Place et apport des outils pour l'automatisation du traitement des images médicales en pratique clinique

Place and contribution of tools for the automation of medical image processing in clinical practice

• Auteur / Autrice : Julien Ognard
• Direction : Valérie Burdin, Douraïed Ben Salem
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Analyse et traitement de l'information et des images médicales
• Date : Soutenance le 18/12/2018
• Etablissement(s) : Brest
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Biologie-Santé (Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de traitement de l’information médicale (Brest, Finistère)
• Jury : Président / Présidente : Renaud Dulou
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Valérie Burdin, Douraïed Ben Salem, Renaud Dulou, Rémy Guillevin, Aymeric Rouchaud, Eric Stindel, Alexandre Moreau-Gaudry, Elsa Magro
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Rémy Guillevin, Aymeric Rouchaud

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement d'images

Imagerie médicale

Mots clés libres

Automatisation

Traitement de l’image

Imagerie médicale

Automation

Image processing

Medical imaging

Résumé

L'application du traitement de l'image et son automatisation dans le domaine de l'imagerie médicale montre l'évolution des tendances avec la disponibilité des technologies émergentes. Les procédés et outils de traitement de l’image médicale sont résumés, les différentes manières de travailler sur une image sont représentés pour expliquer une recherche expansive dans différents domaines, tandis que les applications disponibles sont discutées. Ces applications sont aussi illustrées par le biais d’outils du traitement de l’image développés pour des besoins spécifiques. La catégorisation de chaque travail est effectuée selon des paradigmes. Ces derniers sont définis selon le niveau de considération au niveau global (formation de l’image, amélioration, visualisation, analyse, gestion), au sein de l’image (scène, organe, région, texture, pixel), de l’outil (reconstruction, recalage, segmentation, morphologie mathématique), du processus d’automatisation et de son applicabilité (faisabilité, validation, reproductibilité, implémentation, optimisation) en clinique (prédiction, diagnostic, amélioration, aide à la décision), ou en recherche (niveau de preuve). Par ce biais, il est démontré le rôle de chaque outil pris en exemple dans la construction d’un processus d’automatisation qui est expliqué, et étendu du patient au compte rendu en passant par l’image. L’actualité de la recherche conjointe sur le traitement de l'image et le processus d'automatisation en imagerie médicale actuelle est débattue. Le rôle de la communauté des ingénieurs et radiologues dans et autour de ce processus d’automatisation est discuté.

The application of image processing and its automation in the field of medical imaging shows the evolution of trends with the availability of emerging technologies. Medical image processing methods and tools are summarized, different ways of working on an image are represented to explain expansive search in different domains, while available applications are discussed. These applications are also illustrated through image processing tools developed for specific needs. The categorization of each work is done according to paradigms. These are defined according to the level of consideration at the global level (image formation, improvement, visualization, analysis, management), within the image (scene, organ, region, texture, pixel), of the tool (reconstruction, registration, segmentation, mathematical morphology), the automation process and its applicability (feasibility, validation, reproducibility, implementation, optimization) in clinic (prediction, diagnosis improvement, decision support), or in research (level of evidence). In this way, it is demonstrated the role of each tool taken as an example in the construction of an automation process that is explained, and extended from the patient to the report through the image. News from the joint research on image processing and the automation process in current medical imaging is debated.The role of the community of engineers and radiologists in and around this automation process is discussed.