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Le traitement d’images médicales
Techniques biomédicales Le traitement d’images médicales Caroline Petitjean Université de Rouen
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Reconnaissance des formes
Traitement d’images Prétraitement Résultat : visualisation améliorée Traitement Résultat : mesure de la surface de la tumeur Reconnaissance des formes Résultat : identification des cellules malades et saines saine malade
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Objectifs en TIM Amélioration d’image Extraction d’information
dans l’image Segmentation Comparer 2 images Reconstruction 3D Recalage & fusion
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Plan Exemples d’applications Spécificités des méthodes de TIM
Segmentation Recalage et fusion d’images En pratique
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Exemples Amélioration du contraste de l’image Image Contraste acquise
Radio Fond d’œil Source : Synarc
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Exemples Quantification de la densité capillaire Segmentation
de la surface du réseau capillaire Densité capillaire Source : [1]
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Source : Cours Devaux PCEM
Exemples Segmentation de tumeurs Source : Cours Devaux PCEM Caroline Petitjean
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Estimation de mouvement
Exemples Estimation de la contractilité des ventricules cardiaques en IRM radial Source : Thèse CP Quantification Estimation de mouvement circulaire
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Exemples Scanner seul Utilisation de l’imagerie fonctionnelle TEP pour le contourage en radiothérapie Meilleure détection/discrimination des tissus tumoraux Modification de la forme/volume du volume tumoral comparé aux images scanner seules. Scanner + TEP Source : S. Hapdey, CHB, Rouen
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Exemples Comparaison d’images avant/après
Source : Université Louis Pasteur, Strasbourg
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Exemples Comparaison d’images complémentaires IRM Scanner
Source : EPFL
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Exemples Comparaison d’images complémentaires Scanner TEP
Source : EPFL
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Exemples Atlas d’organes Source : INRIA
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Pourquoi faire un traitement
par ordinateur ? Les logiciels d’aide au diagnostic permettent de : - diminuer la variabilité intra- et inter-expert - réduire le temps passé à des tâches fastidieuses - estimer de nouveaux paramètres
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Plan Exemples d’applications Spécificités des méthodes de TIM
Segmentation Recalage et fusion d’images En pratique
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Spécificités des méthodes de TIM
Prise en compte des caractéristiques des images médicales Robuste Rapide (pratique clinique) (Semi-)Automatique Validée
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Spécificités des méthodes de TIM
Effet de volume partiel dans les modalités tomographiques Chaque coupe a une épaisseur non nulle Source : [2]
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Spécificités des méthodes de TIM
Rappel : différents types de bruits en vision par ordinateur : Original Salt and pepper (noir et blanc, aléatoire) Gaussien (additif) Speckle (multiplicatif)
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Spécificités des méthodes de TIM
Images échographiques (US) : bruit “speckle” (multiplicatif) Images IRM : bruit gaussien
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Spécificités des méthodes de TIM
En IRM : intensité non uniforme (INU) Source : [2] B. Dawant and A. Zijdenbos. Chapter 2: Image Segmentation. Handbook of Medical Imaging. Volume 2: Medical Image Processing and Analysis, SPIE Press: p , 2000.
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Correction de INU en IRM
Source : [2]
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Spécificités des méthodes de TIM
Images scanner (CT) : unités Hounsfield
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Plan Exemples d’applications Spécificités des méthodes de TIM
Segmentation Recalage et fusion d’images En pratique
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Segmentation : objectifs
Extraction de points, lignes ou régions Calcul de paramètres régionaux (surfaces...) Peut être effectuée avant ou après recalage Source : [1]
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Segmentation Segmentation Recherche de frontières Recherche de régions
(approches « contours ») Recherche de régions (approches « régions ») seuillage, region growing… filtrage linéaire, graph, contours actifs… + Segmentation par techniques de classification (clustering) Source : LIRMM
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Segmentation : approches régions
But : Segmenter l’image en se basant sur des propriétés intrinsèques des régions Seuillage Croissance de régions
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Seuillage Très simple au niveau algorithme très utilisé en routine clinique Seuillage global Originale Histogramme Seuillée Laplacien Source : [3] J. Rogowska. Overview and fundamentals of medical image segmentation. Handbook of medical imaging, Academic Press, p. 69 – 85, 2000.
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Seuillage Utilisé tel quel ou associé à : des approches contours,
de la croissance de régions
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Approches régions Croissance de régions (Region growing)
choix d'un germe propagation selon un certain critère Accumulation des voisins vérifiant la propriété Source : LIRMM
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Approches régions : application
Segmentation de la graisse sous-cutanée et viscérale sur des images scanner acquises chez des patients atteints du VIH Source : [1]
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Approches régions : application
Segmentation par croissance de région selon un critère de seuillage Choix du seuil : Codage sur 12 bits 4096 valeurs Image CT en unités Hounsfield : [-1024 ; 3071] Air : HU Eau : 0 HU Graisse : -120 à –60 HU Os : 1000 HU
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Approches régions : application
Segmentation par croissance de région selon un critère de seuillage A partir du germe : pixel région si son intensité [-120,-60] Source : [1]
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Segmentation : approches "contours"
Approche par filtrage linéaire Technique de graph searching Contours actifs & modèles déformables
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Approches contours Utilisation du gradient de l’image
Exemple : angiographie Image originale Masque Sobel 3x3 Seuillage Seuil bas (600) Seuillage Seuil haut (1000) Source : [3]
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Nécessité de post-traitement très important !
Approches contours Laplacien de l’image Laplacien de l’image Nécessité de post-traitement très important ! Zero crossings Source : [3]
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Approches contours Le laplacien est sensible au bruit
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Approches contours Laplacian of Gaussian (LoG) Laplacien de l’image
+gaussien Zero crossings Zero crossings Source : [3]
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Approches contours Laplacien surtout utilisé pour rehausser les contours
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Approches contours Autre possibilité pour rehausser les contours
(a) Profil idéal (b) Profil observé (flou) (c) Filtré par une gaussienne (encore plus flou) (d) Mise en évidence des contours
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Approches contours Différences de gaussiennes (DoG)
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Approches contours Utilisation de masques gradient ou laplacien
Sensibles au bruit Nécessité de post-traitement + Calcul rapide
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Approches contours Technique de “Graph searching”
A utiliser lorsqu’on a de la connaissance a priori sur le contour. Ex : Point de début, de fin, connus Ex : Propriétés relatives à la forme du contours Contour lisse (smooth) Courbure faible Contour non lisse Courbure élevée Caroline Petitjean Caroline Petitjean
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Approches contours A partir de l’image, on fabrique une matrice de coût, pour passer d’un pixel à l’autre Si zone uniforme : coût élevé Si zone de contour : coût faible Le coût dépend du gradient de l’image et de connaissance a priori sur le contour Un graph : ensemble de points ensemble de liens Segmenter l’image consiste à trouver le chemin de coût minimal dans le graphe
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Approches contours Exemple Graph searching : Problème très général NdG
C(pq)=M-[I(p)-I(q)] Source : Gonzalez & Wood Graph searching : Problème très général
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Approches contours IRM cardiaque Transformation en coordonnées polaires Source : Lalande et al. 1999 Caroline Petitjean
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Approches contours Image originale (coord.polaires) Matrice de coût
Segmentation finale Source : Lalande et al. 1999
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Approches contours Source : Lalande et al. 1999
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Contours actifs Définition d’un snake Propriétés intrinsèques
Longueur, courbure… Propriétés locales de l’image autour du snake
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Exemple IRM cardiaque Source : A. Yezzi, Georgia Tech Univ. Initialisation : courbe assez proche du contour extraire Optimisation itérative : déformations du contour actif de façon ce qu’il atteigne une position d’énergie minimum.
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Exemple snake 3D
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Energie totale(C) = Eint(C) +Eext(C)
Energie d’un snake Formulation paramétrique du contour Energie totale(C) = Eint(C) +Eext(C) Energie interne : mesure la régularité de la courbe Ex de représentation paramétrique X(s) = Rcos(s) Y(s) = Rsin(s) Eint : contrôle l’aspect de la courbe, qui doit être assez lisse Elasticité Rigidité
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Energie interne d’un snake
Energie élastique Energie de courbure Energie élastiqueComportement: tend à rétrécir le snake, tout en maintenant une répartition homogène des espaces entre les points de contrôle. Forme limite: le point. Energie de courbure : tend àredresser le snakeet àlimiter la courbure (forme limite : cercle)
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Energie externe d’un snake
Energie externe : reliée au contenu de l’image Si contour : gradient élevé g ≈ 0 Si zone homogène : gradient faible g élevé Avec g fonction généralement décroissante de gradient de l’image Ex de représentation paramétrique X(s) = Rcos(s) Y(s) = Rsin(s)
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Energie externe d’un snake
Zones brillantes ou sombres: Contours en tant que maxima de la norme du gradient: Répulsion d’une zone:
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Résolution Comment trouver C qui minimise E = Eint + Eext ?
Par l’équation d’Euler Lagrange Dans notre cas : Soit E la fonctionnelle d’énergie Pour que E atteigne un extremum, il faut que v(s) vérifie Equation d’évolution du snake
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Conclusions sur les snakes
Avantage : calculs numériques rapides Inconvénients Segmentation multi-objets impossible Phase d’initialisation sensible Approche non intrinsèque Contours actifs géodésiques
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Résultats de CAG Source : Yezzi et al
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Segmentation avec a priori de forme
Quand la forme de l’objet à segmenter est connue et ne varie pas (trop) ASM
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ASM appliqué en échocardio
Contours de 96 points tracés manuellement sur 66 images par des cardiologues
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ASM appliqué en échocardio
Variation sur les premiers vecteurs propres Variation de la largeur Variation du septum Variation du VG Variation de l’oreillette
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ASM appliqué en échocardio
Utilisation à des fins de segmentation
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ASM appliqué en échocardio
Utilisation à des fins de segmentation Initialisation du modèle
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ASM appliqué en échocardio
Utilisation à des fins de segmentation
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ASM appliqué en échocardio
Utilisation à des fins de segmentation
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ASM : segmentation IRM 114 points, 8 images
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Active Appearance Model
personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/
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Segmentation par classification
La segmentation peut être vue comme un problème de classification : Les régions sont étiquettées Comment trouver l’étiquette d’un pixel ? Différentes techniques : Sans apprentissage : k-means Avec apprentissage : kppv, réseau de neurones… Application : segmentation multimodale
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Clustering (k-moyennes)
K = nombre de régions (cluster) à trouver Ici K = 2 (Fond + chromosomes) 1) On clique dans l’image pour avoir un représentant de chaque région (=centre de cluster = CC) 2) Pour chaque pixel de l’image, calcul de sa distance à chaque CC : |NdG - Pi| on lui attribue la région de distance minimum Pf = 32, Pc = 217 3) Pour chaque cluster, on calcule le NdG moyen = nouveaux CC. Sont-ils différents des anciens CC ? Si oui, retour à 2) Si non, stop
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Exemple : segmentation de la tumeur IRM cérébrale à 2 instants différents (recalage préalable supposé)
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Clustering Segmentation en 3 classes Résultat après convergence
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Segmentation multimodale
Principe : utilisation de plusieurs images de la même scène physique pour la segmentation Hypothèse de recalage préalable Spatiale (classification) : utilisation d’images de différentes modalités à même instant Temporelle : utilisation d’images de la même modalité à des instants différents
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Segmentation multimodale
Axial Sagittal Coronal Techniques de classification T1 IRM cérébrale T2 Chaque pixel possède 3 valeurs (T1, T2, PD) PD Source : [2]
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Segmentation multimodale
Distribution des pixels en T1 et T2 Source : [2]
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Segmentation multimodale
Classification en 4 classes fond (noir), matière blanche (blanc), matière grise (gris clair), liquide céphalo-rachidien (gris foncé) Source : [2]
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