Acquisition and analysis of 3D digital cytology slides for early bladder cancer detection
Acquisition et analyse de lames de cytologie digitales multi-plans pour l'aide à la détection précoce du cancer de la vessie
Résumé
Automatic analysis of digital cytology slides has the potential to improve the sensitivityof urine cytology examination for bladder cancer diagnosis.Because the distribution of cellular material in urine cytology slides is three-dimensional, it is necessary to scan the slides with multiple focal planes to clearly image all the cells they contain.The question then arises of the efficient analysis, using image analysis processing algorithms, of 3D digital cytology slides for bladder cancer diagnosis.The work carried out during this thesis focuses on the development of fast and robust algorithms, allowing the use of 3D information for cells analysis from digital cytology slides.In particular, image processing and analysis methods are developed for cell regions segmentation, abnormal objects detection and urothelial carcinomas automatic diagnosis.This thesis also evaluates the impact of multi-plane acquisitions for the analysis of cells of interest and digital slides analysis.For this purpose, the diagnostic performances of urothelial carcinomas based on 3D acquisitions are compared to the performances based on simple 2D acquisitions of the same urinary cytology slides.
L'analyse automatique de lames de cytologie digitales a le potentiel d'améliorer la sensibilité de l'examen de cytologie urinaire pour la détection du cancer de la vessie.Parce que la répartition du matériel cellulaire dans les lames de cytologie urinaire est tri-dimensionnelle, il est nécessaire de numériser les lames selon plusieurs plans focaux pour imager nettement l'ensemble des cellules qu'elles contiennent.Se pose alors la question de l'analyse efficace, à l'aide d'algorithmes de traitement et d'analyse d'images, des lames de cytologie digitales multi-plans pour le diagnostic du cancer de la vessie.Les travaux menés au cours de cette thèse portent sur la mise au point de méthodes algorithmiques rapides et robustes, permettant l'utilisation d'information tri-dimensionnelle pour l'analyse d'objets cellulaires provenant de lames de cytologie digitales. En particulier, des méthodes de traitement de d'analyse d'images sont développées pour la segmentation de régions cellulaires, la détection d'objets cellulaires anormaux ainsi que pour le diagnostic automatique de carcinomes urothéliaux.Cette thèse évalue également l'impact de l'utilisation d'acquisitions multi-plans pour l'analyse d'objets cellulaires d'intérêt et pour l'analyse de lames digitales.Pour cela, les performances de diagnostic de carcinomes urothéliaux obtenues à l'aide d'acquisitions multi-plans sont comparées aux performances obtenues à l'aide d'acquisitions bi-dimensionnelles des mêmes lames de cytologie urinaires.
Origine : Version validée par le jury (STAR)