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

Data Hiding and Its Applications

Data hiding techniques have been widely used to provide copyright protection, data integrity, covert communication, non-repudiation, and authentication, among other applications. In the context of the increased dissemination and distribution of multimedia content over the internet, data hiding methods, such as digital watermarking and steganography, are becoming increasingly relevant in providing multimedia security. The goal of this book is to focus on the improvement of data hiding algorithms and their different applications (both traditional and emerging), bringing together researchers and practitioners from different research fields, including data hiding, signal processing, cryptography, and information theory, among others