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M ESURE ET SUIVI DE LA STÉNOSE CAROTIDIENNE Projet de Reconnaissance de Formes 2007/2008 Jonathan Courtois et Florent Renault.

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1 M ESURE ET SUIVI DE LA STÉNOSE CAROTIDIENNE Projet de Reconnaissance de Formes 2007/2008 Jonathan Courtois et Florent Renault

2 P LAN Introduction / Cahier des charges Concepts Médicaux Le format DICOM La sténose carotidienne Concepts de Reconnaissance des Formes, Traitement dImages Lhistogramme Les k-ppv Gray-Scale Median Analysis and Color Mapping Développement Les outils de développement Diagramme de classes Problème rencontré et solutions Protocole Conclusion /Démonstration 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault

3 I NTRODUCTION C AHIER DES CHARGES 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault Logiciel de mesure et de suivi de sténose carotidienne Outils de sélection Histogramme classique et Histogramme en barre Normalisation Possibilité de zoom Format DICOM Documentation Contraintes De mars 2008 à mai 2008 Plateforme Windows

4 C ONCEPTS MÉDICAUX Le format dicom (1) 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault Créé en 1985 par l'ACR (American College of Radiology) et la NEMA (National Electric Manufacturers Association). Standard médical Header Données dimage

5 C ONCEPTS MÉDICAUX Le format dicom (2) 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault

6 C ONCEPTS MÉDICAUX La sténose carotidienne La carotide interne irrigue le cerveau La plaque dathérome NASCET, ECTS Risque dinfarctus Quels patients opérer ? Léchographie Doppler 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault

7 C ONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES Histogramme 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault Histogramme normalisé % de pixel par niveau de gris Histogramme par intervalles Choix de lintervalle

8 C ONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES K-plus-proches-voisins 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault Choix aléatoire des classes Base dapprentissage (pixel triés) Choisir une classe pour chaque pixel (pixel non triés) K plus proches voisins (K < nombre de classes) 3 distances Distance Euclidienne Distance de Manhattan Distance de Mahalanobis

9 C ONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES K-plus-proches-voisins 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault

10 C ONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES K-plus-proches-voisins 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault Distance Euclidienne, de gauche à droite (3 classes 1-ppv, 3 classes 3-ppv, 5 classes 3-ppv) Distance de Mahalanobis, de gauche à droite (3 classes 1-ppv, 3 classes 3-ppv, 5 classes 3-ppv)

11 C ONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES Gray-Scale Median Analysis and Color Mapping(1) 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault 3 couleurs Niveau de gris < 50 : rouge 50 < Niveau de gris < 80 : jaune Niveau de gris > 80 : vert Homogène si une seule couleur est prédominante Hétérogène si au moins 2 couleurs sont également présentes sur la plaque

12 C ONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES Gray-Scale Median Analysis and Color Mapping(2) 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault

13 D ÉVELOPPEMENT Les outils de développement 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault Le langage C# Les Windows Forms GDI+ (Graphic Devices Interface) ezDICOM ZedGraph Visual Studio 2008 Microsoft Windows XP SP2 Subversion

14 D ÉVELOPPEMENT Diagramme de classes 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault

15 D ÉVELOPPEMENT Problèmes rencontrés Communication inter-composants Traitement de la zone de sélection Images de grandes dimensions 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault

16 P ROTOCOLE Réalisation de léchographie Doppler Ouverture de limage (découpage à louverture) Filtre de normalisation ? Sélection du contour de la plaque, en prenant soin de ne pas inclure le flux sanguin Analyses : Histogramme intervalle (pas de 51) Colorisation GSM K-ppv (k = 2, 3 classes, distance de Mahalanobis) 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault

17 06/05/ Jonathan Courtois & Florent Renault C ONCLUSION ET DÉMONSTRATION


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