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Theses

Methods and algorithms of segmentation and deconvolution for quantitative analysis of Tissue Microarray images

Résumé : Ce travail de thèse a pour objectif de développer les méthodes originales pour l’analyse quantitative des images de Tissue Microarrays (TMAs) acquises en fluores- cence par des scanners dédiés. Nous avons proposé des contributions en traitement d’images portant sur la segmentation des objets d’intérêts (i.e. des échantillons de tissus sur la lame de TMA scannée), la correction des artéfacts d’acquisition liés aux scanners en question ainsi que l’amélioration de la résolution spatiale des images ac- quises en tenant compte des modalités d’acquisition (imagerie en fluorescence) et la conception des scanners. Les développements permettent d’envisager une nouvelle plateforme d’analyse de TMAs automatisée, qui représente aujourd’hui une forte demande dans la recherche contre les cancers. Les TMAs (ou “puces à tissus”) sont les lames histologiques sur lesquelles de nombreux échantillons tissulaires venant de différents donneurs sont déposés selon une structure de grille afin de faciliter leur identification. Pour pouvoir établir le lien entre chaque échantillon et ses données cliniques correspondantes, on s’intéresse non seulement à segmenter ces échantillons mais encore à retrouver leur position théorique (les indices de ligne et de colonne) sur la grille TMA car cette dernière est souvent très déformée pendant la fabrication des lames. Au lieu de calculer directement les indices de ligne et de colonne (des échantillons), nous avons reformulé ce problème comme un problème d’estimation de la déformation de la grille de TMA théorique à partir du résultat de segmentation en utilisant l’interpolation par splines “plaques mincse”. Nous avons combiné les ondelettes et un modèle d’ellipses paramétriques pour éliminer les fausses alarmes, donc améliorer les résultats de segmentation. Selon la conception des scanners, les images sont acquises pixel par pixel le long de chaque ligne, avec un change de direction lors du balayage entre les deux lignes. Un problème fréquent est le mauvais positionnement des pixels dû à la mauvaise synchronisation des modules mécaniques et électroniques. Nous avons donc proposé une méthode variationnelle pour la correction de ces artéfacts en estimant le décalage entre les pixels sur les lignes consécutives. Cette méthode, inspirée du calcul du flot optique, consiste à estimer un champ de vecteurs en minimisant une fonction d’énergie composée d’un terme d’attache aux données non convexe et d’un terme de régularisation convexe. La relaxation quadratique est ainsi utilisée pour découpler le problème original en deux sous-problèmes plus simples à résoudre. Enfin, pour améliorer la résolution spatiale des images acquises qui dépend de la PSF (point spread function) elle-même variant selon le faisceau laser d’excitation, nous avons introduit une méthode de déconvolution d’images en considérant une famille de régulariseurs convexes. Les régulariseurs considérés sont généralisés du concept de la variation parcimonieuses (Sparse Variation) combinant la norme L1 de l’image et la variation totale (Total Variation) pour rehausser les pixels dont l’intensité et le gradient sont non-nuls. Les expériences montrent que l’utilisation de cette régularisation produit des résultats de déconvolution d’images très satisfaisants en comparaison avec d’autres approches telles que la variation totale ou la norme de Schatten de la matrice Hessienne.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01737764
Contributor : Hoai Nam Nguyen <>
Submitted on : Friday, March 23, 2018 - 11:32:32 AM
Last modification on : Wednesday, April 11, 2018 - 1:53:50 AM
Document(s) archivé(s) le : Thursday, September 13, 2018 - 10:26:46 AM

File

NHN_Manuscrit_these_final.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : tel-01737764, version 1

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Hoai Nam Nguyen. Methods and algorithms of segmentation and deconvolution for quantitative analysis of Tissue Microarray images. Image Processing [eess.IV]. Université Rennes 1, 2017. English. ⟨tel-01737764⟩

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