Caractérisation de la texture d’images multispectrales de cellules sanguines en microscopie optique : application au diagnostic du paludisme

Texture characterisation of multispectral images of blood cells using optical microscopy : application to malaria diagnosis

• Auteur / Autrice : Yao Taky Alvarez Kossonou
• Direction : Bouchta Sahraoui, Alain Clément, Thouakesseh Jérémie Zoueu
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Physique
• Date : Soutenance le 01/07/2021
• Etablissement(s) : Angers en cotutelle avec Institut National Polytechnique (Côte d'Ivoire)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Matière, Molécules Matériaux et Géosciences (Le Mans)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : MOLTECH-Anjou (Angers ; 2004-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : MOLTECH-Anjou
• Jury : Président / Présidente : Sophie Dabo-Niang
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Charrier, Sié Ouattara

Mots clés

Mots clés contrôlés

Côte d'Ivoire

Paludisme

Traitement d'images -- Techniques numériques

Imagerie multispectrale

Mots clés libres

Microscope

Modèle binaire local

Texture

Local Binary Pattern (LBP)

Résumé

Selon le dernier rapport de l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS), le paludisme demeure une maladie présentant un fort impact négatif sur la population africaine notamment celle de la Côte d’Ivoire. Au regard du poids sanitaire, économique et financier provoqué par cette maladie, notre étude a été de développer de nouvelles techniques destinées au diagnostic du paludisme en Côte d’Ivoire. Nos contributions dans cette thèse se situent à deux niveaux majeurs que sont la construction d’un système optique et le développement de techniques de traitement d’images ; lesquels combinés a permis la distinction de cellules sanguines infectées de celles non infectées par le paludisme.Dans un premier temps nous avons, à la suite d’un partenariat entre le Laboratoire d’Instrumentation, Image et Spectroscopie (L2IS) et l’université de LUND en Suède, implémenté un nouveau modèle de microscope multispectral et multimodal. Il est une amélioration du microscope optique standard rencontré dans les centres de santé en Côte d’Ivoire. Il est également une amélioration du microscope (multispectral et multimodal) que nous avons trouvé à notre arrivée au L2IS. Le système construit présente la particularité d’être extensible c’est-à-dire pouvant être adapté aux besoins de l’utilisateur tant au niveau des modalités d’imagerie qu’au niveau des sources d’illumination utilisées. Nous l’avons modifié et adapté à notre objectif applicatif qui est le diagnostic du paludisme. A cet effet, nous l’avons équipé de lasers de longueurs d’ondes de 405 nm, 450 nm, 538 nm et 638 nm. Les longueurs d’ondes choisies sont celles étant les plus discriminantes pour le diagnostic du paludisme. Nos expérimentations ont été réalisées en acquérant des images multispectrales en utilisant le système que nous avons construit et également en utilisant le système trouvé au sein du L2IS à notre arrivée (constitué de 13 diodes électroluminescentes allant de 375 nm à 940 nm). Nous obtenons finalement des images multi-composantes constituées d’une part de quatre (4) plans spectraux et d’autre part de treize (13). Dans un deuxième temps, nous avons développé des techniques de traitement d’images pour l’analyse des images produites en utilisant les microscopes multispectraux et multimodaux précédemment cités. Les travaux relatifs au développement de ces techniques de traitement d’images ont été réalisés à la suite d’un partenariat entre le L2IS et le LARIS (Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes) sis à l’Université d’Angers. Ces travaux reposent sur une analyse de textures multi-composantes basée sur les Local Binary Pattern (LBP). Issus des approches statistiques, le choix des Local Binay Pattern (LBP) pour l’analyse de nos images vis-à-vis des approches fréquentielles, morphologiques et structurelles a été adopté en raison de leur simplicité et de leur robustesse dans la classification de textures. Ils permettent de décrire localement la texture d’une image. Différentes variantes ont été développées afin de les rendre plus robustes : D’une part, celles améliorant la topologie du voisinage, l’échantillonnage du voisinage, le seuillage, la quantification. D’autre part, le regroupement et l’encodage des bits puis enfin la combinaison des méthodes LBP entre elles ou avec d’autres méthodes.

According to the latest report from the World Health Orgamization (WHO), malaria remains a disease having a strong negative impact on the African population, especially Ivory Coast population. In view of the health, economic and financial burden caused by this disease, our study was to develop new techniques for malaria diagnosis in Ivory Coast. Our contributions in this thesis concern two major levels: the construction of an optical system and the development of image processing techniques, which combined together allowed the distinction of infected blood cells from uninfected ones.First, following a partnership between the Laboratory of Instrumentation, Image and Spectroscopy (L2IS) and the University of LUND in Sweden, we built a new model of multispectral and multimodal microscope. It is an improvement of the standard optical microscope found in health centers in Ivory Coast. It is also an improvement of the microscope (multispectral and multimodal) that we found arriving at L2IS. The system we built has the particularity of being extensible. It means it can be adapted to the needs of the user both in terms of imaging modalities and in terms of the illumination sources used. We modified and adapted it to malaria diagnosis purpose. For this purpose, we equipped the system with lasers whose wavelengths are 405 nm, 450 nm, 538 nm and 638 nm. The wavelengths chosen are those which are the most discriminating for malaria parasites detection. Our experiments were performed by acquiring multispectral images using the system we built and the one we found at L2IS upon our arrival (it consists of 13 light emitting diodes ranging from 375 nm to 940 nm). We finally obtain multi-component images consisting of the one hand of four (4) spectral planes and on the other hand of thirteen (13).Second, we developed image processing techniques to analyze images produced using the aforementioned multispectral and multimodal microscopes. The works of this part were performed following a partnership between L2IS and LARIS (Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes) from University of Angers. These works were based on a multi-component texture analysis through Local Binary Pattern (LBP)technique. Resulting from statistical approaches, the choice of Local Binary Pattern (LBP) for the analysis of our images instead of frequency, morphological and structural approaches was adopted because of their simplicity and their robustness in textures classification. Its principle is based on locally describing a texture. Different variants have been developed to make them more robust: on the one hand, those improving the topology of the neighborhood, the sampling of the neighborhood, the thresholding, the quantization. On the other hand, the grouping and encoding of bits and finally the combination of LBP methods with each other or with other methods. We implemented several algorithms to conduct a comparative study between statisticalapproaches and other approaches on the one hand, and between different statistical approaches on the other 17hand. These algorithms were applied to the reference image databases that are Outex, Brodatz and Curet. From comparison tests, it emerges that the statistical approaches denote a higher rate of well-classified than those of other texture analysis approaches. Concerning the comparison tests from statistical approaches between them, the results show that the methods combining several variants of LBP provide better texture classification.Locals Binary Patterns were originally developed for grayscale images. Therefore, they are not straightforward applicable to multispectral images due to the presence of vectors instead of grayscale levels.