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Detailed view PhD thesis
Université d'Orléans (08/12/2008), Yves Lucas & Sylvie Treuillet (Dir.)
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CLASSIFICATION MULTI VUES DE RÉGIONS COULEUR - APPLICATION A L'ÉVALUATION 3D DES PLAIES CHRONIQUES
Hazem Wannous1

Alors que l'exploration fonctionnelle repose sur des techniques d'imagerie médicale sophistiquées, le relevé anatomique de surface fait encore appel à des pratiques cliniques manuelles imprécises et coûteuses. A partir d'images couleur prises à main levée avec un appareil photo numérique, un outil innovant d'évaluation des plaies chroniques a été développé. Il combine les deux modes d'examen pratiqués, l'analyse colorimétrique et la mesure dimensionnelle des tissus lésés, dans un système convivial, pour une diffusion massive dans les équipes de soin. S'appuyant sur une vérité terrain établie par des cliniciens, une base d'échantillons cutanés a été constituée. Ils sont issus d'une segmentation non supervisée d'image couleur après correction colorimétrique assurant l'indépendance aux conditions d'éclairage, aux changements de point de vue et d'appareil. Ils sont ensuite caractérisés par des descripteurs de couleur et de texture, sélectionnés et re-conditionnés par des techniques d'analyse de données, pour faire l'apprentissage des quatre catégories de tissus par un séparateur à vaste marge à noyau perceptron. Les résultats de classification mono vue sont alors fusionnés grâce au modèle 3D de la plaie qui établit les correspondances spatiales d'une paire d'images stéréoscopiques. Il en résulte une nette amélioration de la robustesse de la classification, également stable sur plusieurs reconstructions. Les surfaces tissulaires exactes sont obtenues par simple rétro projection des régions tissulaires sur le modèle 3D. Ce modèle géométrique est également renforcé puisque le détourage automatique de la plaie utilise la détection de peau saine pour éliminer des triangles du maillage.
1:  PRISME - Laboratoire PRISME
Classification – segmentation – modélisation 3D – correction couleur – plaies chroniques

MULTI VIEW CLASSIFICATION OF COLOR REGIONS APPLICATION TO THE 3D ASSESSMENT OF CHRONIC WOUNDS
Despite the advance of functional exploration based on sophisticated medical imaging techniques, the digitization of anatomical surfaces still rely on manual imprecise and expensive clinical practice. From color images acquired with a hand held digital camera, an innovative tool for assessing chronic wounds has been developed. It combines both types of assessment, namely color analysis and dimensional measurement of injured tissue, in a user-friendly system, to provide the largest spreading in care staffs. Based on a ground truth established by clinicians, a sample database of wound tissue images has been constructed. These samples come from unsupervised color image segmentation after color correction to ensure stability under lighting conditions, viewpoint and camera type changes. They are characterized by color and texture descriptors, selected and re-sampled with data analysis techniques, before the learning stage of four categories of tissues of a Support Vector Machine classifier with perceptron kernel. The results of single view classification are merged and directly mapped on the mesh surface of the 3D wound model captured using uncalibrated vision techniques applied on a stereoscopic image pair. The result is a significative improvement in the robustness of the classification, equally stable over several reconstructions. The exact tissue areas are simply obtained by retro projection of the tissue regions on the 3D model. This geometric model is also strengthened since the automatic delineation of the wound uses skin detection to remove extra triangles from the mesh.
Classification – segmentation – 3D modeling – color correction – chronic wounds

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