Modélisation de la description d'images : application au domaine médical

par Richard Chbeir

Thèse de doctorat en Informatique. Documents multimédias, images et systèmes d'information communicants

Sous la direction de Youssef Amghar.

Soutenue en 2001

à Villeurbanne, INSA .


  • Résumé

    De nombreux axes de recherche se sont développés autour de la gestion des images. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à la problématique de la recherche d'images dans une base de données médicales. Cette problématique est liée principalement à la complexité de la description d'image. Trois paradigmes sont proposés dans la littérature : 1- Le paradigme orienté-contexte consistant à décrire l'image selon son contexte, en ignorant son contenu, 2- Le paradigme orienté-contenu considérant les couleurs, les textures, les formes, etc. De l'image 3- Le paradigme orienté-sémantique tentant de donner une interprétation de l'image à travers des mots-clé, des légendes, etc. Nous proposons, dans cette thèse, un modèle original qui permet de décrire toutes les caractéristiques de l'image. Il est structuré selon deux espaces : 1- L'espace externe contenant des informations externes liées à l'image telles que le nom du patient, la date d'acquisition, le type d'imagerie, etc. , 2- L'espace interne de l'image considérant son contenu physique (couleur, texture, etc. ), spatial (forme, position), et sémantique (scène, interprétations, etc. ). Le modèle a été élaboré avec plusieurs niveaux de granularité permettant de considérer les caractéristiques de l'image entière et celles de ses objets. Nous avons défini un module de références et un module de règles assurant la cohérence entre les espaces de description. Nous proposons également un méta-modèle de relation qui a pour but de fournir, de façon précise, plusieurs types de relations entre deux objets en se basant sur leurs caractéristiques communes (forme, couleur, position, etc. ). Ce méta-modèle contribue à définir un mécanisme d'indexation performant. Afin de valider notre approche, nous avons développé un prototype nommé MIMS (Medical Image Management System) utilisant des interfaces conviviales d'interrogation et de stockage d'images à base d'icônes et d'hypermédias. MIMS est accessible sur: http://mims. Myip. Org.

  • Titre traduit

    = Modeling image description : application in medical domain


  • Résumé

    The management of images remains a complex task that is currently a cause for several research works. In line with this, we are interested in this work with the problem of image retrieval in medical databases. This problem is mainly related to the complexity of image description or representation. In literature, three paradigms are proposed: 1- The context-oriented paradigm that describes the context of the image without considering its content, 2- The content-oriented paradigm considering the physical characteristics of the image such as colors, textures, shapes, etc. 3- The semantic-oriented paradigm trying to provide an interpretation of the image using keywords, legends, etc. In this thesis, we propose an original model able to describe all image characteristics. This model is structured according to two spaces: 1- External space containing factual information associated to the image such as the patient name, the acquisition date, image type, etc;, 2-Internal space considering the physical characteristics (color, texture, etc. ), the spatial characteristics (form, position), and the semantics (scene, interpretation, etc. ) of the image content. The model is elaborated with several levels of granularity that considers characteristics of the whole image and/or its salient objects. We provide as well a referential module and a rules module that maintains coherence between description spaces. We also propose a meta-model of relations. The purpose of this meta-model is to provide, in a precise way, the several types of relations between two objects in function of common characteristics (shape, color, position, etc. ). This meta-model contributes to define a powerful indexing mechanism. In order to validate our approach, we developed a prototype named MIMS (Medical Image System management) with a user-friendly interface for storage and retrieval of images based on icons and hypermedia. MIMS is web-accessible on http://mims. Myip. Org.

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La version de soutenance existe sous forme papier

Informations

  • Détails : 1 vol. (276 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 263-276

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Institut national des sciences appliquées (Villeurbanne, Rhône). Service Commun de la Documentation Doc'INSA.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : C.83(2899)
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