Computerized analysis of coronary artery disease: Performance evaluation of segmentation and tracking of coronary arteries in CT angiograms

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/134780/1/mp0294.pd

Un opérateur directionnel multicritère pour la détection et le suivi de lignes fines

Cet article présente un opérateur local directionnel qui permet de détecter et de déterminer l'orientation de lignes fines en exploitant quelques unes de leurs propriétés intrinsèques : faible variance du niveau de gris, faible ou forte luminance moyenne, présence de fortes courbures dans la direction orthogonale. Une combinaison adéquate de ces caractéristiques, calculée sur un nombre relativement important de supports directionnels orientés fournit, sur des images réelles, une estimation précise de l'orientation locale des structures linéiques. Il est alors possible de suivre et d'extraire les lignes de crête présentes sur une image

Blood vessel detection in retinal images and its application in diabetic retinopathy screening

In this dissertation, I investigated computing algorithms for automated retinal blood vessel detection. Changes in blood vessel structures are important indicators of many diseases such as diabetes, hypertension, etc. Blood vessel is also very useful in tracking of disease progression, and for biometric authentication. In this dissertation, I proposed two algorithms to detect blood vessel maps in retina. The first algorithm is based on integration of a Gaussian tracing scheme and a Gabor-variance filter. This algorithm traces the large blood vessel in retinal images enhanced with adaptive histogram equalization. Small vessels are traced on further enhanced images by a Gabor-variance filter. The second algorithm is called a radial contrast transform (RCT) algorithm, which converts the intensity information in spatial domain to a high dimensional radial contrast domain. Different feature descriptors are designed to improve the speed, sensitivity, and expandability of the vessel detection system. Performances comparison of the two algorithms with those in the literature shows favorable and robust results. Furthermore, a new performance measure based on central line of blood vessels is proposed as an alternative to more reliable assessment of detection schemes for small vessels, because the significant variations at the edges of small vessels need not be considered. The proposed algorithms were successfully tested in the field for early diabetic retinopathy (DR) screening. A highly modular code library to take advantage of the parallel processing power of multi-core computer architecture was tested in a clinical trial. Performance results showed that our scheme can achieve similar or even better performance than human expert readers for detection of micro-aneurysms on difficult images

Amélioration des ouvertures par chemins pour l'analyse d'images à N dimensions et implémentations optimisées

La détection de structures fines et orientées dans une image peut mener à un très large champ d'applications en particulier dans le domaine de l'imagerie médicale, des sciences des matériaux ou de la télédétection. Les ouvertures et fermetures par chemins sont des opérateurs morphologiques utilisant des chemins orientés et flexibles en guise d'éléments structurants. Ils sont utilisés de la même manière que les opérateurs morphologiques utilisant des segments orientés comme éléments structurants mais sont plus efficaces lorsqu'il s'agit de détecter des structures pouvant être localement non rigides. Récemment, une nouvelle implémentation des opérateurs par chemins a été proposée leur permettant d'être appliqués à des images 2D et 3D de manière très efficace. Cependant, cette implémentation est limitée par le fait qu'elle n'est pas robuste au bruit affectant les structures fines. En effet, pour être efficaces, les opérateurs par chemins doivent être suffisamment longs pour pouvoir correspondre à la longueur des structures à détecter et deviennent de ce fait beaucoup plus sensibles au bruit de l'image. La première partie de ces travaux est dédiée à répondre à ce problème en proposant un algorithme robuste permettant de traiter des images 2D et 3D. Nous avons proposé les opérateurs par chemins robustes, utilisant une famille plus grande d'éléments structurants et qui, donnant une longueur L et un paramètre de robustesse G, vont permettre la propagation du chemin à travers des déconnexions plus petites ou égales à G, rendant le paramètre G indépendant de L. Cette simple proposition mènera à une implémentation plus efficace en terme de complexité de calculs et d'utilisation mémoire que l'état de l'art. Les opérateurs développés ont été comparés avec succès avec d'autres méthodes classiques de la détection des structures curvilinéaires de manière qualitative et quantitative. Ces nouveaux opérateurs ont été par la suite intégrés dans une chaîne complète de traitement d'images et de modélisation pour la caractérisation des matériaux composite renforcés avec des fibres de verres. Notre étude nous a ensuite amenés à nous intéresser à des filtres morphologiques récents basés sur la mesure de caractéristiques géodésiques. Ces filtres sont une bonne alternative aux ouvertures par chemins car ils sont très efficaces lorsqu'il s'agit de détecter des structures présentant de fortes tortuosités ce qui est précisément la limitation majeure des ouvertures par chemins. La combinaison de la robustesse locale des ouvertures par chemins robustes et la capacité des filtres par attributs géodésiques à recouvrer les structures tortueuses nous ont permis de proposer un nouvel algorithme, les ouvertures par chemins robustes et sélectives.The detection of thin and oriented features in an image leads to a large field of applications specifically in medical imaging, material science or remote sensing. Path openings and closings are efficient morphological operators that use flexible oriented paths as structuring elements. They are employed in a similar way to operators with rotated line segments as structuring elements, but are more effective as they can detect linear structures that are not necessarily locally perfectly straight. While their theory has always allowed paths in arbitrary dimensions, de facto implementations were only proposed in 2D. Recently, a new implementation was proposed enabling the computation of efficient d-dimensional path operators. However this implementation is limited in the sense that it is not robust to noise. Indeed, in practical applications, for path operators to be effective, structuring elements must be sufficiently long so that they correspond to the length of the desired features to be detected. Yet, path operators are increasingly sensitive to noise as their length parameter L increases. The first part of this work is dedicated to cope with this limitation. Thus, we will propose an efficient d-dimensional algorithm, the robust path operators, which use a larger family of flexible structuring elements. Given an arbitrary length parameter G, path propagation is allowed if disconnections between two pixels belonging to a path is less or equal to G and so, render it independent of L. This simple assumption leads to a constant memory bookkeeping and results in a low complexity. The developed operators have been compared qualitatively and quantitatively to other efficient methods for the detection of line-like features. As an application, robust path openings have been integrated into a complete chain of image processing for the modelling and the characterization of glass fibers reinforced polymer. Our study has also led us to focus our interest on recent morphological connected filters based on geodesic measurements. These filters are a good alternative to path operators as they are efficient at detecting the so-called "tortuous" shapes in an image which is precisely the main limitation of path operators. Combining the local robustness of the robust path operators with the ability of geodesic attribute-based filters to recover "tortuous" shapes have enabled us to propose another original algorithm, the selective and robust path operators.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF