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Cavitation is a complex phenomenon involving mass transfer between liquid and vapour phase at nearly constanttemperature. Advances in the understanding of the physical processes of cavitating flows are challenging, mainlydue to the lack of quantitative experimental data on the two-phase structures and dynamics inside the opaquecavitation areas. In this thesis, partial cavitation developed in small convergent-divergent (Venturi) channels wasstudied experimentally in detail for a better knowledge of the physical mechanisms governing the cavitationinstabilities. This was achieved by using an ultra-fast synchrotron X-ray imaging technique aided withconventional high speed photography and Particle Image Velocimetry. The main contributions of the presentstudy can be summarized as follows: (1) detailed description of the two-phase flow structures in quasi-stablesheet cavitation, which is characterized by a low-speed re-entrant flow existing continuously underneath thecavity; (2) analysis of the complex effect of cavitation on turbulent velocity fluctuations; (3) identification ofthree distinct mechanisms responsible for the transition of sheet-to-cloud cavitation, with a discussion of thedifferences between them; (4) analysis of the scale effect on cavitation in the studied Venturi flows.; La cavitation est un phénomène complexe impliquant un transfert de masse entre la phase liquide et vapeur à des températures presque constantes.Les processus physiques qui contrôlent les instabilités dans les écoulements cavitants ne sont pas encore compris, principalement en raison du manque de données expérimentales quantitatives sur les structures diphasiques et la dynamique à l'intérieur des zones de cavitation opaques. Dans cette thèse, la cavitation partielle développée dans de petits canaux convergents-divergents (Venturi) a été étudiée expérimentalement en détail pour élucider ces mécanismes. Ceci a été réalisé en combinant une technique d'imagerie par rayons X ultra-rapide, la visualisation conventionnelle à haute fréquence et la vélocimétrie par images de particules. Les principales contributions de la présente étude portent sur les quatre aspects suivants:(1) une description détaillée des structures d'écoulement diphasique au sein des poches de cavitation quasi stables,qui se caractérisent par un écoulement rentrant à faible vitesse existant en continu sous la cavité; (2) analyse de l'effet complexe de la cavitation sur les fluctuations de vitesses turbulentes; (3) identification et discussion de trois mécanismes distincts responsables de la transition vers un comportement instable périodique ; (4) analyse de l'effet d'échelle sur les comportements cavitants, dans le cas des profils Venturi étudiés.

Spectral tomodensitometry is a new emerging x-ray imaging modality. If the dual-energy principle was already known for quite some time, new developments on photon-counting detectors now allowing acquiring more energy bins than before. This modality allows reducing some artifacts presents in x-ray imaging, such as beam hardening, but mostly to decompose the data into the chemical composition of the imaged tissue. It also enables the use of new markers (i.e. gold) with an energic discontinuity. The use of these markers also allows to locate and quantify them in the patient, granting great potential for medical imaging. Decomposition in the projection domain followed by a tomographic reconstruction is a classical processing for those spectral data. However, decomposition methods in the projection domain are unstable for a high number of energy bins. Classical calibration technic is numerically unstable for more than two energy bins. This thesis aims to developed new material decomposition methods in the projections domains. After expressing the spectral forward model, the decomposition problem is expressed and dealt as a non-linear inverse problem. It will be solved by minimizing a cost function composed by a term characterizing the fidelity of the decomposition regarding the data and an \textit{a priori} of the decomposed material maps. We will firstly present an adaptation of the cost function that takes into account the Poissonian noise on the data. This formulation allows having better decomposed maps for a high level of noise than classical formulation. Then, two constrained algorithms will be presented. The first one, a projected Gauss-Newton algorithm, that enforces positivity on the decomposed maps, allows having better decomposed maps than an unconstrained algorithm. To improve the first algorithm, another one was developed that also used an egality constrain. The equality allows having images with fewer artifacts than before. These methods are tested on a numerical phantom of a mouse and thorax. To speed up the decomposition process, an automatic choice of parameters is presented, which allow faster decomposition while keeping good maps. Finally, the methods are tested on experimental data that are coming from a spectral scanner prototype.; La tomodensitométrie spectrale est une modalité d’imagerie par rayons X émergente. Si le principe de la double énergie est plus ancien, des développements récents sur des détecteurs à comptage de photons permettent d’acquérir des données résolues en énergie sur plusieurs plages. Cette modalité permet de réduire un certain nombre d’artéfacts classiques dont ceux liés au durcissement de spectre, mais surtout de remonter à la composition chimique des tissus. Les données spectrales permettent également d’utiliser de nouveaux agents de contraste (comme l’or par exemple) qui présentent des discontinuités énergétiques. La possibilité d’utiliser d’autres marqueurs et de quantifier leurs présences dans le patient donne à cette modalité un fort potentiel dans le domaine de l’imagerie médicale. Une approche classique pour le traitement des données spectrales est d’effectuer une décomposition en base de matériaux préalables à la reconstruction tomographique. Cependant, les méthodes de décomposition dans le domaine des projections avec un grand nombre de plages d’énergies n’en sont qu’à leurs débuts. Les techniques classiques par calibration, ne sont plus numériquement stables lorsqu’il y a plus de deux plages disponibles. Le but de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes de décomposition des données spectrales dans le domaine des projections. Après avoir formalisé le problème direct de la tomodensitométrie spectrale, le problème de décomposition en base de matériaux sera exprimé et traité comme un problème inverse non linéaire. Il sera résolu en minimisant une fonction de coût incluant un terme caractérisant la fidélité de la décomposition par rapport aux données et un \textit{a priori} sur les cartes de matériaux projetées. Ces travaux présenteront tout d’abord une adaptation de la fonctionnelle prenant en compte la nature Poissonienne du bruit. Cette formulation permet d’obtenir de meilleures décompositions pour de forts niveaux de bruit par rapport à la formulation classique. Ensuite, deux algorithmes de minimisation incluant une contrainte de positivité additionnelle seront proposés. Le premier, un algorithme de Gauss-Newton projeté, permet d’obtenir des cartes rapidement et de meilleure qualité que des méthodes non contraintes. Pour améliorer les résultats du premier algorithme, une seconde méthode, de type ADMM, ajoute une contrainte d’égalité. Cette contrainte a permis de diminuer les artefacts présents dans l’image. Ces méthodes ont été évaluées sur des données numériques de souris et de thorax humain. Afin d’accélérer et de simplifier les méthodes, un choix automatique des hyperparamètres est proposé qui permet de diminuer fortement le temps de calcul tout en gardant de bonnes décompositions. Finalement, ces méthodes sont testées sur des données expérimentales provenant d’un prototype de scanner spectral.

Spectral tomodensitometry is a new emerging x-ray imaging modality. If the dual-energy principle was already known for quite some time, new developments on photon-counting detectors now allowing acquiring more energy bins than before. This modality allows reducing some artifacts presents in x-ray imaging, such as beam hardening, but mostly to decompose the data into the chemical composition of the imaged tissue. It also enables the use of new markers (i.e. gold) with an energic discontinuity. The use of these markers also allows to locate and quantify them in the patient, granting great potential for medical imaging. Decomposition in the projection domain followed by a tomographic reconstruction is a classical processing for those spectral data. However, decomposition methods in the projection domain are unstable for a high number of energy bins. Classical calibration technic is numerically unstable for more than two energy bins. This thesis aims to developed new material decomposition methods in the projections domains. After expressing the spectral forward model, the decomposition problem is expressed and dealt as a non-linear inverse problem. It will be solved by minimizing a cost function composed by a term characterizing the fidelity of the decomposition regarding the data and an a priori of the decomposed material maps. We will firstly present an adaptation of the cost function that takes into account the Poissonian noise on the data. This formulation allows having better decomposed maps for a high level of noise than classical formulation. Then, two constrained algorithms will be presented. The first one, a projected Gauss-Newton algorithm, that enforces positivity on the decomposed maps, allows having better decomposed maps than an unconstrained algorithm. To improve the first algorithm, another one was developed that also used an egality constrain. The equality allows having images with fewer artifacts than before. These methods are tested on a numerical phantom of a mouse and thorax. To speed up the decomposition process, an automatic choice of parameters is presented, which allow faster decomposition while keeping good maps. Finally, the methods are tested on experimental data that are coming from a spectral scanner prototype., La tomodensitométrie spectrale est une modalité d’imagerie par rayons X émergente. Si le principe de la double énergie est plus ancien, des développements récents sur des détecteurs à comptage de photons permettent d’acquérir des données résolues en énergie sur plusieurs plages. Cette modalité permet de réduire un certain nombre d’artéfacts classiques dont ceux liés au durcissement de spectre, mais surtout de remonter à la composition chimique des tissus. Les données spectrales permettent également d’utiliser de nouveaux agents de contraste (comme l’or par exemple) qui présentent des discontinuités énergétiques. La possibilité d’utiliser d’autres marqueurs et de quantifier leurs présences dans le patient donne à cette modalité un fort potentiel dans le domaine de l’imagerie médicale. Une approche classique pour le traitement des données spectrales est d’effectuer une décomposition en base de matériaux préalables à la reconstruction tomographique. Cependant, les méthodes de décomposition dans le domaine des projections avec un grand nombre de plages d’énergies n’en sont qu’à leurs débuts. Les techniques classiques par calibration, ne sont plus numériquement stables lorsqu’il y a plus de deux plages disponibles.Le but de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes de décomposition des données spectrales dans le domaine des projections. Après avoir formalisé le problème direct de la tomodensitométrie spectrale, le problème de décomposition en base de matériaux sera exprimé et traité comme un problème inverse non linéaire. Il sera résolu en minimisant une fonction de coût incluant un terme caractérisant la fidélité de la décomposition par rapport aux données et un a priori sur les cartes de matériaux projetées. Ces travaux présenteront tout d’abord une adaptation de la fonctionnelle prenant en compte la nature Poissonienne du bruit. Cette formulation permet d’obtenir de meilleures décompositions pour de forts niveaux de bruit par rapport à la formulation classique. Ensuite, deux algorithmes de minimisation incluant une contrainte de positivité additionnelle seront proposés. Le premier, un algorithme de Gauss-Newton projeté, permet d’obtenir des cartes rapidement et de meilleure qualité que des méthodes non contraintes. Pour améliorer les résultats du premier algorithme, une seconde méthode, de type ADMM, ajoute une contrainte d’égalité. Cette contrainte a permis de diminuer les artefacts présents dans l’image. Ces méthodes ont été évaluées sur des données numériques de souris et de thorax humain. Afin d’accélérer et de simplifier les méthodes, un choix automatique des hyperparamètres est proposé qui permet de diminuer fortement le temps de calcul tout en gardant de bonnes décompositions. Finalement, ces méthodes sont testées sur des données expérimentales provenant d’un prototype de scanner spectral.

Osteoporosis is a bone fragility disease resulting in abnormalities in bone mass and density. In order to prevent osteoporotic fractures, it is important to have a better understanding of the processes involved in fracture at various scales. As the most abundant bone cells, osteocytes may act as orchestrators of bone remodeling which regulate the activities of both osteoclasts and osteoblasts. The osteocyte system is deeply embedded inside the bone matrix and also called lacuno-canalicular network (LCN). Although several imaging techniques have recently been proposed, the 3D observation and analysis of the LCN at high spatial resolution is still challenging. The aim of this work was to investigate and analyze the LCN in human cortical bone in three dimensions with an isotropic spatial resolution using magnified X-ray phase nano-CT. We performed image acquisition at different voxel sizes of 120 nm, 100 nm, 50 nm and 30 nm in the beamlines ID16A and ID16B of the European Synchrotron Radiation Facility (ESRF - European Synchrotron Radiation Facility - Grenoble). Our first study concerned phase retrieval, which is the first step of data processing and consists in solving a non-linear inverse problem. We proposed an extension of Paganin’s method suited to multi-distance acquisitions, which has been used to retrieve phase maps in our experiments. The method was compared theoretically and experimentally to the contrast transfer function (CTF) approach for homogeneous object. The analysis of the 3D reconstructed images requires first to segment the LCN, including both the segmentation of lacunae and of canaliculi. We developed a workflow based on median filter, hysteresis thresholding and morphology filters to segment lacunae. Concerning the segmentation of canaliculi, we made use of the vesselness enhancement to improve the visibility of line structures, the variational region growing to extract canaliculi and connected components analysis to remove residual noise. For the quantitative assessment of the LCN, we calculated morphological descriptors based on an automatic and efficient 3D analysis method developed in our group. For the lacunae, we calculated some parameters like the number of lacunae, the bone volume, the total volume of all lacunae, the lacunar volume density, the average lacunae volume, the average lacunae surface, the average length, width and depth of lacunae. For the canaliculi, we first computed the total volume of all the canaliculi and canalicular volume density. Moreover, we counted the number of canaliculi at different distances from the surface of each lacuna by an automatic method, which could be used to evaluate the ramification of canaliculi. We reported the statistical results obtained on the different groups and at different spatial resolutions, providing unique information about the organization of the LCN in human bone in three dimensions., L'objectif de cette thèse était de quantifier le réseau lacuno-canaliculaire du tissu osseux à partir d’images 3D acquises en nano CT synchrotron de phase. Ceci a nécessité d’optimiser les processus d’acquisition et de reconstruction de phase, ainsi que de développer des méthodes efficaces de traitement d'images pour la segmentation et l’analyse 3D. Dans un premier temps, nous avons étudié et évalué différents algorithmes de reconstruction de phase. Nous avons étendu la méthode de Paganin pour plusieurs distances de propagation et l’avons évaluée et comparée à d’autres méthodes, théoriquement puis sur nos données expérimentales Nous avons développé une chaine d’analyse, incluant la segmentation des images et prenant en compte les gros volumes de données à traiter. Pour la segmentation des lacunes, nous avons choisi des méthodes telles que le filtre médian, le seuillage par hystérésis et l'analyse par composantes connexes. La segmentation des canalicules repose sur une méthode de croissance de région après rehaussement des structures tubulaires. Nous avons calculé des paramètres de porosité, des descripteurs morphologiques des lacunes ainsi que des nombres de canalicules par lacune. Par ailleurs, nous avons introduit des notions de paramètres locaux calculés dans le voisinage des lacunes. Nous avons obtenu des résultats sur des images acquises à différentes tailles de voxel (120nm, 50nm, 30nm) et avons également pu étudier l’impact de la taille de voxel sur les résultats. Finalement ces méthodes ont été utilisées pour analyser un ensemble de 27 échantillons acquis à 100 nm dans le cadre du projet ANR MULTIPS. Nous avons pu réaliser une analyse statistique pour étudier les différences liées au sexe et à l'âge. Nos travaux apportent de nouvelles données quantitatives sur le tissu osseux qui devraient contribuer à la recherche sur les mécanismes de fragilité osseuse en relation avec des maladies comme l’ostéoporose.

Spectral tomodensitometry is a new emerging x-ray imaging modality. If the dual-energy principle was already known for quite some time, new developments on photon-counting detectors now allowing acquiring more energy bins than before. This modality allows reducing some artifacts presents in x-ray imaging, such as beam hardening, but mostly to decompose the data into the chemical composition of the imaged tissue. It also enables the use of new markers (i.e. gold) with an energic discontinuity. The use of these markers also allows to locate and quantify them in the patient, granting great potential for medical imaging. Decomposition in the projection domain followed by a tomographic reconstruction is a classical processing for those spectral data. However, decomposition methods in the projection domain are unstable for a high number of energy bins. Classical calibration technic is numerically unstable for more than two energy bins. This thesis aims to developed new material decomposition methods in the projections domains. After expressing the spectral forward model, the decomposition problem is expressed and dealt as a non-linear inverse problem. It will be solved by minimizing a cost function composed by a term characterizing the fidelity of the decomposition regarding the data and an \textit{a priori} of the decomposed material maps. We will firstly present an adaptation of the cost function that takes into account the Poissonian noise on the data. This formulation allows having better decomposed maps for a high level of noise than classical formulation. Then, two constrained algorithms will be presented. The first one, a projected Gauss-Newton algorithm, that enforces positivity on the decomposed maps, allows having better decomposed maps than an unconstrained algorithm. To improve the first algorithm, another one was developed that also used an egality constrain. The equality allows having images with fewer artifacts than before. These methods are tested on a numerical phantom of a mouse and thorax. To speed up the decomposition process, an automatic choice of parameters is presented, which allow faster decomposition while keeping good maps. Finally, the methods are tested on experimental data that are coming from a spectral scanner prototype., La tomodensitométrie spectrale est une modalité d’imagerie par rayons X émergente. Si le principe de la double énergie est plus ancien, des développements récents sur des détecteurs à comptage de photons permettent d’acquérir des données résolues en énergie sur plusieurs plages. Cette modalité permet de réduire un certain nombre d’artéfacts classiques dont ceux liés au durcissement de spectre, mais surtout de remonter à la composition chimique des tissus. Les données spectrales permettent également d’utiliser de nouveaux agents de contraste (comme l’or par exemple) qui présentent des discontinuités énergétiques. La possibilité d’utiliser d’autres marqueurs et de quantifier leurs présences dans le patient donne à cette modalité un fort potentiel dans le domaine de l’imagerie médicale. Une approche classique pour le traitement des données spectrales est d’effectuer une décomposition en base de matériaux préalables à la reconstruction tomographique. Cependant, les méthodes de décomposition dans le domaine des projections avec un grand nombre de plages d’énergies n’en sont qu’à leurs débuts. Les techniques classiques par calibration, ne sont plus numériquement stables lorsqu’il y a plus de deux plages disponibles. Le but de cette thèse est de développer de nouvelles méthodes de décomposition des données spectrales dans le domaine des projections. Après avoir formalisé le problème direct de la tomodensitométrie spectrale, le problème de décomposition en base de matériaux sera exprimé et traité comme un problème inverse non linéaire. Il sera résolu en minimisant une fonction de coût incluant un terme caractérisant la fidélité de la décomposition par rapport aux données et un \textit{a priori} sur les cartes de matériaux projetées. Ces travaux présenteront tout d’abord une adaptation de la fonctionnelle prenant en compte la nature Poissonienne du bruit. Cette formulation permet d’obtenir de meilleures décompositions pour de forts niveaux de bruit par rapport à la formulation classique. Ensuite, deux algorithmes de minimisation incluant une contrainte de positivité additionnelle seront proposés. Le premier, un algorithme de Gauss-Newton projeté, permet d’obtenir des cartes rapidement et de meilleure qualité que des méthodes non contraintes. Pour améliorer les résultats du premier algorithme, une seconde méthode, de type ADMM, ajoute une contrainte d’égalité. Cette contrainte a permis de diminuer les artefacts présents dans l’image. Ces méthodes ont été évaluées sur des données numériques de souris et de thorax humain. Afin d’accélérer et de simplifier les méthodes, un choix automatique des hyperparamètres est proposé qui permet de diminuer fortement le temps de calcul tout en gardant de bonnes décompositions. Finalement, ces méthodes sont testées sur des données expérimentales provenant d’un prototype de scanner spectral.

X-ray imaging is widely used in non-destructive testing dedicated to industry, medical or security domain. In most of the radiographic techniques, the image contrast depends on the attenuation of the X-ray beam by the sample. This attenuation is function of the density and thickness of the object and of the wavelength. Therefore, objects like metal covers, bones or weapons bring contrast on the image. In addition to attenuation, phase shifting happens, in particular for low-attenuating material. This phenomenon brings contrast, called phase contrast, and allows a X-ray image of low-attenuating material as plastics, composites, soft tissues or explosives. This work presents development and adaptation, in the X-ray domain, of phase contrast imaging techniques on laboratory equipment. The goal is to bring phase contrast imaging in daily use. This manuscript is split in two parts, simulation and instrumentation. A simulation tool has been developed, mixing geometrical optic and wave optic. Limits of the model and validation are presented. For the instrumental part, two interferometric techniques have been considered. The first one is multi-lateral interferometry where adaptation on X-ray tube is presented for the first time. Interesting use of the measurement recurrence will be introduced. The second one is speckle tracking interferometry, recently adapted on X-ray tube, for which we present new advancements.; L'imagerie par rayons X est fortement développée dans notre société et notamment dans les domaines industriels, médicaux ou sécuritaires. L'utilisation de cette méthode d'imagerie des structures internes (pour la détection d'irrégularité, de contrôle non destructif de pièces ou de menaces) est quotidienne. En radiographie, le contraste produit sur les images est relié à la variation de l'atténuation du flux de rayons X, qui est fonction de la densité, de l'épaisseur du matériau étudié ainsi que de la longueur d'onde utilisée. Ainsi par exemple, des gaines métalliques, des os ou des armes amènent du contraste sur l'image. Mais en plus de leur atténuation, les rayons X vont subir un déphasage qui est d'autant plus important que le matériau est peu atténuant. Ce phénomène va amener du contraste, dit de phase, permettant d'imager des matériaux peu denses tels que des plastiques, composites, tissus mous ou explosifs. Ce travail de thèse présente le développement et l'adaptation, dans le domaine des rayons X, de méthodes d'imagerie par contraste de phase sur des équipements de laboratoire. Le but est de compléter, d'une manière plus accessible et quotidienne, les demandes d'évaluation non destructives. Ce manuscrit se découpe suivant deux axes portant sur la simulation d'une part et sur le développement instrumental d'autre part. Un outil de simulation a été développé portant sur une description hybride alliant optique géométrique et optique ondulatoire. Les limites du modèle et des validations sont présentées. La partie instrumentale se focalise sur l'étude de deux techniques d'imagerie différentielle de phase. La première technique est de l'interférométrie à décalage multilatéral, dont l'adaptation sur tube à rayons X est réalisée pour la première fois. Une exploitation intéressante de la redondance de la mesure que produit la technique sera notamment introduite. La deuxième approche est une technique d'interférométrie de suivi de tavelure, dont nous présenterons une nouvelle exploitation.

Phase contrast imaging has been of growing interest in the biomedical field, since it provides an enhanced contrast compared to attenuation-based imaging. Actually, the phase shift of the incoming X-ray beam induced by an object can be up to three orders of magnitude higher than its attenuation, particularly for soft tissues in the imaging energy range. Phase contrast can be, among others existing techniques, achieved by letting a coherent X-ray beam freely propagate after the sample. In this case, the obtained and recorded signals can be modeled as Fresnel diffraction patterns. The challenge of quantitative phase imaging is to retrieve, from these diffraction patterns, both the attenuation and the phase information of the imaged object, quantities that are non-linearly entangled in the recorded signal. In this work we consider developments and applications of X-ray phase micro and nano-CT. First, we investigated the reconstruction of seeded bone scaffolds using sed multiple distance phase acquisitions. Phase retrieval is here performed using the mixed approach, based on a linearization of the contrast model, and followed by filtered-back projection. We implemented an automatic version of the phase reconstruction process, to allow for the reconstruction of large sets of samples. The method was applied to bone scaffold data in order to study the influence of different bone cells cultures on bone formation. Then, human bone samples were imaged using phase nano-CT, and the potential of phase nano-imaging to analyze the morphology of the lacuno-canalicular network is shown. We applied existing tools to further characterize the mineralization and the collagen orientation of these samples. Phase retrieval, however, is an ill-posed inverse problem. A general reconstruction method does not exist. Existing methods are either sensitive to low frequency noise, or put stringent requirements on the imaged object. Therefore, we considered the joint inverse problem of combining both phase retrieval and tomographic reconstruction. We proposed an innovative algorithm for this problem, which combines phase retrieval and tomographic reconstruction into a single iterative regularized loop, where a linear phase contrast model is coupled with an algebraic tomographic reconstruction algorithm. This algorithm is applied to numerical simulated data., L’imagerie par contraste de phase suscite un intérêt croissant dans le domaine biomédical, puisqu’il offre un contraste amélioré par rapport à l’imagerie d’atténuation conventionnelle. En effet, le décalage en phase induit par les tissus mous, dans la gamme d’énergie utilisée en imagerie, est environ mille fois plus important que leur atténuation. Le contraste de phase peut être obtenu, entre autres, en laissant un faisceau de rayons X cohérent se propager librement après avoir traversé un échantillon. Dans ce cas, les signaux obtenus peuvent être modélisés par la diffraction de Fresnel. Le défi de l’imagerie de phase quantitative est de retrouver l’atténuation et l’information de phase de l’objet observé, à partir des motifs diffractés enregistrés à une ou plusieurs distances. Ces deux quantités d’atténuation et de phase, sont entremêlées de manière non-linéaire dans le signal acquis. Dans ces travaux, nous considérons les développements et les applications de la micro- et nanotomographie de phase. D’abord, nous nous sommes intéressés à la reconstruction quantitative de biomatériaux à partir d’une acquisition multi-distance. L’estimation de la phase a été effectuée via une approche mixte, basée sur la linéarisation du modèle de contraste. Elle a été suivie d’une étape de reconstruction tomographique. Nous avons automatisé le processus de reconstruction de phase, permettant ainsi l’analyse d’un grand nombre d’échantillons. Cette méthode a été utilisée pour étudier l’influence de différentes cellules osseuses sur la croissance de l’os. Ensuite, des échantillons d’os humains ont été observés en nanotomographie de phase. Nous avons montré le potentiel d’une telle technique sur l’observation et l’analyse du réseau lacuno-canaliculaire de l’os. Nous avons appliqué des outils existants pour caractériser de manière plus approfondie la minéralisation et les l’orientation des fibres de collagènes de certains échantillons. L’estimation de phase, est, néanmoins, un problème inverse mal posé. Il n’existe pas de méthode de reconstruction générale. Les méthodes existantes sont soit sensibles au bruit basse fréquence, soit exigent des conditions strictes sur l’objet observé. Ainsi, nous considérons le problème inverse joint, qui combine l’estimation de phase et la reconstruction tomographique en une seule étape. Nous avons proposé des algorithmes itératifs innovants qui couplent ces deux étapes dans une seule boucle régularisée. Nous avons considéré un modèle de contraste linéarisé, couplé à un algorithme algébrique de reconstruction tomographique. Ces algorithmes sont testés sur des données simulées.

X-ray diffraction imaging is a powerful noninvasive technique to identify or characterize different materials. Compared to traditional techniques using X-ray transmission, it allows to extract more material characteristic information, such as the Bragg peak positions for crystalline materials as well as the molecular form factor for amorphous materials. The potential of this technique has been recognized by many researchers and numerous applications such as luggage inspection, nondestructive testing, drug detection and biological tissue characterization have been proposed.The method of energy dispersive X-ray diffraction (EDXRD) is particularly suited for this type of applications as it allows the use of a conventional X-ray tube, the acquisition of the whole spectrum at the same time and parallelized architectures to inspect an entire object in a reasonable time. The purpose of the present work is to optimize the whole material characterization chain. Optimization comprises two aspects: optimization of the acquisition system and of data processing. The last one concerns especially the correction of diffraction pattern degraded by acquisition process. Reconstruction methods are proposed and validated on simulated and experimental spectra. System optimization is realized using figures of merit such as detective quantum efficiency (DQE), contrast to noise ratio (CNR) and receiver operating characteristic (ROC) curves.The first chosen application is XRD based breast imaging which aims to distinguish cancerous tissues from healthy tissues. Two non-multiplexed collimation configurations combining EDXRD and ADXRD are proposed after optimization procedure. A simulation study of the whole system and a breast phantom was realized to determine the required dose to detect a 4 mm carcinoma nodule. The second application concerns detection of illicit materials during security check. The possible benefit of a multiplexed collimation system was examined., L’imagerie basée sur la diffraction des rayons X est une technique non-invasive puissante pour l’identification et caractérisation de matériaux différents. Comparée aux techniques traditionnelles utilisant la transmission des rayons X, elle permet d’extraire des informations beaucoup plus caractéristiques pour le matériau inspecté, comme les positions des pics de Bragg pour des matériaux cristallins et le facteur de forme moléculaire pour les matériaux amorphes. Le potentiel de cette méthode a été reconnu par de nombreuses équipes de recherche et de nombreuses applications comme l’inspection de bagage, le contrôle non-destructif, la détection de drogue et la caractérisation de tissus biologiques ont été proposées. La méthode par dispersion d’énergie (EDXRD) est particulièrement adaptée à ce type d’application car elle permet l’utilisation d’un tube à rayons X conventionnel, l’acquisition du spectre entier en une fois et des architectures parallélisées pour l’inspection d’un objet entier en un temps raisonnable. L’objectif de ce travail est d’optimiser toute la chaîne de caractérisation. L’optimisation comprend deux aspects : l’optimisation du système d’acquisition et du traitement des données. La dernière concerne particulièrement la correction des spectres de diffraction dégradés par le processus d’acquisition. Des méthodes de reconstruction sont proposées et validées sur des spectres simulés et expérimentaux. L’optimisation du système est réalisée en utilisant des facteurs de mérite comme l’efficacité quantique de détection (DQE), le rapport contraste sur bruit (CNR) et les courbes de caractéristiques opérationnelles de réception (ROC).La première application choisie, c’est l’imagerie du sein basée sur la diffraction qui a pour but de distinguer des tissus cancéreux des tissus sains. Deux configurations de collimation sans multiplexage combinant EDXRD et ADXRD sont proposées suite au processus d’optimisation. Une étude de simulation du système entier et d’un fantôme de sein a été réalisée afin de déterminer la dose requise pour la détection d’un petit carcinome de 4 mm. La deuxième application concerne la détection de matériaux illicites pendant le contrôle de sécurité. L’intérêt possible d’un système de collimation multiplexé a été étudié.

X-ray diffraction imaging is a powerful noninvasive technique to identify or characterize different materials. Compared to traditional techniques using X-ray transmission, it allows to extract more material characteristic information, such as the Bragg peak positions for crystalline materials as well as the molecular form factor for amorphous materials. The potential of this technique has been recognized by many researchers and numerous applications such as luggage inspection, nondestructive testing, drug detection and biological tissue characterization have been proposed.The method of energy dispersive X-ray diffraction (EDXRD) is particularly suited for this type of applications as it allows the use of a conventional X-ray tube, the acquisition of the whole spectrum at the same time and parallelized architectures to inspect an entire object in a reasonable time. The purpose of the present work is to optimize the whole material characterization chain. Optimization comprises two aspects: optimization of the acquisition system and of data processing. The last one concerns especially the correction of diffraction pattern degraded by acquisition process. Reconstruction methods are proposed and validated on simulated and experimental spectra. System optimization is realized using figures of merit such as detective quantum efficiency (DQE), contrast to noise ratio (CNR) and receiver operating characteristic (ROC) curves.The first chosen application is XRD based breast imaging which aims to distinguish cancerous tissues from healthy tissues. Two non-multiplexed collimation configurations combining EDXRD and ADXRD are proposed after optimization procedure. A simulation study of the whole system and a breast phantom was realized to determine the required dose to detect a 4 mm carcinoma nodule. The second application concerns detection of illicit materials during security check. The possible benefit of a multiplexed collimation system was examined.; L’imagerie basée sur la diffraction des rayons X est une technique non-invasive puissante pour l’identification et caractérisation de matériaux différents. Comparée aux techniques traditionnelles utilisant la transmission des rayons X, elle permet d’extraire des informations beaucoup plus caractéristiques pour le matériau inspecté, comme les positions des pics de Bragg pour des matériaux cristallins et le facteur de forme moléculaire pour les matériaux amorphes. Le potentiel de cette méthode a été reconnu par de nombreuses équipes de recherche et de nombreuses applications comme l’inspection de bagage, le contrôle non-destructif, la détection de drogue et la caractérisation de tissus biologiques ont été proposées. La méthode par dispersion d’énergie (EDXRD) est particulièrement adaptée à ce type d’application car elle permet l’utilisation d’un tube à rayons X conventionnel, l’acquisition du spectre entier en une fois et des architectures parallélisées pour l’inspection d’un objet entier en un temps raisonnable. L’objectif de ce travail est d’optimiser toute la chaîne de caractérisation. L’optimisation comprend deux aspects : l’optimisation du système d’acquisition et du traitement des données. La dernière concerne particulièrement la correction des spectres de diffraction dégradés par le processus d’acquisition. Des méthodes de reconstruction sont proposées et validées sur des spectres simulés et expérimentaux. L’optimisation du système est réalisée en utilisant des facteurs de mérite comme l’efficacité quantique de détection (DQE), le rapport contraste sur bruit (CNR) et les courbes de caractéristiques opérationnelles de réception (ROC).La première application choisie, c’est l’imagerie du sein basée sur la diffraction qui a pour but de distinguer des tissus cancéreux des tissus sains. Deux configurations de collimation sans multiplexage combinant EDXRD et ADXRD sont proposées suite au processus d’optimisation. Une étude de simulation du système entier et d’un fantôme de sein a été réalisée afin de déterminer la dose requise pour la détection d’un petit carcinome de 4 mm. La deuxième application concerne la détection de matériaux illicites pendant le contrôle de sécurité. L’intérêt possible d’un système de collimation multiplexé a été étudié.