Tools and methods of analysis for 3D textured images : application to ultrasound images segmentation

Le travail présenté dans cette thèse s’inscrit dans le domaine de l’analyse d’images texturées 3D aussi connu sous le nom de textures solides ou textures volumétriques. Partant de l’hypothèse qu’il est plus pertinent de décrire une texture avec des adjectifs qualificatifs plutôt qu’avec un modèle mathématique unique, nous avons choisi de définir un nouvel ensemble de descripteurs de textures permettant une caractérisation qualitative des textures contenues dans les images 3D. Ces nouveaux attributs permettent entre autres de décrire des propriétés texturales telles que la directionnalité, la rugosité, le contraste, la régularité ainsi que des informations de forme. Afin de les calculer, nous proposons un système multirésolution basé sur une décomposition en ondelette couplée à une analyse des composantes géométriques contenues dans les représentations obtenues. Ces caractéristiques sont exploitées par un logiciel, proposant une interface Homme-Machine interactive, afin de segmenter des images échographiques 3D.This work deals with the domain of 3D textured images also known as solid textures or volumetric textures. Supposing that it is more relevant to describe a texture using qualifier adjectives than using a single mathematic model, we choose to define a new set of texture descriptors that allows us to have a qualitative characterisation of 3D images. These new attributes can quantify textural properties such as the directionality, the roughness, the contrast, the regularity but also information on shapes. To compute them, we propose a multiresolution system which associate a discrete wavelet transform and an analysis of geometric components content inside the obtained representations. A man-aided software using these texture features allows us to segment 3D ultrasound images

Outils et méthodes d'analyse d'images 3D texturées : application à la segmentation des images échographiques

This work deals with the domain of textured images analysis more specifically with 3D images (set of voxels). The difficulties to process volumetric data is due to the quantity of considered information that make ineffective 2D methods. Moreover, beyond the few numbers of methods real 3D, the major part of texture analysis methods have not a large applicability and are unable to identify some classes of texture. In comparison, the human visual system adapts to all types of textures even if the context is unfavorable. Textures are easily discriminated by human, nevertheless it is very difficult to define them using a single mathematic model. Supposing that it is more relevant to describe a texture using qualifier adjectives than using a single mathematic model, we choose to define a new set of texture descriptors that allows us to have a qualitative characterisation of 3D images. It is difficult to produce a consensual definition of the term "texture". However, the first contribution of this thesis is the proposition of a set of new solid texture descriptors built using texture properties easily understandable by humans. These new attributes can quantify textural properties such as the directionality, the roughness, the contrast, the regularity but also information on shapes. The second contribution of this thesis is the proposal of a multiresolution system which associates a discrete wavelet transform and an analysis of geometric components content inside the obtained representations. Finally, the last contribution is the interactive system of segmention of 3D ultrasound images which use our solid texture descriptors coupled with a clustering mechanism and an man-aided interface. With this system, the hardiness and the genericity of our propositions have been experimentally validated and currently it presents a big interest for several actors in the medical world (doctors, dermatologists, industrialists, etc.).Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse d'images texturées et plus particulièrement d'images 3D (ensembles de voxels). Pour ces dernières, les difficultés d'analyse sont principalement dues à la très grande quantité d'informations à prendre en compte et à traiter, ce qui rend inefficaces les méthodes dédiées aux images 2D. De plus, outre le faible nombre de travaux proposant des méthodes réellement 3D, la majeure partie des méthodes d'analyse de textures existantes n'ont pas une applicabilité très étendue et sont incapables d'identifier certaines classes de textures. En comparaison, le système visuel humain s'adapte à tous types de textures, même en présence d'un contexte défavorable. Les textures sont donc facilement discernées par l'humain, mais très difficiles à définir sous forme d'un modèle mathématique unique offrant une description purement quantitative. Partant de l'hypothèse qu'il est plus pertinent de décrire une texture avec des adjectifs qualificatifs (description qualitative) plutôt qu'avec un modèle mathématique unique, nous avons choisi dans un premier temps de définir un nouvel ensemble de descripteurs de textures permettant une caractérisation qualitative des textures contenues dans les images 3D. Il est difficile de produire une définition consensuelle du terme "texture". Néanmoins, la première contribution de cette thèse est la proposition d'un nouvel ensemble de caractéristiques de textures solides construit à partir de propriétés de textures facilement appréhendable par l'utilisateur humain. Ces nouveaux descripteurs permettent entre autres de décrire des propriétés texturales telles que la directionnalité, la rugosité et le contraste. La deuxième contribution de cette thèse correspond aux techniques multi-résolutions que nous proposons d'exploiter pour extraire ces caractéristiques des images 3D, techniques basées sur une décomposition en ondelette couplée à une analyse des composantes géométriques contenues dans les représentations obtenues. Enfin, le système de segmentation interactif d'images échographiques 3D de la peau, intégrant nos descripteurs de textures solides, couplé à un mécanisme de clustering et à une interface homme-machine adaptée constitue, selon nous, une troisième contribution. Ce système nous a permis de valider expérimentalement la robustesse et la généricité de nos propositions, et intéresse aujourd'hui de nombreux acteurs du monde de la santé (médecins, dermatologues, industriels, ...)

3D Medical Image Segmentation: Interactive Texture-Based Approaches

Medical Imaging, Intech, pp 43-66, ISBN 978-953-307-685-0

Outils et méthodes d'analyse d'images 3D texturées (application à la segmentation des images échographiques.)

Le travail présenté dans cette thèse s inscrit dans le domaine de l analyse d images texturées 3D aussi connu sous le nom de textures solides ou textures volumétriques. Partant de l hypothèse qu il est plus pertinent de décrire une texture avec des adjectifs qualificatifs plutôt qu avec un modèle mathématique unique, nous avons choisi de définir un nouvel ensemble de descripteurs de textures permettant une caractérisation qualitative des textures contenues dans les images 3D. Ces nouveaux attributs permettent entre autres de décrire des propriétés texturales telles que la directionnalité, la rugosité, le contraste, la régularité ainsi que des informations de forme. Afin de les calculer, nous proposons un système multirésolution basé sur une décomposition en ondelette couplée à une analyse des composantes géométriques contenues dans les représentations obtenues. Ces caractéristiques sont exploitées par un logiciel, proposant une interface Homme-Machine interactive, afin de segmenter des images échographiques 3D.This work deals with the domain of 3D textured images also known as solid textures or volumetric textures. Supposing that it is more relevant to describe a texture using qualifier adjectives than using a single mathematic model, we choose to define a new set of texture descriptors that allows us to have a qualitative characterisation of 3D images. These new attributes can quantify textural properties such as the directionality, the roughness, the contrast, the regularity but also information on shapes. To compute them, we propose a multiresolution system which associate a discrete wavelet transform and an analysis of geometric components content inside the obtained representations. A man-aided software using these texture features allows us to segment 3D ultrasound images.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

A combined topological and statistical approach for interactive segmentation of 3D images

International audienceThis paper presents a new framework for an interactive segmentation of 3D images. The framework is based on a bimodal data structure defined by a Region Adjacency Graph (RAG) that is associated with a Hierarchical Classification Tree (HCT). The RAG provides information about the spatial and topological organisation of the extracted regions of the image. The HCT provides information about the similarities between the extracted regions of the image based on a predefined set of features. The first contribution of our work is the combination of a RAG and a HCT. An incremental system was obtained by defining operators that work with and on the RAG and the HCT. If a static predefined processing chain has been defined, these operators can be used in batch mode. If a scheduler is available, they can be used in an adaptive manner. Finally, if a user chooses the operator to be used after each step, the operators can be used interactively. The second contribution of this paper is the formal description of these operators. To give the user the ability to incrementally improve the segmentation, powerful visualisation of the segmentation state and interfaces have been proposed, an important advantage of the proposed framework. To validate the proposed framework, a user study has been conducted in a concrete case of texture segmentation. Our system obtains very satisfactory results even for complex volumetric textures, and helps real users by providing high quality segmentations. The system has been used by specialists in sonography to segment 3D ultrasound images of the skin. Some examples of segmentation are presented to illustrate the benefit of the interactivity provided by our approach

Automatic Computation of Parameter in a Fast Level Set Method

International audienc

Comparison between 2D and 3D Local Binary Pattern Methods for Characterisation of Three-Dimensional Textures

International audienceOur purpose is to extend the Local Binary Pattern method to three dimensions and compare it with the two-dimensional model for three-dimensional texture analysis. To compare these two methods, we made classification experiments using three databases of three-dimensional texture images having different properties. The first database is a set of three-dimensional images without any distorsion or transformation, the second contains additional gaussian noise. The last one contains similar textures as the first one but with random rotations according x, y and z axis. For each of these databases, the three-dimensional Local Binary Pattern method outperforms the two-dimensional approach which has more difficulties to provide correct classifications

Interactive Segmentation of 3D Images Using a Region Adjacency Graph Representation

International audienceThis paper presents an interactive method for 3D images segmentation. This method is based on a region adjacency graph representation that improves and simplifies the segmentation process. This graph representation allows the user to easily define some splitting and merging operations which gives the possibility to make an incremental construction of the final segmentation. To validate the interest of the proposed method, our interactive proposition has been integrated into a volumetric texture segmentation process. The obtained results are very satisfactory even in the case of complex volumetric textures. This same system, including the textural features and our interactive proposition, has been manipulated by specialists in sonography to segment 3D ultrasound images of the skin. Some examples of segmentation are presented to illustrate the interactivity of our approach

A Solid Texture Database for Segmentation and Classification Experiments

International audienceThis paper describes the methods of construction and the main characteristics of a solid texture database freely available for texture classification experiment. Here the purpose is to propose a solid texture database with many classes of different solid textures to allow an evaluation of properties and performance of analysis methods. Each images is described by a xml file made according to a DTD which is available in our web site. Using this formalism, it is even possible for a researcher to propose his own images or creation methods to complete this solid texture database. At last we discuss about different ways to exploit the database by reviewing some evaluation methods used to evaluate performance of classification and segmentation algorithms