Détection de formes compactes en imagerie : développement de méthodes cumulatives basées sur l'étude des gradients : Applications à l'agroalimentaire
Auteur / Autrice : | Emmanuel Denimal |
Direction : | Paul Molin |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Génie informatique, automatique et traitement du signal |
Date : | Soutenance le 28/03/2018 |
Etablissement(s) : | Bourgogne Franche-Comté |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Environnements, Santé (Dijon ; Besançon ; 2012-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Procédés Alimentaires et Microbiologiques (PAM) (Dijon) |
Jury : | Président / Présidente : Fan Yang |
Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Guyot, Hervé Rigneault | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Marco Mora, John Aldo Lee |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Les cellules de comptage (Malassez, Thoma …) sont conçues pour permettre le dénombrement de cellules sous microscope et la détermination de leur concentration grâce au volume calibré de la grille apparaissant dans l’image microscopique. Le comptage manuel présente des inconvénients majeurs : subjectivité, non-répétabilité… Il existe des solutions commerciales de comptage automatique dont l’inconvénient est de nécessiter un environnement bien contrôlé qu’il n’est pas possible d’obtenir dans le cadre de certaines études (ex. : le glycérol influe grandement sur la qualité des images). L’objectif du projet est donc double : un comptage des cellules automatisé et suffisamment robuste pour être réalisable, quelles que soient les conditions d’acquisition.Dans un premier temps, une méthode basée sur la transformée de Fourier a été développée pour détecter, caractériser et effacer la grille de la cellule de comptage. Les caractéristiques de la grille extraites par cette méthode servent à déterminer une zone d’intérêt et son effacement permet de faciliter la détection des cellules à compter.Pour réaliser le comptage, la problématique principale est d’obtenir une méthode de détection des cellules suffisamment robuste pour s’adapter aux conditions d’acquisition variables. Les méthodes basées sur les accumulations de gradients ont été améliorées par l’adjonction de structures permettant une détection plus fine des pics d’accumulation. La méthode proposée permet une détection précise des cellules et limite l’apparition de faux positifs.Les résultats obtenus montrent que la combinaison de ces 2 méthodes permet d’obtenir un comptage répétable et représentatif d’un consensus des comptages manuels réalisés par des opérateurs.