Classification Automatique d'Images, Application à l'Imagerie du Poumon Profond - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2013

Classification Automatique d'Images, Application à l'Imagerie du Poumon Profond

Automatic Image Classification, Application to Distal Lung Images

Abstract

This thesis deals with automated image classification, applied to images acquired with alveoscopy, a new imaging technique of the distal lung. The aim is to propose and develop a computer aided-diagnosis system, so as to help the clinician analyze these images never seen before. Our contributions lie in the development of effective, robust and generic methods to classify images of healthy and pathological patients. Our first classification system is based on a rich and local characterization of the images, an ensemble of random trees approach for classification and a rejection mechanism, providing the medical expert with tools to enhance the reliability of the system. Due to the complexity of alveoscopy images and to the lack of expertize on the pathological cases (unlike healthy cases), we adopt the one-class learning paradigm which allows to learn a classifier from healthy data only. We propose a one-class approach taking advantage of combining and randomization mechanisms of ensemble methods to respond to common issues such as the curse of dimensionality. Our method is shown to be effective, robust to the dimension, competitive and even better than state-of-the-art methods on various public datasets. It has proved to be particularly relevant to our medical problem.
Cette thèse porte sur la classification automatique d'images, appliquée aux images acquises par alvéoscopie, une nouvelle technique d'imagerie du poumon profond. L'objectif est la conception et le développement d'un système d'aide au diagnostic permettant d'aider le praticien à analyser ces images jamais vues auparavant. Nous avons élaboré, au travers de deux contributions, des méthodes performantes, génériques et robustes permettant de classer de façon satisfaisante les images de patients sains et pathologiques. Nous avons proposé un premier système complet de classification basé à la fois sur une caractérisation locale et riche du contenu des images, une approche de classification par méthodes d'ensemble d'arbres aléatoires et un mécanisme de pilotage du rejet de décision, fournissant à l'expert médical un moyen de renforcer la fiabilité du système. Face à la complexité des images alvéoscopiques et la difficulté de caractériser les cas pathologiques, contrairement aux cas sains, nous nous sommes orientés vers la classification one-class qui permet d'apprendre à partir des seules données des cas sains. Nous avons alors proposé une approche one-class tirant partie des mécanismes de combinaison et d'injection d'aléatoire des méthodes d'ensemble d'arbres de décision pour répondre aux difficultés rencontrées dans les approches standards, notamment la malédiction de la dimension. Les résultats obtenus montrent que notre méthode est performante, robuste à la dimension, compétitive et même meilleure comparée aux méthodes de l'état de l'art sur une grande variété de bases publiques. Elle s'est notamment avérée pertinente pour notre problématique médicale.
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Dates and versions

tel-00879356 , version 1 (02-11-2013)

Identifiers

  • HAL Id : tel-00879356 , version 1

Cite

Chesner Desir. Classification Automatique d'Images, Application à l'Imagerie du Poumon Profond. Apprentissage [cs.LG]. Université de Rouen, 2013. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00879356⟩
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