Segmentation d'objets déformables en imagerie ultrasonore

Deformable object segmentation in ultra-sound images

• Auteur / Autrice : Joan Massich
• Direction : Fabrice Mériaudeau, Joan Martí
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Instrumentation et informatique de l'image
• Date : Soutenance le 04/12/2013
• Etablissement(s) : Dijon en cotutelle avec Universitat de Girona
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Electronique, Informatique et Image (LE2i) (Dijon, Côte d'Or ; Auxerre, Yonne ; Chalon-sur-Saône, Saône-et-Loire ; Le Creusot, Saône-et-Loire ; 1996-2018) - Laboratoire Electronique Informatique et Image
• Jury : Président / Présidente : Denis Friboulet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Francesco Tortorella, Robert Martí

Mots clés

Mots clés contrôlés

Imagerie ultrasonore

Cancer du sein

Imagerie médicale -- Qualité de l'image

Mots clés libres

Ultrasonore

Ultrasound

Breast cancer

Segmentation

Graph-cuts

Optimization

Bag-of-words

Bag-of-features

Features

Machine learning

Medical imaging

Résumé

Le cancer du sein est le type de cancer le plus répandu, il est la cause principale de mortalité chez les femmes aussi bien dans les pays occidentaux que dans les pays en voie de développement. L'imagerie médicale joue un rôle clef dans la réduction de la mortalité du cancer du sein, en facilitant sa première détection par le dépistage, le diagnostic et la biopsie guidée. Bien que la Mammographie Numérique (DM) reste la référence pour les méthodes d'examen existantes, les échographies ont prouvé leur place en tant que modalité complémentaire. Les images de cette dernière fournissent des informations permettant de différencier le caratère bénin ou malin des lésions solides, ce qui ne peut être détecté par DM. Malgré leur utilité clinique, les images échographiques sont bruitées, ce qui compromet les diagnostiques des radiologues à partir de celles ci. C'est pourquoi un des objectifs premiers des chercheurs en imagerie médicale est d'améliorer la qualité des images et des méthodologies afin de simplifier et de systématiser la lecture et l'interprétation de ces images.La méthode proposée considère le processus de segmentation comme la minimisation d'une structure probabilistique multi-label utilisant un algorithme de minimisation du Max-Flow/Min-Cut pour associer le label adéquat parmi un ensemble de labels figurant des types de tissus, et ce, pour tout les pixels de l'image.Cette dernière est divisée en régions adjacentes afin que tous les pixels d'une même régions soient labelisés de la même manière en fin du processus. Des modèles stochastiques pour la labellisation sont crées à partir d'une base d'apprentissage de données.

Breast cancer is the second most common type of cancer being the leading cause of cancer death among females both in western and in economically developing countries. Medical imaging is key for early detection, diagnosis and treatment follow-up. Despite Digital Mammography (DM) remains the reference imaging modality, Ultra-Sound (US) imaging has proven to be a successful adjunct image modality for breast cancer screening, specially as a consequence of the discriminative capabilities that US offers for differentiating between solid lesions that are benign or malignant. Despite US usability,US suffers inconveniences due to its natural noise that compromises the diagnosis capabilities of radiologists. Therefore the research interest in providing radiologists with Computer Aided Diagnosis (CAD) tools to assist the doctors during decision taking. This thesis analyzes the current strategies to segment breast lesions in US data in order to infer meaningful information to be feet to CAD, and proposes a fully automatic methodology for generating accurate segmentations of breast lesions in US data with low false positive rates.