Cette thse prsente une approche d'aide au diagnostic pour la caractrisation et le classement de noyaux de cellules (marqus par immunofluorescence) de patients atteints par la maladie de la progria. L'analyse des noyaux permet de diagnostiquer s'ils sont normaux ou pathologiques. L'approche est base sur une modlisation systmatique des lments de diagnostic par diffrentes caractristiques et algorithmes de classement par apprentissage. La premire partie s'intresse au classement des noyaux en fonction de leur forme. Nous effectuons une caractrisation efficace par indices de forme, parmi lesquels quatre nouveaux indices de notre conception. Ces indices permettent de discriminer la forme et ainsi construire un sous-modle de classement efficace. La deuxime partie propose une nouvelle mthode de caractrisation statistique de texture. Cette technique est base sur le dnombrement des rgions de mme niveau de gris. Les informations extraites sont stockes sous forme matricielle puis caractrises  l'aide d'indices de texture dont deux nouveaux qui dtectent les textures ayant de grandes zones homognes mais d'intensits diffrentes.