Statistical region based active contour using a fractional entropy descriptor: Application to nuclei cell segmentation in confocal microscopy images

We propose an unsupervised statistical region based active contour approach integrating an original fractional entropy measure for image segmentation with a particular application to single channel actin tagged fluorescence confocal microscopy image segmentation. Following description of statistical based active contour segmentation and the mathematical definition of the proposed fractional entropy descriptor, we demonstrate comparative segmentation results between the proposed approach and standard Shannon’s entropy on synthetic and natural images. We also show that the proposed unsupervised statistical based approach, integrating the fractional entropy measure, leads to very satisfactory segmentation of the cell nuclei from which shape characterization can be calculated

Alpha-divergences pour la segmentation d'images par contours actifs basés histogrammes : Application à l'analyse d'images médicales et biomédicales

33 pages, soumis à la revue "Traitement du Signal"Cet article présente une méthode de segmentation par contours actifs basés histogramme intégrant comme mesure de similarité 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 de 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 entre la densité de probabilité courante et une référence définie manuellement. Puis nous nous focalisons sur le point de vue non supervisé qui permet de se dédouaner 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 d'extrémisation 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 segmentations : 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) dans le contexte de l'aide au diagnotic. Dans chacun des cas, une discussion sur l'apport des alpha-divergences est proposée