Mon compte
Ma liste - 0
Catalogue
Ressources numériques
Nouveautés
Liens utiles
Mon compte
Recherche rapide
Recherche avancée
Recherche alphabétique
Historique
Information
Recherche
Auteur
Titre
Sujet
Titre de revue
Collection
Cotes BU
Cotes ENSEA
Cotes IUFM
Modifier la recherche
>
CERGY
Elargir la recherche
Sur le même sujet :
Thèses et écrits académiques
Parcourir le catalogue
par auteur:
Meziou , Leïla Ikram
Nguyen-Verger , Maï Khong , 19..-.... , auteur en imagerie
Precioso , Frédéric , 1974-.... , professeur des universités
Ruan , Su , 19..-.... , chercheuse en informatique
Histace , Aymeric , 1977-.... , chercheur en informatique
Université de Cergy-Pontoise , 1991-2019
École doctorale Sciences et ingénierie , Cergy-Pontoise, Val d'Oise
Equipes Traitement de l'Information et Systèmes , Cergy-Pontoise, Val d'Oise
Affichage MARC
Auteur :
Meziou , Leïla Ikram
Nguyen-Verger , Maï Khong , 19..-.... , auteur en imagerie
Precioso , Frédéric , 1974-.... , professeur des universités
Ruan , Su , 19..-.... , chercheuse en informatique
Histace , Aymeric , 1977-.... , chercheur en informatique
Université de Cergy-Pontoise , 1991-2019
École doctorale Sciences et ingénierie , Cergy-Pontoise, Val d'Oise
Equipes Traitement de l'Information et Systèmes , Cergy-Pontoise, Val d'Oise
Titre :
Segmentation par contours actifs basés alpha-divergences : application à la segmentation d'images médicales et biomédicales , Leïla Ikram Meziou ; sous la direction de Maï K. Nguyen-Verger et de Frédéric Precioso
Editeur :
2013
Notes :
Titre provenant de l'écran-titre
Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Sciences et ingénierie (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
Partenaire(s) de recherche : Equipes Traitement de l'Information et Systèmes (Cergy-Pontoise) (Laboratoire)
Autre(s) contribution(s) : Frédéric Precioso, Aymeric Histace, Nicole Vincent (Membre(s) du jury) ; Su Ruan, David Rousseau (Rapporteur(s))
Thèse de doctorat STIC (sciences et technologies de l'information et de la communication) - Cergy Cergy-Pontoise 2013
La segmentation de régions d'intérêt dans le cadre de l'analyse d'images médicales et biomédicales reste encore à ce jour un challenge en raison notamment de la variété des modalités d'acquisition et des caractéristiques associées (bruit par exemple).Dans ce contexte particulier, cet exposé présente une méthode de segmentation de type contour actif dont l énergie associée à l'obtention de l'équation d'évolution s'appuie sur une mesure de similarité entre les densités de probabilités (en niveau de gris) des régions intérieure et extérieure au contour au cours du processus itératif de segmentation. En particulier, nous nous intéressons à la famille particulière des alpha-divergences. L'intérêt principal de cette méthode réside (i) dans la flexibilité des alpha-divergences dont la métrique intrinsèque peut être paramétrisée via la valeur du paramètre alpha et donc adaptée aux distributions statistiques des régions de l'image à segmenter ; et (ii) dans la capacité unificatrice de cette mesure statistique vis-à-vis des distances classiquement utilisées dans ce contexte (Kullback- Leibler, Hellinger...). Nous abordons l'étude de cette mesure statistique tout d'abord d'un point de vue supervisé pour lequel le processus itératif de segmentation se déduit de la minimisation de l'alpha-divergence (au sens variationnel) entre la densité de probabilité courante et une référence définie a priori. Puis nous nous intéressons au point de vue non supervisé qui permet de s'affranchir de l'étape de définition des références par le biais d'une maximisation de distance entre les densités de probabilités intérieure et extérieure au contour. Par ailleurs, nous proposons une démarche d'optimisation de l'évolution du paramètre alpha conjointe au processus de minimisation ou de maximisation de la divergence permettant d'adapter itérativement la divergence à la statistique des données considérées. Au niveau expérimental, nous proposons une étude comparée des différentes approches de segmentation : en premier lieu, sur des images synthétiques bruitées et texturées, puis, sur des images naturelles. Enfin, nous focalisons notre étude sur différentes applications issues des domaines biomédicaux (microscopie confocale cellulaire) et médicaux (radiographie X, IRM) dans le contexte de l'aide au diagnotic. Dans chacun des cas, une discussion sur l'apport des alpha-divergences est proposée.
In the particular field of Computer-Aided-Diagnosis, the segmentation of particular regions of interest corresponding usually to organs is still a challenging issue mainly because of the various existing for which the charateristics of acquisition are very different (corrupting noise for instance). In this context, this PhD work introduces an original histogram-based active contour segmentation using alpha-divergence family as similarity measure. The method keypoint are twofold: (i) the flexibility of alpha-divergences whose metric could be parametrized using alpha value can be adaptedto the statistical distribution of the different regions of the image and (ii) the ability of alpha-divergence ability to enbed standard distances like the Kullback-Leibler's divergence or the Hellinger's one makes these divergences an interesting unifying tool.In this document, first, we propose a supervised version of proposed approach:. In this particular case, the iterative process of segmentation comes from alpha-divergenceminimization between the current probability density function and a reference one which can be manually defined for instance. In a second part, we focus on the non-supervised version of the method inorder to be able.In that particular case, the alpha-divergence maximization between probabilitydensity functions of inner and outer regions defined by the active contour is maximized. In addition, we propose an optimization scheme of the alpha parameter jointly with the optimization of the divergence in order to adapt iteratively the divergence to the inner statistics of processed data. Furthermore, a comparative study is proposed between the different segmentation schemes : first, on synthetic images then, on natural images. Finally, we focus on different kinds of biomedical images (cellular confocal microscopy) and medical ones (X-ray) for computer-aided diagnosis.
Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : application/pdf
URL:
(Accès au texte intégral)
http://www.theses.fr/2013CERG0635/document
http://biblioweb.u-cergy.fr/theses/2013CERG0635.pdf
http://www.theses.fr/2013CERG0635/abes
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00920443
Sujet :
Thèses et écrits académiques
Exemplaires
Pas de données exemplaires
Pour toute question,
contactez la bibliothèque
Horizon Information Portal 3.25_france_v1m© 2001-2019
SirsiDynix
Tous droits réservés.