Deformable object segmentation in ultra-sound images

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.
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Thèse
Signal and Image processing. Université de Bourgogne, 2013. English. <NNT : 2013DIJOS090>
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Soumis le : mardi 12 mai 2015 - 11:36:37
Dernière modification le : vendredi 2 juin 2017 - 03:39:59
Document(s) archivé(s) le : lundi 14 septembre 2015 - 22:55:53

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Joan Massich. Deformable object segmentation in ultra-sound images. Signal and Image processing. Université de Bourgogne, 2013. English. <NNT : 2013DIJOS090>. <tel-01150950>

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