Recherche Avancée

Thèse soutenue

Contribution à l'extraction de primitives, à la classification et au diagnostic dans le domaine biomédical

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Auteur / Autrice : Raymond Henri Devinoy
Direction : Denis de Brucq
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences médicales
Date : Soutenance en 1999
Etablissement(s) : Rouen

Résumé

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Cette thèse a pour but de contribuer à l'informatisation de deux applications biomédicales : l'analyse de la figure complexe de Rey-Osterrieth et la détection de mélanomes malins. Les études sur l'analyse de la figure complexe de Rey-Osterrieth cherchent à identifier, de façon précoce, les difficultés psychologiques chez les enfants. Il s'agit d'un test graphique ou il est demandé de copier, puis de restituer de mémoire un dessin : la figure de Rey. Le mélanome malin est un cancer cutané en nette progression depuis plusieurs années. Les méthodologies, ainsi que les outils d'analyses employés sont communs aux deux applications. Nous commençons par la mise au point des protocoles nous permettant d'obtenir des copies numériques des figures de Rey et des photographies de lésions. A partir de celles-ci, nous recherchons des caractéristiques numériques. A partir de ces données, deux méthodes de traitement sont proposées. La première consiste à rechercher des sous-ensembles dans les populations de l'étude. En effet, les populations d'éléments que nous étudions sont, de par nature, hétérogènes. Cette catégorisation est basée sur une classification ascendante. L'originalité vient de l'intégration d'un nouvel indice prenant en compte les densités locales au voisinage des éléments. La seconde est une méthode utilisée pour discriminer les éléments pathologiques des autres éléments. Elle est conçue pour être efficace lorsqu'une des populations est sous représentée. Les éléments du groupe sain servent de référence. Nous recherchons des caractéristiques pour lesquelles les éléments pathologiques s'écartent de cette référence. Nous appliquons ensuite un algorithme détectant un jeu réduit de caractéristiques discriminantes. Ces méthodes sont appliquées avec succès sur deux ensembles de données issus des applications étudiées.