Thèse Descripteurs Ucct et Tenseurs Causaux pour l'Imagerie Ultrasonore et les Cnn Frugaux H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Grenoble Alpes École doctorale : EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal Laboratoire de recherche : Grenoble Images Parole Signal Automatique Direction de la thèse : Dominique HOUZET ORCID 0009000987059331 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-31T23:59:59 L'echographie 2D/3D est une modalite non irradiante et portable, mais l'extraction de surfaces osseuses
reste difficile : interfaces diffuses, dependance a l'incidence, ombres acoustiques, discontinuites. Les
approches classiques (segmentation, CNN, SSM) manquent de robustesse ou necessitent des modeles
lourds, incompatibles avec les contraintes du edge computing.
La theorie UCCT (Universal Causal Complex Theory) propose une rupture : une topologie causale,
locale, lineaire, basee sur 6 evenements universels et des RUNs, permettant d'extraire en temps O(N)
des descripteurs geometriques et topologiques stables, support-agnostiques et naturellement compat-
ibles avec une quantification extreme (4 bits). UCCT permet egalement de construire des tenseurs
geometriques causaux decrivant la structure locale d'une interface osseuse, utilisables comme entree
ou contrainte pour des CNN frugaux.
Cette these vise a fusionner UCCT, TDA, imagerie ultrasonore, CNN frugaux et edge computing
pour produire une brique logicielle robuste, explicable et industrialisable. La theorie UCCT (Universal Causal Complex Theory) développée à Gipsa-Lab sert de cadre, elle propose une rupture : une topologie causale basée sur une adjacence locale et un ordre total, lineaire, basee sur 6 evenements universels et des RUNs, permettant d'extraire en temps O(N)
des descripteurs geometriques et topologiques stables en lien avec la topologie algébrique TDA. - Developper des descripteurs topologiques UCCT optimises pour l'´echographie osseuse (H0/H1,
surfaces causales, regions RUN-epaisses).
- Construire des tenseurs geometriques causaux 2D/3D quantifies (4 bits) adaptes aux GPU edge.
- Integrer ces tenseurs dans des CNN frugaux pour ameliorer precision, robustesse (certification) et explicabilite.
- Exploiter UCCT pour stabiliser l'extraction de surface osseuse et la coherence topologique.
- Fusionner UCCT + SSM + IMU pour un recalage probabiliste robuste.
- Evaluer les gains en vitesse, memoire, energie et precision.
- Produire une librairie UCCT-Ultrasound-CNN. Implementation GPU (CUDA) des primitives UCCT : RUNs, 6 evenements, surfaces/volumes
causaux.
- Extraction de tenseurs causaux 2D/3D quantifies (4 bits) pour l'ultrason.
- Integration dans des architectures CNN frugales (pre-processing, couches UCCT, pertes topologiques).
- Couplage avec des SSM pour compenser le champ de vue partiel.
- Fusion US/IMU via EKF/UKF ou factor graph.
- Benchmarks sur GPU embarques (RTX 4090, Jetson).
- Analyse energetique, latence, precision, robustesse au bruit et aux artefacts US.