, le procédé peut comprendre en outre une étape de définition, d'adaptation ou de sélection d'une orthèse de compression pour le membre, en fonction de l'au moins une variable biométrique et/ou de l'au moins une variable géométrique et/ou volumétrique.

Il peut aussi préférentiellement comprendre une étape supplémentaire d'élaboration d'un modèle biomécanique prédictif des effets de l'orthèse de compression sur le membre et son système vasculaire.

## Description des figures et des modes de réalisation

D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront encore au travers de la description qui suit d'une part, et de plusieurs exemples de réalisation donnés à titre indicatif et non limitatif en référence aux dessins schématiques annexés d'autre part, sur lesquels :

- la FIGURE 1A illustre une vue d'ensemble schématique du dispositif de mesure volumétrique selon l'invention,

- la figure 1B illustre un premier mode de réalisation du dispositif de mesure volumétrique selon l'invention,

- la FIGURE 2 illustre le porte-sonde utilisé pour réaliser une partie des mesures biomécaniques du système vasculaire du membre,

- la FIGURE 3 illustre un bras articulé pour le porte-sonde et selon un mode de réalisation particulier de l'invention,

- la FIGURE 4 illustre le principe de caractérisation bio-morphologique selon l'invention, et

- la FIGURE 5 illustre une séquence d'analyse d'images échographiques réalisées durant les mesures biomécaniques.

Les modes de réalisation qui seront décrits dans la suite ne sont nullement limitatifs ; on pourra notamment imaginer des variantes de l'invention ne comprenant qu'une sélection de caractéristiques décrites par la suite isolées des autres caractéristiques décrites, si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à l'état antérieur de la technique. Cette sélection comprend au moins une caractéristique de préférence fonctionnelle sans détails structurels, ou avec seulement une partie des détails structurels si cette partie uniquement est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l'invention par rapport à l'état antérieur de la technique.

En particulier toutes les variantes et tous les modes de réalisation décrits sont combinables entre eux si rien ne s'oppose à cette combinaison sur le plan technique.

Sur les figures, les éléments communs à plusieurs figures conservent la même référence.

Une orthèse est un appareillage qui compense une fonction absente ou déficitaire d'un membre, assiste une structure articulaire ou musculaire, stabilise un segment corporel pendant une phase de réadaptation ou de repos. Elle diffère de la prothèse, qui elle, a pour fonction de remplacer un élément manquant du corps humain.

La FIGURE 1A illustre une vue d'ensemble schématique du dispositif de mesure volumétrique 100 selon l'invention et la FIGURE 1B illustre un mode de réalisation particulier de l'invention.

Le patient dont l'un des membres doit bénéficier de l'installation d'une orthèse est installé sur un banc de mesure dont une partie est représentée sur la FIGURE 1B. Le banc de mesure comprend typiquement une première structure - optionnelle et non représentée - permettant au patient d'être confortablement installé pour l'analyse morphologique de son membre sur lequel l'orthèse sera mise en place, ainsi qu'une deuxième structure 100 représentée sur les FIGURES 1A et 1B et qui permettent de placer ledit membre 110 à l'intérieur d'une zone de mesure.

Plus particulièrement, la FIGURE 1A illustre schématiquement une telle installation pour caractériser un membre inférieur 110.

Le membre inférieur 110 est placé à l'intérieur d'un cadre articulé 120 qui dispose plusieurs capteurs tridimensionnels 131-137 dans l'espace périphérique audit membre 110. Le cadre 120 est constitué d'une base 124 à l'extrémité 123 de laquelle deux capteurs 137a, 137b permettent d'imager la voute plantaire du membre 110. En extension par rapport à ladite base 124, un bâti 125 s'étend dans une direction sensiblement parallèle à l'elongation du membre inférieur 110.

Selon un mode de réalisation particulier de l'invention, le bâti 125 supporte un bras circulaire 121 sur lequel sont fixés les capteurs tridimensionnels 131-135.

Le bras circulaire 121 est articulé afin de ménager un dégagement à droite ou à gauche et permettre ainsi au patient d'introduire ou d'enlever son membre 110 de la zone de mesure à l'intérieur dudit cadre 120.

Selon un mode de réalisation particulier de l'invention, compatible avec n'importe quelle version du cadre 120, le bâti 125 peut être télescopique afin de s'adapter aux tailles des membres inférieurs de différents patients.

Sur la FIGURE 1A le bras circulaire 121 supporte cinq capteurs tridimensionnels 131-135 qui peuvent être articulés et/ou motorisés de manière à réaliser un balayage autour du membre inférieur 110.

Eventuellement, les bras circulaires 121, 122 peuvent aussi ou alternativement être articulés et/ou motorisés de manière à réaliser une rotation autour du membre inférieur 110.

En d'autres termes, l'articulation des différents capteurs peut être collective, c'est-à-dire mise en œuvre par l'articulation et/ou la rotation du ou des bras qui les supporte(nt) et/ou du bâti ; alternativement, l'articulation des différents capteurs peut être individuelle, chaque capteur possédant ses propres moyens d'articulation et/ou de rotation par rapport au bâti ou au cadre qui le supporte.
Les moyens d'articulation et/ou de rotation sont bien connus en tant que tels et non décrits ici.

La distance séparant les bras circulaire 121 par rapport à la base 124 peut aussi être ajustable de manière à adapter le dispositif de mesure volumétrique 100 aux dimensions du membre 110 à caractériser.

En complément au dispositif de mesure volumétrique 100, la FIGURE 1A illustre aussi la mise en place de capteurs de pression superficielle 141-143 utilisés pour mesurer par exemple la pression exercée par l'orthèse sur le membre inférieur 110 lorsque celle-ci est mise en place, ou la pression superficielle en l'absence d'orthèse. Sur la FIGURE 1A, trois capteurs 141-143 sont ainsi disposés le long du membre inférieur 110.

De manière préférentielle, la position des capteurs de pression superficielle 141-143 peut être choisie de manière à caractériser les zones qui sont par ailleurs imagées par les capteurs tridimensionnels 131-137 afin de pouvoir – in fine – fusionner les données et d'établir une analyse plus complète dudit membre 110 et de l'effet de l'orthèse.

Dans le mode de réalisation particulier illustré à la FIGURE 1B, le membre inférieur 110 est placé à l'intérieur d'un cadre articulé 120 qui dispose plusieurs capteurs tridimensionnels 131-137 dans l'espace périphérique audit membre 110. Le cadre 120 est constitué d'une base 124 à l'extrémité 123 de laquelle un premier capteur 137 permet d'imager la voute plantaire du membre 110. En extension par rapport à ladite base 124, un bâti 125 s'étend dans une direction sensiblement parallèle à l'élongation du membre inférieur 110 et supporte deux bras circulaires 121, 122 sur lesquels sont fixés les capteurs tridimensionnels 131-136.

Dans cet exemple, chaque bras circulaire 121, 122 est agencé d'une part pour permettre une insertion aisée du membre 110 à caractériser à l'intérieur du dispositif 100 et d'autre part est articulé de manière déplacer les capteurs tridimensionnels 131-136 autour dudit membre.

Comme expliqué précédemment, le déplacement des capteurs tridimensionnels 131-136 autour dudit membre peut être collectif à l'aide

d'une motorisation et d'une articulation indépendante de chaque bras et/ou par une articulation et une motorisation indépendante de chaque capteur afin de permettre – collectivement et/ou individuellement – à ces dernier d'imager plusieurs zones du membre.

La FIGURE 2 illustre le porte-sonde 200 utilisé pour réaliser une partie des mesures biomécaniques du système vasculaire du membre 110.

Le porte-sonde est constitué d'un châssis 201 à l'intérieur duquel ou sur lequel sont fixés une sonde échographique 210 montée sur un support à translation linéaire et relié àun capteur de force 220. Le porte-sonde 200 est conçu de manière à autoriser l'insertion de plusieurs types de sondes échographiques 210. Il comprend ainsi des moyens de fixations de ladite sonde, non représentés sur la FIGURE 2, comme par exemple au moins un collier passant au travers du châssis 201 et autour de la sonde 210. L'extrémité active de la sonde échographique 210 dépasse du porte-sonde afin de pouvoir être mise en contact avec la peau du membre 110 à caractériser.

Le capteur de force 220 est fixé à proximité de la sonde échographique 230 grâce à des moyens de fixation quelconques 230, et de manière à ce qu'il soit en contact avec la peau du membre 110 à caractériser lorsque la sonde échographique 210 l'est.

Les mesures de forces les plus significatives sont celles réalisées dans l'axe de la sonde échographique 210, c'est-à-dire sensiblement perpendiculaire à la surface active 211 de ladite sonde 210. Cependant, des mesures complémentaires de forces dans les directions transverses peuvent permettre d'affiner les mesures et de corriger certaines erreurs éventuelles liées à un défaut d'alignement du capteur de force 220 par rapport à ladite sonde échographique 210.

Le capteur de force 220 est agencé pour mesurer au moins la force normale à sa surface de contact 221.

La FIGURE 3 illustre un bras articulé 300 pour le porte-sonde 200 et selon un mode de réalisation particulier de l'invention.

Le porte-sonde 200 est fixé sur un bras articulé 300 à l'aide de moyens de fixations 307. Le bras articulé 300 peut être indépendant du dispositif de mesures volumétriques 100, ou solidaire dudit dispositif de mesures volumétriques 100.

A l'extrémité du bras articulé 300, une rotule 306 permet au porte-sonde 200 de réaliser trois rotations.

A la base 301 du bras articulé 300, une rotule 302 permet d'orienter ce dernier dans n'importe quelle direction.

Entre les deux extrémités, le bras articulé 300 peut comprendre un nombre indéfini de liaisons cinématiques. Sur l'exemple illustré dans la FIGURE 3, le bras articulé est composé de deux segments intermédiaires 303, 305 reliés entre eux par une rotule 304.

La FIGURE 4 illustre le principe de caractérisation bio-morphologique selon l'invention, et comprend les étapes suivantes :

- le patient est installé sur le banc d'analyse, et son membre 110 est placé à l'intérieur du cadre 120 supportant les capteurs 131-137. Eventuellement, le membre 110 sur lequel les mesures vont être réalisées peut être maintenu par un dispositif de contention temporaire ;

- à l'étape 401, les mesures volumétriques sont réalisées. Le cadre 120 met en mouvement les capteurs tridimensionnels 131-137 afin de numériser au moins une partie dudit membre 110 ;

- à l'étape 402, au moins une mesure par échographie d'au moins une partie du système vasculaire dudit membre est réalisée à l'aide du porte-sonde 200, et plus particulièrement via la sonde échographique 210, afin de déterminer certaines variables morphologiques dudit système vasculaire, notamment le diamètre du vaisseau à l'étape 404 ;

- à l'étape 405, l'évolution de la force exercée par la sonde 210 sur le membre 110 durant les mesures échographiques 402 est enregistrée via le capteur de force 220 embarqué sur le porte-sonde 200.

- à l'étape 403, des mesures de la pression superficielle exercée par l'orthèse sur le membre 110 sont réalisées à l'aide des capteurs de pression d'interface 141-143;

- fusion des différentes données et mise en corrélation à l'étape 407, analyse des mesures réalisées afin notamment de déterminer l'efficacité et l'impact de l'orthèse de compression sur le système vasculaire dudit membre 110 et, finalement, de sélectionner ou adapter une orthèse de manière spécifique ;

- éventuellement, aide à la prescription d'orthèses de compression particulières à l'étape 408, résultant des mesures et des analyses précédentes.

La FIGURE 5 illustre une séquence d'analyse d'images échographiques réalisées durant l'étape des mesures biomécaniques.

Selon cette méthode d'analyse particulière, une région d'intérêt (ROI) est d'abord déterminée 501. Elle comprend notamment le vaisseau vasculaire 511 dont les caractères morphologiques sont recherchés.

Ensuite, la région d'intérêt est binarisée à l'étape 502 en fonction d'un seuil défini en fonction des paramètres de mesures et/ou de l'utilisateur ; il peut par exemple être réalisé suivant une méthode dite de calcul des gradients, permettant de réaliser un seuillage adaptatif. Il peut être aussi prédéfini, de manière invariante aux images et/ou patients.

L'étape suivante 503 consiste à reconstruire une géométrie cohérente de la cellule ainsi isolée dans la région d'intérêt, par le biais d'une opération de morphologie mathématique.

Il est alors possible de déterminer la position des parois du vaisseau à l'étape 504 et à l'étape 505. Suivant l'orientation de ces parois et au voisinage de la partie centrale de la région d'intérêt, le diamètre moyen du vaisseau est calculé. La position et l'évolution de la section transverse le long du vaisseau sanguin est mesurée.

Avantageusement, la position, l'orientation et les dimensions des parois du vaisseau sont mesurées – éventuellement à l'aide d'une modélisation
ellipsoidale simplifiée de la section transverse dudit vaisseau - afin de calculer la surface transverse (et son évolution) dudit vaisseau en au moins une position.

Au moins une partie des diamètres et/ou positions et/ou dimensions et/ou orientations calculées est sauvegardée dans un fichier.

Une visualisation simplifiée 506 - sous la forme d'une représentation ellipsoidale des vaisseaux permet d'observer en temps réel la variation du diamètre desdits vaisseaux, ladite variation étant calculée suivant une coupe longitudinale et/ou transversale.

Bien sûr, l'invention n'est pas limitée aux exemples qui viennent d'être décrits et de nombreux aménagements peuvent être apportés à ces exemples sans sortir du cadre de l'invention. Notamment, les différentes caractéristiques, formes, variantes et modes de réalisation de l'invention peuvent être associées les unes avec les autres selon diverses combinaisons dans la mesure où elles ne sont pas incompatibles ou exclusives les unes des autres. En particulier toutes les variantes et modes de réalisation décrits précédemment sont combinables entre eux.

2. Système selon la revendication précédente, caractérisé en ce que au moins une partie de la pluralité de systèmes d'acquisition d'images tridimensionnelles (131-137) fonctionne de manière synchrone.

3. Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le dispositif de mesures géométriques et volumétriques (100) comprend par ailleurs un outil d'aide à la mesure géométrique et volumétrique du membre (110), agencé pour déterminer des zones représentatives dudit membre (110) pour la détermination de sa forme et de son volume.

4. Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le porte-sonde (200) est monté sur un bras articulé et/ou motorisé (300) solidaire du cadre et agencé pour mettre en contact ledit porte-sonde (200) avec le membre (110) et/ou déplacer ledit porte-sonde (200) sur ledit membre (110).

5. Système selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le dispositif de mesures anatomiques et biomécaniques comprend au moins un capteur pour mesurer la pression d'interface, ledit au moins un capteur étant placé en contact avec la peau du membre (110).

6. Procédé d'aide à la définition, sélection ou adaptation d'orthèse de compression pour un membre (110), mettant en œuvre le système de caractérisation bio-morphologique selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend au moins l'une des étapes suivantes :

- mesures géométriques et volumétriques (401) dudit membre (110),

- mesures biomécaniques (402, 403, 405) dudit membre (110),

- fusion (407) des mesures géométriques et /ou volumétriques (401) et biomécaniques (402, 403, 405) afin de mettre en corrélation au moins une partie desdites mesures géométriques et/ou volumétriques et au moins une partie desdites mesures biomécaniques,

Revendications

1. Système non vulnérant de caractérisation bio-morphologique d'un membre humain (110) comprenant un dispositif de mesures géométriques et volumétriques (100) comprenant :

- une pluralité de systèmes d'acquisition d'images tridimensionnelles (131-137) agencés pour imager ledit membre (110),

- un cadre articulé et motorisé (120), agencé d'une part pour positionner au moins une partie de la pluralité des systèmes d'acquisition (131-137) de manière périphérique audit membre (110), et d'autre part pour déplacer au moins une partie de la pluralité des systèmes d'acquisition (131-137) par rapport audit membre (110),

- un dispositif de traitement des données géométriques et volumétriques, agencé pour représenter les données d'acquisition sous la forme d'une pluralité de points présentant un jeu de coordonnées dans un référentiel tridimensionnel,

caractérisé en ce qu'il comprend en outre un dispositif de mesures anatomiques et biomécaniques comprenant un porte-sonde (200) comprenant :

- une sonde échographique (210) pour imager le système vasculaire relatif audit membre (110),

- un capteur de force (220) agencé pour mesurer la pression exercée par ladite sonde (210) sur le membre (110), ledit capteur de force (220) étant relié solidairement à ladite sonde échographique (210), et

- un dispositif d'analyse, agencé d'une part pour fusionner au moins une partie des données volumétriques et au moins une partie des données anatomiques et biomécaniques, et d'autre part pour déterminer des variables morphologiques du membre (110) et/ou des variables biomécaniques du système vasculaire dudit membre.

- détermination d'au moins une variable biométrique (404, 406) et/ou d'au moins un paramètre volumétrique.

7. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l'étape de mesures biomécaniques (402, 403, 405) du membre (110) est réalisée au moins durant l'étape de mesures géométriques et/ou volumétriques.

8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 6 ou 7, caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de définition, de sélection ou d'adaptation (408) d'une orthèse de compression pour le membre (110), en fonction de l'au moins une variable biométrique et/ou de l'au moins une variable géométrique et /ou volumétrique.

9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 6 à 8, caractérisé en ce qu'il comprend une étape supplémentaire d'élaboration d'un modèle biomécanique prédictif des effets de l'orthèse de compression sur le membre et son système vasculaire.
1/3

<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>Figure 1A</figcaption></figure>

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>Figure 1B</figcaption></figure>

WO 2017/005642

PCT/EP2016/065559

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>Figure 4</figcaption></figure>

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>Figure 5</figcaption></figure>

<caption>FEUILLE DE REMPLACEMENT (REGLE 26)</caption>

2/3

<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>Figure 2</figcaption></figure>

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>Figure 3</figcaption></figure>

INTERNATIONAL SEARCH REPORT

International application No

PCT/EP2016/065559

A. CLASSIFICATION OF SUBJECT MATTER

INV. A61B5/00
ADD. A61B8/00

A61B5/02

A61B5/107

According to International Patent Classification (IPC) or to both national classification and IPC

B. FIELDS SEARCHED

Minimum documentation searched (classification system followed by classification symbols)
A61B

Documentation searched other than minimum documentation to the extent that such documents are included in the fields searched

Electronic data base consulted during the international search (name of data base and, where practicable, search terms used)

EPO-Internal, WPI Data

C. DOCUMENTS CONSIDERED TO BE RELEVANT

<table><thead><tr><th>Category*</th><th>Citation of document, with indication, where appropriate, of the relevant passages</th><th>Relevant to claim No.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Y</td><td>FR 2 875 043 A1 (INNOTHERA SA LAB [FR])<br>10 March 2006 (2006-03-10)<br>abstract; figure 1<br>page 1, line 1 - line 12<br>page 5, line 1 - line 25<br>the whole document<br>----</td><td>1-9</td></tr></tbody></table>

X

Further documents are listed in the continuation of Box C.

X

See patent family annex.

* Special categories of cited documents :

*A* document defining the general state of the art which is not considered to be of particular relevance

*B* earlier application or patent but published on or after the international filing date

*L* document which may throw doubts on priority *claim(s)* or which is cited to establish the publication date of another citation or other special reason (as specified)

*O* document referring to an oral disclosure, use, exhibition or other means

*P* document published prior to the international filing date but later than the priority date claimed

*T* later document published after the international filing date or priority date and not in conflict with the application but cited to understand the principle or theory underlying the invention

*X* document of particular relevance; the claimed invention cannot be considered novel or cannot be considered to involve an inventive step when the document is taken alone

*Y* document of particular relevance; the claimed invention cannot be considered to involve an inventive step when the document is combined with one or more other such documents, such combination being obvious to a person skilled in the art

*B* document member of the same patent family

Date of the actual completion of the international search

16 September 2016

Name and mailing address of the IBA/
European Patent Office, P.B. 5818 Patentlaan 2
NL - 2280 HV Rijsk,
Tel: (+31-70) 340-2040,
Fax: (+31-70) 340-3016

Date of mailing of the international search report

23/09/2016

Authorized officer

Furlan, Stéphane

1

Form PCT/ISA/210 (second sheet) (April 2005)
INTERNATIONAL SEARCH REPORT

International application No

PCT/EP2016/065559

C(Continuation). DOCUMENTS CONSIDERED TO BE RELEVANT

<table><thead><tr><th>Category<sup>a</sup></th><th>Citation of document, with indication, where appropriate, of the relevant passages</th><th>Relevant to claim no.</th></tr></thead><tbody><tr><td>Y</td><td>VEYE FLORENT ET AL: "Evaluation of lower limb vein biomechanical properties and the effects of compression stockings, with an instrumented ultrasound probe", 2014 36TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY, IEEE, 26 August 2014 (2014-08-26), pages 74-77, XP032675676, DOI: 10.1109/EMBC.2014.6943532 abstract; figure 2 Deux derniers paragraphes p. 74, col. de droite the whole document</td><td>1-9</td></tr><tr><td>Y</td><td>VEYE FLORENT ET AL: "Possibility of non-invasive blood pressure estimation by measurements of force and arteries diameter", IEEE-EMBS INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS (BHI), IEEE, 1 June 2014 (2014-06-01), pages 1-4, XP032625369, DOI: 10.1109/BHI.2014.6864289 abstract; figure 1 the whole document</td><td>1-9</td></tr><tr><td>A</td><td>US 2013/282141 A1 (HERR HUGH M [US] ET AL) 24 October 2013 (2013-10-24) abstract paragraphs [0044] - [0045], [0084] the whole document</td><td>1-9</td></tr><tr><td>A</td><td>FR 2 882 172 A1 (INNOTHERA SOC PAR ACTIONS SIMP [FR]) 18 August 2006 (2006-08-18) abstract page 3, line 24 - page 4, line 5 the whole document</td><td>1-9</td></tr><tr><td>X,P</td><td>WO 2016/033469 A1 (BIONIC SKINS LLC [US]) 3 March 2016 (2016-03-03) abstract; figures 8A-9 paragraphs [0119] - [0122], [0187] the whole document</td><td>1-9</td></tr></tbody></table>

Form PCT/ISA/210 (continuation of second sheet) (April 2005)

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INTERNATIONAL SEARCH REPORT

Information on patent family members

International application No

PCT/EP2016/065559

<table><thead><tr><th>Patent document cited in search report</th><th>Publication date</th><th>Patent family member(s)</th><th>Publication date</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="12">FR 2875043 A1</td><td rowspan="12">10-03-2006</td><td>AT 453174 T</td><td>15-01-2010</td></tr><tr><td>AU 2005281592 A1</td><td>16-03-2006</td></tr><tr><td>BR P10514941 A</td><td>01-07-2008</td></tr><tr><td>CA 2579304 A1</td><td>16-03-2006</td></tr><tr><td>CN 101040301 A</td><td>19-09-2007</td></tr><tr><td>DK 1787265 T3</td><td>26-04-2010</td></tr><tr><td>EP 1787265 A1</td><td>23-05-2007</td></tr><tr><td>ES 2339137 T3</td><td>17-05-2010</td></tr><tr><td>FR 2875043 A1</td><td>10-03-2006</td></tr><tr><td>HK 1113844 A1</td><td>23-03-2012</td></tr><tr><td>JP 5017114 B2</td><td>05-09-2012</td></tr><tr><td>JP 2008512136 A</td><td>24-04-2008</td></tr><tr><td>KR 20070102988 A</td><td>22-10-2007</td></tr><tr><td>RU 2007112780 A</td><td>27-10-2008</td></tr><tr><td>US 2008270069 A1</td><td>30-10-2008</td></tr><tr><td>WO 2006027490 A1</td><td>16-03-2006</td></tr><tr><td rowspan="6">US 2013282141 A1</td><td rowspan="6">24-10-2013</td><td>EP 2827808 A1</td><td>28-01-2015</td></tr><tr><td>US 2013282141 A1</td><td>24-10-2013</td></tr><tr><td>WO 2013142343 A1</td><td>26-09-2013</td></tr><tr><td>FR 2882172 A1</td><td>18-08-2006</td></tr><tr><td>AU 2006215487 A1</td><td>24-08-2006</td></tr><tr><td>BR P10607950 A2</td><td>20-10-2009</td></tr><tr><td>CA 2597744 A1</td><td>24-08-2006</td></tr><tr><td>CN 101194259 A</td><td>04-06-2008</td></tr><tr><td>EP 1849111 A1</td><td>31-10-2007</td></tr><tr><td>FR 2882172 A1</td><td>18-08-2006</td></tr><tr><td>HK 1124136 A1</td><td>19-04-2013</td></tr><tr><td>JP 4959586 B2</td><td>27-06-2012</td></tr><tr><td>JP 2008529699 A</td><td>07-08-2008</td></tr><tr><td>KR 20078120957 A</td><td>26-12-2007</td></tr><tr><td>US 2009055148 A1</td><td>26-02-2009</td></tr><tr><td>WO 2006087442 A1</td><td>24-08-2006</td></tr><tr><td rowspan="2">WO 2016033469 A1</td><td rowspan="2">03-03-2016</td><td>US 2016058519 A1</td><td>03-03-2016</td></tr><tr><td>WO 2016033469 A1</td><td>03-03-2016</td></tr></tbody></table>

Form PCT/ISA/210 (patent family member) (April 2005)

1

RAPPORT DE RECHERCHE INTERNATIONALE

Demande internationale n°

PCT/EP2016/065559

<table><tbody><tr><td colspan="2">A. CLASSEMENT DE L'OBJET DE LA DEMANDE</td></tr><tr><td>INV. A61B5/00</td><td>A61B8/00</td><td>A61B5/02</td><td>A61B5/107</td></tr><tr><td colspan="2">ADD.</td></tr><tr><td colspan="4">Selon la classification internationale des brevets (CIB) ou à la fois selon la classification nationale et la CIB</td></tr><tr><td colspan="4">B. DOMAINE SUR LES QUELLES LA RECHERCHE A PORTE</td></tr><tr><td colspan="4">Documentation minimale consultée (systeme de classification suivi des symboles de classement) A61B</td></tr><tr><td colspan="4">Documentation consultée autre que la documentation minimale dans la mesure ou ces documents relevant des domaines sur lesquels a porté la recherche</td></tr><tr><td colspan="4">Base de données electronique consultée au cours de la recherche internationale (nom de la base de données, et si cela est realisable, termes de recherche utilisé) EPO-Internal, WPI Data</td></tr><tr><td colspan="4">C. DOCUMENTS CONSIDERES COMME PERTINENTS</td></tr><tr><td>Categorie<sup>a</sup></td><td>Identification des documents cités, avec, le cas échéant, l'indication des passages pertinents</td><td>no. des revendications visées</td></tr><tr><td>Y</td><td>FR 2 875 043 A1 (INNOTHERA SA LAB [FR])<br/>10 mars 2006 (2006-03-10)<br/>abrégé; figure 1<br/>page 1, ligne 1 - ligne 12<br/>page 5, ligne 1 - ligne 25<br/>le document en entier</td><td>1-9</td></tr><tr><td colspan="3">-/--</td><td></td></tr><tr><td colspan="4">X Voir la suite du cadre C pour la fin de la liste des documents</td></tr><tr><td colspan="4">X Les documents de familles de brevets sont indiqués en annexe</td></tr><tr><td colspan="4">a Catégories spécialales de documents cités.</td></tr><tr><td colspan="4">a" document définitif (fetat général de la technique, non considéré comme particulièrement pertinent</td></tr><tr><td colspan="4">E" document antérieur, mais public a la date de dépôt international ou celle de date</td></tr><tr><td colspan="4">L" document pouvant jeter un doute sur une revendication de priorité ou celle pour determiner la date de publication d'une autre aitation ou pour une raison spéciale (fille qu'indiquée)</td></tr><tr><td colspan="4">O" document se référant à une division orale, à un usage, à une exposition ou tous autres moyens</td></tr><tr><td colspan="4">P" document publié avant la date de dépôt international, mais posteriorité à la date de priorité revendiquée</td></tr><tr><td colspan="4">a" document qui fait partie de la même famille de brevets</td></tr><tr><td colspan="4">Date à laquelle la recherche internationale a été effectivement achevée</td></tr><tr><td colspan="4">16 septembre 2016</td></tr><tr><td colspan="4">Nom et adresse postale de l'administration chargée de la recherche internationale Office Européen des Brevets, P.B. 5818 Patentraan 2 NL - 2280 HV Piemsl, Tel. (+31-70) 340-2040, Fax (+31-70) 340-2016</td></tr><tr><td colspan="4">Date à laquelle la recherche internationale a été effectivement achevée</td></tr><tr><td colspan="4">23/09/2016</td></tr><tr><td colspan="4">Fonctionnaire autorisé</td></tr><tr><td colspan="4">Furlan, Stéphane</td></tr></tbody></table>

Formulée PCT/ISA/210 (deuxième feuille) (avril 2005)

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RAPPORT DE RECHERCHE INTERNATIONALE

Demande internationale n°

PCT/EP2016/065559

<table><thead><tr><th>Categorie<sup>a</sup></th><th>Identification des documents cités, avec, le cas échéant, l'indication des passages pertinents</th><th>no. des revendications visées</th></tr></thead><tbody><tr><td>Y</td><td>VEYE FLORENT ET AL: "Evaluation of lower limb vein biomechanical properties and the effects of compression stockings, with an instrumented ultrasound probe", 2014 36TH ANNUAL INTERNATIONAL CONFERENCE OF THE IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY SOCIETY, IEEE, 26 août 2014 (2014-08-26), pages 74-77, XP032675676, DOI: 10.1109/EMBC.2014.6943532 abrégé; figure 2 Deux derniers paragraphes p. 74, col. de droite le document en entier</td><td>1-9</td></tr><tr><td>Y</td><td>VEYE FLORENT ET AL: "Possibility of non-invasive blood pressure estimation by measurements of force and arteries diameter", IEEE-EMBS INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS (BHI), IEEE, 1 juin 2014 (2014-06-01), pages 1-4, XP032625369, DOI: 10.1109/BHI.2014.6864289 abrégé; figure 1 le document en entier</td><td>1-9</td></tr><tr><td>A</td><td>US 2013/282141 A1 (HERR HUGH M [US] ET AL) 24 octobre 2013 (2013-10-24) abrégé alinéas [0044] - [0045], [0084] le document en entier</td><td>1-9</td></tr><tr><td>A</td><td>FR 2 882 172 A1 (INNOTHERA SOC PAR ACTIONS SIMP [FR]) 18 août 2006 (2006-08-18) abrégé page 3, ligne 24 - page 4, ligne 5 le document en entier</td><td>1-9</td></tr><tr><td>X,P</td><td>WO 2016/033469 A1 (BIONIC SKINS LLC [US]) 3 mars 2016 (2016-03-03) abrégé; figures 8A-9 alinéas [0119] - [0122], [0187] le document en entier</td><td>1-9</td></tr></tbody></table>

Formulée PCT/ISA/210 (suite de la deuxième feuille) (avril 2005)

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1

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RAPPORT DE RECHERCHE INTERNATIONALE

Renseignements relatifs aux membres de familles de brevets

Demande internationale n°

PCT/EP2016/065559

<table><thead><tr><th>Document breveté</th><th></th><th>Date de publication</th><th>Membre(s) de la famille de brevet(s)</th><th>Date de publication</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="15">FR 2875043</td><td rowspan="15">A1</td><td rowspan="15">10-03-2006</td><td>AT 453174 T</td><td>15-01-2010</td></tr><tr><td>AU 2005281592 A1</td><td>16-03-2006</td></tr><tr><td>BR PI0514941 A</td><td>01-07-2008</td></tr><tr><td>CA 2579304 A1</td><td>16-03-2006</td></tr><tr><td>CN 101040301 A</td><td>19-09-2007</td></tr><tr><td>DK 1787265 T3</td><td>26-04-2010</td></tr><tr><td>EP 1787265 A1</td><td>23-05-2007</td></tr><tr><td>ES 2339137 T3</td><td>17-05-2010</td></tr><tr><td>FR 2875043 A1</td><td>10-03-2006</td></tr><tr><td>HK 1113844 A1</td><td>23-03-2012</td></tr><tr><td>JP 5017114 B2</td><td>05-09-2012</td></tr><tr><td>JP 2008512136 A</td><td>24-04-2008</td></tr><tr><td>KR 20070102988 A</td><td>22-10-2007</td></tr><tr><td>RU 2007112780 A</td><td>27-10-2008</td></tr><tr><td>US 2008270069 A1</td><td>30-10-2008</td></tr><tr><td>WO 2006027490 A1</td><td>16-03-2006</td></tr><tr><td rowspan="3">US 2013282141</td><td rowspan="3">A1</td><td rowspan="3">24-10-2013</td><td>EP 2827808 A1</td><td>28-01-2015</td></tr><tr><td>US 2013282141 A1</td><td>24-10-2013</td></tr><tr><td>WO 2013142343 A1</td><td>26-09-2013</td></tr><tr><td rowspan="15">FR 2882172</td><td rowspan="15">A1</td><td rowspan="15">18-08-2006</td><td>AU 2006215487 A1</td><td>24-08-2006</td></tr><tr><td>BR PI0607950 A2</td><td>20-10-2009</td></tr><tr><td>CA 2597744 A1</td><td>24-08-2006</td></tr><tr><td>CN 101194259 A</td><td>04-06-2008</td></tr><tr><td>EP 1849111 A1</td><td>31-10-2007</td></tr><tr><td>FR 2882172 A1</td><td>18-08-2006</td></tr><tr><td>HK 1124136 A1</td><td>19-04-2013</td></tr><tr><td>JP 4959586 B2</td><td>27-06-2012</td></tr><tr><td>JP 2008529699 A</td><td>07-08-2008</td></tr><tr><td>KR 20070120957 A</td><td>26-12-2007</td></tr><tr><td>US 2009055148 A1</td><td>26-02-2009</td></tr><tr><td>WO 2006087442 A1</td><td>24-08-2006</td></tr><tr><td rowspan="2">WO 2016033469</td><td rowspan="2">A1</td><td rowspan="2">03-03-2016</td><td>US 2016058519 A1</td><td>03-03-2016</td></tr><tr><td>WO 2016033469 A1</td><td>03-03-2016</td></tr></tbody></table>

Formulée PCT/ISA/210 (annexe familles de brevets) (avril 2005)