De la pathologie numérique à la pathologie informatique pour la découverte de biomarqueurs

From digital to computational pathology for biomarker discovery

• Auteur / Autrice : Daniel Felipe González Obando
• Direction : Jean-Christophe Olivo-Marin, Laurent Wendling
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Traitement du signal et des images
• Date : Soutenance le 29/11/2019
• Etablissement(s) : Université Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique PAris DEscartes (Paris ; 1998)
• Jury : Président / Présidente : Georges Stamon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Georges Stamon, Isabelle Debled-Rennesson, Marc Pierrot-Deseilligny, Raphaël Marée, Dominique Béréziat, Vannary Meas-Yedid
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Isabelle Debled-Rennesson, Marc Pierrot-Deseilligny

Mots clés

Mots clés contrôlés

Géométrie algorithmique

Aspect médical

Traitement d'images

Informatique médicale

Mots clés libres

Pathologie numérique

Traitement de larges images

Recalage d'images

Analyse morphologique et spatiale

Outils CAD

Géométrie algorithmique

Squelettes droits

Digital pathology

Large image processing

Image registration

Spatial and morphological analysis

Computer aided diagnosis tools

Discrete geometry

Straight skeletons

Résumé

L'histopathologie a pour objectif d'analyser des images de tissus biologiques pour évaluer l’état pathologique d'un organe et établir un diagnostic. L'apparition des scanners de lames a haute résolution a ouvert la voie a des nouvelles possibilités d'acquisition de très grandes images (whole slide imaging), de multiplexage de marquages, d'extraction exhaustive d'informations visuelles et d'annotations multiples a large échelle. Cette thèse propose un ensemble de méthodes algorithmiques visant a faciliter et optimiser ces différents aspects. Dans un premier temps, nous proposons une méthode de recalage multiculturelle d'images histologiques multi-marquées reposant sur les propriétés des B-splines pour modéliser, de fawn continue, une image discrète. Nous proposons ensuite de nouvelles approches d'analyse morphologique sur des polygones faiblement simples, généralisés par des graphes a segments droits. Elles reposent sur le formalisme des squelettes droits (une approximation de squelettes courbes définis par des segments droits), construits a l'aide de graphes de motocyclettes. Cette structure permet de réaliser des opérations de morphologie mathématiques sur des polygones avec une complexité réduite. La précision des opérations sur des polygones bruites est obtenue en raffinant la construction des squelettes droits par ajout adaptatif de sommets. Nous avons aussi propose un algorithme de détection de l'axe médian et montre qu'il est possible de reconstruire la forme d'origine avec une approximation arbitraire. Enfin, nous avons explore les squelettes droits pondérés qui permettent des opérations morphologiques directionnelles. Ces approches d'analyse morphologique offrent un support consistant pour améliorer la segmentation des objets grâce a l'information contextuelle et réaliser des études liées a l'analyse spatiale des interactions entre les différentes structures d’intérêt au sein du tissu. Tous les algorithmes proposes sont optimises pour le traitement d'images gigapixels et garantissent une reproductibilité des analyses, notamment grâce a la création du plugin Icytomine, interface entre Icy et Cytomine.

Histopathology aims to analyze images of biological tissues to assess the pathologi¬cal condition of an organ and to provide a diagnosis. The advent of high-resolution slide scanners has opened the door to new possibilities for acquiring very large im¬ages (whole slide imaging), multiplexing stainings, exhaustive extraction of visual information and large scale annotations. This thesis proposes a set of algorith¬mic methods aimed at facilitating and optimizing these different aspects. First, we propose a multi-scale registration method of multi-labeled histological images based on the properties of B-splines to model, in a continuous way, a discrete image. We then propose new approaches to perform morphological analysis on weakly simple polygons generalized by straight-line graphs. They are based on the formalism of straight skeletons (an approximation of curved skeletons defined by straight segments), built with the help of motorcycle graphs. This structure makes it possible to perform mathematical morphological operations on polygons. The precision of operations on noisy polygons is obtained by refining the construction of straight skeletons. We also propose an algorithm for computing the medial axis from straight skeletons, showing it is possible to approximate the original polygonal shape. Finally, we explore weighted straight skeletons that allow directional mor¬phological operations. These morphological analysis approaches provide consistent support for improving the segmentation of objects through contextual information and performing studies related to the spatial analysis of interactions between dif¬ferent structures of interest within the tissue. All the proposed algorithms are optimized to handle gigapixel images while assuring analysis reproducibility, in particular thanks to the creation of the Icytomine plugin, an interface between Icy and Cytomine.