Amélioration de l'image et la segmentation (applications en imagerie médicale)

Avancement dans l'acquisition d'image et le progrès dans les méthodes de traitement d'image ont apporté les mathématiciens et les informaticiens dans les domaines qui sont d'une importance énorme pour les médecins et les biologistes. Le diagnostic précoce de maladies (comme la cécité, le cancer et les problèmes digestifs) ont été des domaines d'intérêt en médecine. Développement des équipements comme microscope bi-photonique à balayage laser et microscope de fluorescence par réflexion totale interne fournit déjà une bonne idée des caractéristiques très intéressantes sur l'objet observé. Cependant, certaines images ne sont pas appropriés pour extraire suffisamment d'informations sur de cette image. Les méthodes de traitement d'image ont été fournit un bon soutien à extraire des informations utiles sur les objets d'intérêt dans ces images biologiques. Rapide méthodes de calcul permettent l'analyse complète, dans un temps très court, d'une série d'images, offrant une assez bonne idée sur les caractéristiques souhaitées. La thèse porte sur l'application de ces méthodes dans trois séries d'images destinées à trois différents types de diagnostic ou d'inférence. Tout d'abord, Images de RP-muté rétine ont été traités pour la détection des cônes, où il n'y avait pas de bâtonnets présents. Le logiciel a été capable de détecter et de compter le nombre de cônes dans chaque image. Deuxièmement, un processus de gastrulation chez la drosophile a été étudié pour observer toute la mitose et les résultats étaient cohérents avec les recherches récentes. Enfin, une autre série d'images ont été traités où la source était une vidéo à partir d'un microscopie photonique à balayage laser. Dans cette vidéo, des objets d'intérêt sont des cellules biologiques. L'idée était de suivre les cellules si elles subissent une mitose. La position de la cellule, la dispersion spatiale et parfois le contour de la membrane cellulaire sont globalement les facteurs limitant la précision dans cette vidéo. Des méthodes appropriées d'amélioration de l'image et de segmentation ont été choisies pour développer une méthode de calcul pour observer cette mitose. L'intervention humaine peut être requise pour éliminer toute inférence fausse.Advancement in Image Acquisition Equipment and progress in Image Processing Methods have brought the mathematicians and computer scientists into areas which are of huge importance for physicians and biologists. Early diagnosis of diseases like blindness, cancer and digestive problems have been areas of interest in medicine. Development of Laser Photon Microscopy and other advanced equipment already provides a good idea of very interesting characteristics of the object being viewed. Still certain images are not suitable to extract sufficient information out of that image. Image Processing methods have been providing good support to provide useful information about the objects of interest in these biological images. Fast computational methods allow complete analysis, in a very short time, of a series of images, providing a reasonably good idea about the desired characteristics. The thesis covers application of these methods in 3 series of images intended for 3 different types of diagnosis or inference. Firstly, Images of RP-mutated retina were treated for detection of rods, where there were no cones present. The software was able to detect and count the number of cones in each frame. Secondly, a gastrulation process in drosophila was studied to observe any mitosis and results were consistent with recent research. Finally, another series of images were treated where biological cells were observed to undergo mitosis. The source was a video from a photon laser microscope. In this video, objects of interest were biological cells. The idea was to track the cells if they undergo mitosis. Cell position, spacing and sometimes contour of the cell membrane are broadly the factors limiting the accuracy in this video. Appropriate method of image enhancement and segmentation were chosen to develop a computational method to observe this mitosis. Cases where human intervention may be required have been proposed to eliminate any false inference.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Handbook of Mathematical Geosciences

This Open Access handbook published at the IAMG's 50th anniversary, presents a compilation of invited path-breaking research contributions by award-winning geoscientists who have been instrumental in shaping the IAMG. It contains 45 chapters that are categorized broadly into five parts (i) theory, (ii) general applications, (iii) exploration and resource estimation, (iv) reviews, and (v) reminiscences covering related topics like mathematical geosciences, mathematical morphology, geostatistics, fractals and multifractals, spatial statistics, multipoint geostatistics, compositional data analysis, informatics, geocomputation, numerical methods, and chaos theory in the geosciences

On Medical Image Segmentation and on Modeling Long Term Dependencies

La délimitation (segmentation) des tumeurs malignes à partir d’images médicales est importante pour le diagnostic du cancer, la planification des traitements ciblés, ainsi que les suivis de la progression du cancer et de la réponse aux traitements. Cependant, bien que la segmentation manuelle des images médicales soit précise, elle prend du temps, nécessite des opérateurs experts et est souvent peu pratique lorsque de grands ensembles de données sont utilisés. Ceci démontre la nécessité d’une segmentation automatique. Cependant, la segmentation automatisée des tumeurs est particulièrement difficile en raison de la variabilité de l’apparence des tumeurs, de l’équipement d’acquisition d’image et des paramètres d’acquisition, et de la variabilité entre les patients. Les tumeurs varient en type, taille, emplacement et quantité; le reste de l’image varie en raison des différences anatomiques entre les patients, d’une chirurgie antérieure ou d’une thérapie ablative, de différences dans l’amélioration du contraste des tissus et des artefacts d’image. De plus, les protocoles d’acquisition du scanner varient considérablement entre les cliniques et les caractéristiques de l’image varient selon le modèle du scanner. En raison de toutes ces variabilités, un modèle de segmentation doit être suffisamment flexible pour apprendre les caractéristiques générales des données. L’avènement des réseaux profonds de neurones à convolution (convolutional neural networks, CNN) a permis une classification exacte et précise des images hautement variables et, par extension, une segmentation de haute qualité des images. Cependant, ces modèles doivent être formés sur d’énormes quantités de données étiquetées. Cette contrainte est particulièrement difficile dans le contexte de la segmentation des images médicales, car le nombre de segmentations pouvant être produites est limité dans la pratique par la nécessité d’employer des opérateurs experts pour réaliser un tel étiquetage. De plus, les variabilités d’intérêt dans les images médicales semblent suivre une distribution à longue traîne, ce qui signifie qu’un nombre particulièrement important de données utilisées pour l’entraînement peut être nécessaire pour fournir un échantillon suffisant de chaque type de variabilité à un CNN. Cela démontre la nécessité de développer des stratégies pour la formation de ces modèles avec des segmentations de vérité-terrain disponibles limitées.----------ABSTRACT: The delineation (segmentation) of malignant tumours in medical images is important for cancer diagnosis, the planning of targeted treatments, and the tracking of cancer progression and treatment response. However, although manual segmentation of medical images is accurate, it is time consuming, requires expert operators, and is often impractical with large datasets. This motivates the need for training automated segmentation. However, automated segmentation of tumours is particularly challenging due to variability in tumour appearance, image acquisition equipment and acquisition parameters, and variability across patients. Tumours vary in type, size, location, and quantity; the rest of the image varies due to anatomical differences between patients, prior surgery or ablative therapy, differences in contrast enhancement of tissues, and image artefacts. Furthermore, scanner acquisition protocols vary considerably between clinical sites and image characteristics vary according to the scanner model. Due to all of these variabilities, a segmentation model must be flexible enough to learn general features from the data. The advent of deep convolutional neural networks (CNN) allowed for accurate and precise classification of highly variable images and, by extension, of high quality segmentation images. However, these models must be trained on enormous quantities of labeled data. This constraint is particularly challenging in the context of medical image segmentation because the number of segmentations that can be produced is limited in practice by the need to employ expert operators to do such labeling. Furthermore, the variabilities of interest in medical images appear to follow a long tail distribution, meaning a particularly large amount of training data may be required to provide a sufficient sample of each type of variability to a CNN. This motivates the need to develop strategies for training these models with limited ground truth segmentations available

Bibliography of Lewis Research Center technical publications announced in 1992

This compilation of abstracts describes and indexes the technical reporting that resulted from the scientific and engineering work performed and managed by the Lewis Research Center in 1992. All the publications were announced in the 1992 issues of STAR (Scientific and Technical Aerospace Reports) and/or IAA (International Aerospace Abstracts). Included are research reports, journal articles, conference presentations, patents and patent applications, and theses

Aeronautical engineering: A continuing bibliography with indexes (supplement 292)

This bibliography lists 675 reports, articles, and other documents recently introduced into the NASA scientific and technical information system database. Subject coverage includes the following: design, construction and testing of aircraft and aircraft engines; aircraft components, equipment, and systems; ground support systems; and theoretical and applied aspects of aerodynamics and general fluid dynamics