Département Traitement du Signal et Télécommunications Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés Amélie ELKIK Hervé GARANTO Julien PORQUET 2002 / 2003

Plan 2 / 3 Introduction I - Contexte médical et contraintes techniques / 3 Plan Introduction I - Contexte médical et contraintes techniques II - Méthode de détection des contours III - Tests Pratiques IV - Mise en œuvre des algorithmes V - Présentation de l’interface Conclusion

Contexte médical et contraintes techniques 2 / 3 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.

Contexte médical et contraintes techniques 2 / 3 Contexte médical et contraintes techniques 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

Contexte médical et contraintes techniques 2 / 3 Contexte médical et contraintes techniques 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

Contexte médical et contraintes techniques 2 / 3 Contexte médical et contraintes techniques 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

Contexte médical et contraintes techniques 2 / 3 Contexte médical et contraintes techniques 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

Contexte médical et contraintes techniques Description du dispositif de traitement Unité centrale Moniteur Affichage des résultats Carte D’acquisition Traitement de l’image Caméra + Boîtier d’acquisition Sauvegarde des résultats

Contexte médical et contraintes techniques 2 / 3 Contexte médical et contraintes techniques 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

Méthode de détection des contours 2 / 3 Méthode de détection des contours 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: abscisses curvilignes des extrémités v(a,t) et v(b,t) (fixes, mobiles, confondues ou non ) du contour abscisse curviligne le long du contour temps Point courant

Méthode de détection des contours 2 / 3 Méthode de détection des contours Théorie des contours actifs Energie fonctionnelle Convergence du snake = minimisation de l’énergie fonctionnelle

Méthode de détection des contours 2 / 3 Méthode de détection des contours 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 ).

Méthode de détection des contours Energie interne α et β sont des coefficients de pondération qui correspondent respectivement à la tension et à la rigidité du snake. Energie image

Méthode de détection des contours 2 / 3 Méthode de détection des contours 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

Méthode de détection des contours 2 / 3 Méthode de détection des contours Choix du GVF Principe Carte des contours f(x,y) dérivée de l’image I(x,y): Le champ de vecteur varie peu autour des régions homogènes et pointe vers les contours

Méthode de détection des 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: μ: paramètre régularisant. Régions homogènes: faible Contours: grand

Méthode de détection des contours 2 / 3 Méthode de détection des contours Paramètres du Snake élasticité rigidité viscosité paramètre pondérant la force extérieure composantes du champ extérieur fx et fy nombre d’itérations caractéristique

Méthode de détection des contours 2 / 3 Méthode de détection des contours SNAKE GVF

Tests pratiques 2 / 3 Traitements préliminaires de l’image Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Traitements préliminaires de l’image Etude des paramètres caractéristiques du GVF et du snake

Tests pratiques 2 / Traitements préliminaires de l’image 3 Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Traitements préliminaires de l’image Extraction du bras de l’image du fond Augmente le temps de calcul inutilement Fausse les statistiques de l’image

Tests pratiques 2 / Traitements préliminaires de l’image 3 Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Traitements préliminaires de l’image Filtrage Gaussien Convolution de l’image avec masque Rehaussement de contraste Soustraction à l’image de deux fois son Laplacien

Tests pratiques 2 / Traitements préliminaires de l’image 3 Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Traitements préliminaires de l’image Conversion de pixels en mm² (1) Coefficient de conversion Référence : carré blanc de 30 mm de côté

Seuillage à 95% du maximum Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Traitements préliminaires de l’image Conversion de pixels en mm² (2) Seuillage à 95% du maximum Zone caractéristique de la référence Colonne 375

Tests pratiques 2 / Traitements préliminaires de l’image 3 Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Traitements préliminaires de l’image Conversion de pixels en mm² (3) Tests : 0.088 < Coefficient < 0.091 Coefficient de conversion choisi : 0.09 mm²/pixel

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Etude des paramètres caractéristiques du GVF et du snake Etude du GVF Influence du paramètre μ sur la forme du GVF(1)

2 / 3

Tests pratiques 2 / 3 Influence du paramètre μ sur la forme du GVF(2) Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Influence du paramètre μ sur la forme du GVF(2) Zone caractéristique du GVF pour μ = 0.3

Tests pratiques 2 / 3 Influence du paramètre μ sur la forme du GVF(3) Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 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

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Etude des paramètres caractéristiques du GVF et du snake Etude du GVF Combinaison de canaux pour mise en valeur de la papule

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Image d’étude

2 / 3

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3

Résultat obtenu à l’itération 10 Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Résultat obtenu à l’itération 10 Courbe rouge : état du snake à l’itération 10. Cercle bleu : initialisation du snake. Résultat final

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Etude des paramètres caractéristiques du GVF et du snake Etude du GVF Combinaison de canaux pour mise en valeur de l’érythème

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Image d’étude Choix des composantes A de l ’espace de couleur LAB et Cr de l’espace de couleur YCbCr

2 / 3 Preuve de l’hétérogénéité du GVF au sein de l’érythème Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Preuve de l’hétérogénéité du GVF au sein de l’érythème

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 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

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 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

2 / 3 Zone d’étude pour l’influence des paramètres du snake Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Zone d’étude pour l’influence des paramètres du snake

2 / 3 α = 5 Naissance de boucles / 3 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

2 / 3 Etude du paramètre β pondérant la rigidité

2 / 3 Etude du paramètre γ pondérant la viscosité / 3 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 converger γ trop grand Compromis

2 / 3 Le temps de convergence est d’autant plus grand que κ est faible / 3 Etude du paramètre κ pondérant le GVF Le snake n’a pas le temps de converger totalement dans ces deux cas Le temps de convergence est d’autant plus grand que κ est faible Cas où le snake converge effectivement

2 / 3 Etude du paramètre κ pondérant le GVF Comme dans le cas où γ trop faible, si κ trop grand alors apparition de boucles Preuve sur un zoom du GVF

2 / 3 Etude du paramètre κ pondérant le GVF Compromis

Tests pratiques 2 / Choix retenu pour le paramétrage 3 Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Tests pratiques Choix retenu pour le paramétrage

2 / 3 Zone de divergence importante

2 / 3 Coefficients caractéristiques de l’énergie interne / 3 Coefficients caractéristiques de l’énergie interne 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.

2 / 3 Démonstration de la divergence importante Courbe rouge : état du snake à l’itération considérée. Cercle bleu : initialisation du snake. 2 / 3 Démonstration de la divergence importante Nécessité de jouer sur : la rigidité paramètre β la viscosité paramètre γ l’influence du GVF paramètre Κ

2 / 3 Coefficients caractéristiques de l’énergie interne / 3 Coefficients caractéristiques de l’énergie interne α = 0.05 : Coefficient pondérant l’élasticité du snake. β = 1 : Coefficient pondérant la rigidité du snake. γ = 2 : Pondère la viscosité Coefficients correspondant à la force extérieure Κ = 0.2 : Coefficient pondérant les composantes du GVF Courbe rouge : état du snake à l’itération considérée. Cercle bleu : initialisation du snake.

2 / 3 Amélioration liée au fait d’augmenter la rigidité et la viscosité, et de diminuer l’influence du coefficient pondérant le GVF

2 / 3 Résultat obtenu avec Κ = 0.1 et les autres paramètres inchangés Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3   Résultat obtenu avec Κ = 0.1 et les autres paramètres inchangés Coefficients caractéristiques de l’énergie interne α = 0.05 : Coefficient pondérant l’élasticité du snake. β = 1 : Coefficient pondérant la rigidité du snake. γ = 2 : Pondère la viscosité   Coefficients correspondant à la force extérieure Κ = 0.1 : Coefficient pondérant les composantes du GVF

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de l’érythème Espace de couleur : composante A de l’espace LAB

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de l’érythème Seuillage de l’érythème Image > Moyenne(Image) + EcartType(Image) / FacteurSeuillage

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de l’érythème Mise en valeur des contours de l’image seuillée

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de l’érythème Etiquetage des régions

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés Mise en œuvre des algorithmes Traitement de l’érythème Élimination des régions n’appartenant pas à l’érythème

Élimination des régions n’appartenant pas à l’érythème Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés Élimination des régions n’appartenant pas à l’érythème

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de l’érythème Détection finale de l’érythème

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de l’érythème Image binaire de l’érythème

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de l’érythème Résultat final

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de la papule Espace de couleur : composante R de l’espace RVB et composante X de l’espace XYZ

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de la papule Calcul du GVF

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de la papule Seuillage du GVF

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de la papule Seuillage du GVF

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de la papule Élimination des régions erronées

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de la papule Élimination des régions de convergence 

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de la papule Élimination des régions de convergence 

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de la papule Élimination des régions n’appartenant pas à l’érythème

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Traitement de la papule Recherche de la région correspondant au centre de la papule et lancement du snake

Mise en œuvre des algorithmes Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Mise en œuvre des algorithmes Résultat du traitement

Présentation de l’interface Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Présentation de l’interface Menu Principal

Présentation de l’interface Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés Présentation de l’interface Ouvrir une image

Présentation de l’interface Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Présentation de l’interface

Présentation de l’interface Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Présentation de l’interface Résultat final

Présentation de l’interface Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Présentation de l’interface Réglage des paramètres

Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 / 3 Conclusion

2 / 3 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