Automatic diagnosis of melanoma from digital images of melanocytic tumors : Analytical and comparative approaches

Automatic diagnosis of melanoma from dermoscopic images of melanocytic tumors : Analytical and comparative approaches

• Auteur / Autrice : Yanal Wazaefi
• Direction : Bernard Fertil
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathematiques
• Date : Soutenance le 17/12/2013
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....)
• Jury : Président / Présidente : Michel Verleysen
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean Ponce, Sebastien Paris, Jean-jacques Grob
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean Meunier

Mots clés

Mots clés contrôlés

Dermatoses

Exploration de données

Mélanome

Mots clés libres

Diagnostic de mélanome

Clustering supervisé

Regroupement consensuel

Classement d'images

Diagnostic assisté par ordinateur

Fouille de données

Melanoma diagnosis

Supervised clustering

Consensus clustering

Image classification

Computer-aided diagnosis

Medicine data mining

Résumé

Le mélanome est la forme la plus grave de cancer de la peau. Cette thèse a contribué au développement de deux approches différentes pour le diagnostic assisté par ordinateur du mélanome : approche analytique et approche comparative.L'approche analytique imite le comportement du dermatologue en détectant les caractéristiques de malignité sur la base de méthodes analytiques populaires dans une première étape, et en combinant ces caractéristiques dans une deuxième étape. Nous avons étudié l’impacte d’un système du diagnostic automatique utilisant des images dermoscopique de lésions cutanées pigmentées sur le diagnostic de dermatologues. L'approche comparative, appelé concept du Vilain Petit Canard (VPC), suppose que les naevus chez le même patient ont tendance à partager certaines caractéristiques morphologiques ainsi que les dermatologues identifient quelques groupes de similarité. VPC est le naevus qui ne rentre dans aucune de ces groupes, susceptibles d'être mélanome.

Melanoma is the most serious type of skin cancer. This thesis focused on the development of two different approaches for computer-aided diagnosis of melanoma: analytical approach and comparative approach. The analytical approach mimics the dermatologist’s behavior by first detecting malignancy features based on popular analytical methods, and in a second step, by combining these features. We investigated to what extent the melanoma diagnosis can be impacted by an automatic system using dermoscopic images of pigmented skin lesions. The comparative approach, called Ugly Duckling (UD) concept, assumes that nevi in the same patient tend to share some morphological features so that dermatologists identify a few similarity clusters. UD is the nevus that does not fit into any of those clusters, likely to be suspicious. The goal was to model the ability of dermatologists to build consistent clusters of pigmented skin lesions in patients.