Mesure et suivi de la sténose carotidienne Projet de Reconnaissance de Formes 2007/2008 Jonathan Courtois et Florent Renault

Plan Introduction / Cahier des charges Concepts Médicaux Le format DICOM La sténose carotidienne Concepts de Reconnaissance des Formes, Traitement d’Images L’histogramme 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 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Introduction Cahier des charges 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 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Concepts médicaux Le format dicom (1) Créé en 1985 par l'ACR (American College of Radiology) et la NEMA (National Electric Manufacturers Association). Standard médical Header Données d’image 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Concepts médicaux Le format dicom (2) 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Concepts médicaux La sténose carotidienne La carotide interne irrigue le cerveau La plaque d’athérome NASCET, ECTS Risque d’infarctus Quels patients opérer ? L’échographie Doppler 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Concepts de reconnaissance des formes Histogramme Histogramme normalisé % de pixel par niveau de gris Histogramme par intervalles Choix de l’intervalle 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Concepts de reconnaissance des formes K-plus-proches-voisins Choix aléatoire des classes Base d’apprentissage (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 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Concepts de reconnaissance des formes K-plus-proches-voisins 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Concepts de reconnaissance des formes K-plus-proches-voisins 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) 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Concepts de reconnaissance des formes Concepts de reconnaissance des formes Gray-Scale Median Analysis and Color Mapping(1) 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 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Concepts de reconnaissance des formes Concepts de reconnaissance des formes Gray-Scale Median Analysis and Color Mapping(2) 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Développement Les outils de développement Le langage C# Les Windows Forms GDI+ (Graphic Devices Interface) ezDICOM ZedGraph Visual Studio 2008 Microsoft Windows XP SP2 Subversion 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Développement Diagramme de classes 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Développement Problèmes rencontrés Communication inter-composants Traitement de la zone de sélection Images de grandes dimensions 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Protocole Réalisation de l’échographie Doppler Ouverture de l’image (découpage à l’ouverture) 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) 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault

Conclusion et démonstration 30/03/2017 Jonathan Courtois & Florent Renault