analyse intelligente des images médicales: application aux images microscopiques de cytologie

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

L’analyse d’images cellulaires, appelée communément screening est une opération de repérage,manuelle, qui s’avère longue, fastidieuse et demande une concentration continue ; cette inspection visuelle descellules peut être réalisée à partir des images microscopiques, ces dernières proviennent de l’étalement d’unfrottis de moelle osseuse sur une lame ; permettant d’aider le médecin à aiguiser son diagnostic et compléter sonbilan. Dans la chaine d’analyse d’image et de vision par ordinateur, la segmentation occupe une placeprépondérante ; consistant à extraire et délimiter les objets ou plus exactement les composantes cellulaires pournotre application. L’évolution technologique a procuré un regain d’attention particulier aux images couleurs,provoquant l’avènement de nouvelles méthodes de segmentation d’images couleurs faisant l’objet de plusieurspublications et travaux scientifiques. Après une lecture d’un panorama des méthodes de segmentation d’imagesprésentes dans la littérature de ces dernières années, et spécialement celles ayant trait aux images microscopiquescellulaires, nous proposons un schéma de segmentation en utilisant la classification pixellaire, basé sur la fusiond’information. Le modèle adopté est guidé par les deux stratégies qu’offre la fusion d’information ; à savoirclassifier séparément les données issues de différentes sources pour ensuite fusionner les décisions ou bien decombiner ces données en vue de les classifier. Une caractérisation est réalisée afin de fournir des descripteurspertinents aux constituants cellulaires précédemment segmentés : cytoplasme et noyau. Ensuite un classifieur estconstruit pour identifier et dénombrer les différents types de cellules afin de venir en aide à la reconnaissancepathologique.Abstract : The analysis of cell images, commonly called screening, is a manual process of identification whichproves long and tedious, requiring continuous concentration. Such visual inspection of the cells can be made frommicroscopic images which come from spreading a bone-marrow smear on a slide, allowing the doctor to sharpendiagnosis and complete assessment. In the chain of image analysis and computer vision, segmentation figuresprominently, consisting in extracting and delineating objects, or more precisely the cell components of ourapplication. Technological progress has brought renewed attention to colour images in particular, causing theemergence of new methods of colour images segmentation which have been the subject of several publicationsand scientific works. After reading an overview of methods for image segmentation found in the literature inrecent years, especially those related to microscopic cellular images, we propose a segmentation scheme usingpixel classification based on the fusion of information. The adopted model is guided by the two strategies offeredby information fusion, i.e. classifying separately the data from different sources then merging decisions, orcombining these data to classify them. Characterization is performed to provide relevant descriptors for thecellular components previously segmented : the cytoplasm and nucleus. Then a classifier is constructed toidentify and count the different types of cells to help the pathological recognition.

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0

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الرسائل العلمية

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رسائل دكتوراة

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pdf text

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200105_1.pdf

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ألقاب المؤلفين

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French

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analyse intelligente des images médicales: application aux images microscopiques de cytologie

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الإشراف

Chikh Med Amine

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Mourtada Benazzouz

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