Département d'Electronique

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Browsing Département d'Electronique by Subject "Analyse texturale"

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    Identification des pathologie du tissu osseux par traitement d'image
    (Université Mouloud Mammeri, 2010) Driss, Djouher
    Dans ce travail, nous avons présenté deux méthodes de caractérisation qui permettent de qualifier et de quantifier la texture de la structure trabéculaire via des images IRM et Scanner en 2D prises in vivo. L’objectif recherché est de dévoiler la présence d’une dégénérescence dans l’architecture de l’os trabéculaire due à une pathologie ostéoporotique. La première, qui est une segmentation de la texture trabéculaire basée sur des concepts markoviens, a été appliquée sur des images IRM de l’os trabéculaire. Quant à la deuxième méthode, elle porte sur une étude morphologique et topologique de la structure trabéculaire. Cette dernière s’applique en deux étapes : segmentation des images puis le calcul des différents paramètres. Nous avons proposé de procéder par un prétraitement basé sur la dérivation fractionnaire suivie d’un étirement de l’histogramme afin de rehausser le contraste des images. Les résultats obtenus montrent l’effet de cette étape de prétraitement par la bonne discrimination des deux textures trabéculaires. Dans la première partie, la classification des textures par l’approche markovienne adoptée a permis de séparer la texture correspondante au sujet sain de celle liée au sujet pathologique sans ambiguïté. Les différences statistiques des attributs de texture observées entre ces deux groupes de sujets prouvent la présence de changements dans la structure trabéculaire de l’os indiquant une pathologie ostéoporotique. Diverses améliorations peuvent être apportées à la méthode développée, notamment dans l’étape de prétraitement, le choix de la fonction d’énergie, le choix des attributs de texture et l’adoption d’une procédure d’analyse et de segmentation multi échelle... Dans la deuxième partie de ce travail, nous avons proposé une étude morphologique et topologique de la structure trabéculaire. Plusieurs paramètres ont été calculés à savoir : quatre paramètres de Parfitt et le nombre d’Euler Poincaré. Les premiers résultats sont encourageants et permettent de discriminer les tissus saints et pathologiques en utilisant le BV/TV, Tb.N, Tb.Sp et le nombre d’Euler. Cependant, il est très important d’appliquer cette approche à une banque de données beaucoup plus riche. L’analyse du tissu osseux est une tâche difficile du fait de son hétérogénéité, de son aspect tridimensionnel et de la localisation profonde des pièces osseuses qui sont entourées de tissus mous. La résolution des images, obtenue in vivo, ne permet pas de distinguer de manière satisfaisante les différentes structures de l’os trabéculaire. Ce qui complique considérablement l’étape de segmentation qui conditionne la mesure des paramètres de caractérisation. L’idéal est de pouvoir effectuer ces mesures sur des images en niveau de gris afin de minimiser les erreurs engendrées par l’étape de binarisation.