An Accelerated System for Melanoma Diagnosis Based on Subset Feature Selection

In this paper we present an optimised system for diagnosing skin lesions based on digitized dermatoscopic color images. This system is composed mainly of three levels : lesion detection, lesion description (features selection) and decision. The preprocessing of the lesion image is used to remove the undesired objects from the original image and the extraction of the lesion is done by separating it from the healthy surrounding skin. The classification scheme is based on the extraction of a set of features modeling clinical signs of malignancy. The produced vector of features scores is used as input to a multi-layer perceptron classifier in order to assign the lesion to the class of benign lesions or to the one of malignant melanomas. We focus particularly in this paper on the critical step of the features selection allowing to select a reasonable reduced number of useful features while removing redundant information and approximating the properties of melanoma recognition. This permits to reduce the dimension of the lesion\u27s vector, and consequently the calculation time, without a significant loss of information. In fact, a large set of features was investigated by the application of relevant features selection techniques. Then, the number of features for classification was optimized and only five well-selected features were used to cover the discriminatory information about lesions malignancy. With this approach, for reasonably balanced training/test sets, we record a good classification rate of 77.7% in a very promising cpu time

Vers un système générique d'aide au diagnostic basé sur les images médicales : Application en Dermatologie et en Neurologie

This report describes a generic model for computer-aided diagnosis systems based on medical images. The proposed modeling is based on the introduction of four elements of information (EI). An Object-Observation EI allows the medical image’s acquirement. This image is then improved by an EI Observation-Observation that eliminates the undesirable objects (pre-treatment). Then, an EI Observation-Primitive detects the set of regions forming the zone of interest (ZI). To realize it, we introduced two methods depending on whether this zone is composed of one or several regions. For the first case, we developed a region growing method based on two principal steps: the enhancement of the region of interest while introducing a new function of adherence and the automatic detection of the germ. For the second case, we proposed an ameliorated version of the FCM algorithm that permits the isolation of the class containing ZI. Then, to extract the zone of interest, we developed an hierarchical algorithm of segmentation in regions by adaptive thresholding. Finally, an EI Primitive-Decision uses a perceptron neural network in order to associate every region of ZI with a diagnostic class. However, when the decision making from the observation of ZI is impossible, an intermediate EI Primitive-Description quantifies the characteristics of ZI by a set of features reflecting clinic signs of the pathology. Concerning the geometric features’ calculation, a polygonal approximation method based on the genetic algorithms has been considered. In terms of applications, we put in work this generic model in the setting of two representative applications: the first consists in achieving a system of melanoma tracking (case where the zone of interest is composed of only one region) and the second concerns the detection of tumoral zone in MRI images of human brain (case where several regions compose the zone of interest).Ce mémoire présente un modèle générique pour les systèmes d’aide au diagnostic basé sur les images médicales. La modélisation proposée se base sur l’introduction de quatre éléments d’information (EI). Un EI Objet-Observation permet l’acquisition de l’image médicale qui est ensuite améliorée par un EI Observation-Observation (pré-traitement). Puis, un EI Observation-Primitive détecte l’ensemble des régions formant la zone d’intérêt (ZI). Pour ce faire, nous avons introduit deux méthodes selon que cette zone est composée d’une ou de plusieurs régions. Pour le premier cas, nous avons développé une méthode de croissance de régions basée sur deux étapes principales : le rehaussement de la région d’intérêt en introduisant une nouvelle fonction d’adhésion et la détection automatique du germe. Pour le deuxième cas, nous avons proposé une version améliorée de l’algorithme FCM permettant d’isoler la classe contenant ZI. Ensuite, pour extraire la zone d’intérêt, nous avons développé un algorithme de segmentation hiérarchique en régions par seuillage adaptatif. Enfin, un EI Primitive-Décision met en œuvre un réseau de neurones de type perceptron pour associer chaque région de la zone d’intérêt à une classe diagnostique. Toutefois, dans le cas où la prise de décision à partir de l’observation de ZI est impossible, un EI Primitive-Description intermédiaire quantifie les caractéristiques de ZI par un ensemble de descripteurs reflétant les signes cliniques de la pathologie. En ce qui concerne le calcul des caractéristiques géométriques, une méthode d’approximation polygonale basée sur les algorithmes génétiques a été envisagée. En termes d’applications, nous avons mis en œuvre ce modèle générique dans le cadre de deux applications représentatives : la première consiste à réaliser un système de dépistage du mélanome (cas où la zone d’intérêt est composée d’une seule région) et la deuxième concerne la détection des zones tumorales dans les images IRM du cerveau humain (cas où plusieurs régions composent la zone d’intérêt)

Résumé en ligne des vidéos complexes, recherche interactive des images par le contenu, et aide au diagnostic médical basé sur l’analyse des images

The research work within the framework of the university habilitation is articulated around the analysis of visual information, and is organized according to three axes :■ Video analysis: this area revolves around the analysis and interpretation of complex videos. In particular, we were interested in automatic tools for the compact and representative description of video content. In this context, we proposed to select on the fly a relatively small number of keyframes that summarize the salient visual content of a video shot. The proposed technique is based on the spatial segmentation of each frame in order to detect important events, so that each keyframe presents an important event. However, in the case of a moving camera, modeling the background requires compensation for camera movement. To do this, we have proposed a multi-primitive approach for image alignment whose main originality lies in the use of region matching in order to pre-estimate the movement of the camera and to limit by the following the search space of potential counterparts when matching points of interest. The quality of the experimental results has enabled us to propose numerous downstream applications (tracking of moving objects, invisible watermarking of videos, etc.). Nevertheless, by analyzing the results produced by our mosaicing approach on long videos, we were able to observe that summarizing all the content of the video into a single mosaic can cause a huge size of this mosaic due to the fact that the distortion of the motion model grows rapidly with any change in the rotation angle or scale factor of the camera. From there, we proposed to summarize the visual content of a complex video in multiple mosaics, and this by optimizing the online choice of the reference image in order to reduce the size of the mosaics.■ Search for visual information: this second axis deals with the indexing and search of images by content in large general databases. The objective is to reduce the semantic gap and this by proceeding at the region or even object level, while giving the possibility of learning by using techniques of looping relevance. Indeed, based on the assumption that any region could be useful in the search process, all regions of the image were considered. From there, a complete graph is defined relative to each image, where each node represents a coarsely segmented fuzzy region and it is evaluated in terms of two properties: the low-level descriptors of the region and its weight evaluating its importance within the 'picture. Furthermore, spatial information is incorporated into the graph structure by characterizing each edge between two regions by two quintuplets illustrating the inter-region spatial arrangements in both directions. In addition, the user has the possibility of carrying out iterations of looping of positive and/or negative relevance to get as close as possible to his need. In this perspective, we have introduced a mechanism which is based on the adaptation of the weights of the regions of the query image according to the feedbacks of the user. In addition, assuming that co-segmentation can provide effective solutions for the search and classification of images by content, especially during relevance looping iterations, we explored this field of research. Indeed, we proposed to integrate the spatial information in order to avoid false detections and the effects of noise, and this via the fuzzy classification of the local entropy in order to reduce the ambiguity of membership of a pixel. to a bin of a histogram.■ Medical imaging: the objectives of the work in this area are mainly diagnostic assistance based on medical images and the automatic annotation of digital patient files. Indeed, three classes of architectures have been used in the literature of image-based medical diagnostic aid, namely those based on classification, those based on registration and those based on the search for images by content. . These three approaches have often been studied separately despite their commonalities and complementarities. From there, we proposed an architecture that jointly merges the three approaches by the theory of evidence, and this by considering the opinion of each approach as being an uncertain source on the malignancy of the organ studied. Furthermore, in the context of melanoma diagnosis, we have proposed a structural method for the automatic detection of the pigment network in dermatoscopic images. The main contribution lies in the fuzzy evaluation of the degree to which a hole belongs to the pigment network, which made it possible to keep as many candidates as possible and to postpone the decision until more information was obtained. In addition, with the aim of optimizing the quality of segmentation based on the texture of images, we started by proposing a segmentation technique which highlights two levels of texture perception. To do this, after over-segmentation of the image, a statistical analysis is carried out to determine the nature of the texture of each region (fine vs. coarse). Then, a wavelet analysis is carried out by adapting the choice of the subband to the nature of the texture. Furthermore, in the context of computer-assisted surgery, we were interested in the reconstruction of 3D models from 2D data (multi-views or multi-modalities). We proposed an improvement to the voxel coloring method. In addition to the integration of geometric information using hysteresis thresholding which takes into consideration the connectivity of the colored voxels, our contribution lay in the dynamic and fully automatic choice of thresholds.Les travaux de recherche dans le cadre de l’habilitation universitaire se sont articulés autour de l’analyse de l’information visuelle, et s’organisent selon trois axes : ■ Analyse des vidéos : cet axe s’articule autour de l’analyse et l’interprétation des vidéos complexes. En particulier, nous nous sommes intéressés aux outils automatiques pour la description compacte et représentative des contenus des vidéos. Dans ce cadre, nous avons proposé de sélectionner à la volée un nombre relativement restreint d’images-clés qui résument le contenu visuel saillant d’un plan vidéo. La technique proposée est basée sur la segmentation spatiale de chaque image afin de détecter les événements importants, de sorte que chaque image-clé présente un événement important. Toutefois, dans le cas d’une caméra mobile, la modélisation du fond nécessite la compensation du mouvement de la caméra. Pour ce faire, nous avons proposé une approche multi-primitive pour l’alignement d’images dont l’originalité principale réside dans l’utilisation de l’appariement des régions afin de pré-estimer le mouvement de la caméra et de limiter par la suite l’espace de recherche des homologues potentiels lors de l’appariement des points d’intérêt. La qualité des résultats expérimentaux nous a permis de proposer de nombreuses applications en aval (suivi des objets mobiles, tatouage invisible des vidéos, etc.). Néanmoins, en analysant les résultats produits par notre approche de mosaicing sur de longues vidéos, nous avons pu constater que la synthèse de tout le contenu de la vidéo en une seule mosaïque peut provoquer une taille énorme de cette mosaïque à cause du fait que la déformation du modèle de mouvement croît rapidement avec tout changement de l’angle de rotation ou du facteur d’échelle de la caméra. De là, nous avons proposé de résumer le contenu visuel d’une vidéo complexe en multiple mosaïques, et ceci en optimisant le choix en ligne de l’image de référence afin de réduire la taille des mosaïques. ■ Recherche de l’information visuelle : ce deuxième axe traite l’indexation et la recherche des images par le contenu dans des grandes bases généralistes. L’objectif est de réduire le fossé sémantique et ceci en procédant au niveau région, voire objet, tout en donnant la possibilité d’apprentissage en faisant recours aux techniques de bouclage de pertinence. En effet, fondé sur l’hypothèse que n’importe quelle région pourrait être utile dans le procédé de recherche, toutes les régions de l’image ont été considérées. De là, un graphe complet est défini relativement à chaque image, où chaque nœud représente une région floue grossièrement segmentée et il est évalué en termes de deux propriétés : les descripteurs de bas niveau de la région et son poids évaluant son importance au sein de l’image. En outre, l’information spatiale est incorporée dans la structure de graphe en caractérisant chaque arête entre deux régions par deux quintuplets illustrant les dispositions spatiales inter-régions dans les deux sens. Par ailleurs, l’utilisateur a la possibilité de réaliser des itérations de bouclage de pertinence positif et/ou négatif pour se rapprocher au mieux de son besoin. Dans cette perspective, nous avons introduit un mécanisme qui se base sur l’adaptation des poids des régions de l’image requête en fonction des rétroactions de l’utilisateur. En outre, partant de l’hypothèse que la cosegmentation peut apporter des solutions efficaces pour la recherche et la classification des images par le contenu, notamment pendant les itérations de bouclage de pertinence, nous avons exploré ce champ de recherche. En effet, nous avons proposé d’intégrer l’information spatiale afin d’éviter les fausses détections et les effets du bruit, et ceci via la classification floue de l’entropie locale afin de réduire l’ambiguïté d’appartenance d’un pixel à un bin d’un histogramme. ■ Imagerie médicale : les objectifs des travaux sur cet axe sont principalement l’aide au diagnostic basé sur les images médicales et l’annotation automatiques des dossiers numériques des patients. En effet, trois classes d’architectures ont été utilisées dans la littérature de l’aide au diagnostic médical basé sur les images, à savoir celles basées sur la classification, celles basées sur le recalage et celles basées sur la recherche des images par le contenu. Ces trois approches ont été souvent étudiées séparément malgré leurs points communs et leurs complémentarités. De là, nous avons proposé une architecture qui fusionne conjointement les trois approches par la théorie de l’évidence, et ceci en considérant l’avis de chaque approche comme étant une source incertaine sur la malignité de l’organe étudiée. En outre, dans le contexte du diagnostic du mélanome, nous avons proposé une méthode structurale pour la détection automatique du réseau de pigment dans les images dermatoscopiques. La principale contribution réside dans l’évaluation floue du degré d’appartenance d’un trou au réseau de pigment, ce qui a permis de garder le maximum de candidats et de repousser la décision jusqu’à l’obtention de plus amples informations. En plus, dans l’objectif d’optimiser la qualité de la segmentation basée sur la texture des images, nous avons commencé par proposer une technique de segmentation qui met en exergue deux niveaux de perception de la texture. Pour cela, après la sur-segmentation de l’image, une analyse statistique est effectuée afin de déterminer la nature de la texture de chaque région (fine vs. grossière). Ensuite, une analyse par ondelettes est réalisée en adaptant le choix de la sousbande à la nature de la texture. Par ailleurs, dans le cadre de la chirurgie assistée par ordinateur, nous nous sommes intéressés à la reconstruction des modèles 3D à partir des données 2D (multi-vues ou multi-modalités). Nous avons proposé une amélioration de la méthode de coloration des voxels. En plus de l’intégration de l’information géométrique en utilisant un seuillage par hystérésis qui prend en considération la connexité des voxels colorés, notre contribution résidait dans le choix dynamique et entièrement automatique des seuils

Risk Assessment of the Role of the Ecotones in the Transmission of Zoonotic Cutaneous Leishmaniasis in Central Tunisia

Zoonotic cutaneous leishmaniasis (ZCL), endemic in Central and Southern Tunisia, is caused by Leishmania major (Kinetoplastida: Trypanosomatidae), which is transmitted by the sand fly Phlebotomus papatasi. In Tunisia, the fat sand rat Psammomys obesus and the desert jird Meriones shawi are the principal reservoir hosts of L. major. The presence of the P. papatasi vector of the L. major etiologic agent of ZCL was assessed in the vicinity of villages in endemic areas of Central Tunisia. The study was performed from September through October 2019, a period corresponding to the main peak of activity of P. papatasi. Sand flies were collected from rodent burrows located at the ecotone level, which is the transition zone between the natural environment and human settlement. Sand flies were identified to species level and tested for the presence of L. major by PCR. Our entomological survey showed that P. papatasi is the most abundant sand fly species associated with rodent burrows, and this abundance is even higher in ecotones primarily occupied by P. obesus in comparison to ecotones occupied by M. shawi. Infections with Leishmania major were detected only in P. papatasi, with an overall minimum infection rate (MIR) of 2.64%. No significant difference was observed between the MIRs in ecotones of P. obesus and of M. shawi. Incidence of ZCL in the studied areas ranged from 200 to 700 cases per 100,000 inhabitants, with a mean incidence of 385.41 per 100,000. Higher ZCL incidence was identified in ecotones of M. shawi compared to ecotones of P. obesus. ZCL cases are positively correlated with the MIRs. Considering the short flight range of P. papatasi, increases in its densities associated with burrows of P. obesus or M. shawi at the ecotone level expand the overlap of infected vectors with communities and subsequently increase ZCL incidence. Therefore, control measures should target P. papatasi populations at the ecotones

A PRELIMARY APPROACH FOR THE AUTOMATED RECOGNITION OF MALIGNANT MELANOMA

In this work, we are motivated by the desire to classify skin lesions as malignants or benigns from color photographic slides of the lesions. Thus, we use color images of skin lesions, image processing techniques and artificial neural network classifier to distinguish melanoma from benign pigmented lesions. As the first step of the data set analysis, a preprocessing sequence is implemented to remove noise and undesired structures from the color image. Second, an automated segmentation approach localizes suspicious lesion regions by region growing after a preliminary step based on fuzzy sets. Then, we rely on quantitative image analysis to measure a series of candidate attributes hoped to contain enough information to differentiate melanomas from benign lesions. At last, the selected features are supplied to an artificial neural network for classification of tumor lesion as malignant or benign. For a preliminary balanced training/testing set, our approach is able to obtain 79.1% of correct classification of malignant and benign lesions on real skin lesion images

Data Augmentation for Genetic Programming-Driven Late Merging of HOG and Uniform LBP Features for Texture Classification

The categorization of texture images requires the identification and extraction of meaningful keypoints, a crucial step in ensuring the precise representation of textured images. The literature has introduced numerous descriptors in order to detect and capture both local and global texture characteristics. These descriptors vary in their effectiveness depending on the specific application. However, it is generally accepted that they complement each other by compensating for their strengths and weaknesses. Therefore, many approaches focused on combining different types of image descriptors generating robust features that are invariant to image transformations. These solutions mostly focused on one way to deal with information and faced more problems as they need human intervention and a large set of data. The acknowledged benefits of combining multiple types of descriptors are accompanied by challenges specially. These challenges arise due to differences in properties, such as locality and sparsity, as well as the heterogeneity exhibited by generated features. To address this issue comprehensively, we present an approach that benefits from genetic programming techniques to generate and combine two distinct texture classifiers. It incorporates histograms of oriented gradients and local binary patterns descriptors, which capture different textures. To effectively fuse the results of both classifiers, the proposed approach employs a late fusion process along with data augmentation methods while using a limited amount of training data. To evaluate the performance of the proposed approach in texture image classification tasks, we have conducted extensive experiments on six challenging datasets encompassing various variations. We have also investigated its performance in a cross dataset problem where the model has been trained on instances of a dataset before being tested on samples of another dataset. The obtained results clearly demonstrate that the proposed approach surpasses other relevant low-level approaches, as well as existing GP-based and CNN methods specifically designed for describing and classifying textures. Thanks to its ability to simultaneously leverage multiple descriptors, the suggested solution shows a high potential for real-world applications, particularly in handling various image changes with robustness

Bouclage de pertinence négatif pour la recherche des images à base de descripteurs de sous-bandes d’ondelettes

La recherche des images par le contenu dans des grandes bases généralistes d’images est une tâche fastidieuse vu le taux d’hétérogénéité assez élevé même au sein d’une seule classe de la base ainsi que la grande dimension de l’espace des descripteurs relatifs aux images. Pour cela, nous proposons de guider la recherche par des descripteurs de bas-niveau de taille réduite à base de sous-bandes d’ondelettes relatives aux régions les plus significatives dans chaque image après une phase de segmentation floue. De plus, nous proposons une technique de bouclage de pertinence négatif sur les poids relatifs aux régions. Les expérimentations et l’étude comparative avec des approches similaires prouvent la robustesse de l’approche proposée en termes d’apport sémantique offert par l’utilisation des sous-bandes d’ondelettes ainsi que par le bouclage de pertinence négatif.Content-based image retrieval in large image data sets is a tiresome task considering the high rate of heterogeneity even within the same class as well as the high dimensionality of the descriptors space. For that, we propose to guide the research by low level descriptors of reduced size based on sub-bands of wavelet relating to the most significant regions in each image after a fuzzy segmentation step. Moreover, we propose a negative relevance feedback technique based on region weights. Experiments and comparative study with other similar approaches prove the robustness of the proposed approach in terms of semantic contribution thanks to the use of the wavelet sub-band and the negative relevance feedback