2002 / 2003 Département Traitement du Signal et Télécommunications Segmentation par contours...

2002 / 20032002 / 2003

Département Traitement du Signal et Télécommunications

Segmentation par contours Segmentation par contours actifs des réactions actifs des réactions

allergiques aux tests allergiques aux tests cutanéscutanés

Amélie ELKIK

Hervé GARANTO

Julien PORQUET

Plan Introduction

I - Contexte médical et contraintes techniques

II - Méthode de détection des contours

III - Tests Pratiques

IV - Mise en œuvre des algorithmesIV - Mise en œuvre des algorithmes

V - Présentation de l’interface

Conclusion

Contexte médical et contraintes techniques

Importance des allergies Un français sur quatre souffre d’allergies

Situation caractéristique des pays industrialisés

Batterie standard européenne: 23 allergènes les plus

fréquents

Les allergies se manifestent de façons très variées

mais: technique de dépistage universelle, applicable à

la plupart des allergies, avec une réaction

caractéristique.

Principe du Prick-Test (test cutané) Ponction épidermo-dermique au travers d'une goutte de

l'allergène.

Mesure millimétrique a l’aide d’une règle graduée

Comparaison par rapport à des témoins positifs et négatifs

Caractérisation d’une réaction allergique

= réaction cutanée avec : Une papule

Centre de la réaction En relief Teinte claire

Un érythème Entoure la papule Couleur rouge

Objectifs du projet soumis par le docteur

Autegarden et le service d’allergologie de

l’hôpital Tenon Précision des mesures (mesure surfacique)

Automatisation = Rapidité + Reproductibilité

Fiabilité du résultat

Base de données uniforme et informatisée pour le

suivi des patients

Etat d’avancement du projet au 1er octobre 2002 Système d’acquisition des images:

boîtier + caméra CCD

Utilisation d’une méthode de traitement d’image qui s’est avérée mal

adaptée

Peu de clichés patients

Difficultés préalables d’exploitation des clichés : Couleur de peau Pilosité Grains de beauté, cicatrices, hématomes… Éclairage non uniforme de la prise de vue

Unité centrale

Description du dispositif de traitement

D’acquisition

D’acquisitionTraitement de

l’imageTraitement de

l’image

Sauvegarde des résultatsSauvegarde des résultats

CaméraCaméra+

Boîtier d’acquisition

Moniteur

Affichage des résultats

Cahier des charges et contraintes à respecter Traitement d’images sous MATLAB

Algorithme de « contours actifs » (ou « snakes »)

Constitution d’une base d’images pour l’automatisation

des tests

Réglages optimisés de la caméra = clichés de bonne

qualité

Précision des résultats: mm²

Théorie des contours actifs Principe = courbe évoluant sous contrainte (forces

internes et externes de l’image), résolution d’une

équation de mouvement

Introduite en 1988 par Kass et développée par la suite

par Xu et Prince (1997)

Avantages d’une telle méthode Automatisation du traitement: adaptation de l’algorithme à

l’image.

Simple à implanter dans une interface homme-machine.

Méthode de détection des contours

Théorie des contours actifs: modèle classique Courbe paramétrique définie par:

} T t 0 et b s a / ) t) y(s,t),(x(s, t)v(s, { C

Point courantPoint courantabscisses curvilignes abscisses curvilignes des extrémités v(des extrémités v(aa,t) et ,t) et v(v(bb,t) (fixes, mobiles, ,t) (fixes, mobiles,

confondues ou non ) du confondues ou non ) du contourcontour

abscisse abscisse curviligne le curviligne le

long du contourlong du contour

tempstemps

Théorie des contours actifs Energie fonctionnelle

) C Eimage( ) C Eexterne( ) C Einterne( ) C E(

Convergence du snake = minimisation Convergence du snake = minimisation de l’énergie fonctionnellede l’énergie fonctionnelle

Théorie des contours actifs Energie fonctionnelle

Energie interne Régularise la solution pour assurer au contour une certaine

continuité Limite l’influence du bruit et des oscillations .

Energie externe Permet d’introduire des forces d’élasticité ou de répulsion en certains

points de l’image. Energie image

Calcul du gradient de l’image Met en valeur certaines caractéristiques de l’image ( ex : zone de fort

contraste ).

Energie interne

α et β sont des coefficients de pondération qui correspondent respectivement à la tension et à la rigidité du snake.

Energie image

dssvssvsCEb

INTERNE ²))('')(²)(')(()(

dssvICEb

image 2))(()(

Inconvénient du snake classique Ne converge pas vers les concavités

Sensibilité à l’initialisation

Choix du GVF (Gradient Vector Flow) Meilleure convergence vers les concavités

Moins sensible à l’initialisation

Plus adapté à de vraies images bruitées

Choix du GVF Principe

Carte des contours f(x,y) dérivée de l’image I(x,y):

2),(),( yxIyxf

fLe champ de vecteur varie peu autour des Le champ de vecteur varie peu autour des régions homogènes et pointe vers les contoursrégions homogènes et pointe vers les contours

Choix du GVF Le GVF est défini comme étant le champ de

vecteurs v(x,y) = (u(x,y),v(x,y)) minimisant l’énergie fonctionnelle:

dxdyffvvuu yxyx ²²²)²²²( v

μ: paramètre μ: paramètre régularisantrégularisant..

Contours: grandfRégions homogènes: faiblef

Paramètres du Snake élasticité

rigidité

viscosité

paramètre pondérant la force extérieure

composantes du champ extérieur fx et fy

nombre d’itérations caractéristique

Tests pratiques

Traitements préliminaires de l’image

Etude des paramètres caractéristiques du

GVF et du snake

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés

Tests pratiquesTraitements préliminaires de l’image

Extraction du bras de l’image du fond Augmente le temps de calcul inutilement Fausse les statistiques de l’image

Filtrage Gaussien Convolution de l’image avec masque

Rehaussement de contraste Soustraction à l’image de deux fois son

Laplacien

121242121

Conversion de pixels en mm² (1) Coefficient de conversion

Référence : carré blanc de 30 mm de côté

pixels de Nombre

réelle SurfacetCoefficien

Conversion de pixels en mm² (2)

Colonne

Zone caractéristique de la référence

Seuillage à 95% du maximum

Conversion de pixels en mm² (3)

Tests : 0.088 < Coefficient < 0.091

Coefficient de conversion choisi :

0.09 mm²/pixel

Tests pratiques

Etude des paramètres caractéristiques

du GVF et du snake

Etude du GVF Influence du paramètre μ sur la forme du

GVF(1)

Tests pratiques Influence du paramètre μ sur la forme du

GVF(2)

Zone caractéristique du

GVF pour μ = 0.3

Tests pratiques Influence du paramètre μ sur la forme du GVF(3)

Pour μ < 0.2 Réduction trop importante de

l’influence du GVF

Pour μ > 0.2 GVF complètement désordonné

Choix jugé optimal : μ = 0.2

Tests pratiques

du GVF et du snake

Etude du GVF Combinaison de canaux pour mise en valeur

de la papule

Image d’étude

Résultat final

Résultat obtenu à

l’itération 10Courbe rouge : état du snake à l’itération 10.

Cercle bleu : initialisation

du snake.

Tests pratiques

du GVF et du snake

Etude du GVF Combinaison de canaux pour mise en valeur

de l’érythème

Image d’étude

Choix des composantes A de l ’espace de couleur LAB et Cr de l’espace de couleur YCbCr

Preuve de l’hétérogénéité du GVF au sein de l’érythème

Tests pratiques Combinaison de canaux pour mise en valeur

de l’érythème

Impossibilité d’obtenir un GVF susceptible

d’assurer la convergence du snake

Choix d’une nouvelle méthode de segmentation

pour l’érythème

Tests pratiques

Etude des paramètres caractéristiques du GVF et

du snake Paramètres caractéristiques du snake

Coefficients caractéristiques de l’énergie interne

α : Coefficient pondérant l’élasticité du snake.

β: Coefficient pondérant la rigidité du snake.

γ: Pondère la viscosité

Coefficient correspondant à la force extérieure

Κ : Coefficient pondérant les composantes du GVF

Nombre d’itérations caractéristiques du snake fixé à 125

Zone d’étude pour l’influence des paramètres du snake

Etude du paramètre α pondérant l’élasticité

α = 5 Courbe rouge :état du snake à l’itération 100.

Cercle bleu :initialisation du snake.

Naissance de boucles

Etude du paramètre β pondérant la rigidité22

Etude du paramètre γ pondérant la viscosité

Apparition d’un phénomène de boucles pour γ trop faible

BOUCLES LIEES A UNE VISCOSITE TROP FAIBLE

Cas où le snake n’a pas le temps de convergerγ trop grand

Compromis

Etude du paramètre κ pondérant le GVF

Le snake n’a pas le temps de converger totalement dans ces deux cas

Cas où le snake converge effectivement

Le temps de convergence est d’autant plus grand que κ est faible

Comme dans le cas où γ trop faible, si κ trop grand alors apparition de boucles

Etude du paramètre κ pondérant le GVF

Preuve sur un zoom du GVF

Compromis

Etude du paramètre κ pondérant le GVF22

Tests pratiques

Choix retenu pour le paramétrage

Zone de divergence importante

α = 0.05 : Coefficient pondérant l’élasticité du snake.

β = 0 : Coefficient pondérant la rigidité du snake.

γ = 1 : Pondère la viscosité

Coefficients correspondant à la force extérieure

Κ = 0.6 : Coefficient pondérant les composantes du GVF

Courbe rouge : état du snake à l’itération considérée.

Cercle bleu :

initialisation du snake.

Démonstration de la divergence importante

Cercle bleu : initialisation

du snake.

Nécessité de jouer sur :

• la rigidité paramètre β

• la viscosité paramètre γ • l’influence du GVF paramètre Κ

Cercle bleu :

initialisation du snake.

Amélioration liée au fait d’augmenter la rigidité et la viscosité, et de diminuer l’influence du coefficient pondérant le GVF

Résultat obtenu avec Κ = 0.1 et les autres paramètres inchangés

Traitement de l’érythème Espace de couleur : composante A de

l’espace LAB

Mise en œuvre des Mise en œuvre des algorithmes algorithmes

Traitement de l’érythème Seuillage de l’érythème

Image > Moyenne(Image) + EcartType(Image) /

FacteurSeuillage

Traitement de l’érythème Mise en valeur des contours de l’image

seuillée

Traitement de l’érythème Etiquetage des régions

Traitement de l’érythème Élimination des régions n’appartenant pas à

l’érythème

1ière image des régions

2ième image des régions

Élimination

des régions

n’appartenant

pas à

l’érythème

Traitement de l’érythème Détection finale de l’érythème

Traitement de l’érythème Image binaire de l’érythème

Traitement de l’érythème Résultat final

Traitement de la papule Espace de couleur : composante R de

l’espace RVB et composante X de l’espace

Traitement de la papule Calcul du GVF

Traitement de la papule Seuillage du GVF

Traitement de la papule Élimination des régions erronées

Traitement de la papule Élimination des régions de convergence

Traitement de la papule Élimination des régions n’appartenant pas à

l’érythème

Affichage des régions divergentes

20 40 60 80 100 120 140

Traitement de la papule Recherche de la région correspondant au

centre de la papule et lancement du snake

Affichage des régions divergentes

20 40 60 80 100 120 140

Résultat du traitement

Menu Principal

Présentation de l’interface

Ouvrir une image

Résultat final

Réglage des paramètres

Conclusion

Remerciements

L’hôpital Tenon, son personnel, et en particulier le Docteur AUTEGARDEN

Notre professeur de traitement d’images Madame ROULLOT

Notre chef de département Monsieur DEVRIENDT

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