2002 / 2003

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

2. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

3. 2 0 0 2 / 2 0 0 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.

4. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

5. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

6. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

7. 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 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Contexte médical et contraintes techniques

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

9. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

10. 2 0 0 2 / 2 0 0 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.

11. abscisses curvilignes des extrémités v(a,t) et v(b,t) (fixes, mobiles, confondues ou non ) du contour Point courant temps abscisse curviligne le long du contour Méthode de détection des contours • Théorie des contours actifs: modèle classique • Courbe paramétrique définie par:

12. 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Méthode de détection des contours • Théorie des contours actifs • Energie fonctionnelle Convergence du snake = minimisation de l’énergie fonctionnelle

13. 2 0 0 2 / 2 0 0 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 ).

14. 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

15. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

16. Le champ de vecteur varie peu autour des régions homogènes et pointe vers les contours 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Méthode de détection des contours • Choix du GVF • Principe • Carte des contours f(x,y) dérivée de l’image I(x,y):

17. Régions homogènes: faible Contours: grand 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.

18. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

19. SNAKE GVF 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Méthode de détection des contours

20. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Tests pratiques • Traitements préliminaires de l’image • Etude des paramètres caractéristiques du GVF et du snake

21. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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

22. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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

23. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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

24. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés Zone caractéristique de la référence Colonne 375 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Tests pratiques • Traitements préliminaires de l’image • Conversion de pixels en mm² (2) Seuillage à 95% du maximum

25. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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

26. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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)

27. 2 0 0 2 / 2 0 0 3

28. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Tests pratiques • Influence du paramètre μ sur la forme du GVF(2) Zone caractéristique du GVF pour μ = 0.3

29. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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

30. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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

31. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Image d’étude

32. 2 0 0 2 / 2 0 0 3

33. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 3

34. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Résultat obtenu à l’itération 10 Courbe rouge : état du snake à l’itération 10. Cercle bleu : initialisation du snake. Résultat final

35. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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

36. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Image d’étude Choix des composantes A de l ’espace de couleur LAB et Cr de l’espace de couleur YCbCr

37. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Preuve de l’hétérogénéité du GVF au sein de l’érythème

38. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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

39. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 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

40. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Zone d’étude pour l’influence des paramètres du snake

41. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

42. 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Etude du paramètre β pondérant la rigidité

43. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

44. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

45. 2 0 0 2 / 2 0 0 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

46. 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Etude du paramètre κ pondérant le GVF Compromis

47. Segmentation par contours actifs des réactions allergiques aux tests cutanés 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Tests pratiques • Choix retenu pour le paramétrage

48. 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Zone de divergence importante

49. 2 0 0 2 / 2 0 0 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.

50. Courbe rouge : état du snake à l’itération considérée. Cercle bleu : initialisation du snake. 2 0 0 2 / 2 0 0 3 Démonstration de la divergence importante • Nécessité de jouer sur : • la rigidité paramètre β • la viscosité paramètre γ • l’influence du GVF paramètre Κ