Étude Comparative en Indexation Appliquée à l'Image Médicale

International audienceNous avons vu dans un travail antérieur 1 une méthode d'indexation d'image et de recherche d'information sur un fond d'images mammographiques. Les images sont représentées par leur contenu numérique en plus des attributs sémantiques. La première technique se base sur l'extraction des paramètres de texture en utilisant les ondelettes de Gabor. La seconde se base sur une indexation textuelle : représentation par concepts sémantiques. Les résultats obtenus étaient relativement satisfaisants mais restreints à un type spécifique d'images: les mammographies. Nous avons donc pensé à tester la robustesse de notre algorithme dans à un éventail plus élargie d'images. Nous l'avons alors adapté à d'autres types d'image autre que mammographiques: cérébrales et autres images non médicales utilisées comme "parasites" afin de mieux évaluer les performances. Nous exposerons dans ce papier l'approche utilisée ainsi que les différents résultats obtenus. Une comparaison des résultats sera alors réalisée à la fin de ce papier avant de terminer par une conclusion. Mots clés: Recherche d'images par le contenu, Signature numérique d'image, Paramètres de texture, Filtre de Gabor, Concepts sémantiques, Indexation textuelle. Abstract : We saw in a former work a method of images indexing and information research on mammographic image-scanner databases. The images are represented by their digital component in addition to the semantic attributes. The first technique is based on the extraction of the texture parameters by using the Gabor's Wivelets. The second is based on a textual indexing: representation by semantic concepts. The obtained results were relatively satisfactory but restricted with a specific type of images: mammographies. We thus thought of testing the robustness of our algorithm in to a range more widened of images. We then adapted it to other types of image other than mammographic: cerebral and other nonmedical images used like " parasites " for better evaluating the performances. We will expose in this paper the approach used as well as the various results obtained. A comparison of the results will then be carried out at the end of this paper before finishing by a conclusion

Architecture de bibliothèque numérique multi-agents à services extensibles

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Recherche d'information dans les images de documents

L'image de document est un objet intelligible qui véhicule de l'information et qui est défini en fonction de son contenu. Cette thèse présente trois modèles de repérage d'information et de recherche d'images pertinentes à la requête d'un utilisateur. Le premier modèle de repérage des zones informationnelles est basé sur l'analyse multi échelle traduisant le contraste visuel des régions sombres par rapport au fond de l'image. Chaque région extraite est définie à partir de son contenu et ses caractéristiques statistiques et géométriques. L'algorithme de classification automatique est amélioré par l'application de règles de production déduites des formes des objets extraits. Une première évaluation de l'extraction du texte, des logos et des photographies sur les images de l'équipe Média Team de l'Université de Washington (UW-1) montre des résultats encourageants. Le deuxième modèle est basé sur le texte obtenu par Reconnaissance Optique de Caractères (OCR). Des erreurs-grammes et des règles de production modélisant les erreurs de reconnaissance de l'OCR sont utilisées pour l'extension des mots de la requête. Le modèle vectoriel est alors appliqué pour modéliser le texte OCR des images de documents et la requête pour la recherche d'information (RI). Un apprentissage sur les images Média Team (UW-2) et des tests sur un millier d'images Web ont validé cette approche. Les résultats obtenus indiquent une nette amélioration comparés aux méthodes standards comme le modèle vectoriel sans l'expansion de la requête et la méthode de recouvrement 3-grams. Pour les zones non textuelles, un troisième modèle vectoriel, basé sur les variations des paramètres de l'opérateur multi-échelle SKCS(Separable Kernel with Compact Support) et une combinaison de classifieurs et d'analyse de sous-espace en composantes principales MKL (Multi-espace Karhunen-Loeve) est appliqué sur une base d'apprentissage d'images de documents de Washington University et de pages Web. Les expériences ont montré une supériorité de l'interprétation et la puissance des vecteurs d'indexations déduits de la classification et représentant les zones non textuelles de l'image. Finalement, un système hybride d'indexation combinant les modèles textuels et non-textuels a été introduit pour répondre à des requêtes plus complexes portant sur des parties de l'image de documents telles un texte, une illustration, un logo ou un graphe. Les expériences ont montré la puissance d'interrogation par des mots ou des images requêtes et ont permis d'aboutir à des résultats encourageants dans la recherche d'images pertinentes qui surpassent ceux obtenus par les méthodes traditionnelles comme révèle une évaluation des rappels vs. précision conduite sur des requêtes portant sur des images de documents

Analyse et organisation de corpus pour une recherche thematico-visuelle d'images

Colloque avec actes et comité de lecture.La recherche d'images dans de grandes bases d'images suppose des capacités d'interrogation fondées à la fois sur le contenu visuel et thématique. Un lourd travail d'indexation manuelle des images est un préalable à toute tentative d'interrogation "réaliste" de la base, alors que les interrogations fondées uniquement sur le contenu visuel peuvent exploiter les techniques automatiques d'analyse d'images. Il nous semble que les deux approches peuvent être efficacement combinées, de manière à permettre au système de retrouver des documents thématiquement et visuellement pertinents, et également d'autoriser le traitement de bases qui ne sont pas totalement indexées thématiquement. Dans cet article, nous présentons un système réalisant une telle intégration grâce à une pré-organisation du corpus, qui agit à la fois sur les caractéristiques thématiques et visuelles des images. Un processus de recherche adapté à cette organisation est proposé ; il privilégie l'interaction avec l'utilisateur par le biais d'un bouclage de pertinence thématique et visuel. Nous exposons également les résultats de nos expérimentations et quelques pistes d'approfondissement de notre approche

Histogrammes spatiaux couleur optimisés pour l'indexation d'images par le contenu

- Dans cet article, nous présentons une méthode qui augmente l'efficacité et la précision des systèmes d'indexation et de recherche d'images couleur par le contenu basés sur les histogrammes spatiaux. Cette technique consiste essentiellement à extraire les informations spatiales de l'image en la divisant en plusieurs sous-images rectangulaires interférées (grille des histogrammes). La méthodologie proposée optimise, via une combinaison linéaire, le découpage horizontal et vertical de l'image pour le calcul des histogrammes spatiaux. Nous augmentons ainsi la performance de la recherche en réduisant en même temps le coût de stockage et le temps de calcul par rapport aux méthodes classiques dont le choix concernant le découpage reste arbitraire