Détection et classification temps réel de biocellules anormales par technique de segmentation d’images

par Hawraa Haj Hassan

Thèse de doctorat en Systèmes électroniques

Sous la direction de Camel Tanougast, Youssef Harkouss et de Ahmad Chaddad.

Le président du jury était Ahmed Bouridane.

Le jury était composé de Jean-Philippe Blonde, Virginie Fresse.

Les rapporteurs étaient Jean-Philippe Blonde, Virginie Fresse.


  • Résumé

    Le développement de méthodes de la détection en temps réel de cellules anormales (pouvant être considérées comme des cellules cancéreuses) par captures et traitements bio-images sont des axes de recherche importants dans le domaine biomédical car cela contribue à diagnostiquer un cancer. C’est dans ce contexte que se situe ces travaux de thèse. Plus précisément, les travaux présentés dans ce manuscrit, se focalise sur le développement de procédures de lecture, de détection et de classification automatiques de bio-images de cellules anormales considérées comme des cellules cancéreuses. Par conséquent, une première étape du travail à consister à déterminer une solution de détection, à partir d’images microscopiques multispectrales permettant une répétitivité d’images sur une gamme de longueurs d'ondes de certains types de bio-images anormales associées à différents stades ou évolutions de cellules cancéreuses. L’approche développée dans ces travaux repose sur l’exploitation d’une nouvelle méthode de segmentation basée sur l'intensité de la couleur et pouvant être appliquée sur des séquences d'objets dans une image en reformant de manière adaptative et itérative la localisation et la couverture de contours réels de cellules. Cette étape préalable de segmentation est primordiale et permet une classification des tissus anormaux en utilisant la méthode de réseau de neurones à convolution (CNN) appliqué sur les images microscopiques segmenté de type snake. L’approche permet d’obtenir de bas résultats comparativement à une approche basée sur d’autres méthodes de segmentation de la littérature. En effet, cette méthode de classification atteint des valeurs de performance de 100% pour la phase d’apprentissage et de 99.168 % pour les phases de test. Cette méthode est comparée à différents travaux antérieurs et basée sur différentes fonctionnalités d'extraction, et a prouvé son efficacité par rapport à ces autres méthodes. En terme de perspectives, les travaux futurs visent à valider notre approche sur des ensembles de données plus larges, et à explorer différentes architectures CNN selon différents critères d’optimisation

  • Titre traduit

    Detection and real-time classification of abnormal bio-cells by image segmentation technique


  • Résumé

    Development of methods for help diagnosis of the real time detection of abnormal cells (which can be considered as cancer cells) through bio-image processing and detection are most important research directions in information science and technology. Our work has been concerned by developing automatic reading procedures of the normal and abnormal bio-images tissues. Therefore, the first step of our work is to detect a certain type of abnormal bio-images associated to many types evolution of cancer within a Microscopic multispectral image, which is an image, repeated in many wavelengths. And using a new segmentation method that reforms itself in an iterative adaptive way to localize and cover the real cell contour, using some segmentation techniques. It is based on color intensity and can be applied on sequences of objects in the image. This work presents a classification of the abnormal tissues using the Convolution neural network (CNN), where it was applied on the microscopic images segmented using the snake method, which gives a high performance result with respect to the other segmentation methods. This classification method reaches high performance values, where it reaches 100% for training and 99.168% for testing. This method was compared to different papers that uses different feature extraction, and proved its high performance with respect to other methods. As a future work, we will aim to validate our approach on a larger datasets, and to explore different CNN architectures and the optimization of the hyper-parameters, in order to increase its performance, and it will be applied to relevant medical imaging tasks including computer-aided diagnosis



Le texte intégral de cette thèse sera accessible librement à partir du 15-02-2022

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université de Lorraine. Direction de la documentation et de l'édition. Bibliothèque numérique.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.