Graph-based skin lesion segmentation of multispectral dermoscopic images

International audienceAccurate skin lesion segmentation is critical for automated early skin cancer detection and diagnosis. We present a novel method to detect skin lesion borders in multispectral der-moscopy images. First, hairs are detected on infrared images and removed by inpainting visible spectrum images. Second, skin lesion is pre-segmented using a clustering of a superpixel partition. Finally, the pre-segmentation is globally regular-ized at the superpixel level and locally regularized in a narrow band at the pixel level

New data model for graph-cut segmentation: application to automatic melanoma delineation

International audienceWe propose a new data model for graph-cut image segmentation, defined according to probabilities learned by a classification process. Unlike traditional graph-cut methods, the data model takes into account not only color but also texture and shape information. For melanoma images, we also introduce skin chromophore features and automatically derive "seed" pixels used to train the classifier from a coarse initial segmentation. On natural images, our method successfully segments objects having similar color but different texture. Its application to melanoma delineation compares favorably to manual delineation and related graph-cut segmentation methods

Une méthodologie de développement d'applications de traitement d'image

Nous proposons une méthodologie de développement d'applications de traitement d'image qui se présente comme un guide complet et rigoureux pour la gestion du cycle de vie entier des applications. Cette méthodologie met en avant des capacités d'aide, de réutilisabilité d'expériences, d'uniformisation des représentations et de communication entre les différents personnes impliquées, par la définition de modèles structurés, de représentations graphiques et de règles de mise en oeuvre de ces modèles à chaque étape du développement. Elle se fonde essentiellement sur le paradigme du pilotage d'une bibliothèque de tâches, avec lequel la conception d'une solution est vue comme un processus d'agglomération de tâches ponctuelles et indépendantes. Le formalisme retenu distingue le cycle d'abstraction, qui considère trois niveaux pour la modélisation d'une solution conceptuelle, plus un niveau pour le programme proprement dit, et le cycle de vie qui préconise quatre phases successives pour la gestion complète de l'application

System for the formulation of image processing applications

We present a system for the formulation of image processing applications from inexperienced users. To construct such a system, we firstly design a formulation model of image processing applications to identify and to organize the necessary and sufficient information that an expert or an automatic programs generation system needs to conceive an acceptable solution. This model covers every category and domain of the image processing field. Secondly we propose an interaction model which helps and guides the end-users in the formulation of their applications.Nous présentons un système de formulation d’applications de traitement d’images destiné à des utilisateurs novices. La construction de ce système nous amène d’abord à concevoir un modèle de la formulation de telles applications afin d’identifier et d’organiser les informations nécessaires et suffisantes pour qu’un spécialiste ou un système de génération automatique de programmes puisse concevoir une solution acceptable. Ce modèle couvre toutes les catégories et tous les domaines d’application du traitement d’images. Nous proposons ensuite un modèle d’interaction qui permet d’aider et de guider les utilisateurs dans la formulation de leurs applications

Morphometry and Identification of Brain Sulci on Three-Dimensional MR Images

International audiencePositron emission tomography (PET) is widely used for the study of human cerebral activity. As PET images do not reflect brain anatomy of pationts, functional areas identified in such examinations cannot be localized precisely. Thus, a matching between PET and anatomical data from other sources is necessary to make the most of PET images. An approach to this problem is the direct recognition of cortical sulci on 3D magnetic resonance images (MRI) in order to build an accurate parcellation of brain for the localization of functional areas found in PET examinations

Statistical region-based active contours with exponential family observations

In this paper, we focus on statistical region-based active contour models where image features (e.g. intensity) are random variables whose distribution belongs to some parametric family (e.g. exponential) rather than confining ourselves to the special Gaussian case. Using shape derivation tools, our effort focuses on constructing a general expression for the derivative of the energy (with respect to a domain) and derive the corresponding evolution speed. A general result is stated within the framework of multi-parameter exponential family. More particularly, when using Maximum Likelihood estimators, the evolution speed has a closed-form expression that depends simply on the probability density function, while complicating additive terms appear when using other estimators, e.g. moments method. Experimental results on both synthesized and real images demonstrate the applicability of our approach.Comment: 4 pages, ICASSP 200

Fusion individuelle de données cérébrales multimodales : informations issues d'images numériques et connaissances expertes

National audienceL'étude de l'activité fonctionnelle cérébrale à partir d'images TEP est difficile à cause de la résolution spatiale limitée et du faible rapport signal sur bruit de celles-ci. Cette étude nécessite l'utilisation conjointe et la fusion d'informations provenant de différentes modalités d'images numériques et de connaissances expertes modélisées dans des atlas. Ces derniers se rapportant à une anatomie standard, il est fondamental de les adapter auparavant à la morphologie spécifique du patient concerné. Pour résoudre au mieux les problèmes rencontrés depuis l'acquisition de l'image à l'identification des différentes zones, nous proposons dans cet article une méthodologie pour obtenir des données individualisées et pour les fusionner. La première étape fait intervenir un processus automatique de recalage de l'image TEP avec une image RM, via une radiographie par Rayons X, par l'introduction d'informations a priori extraites d'un atlas. La seconde étape vise à individualiser les atlas anatomiques pour que la superposition avec les images TEP soit plus précise. Dans cette optique, une méthode d'identification des sillons du cortex d'un patient sur une image RM 3D est présentée. L'accent est mis sur la généralité de la démarche, sur l'explicitation des connaissances et des mécanismes de fusion, et sur l'évaluation des résultats en fonction des images traitées

Statistical region-based active contours with exponential family observations

International audienceIn this paper, we focus on statistical region-based active contour models where image features (e.g. intensity) are random variables whose distribution belongs to some parametric family (e.g. exponential) rather than confining ourselves to the special Gaussian case. Using shape derivation tools, our effort focuses on constructing a general expression for the derivative of the energy (with respect to a domain) and derive the corresponding evolution speed. A general result is stated within the framework of multi-parameter exponential family. More particularly, when using Maximum Likelihood estimators, the evolution speed has a closed-form expression that depends simply on the probability density function, while complicating additive terms appear when using other estimators, e.g. momentsmethod. Experimental results on both synthesized and real images demonstrate the applicability of our approach

Segmentation du contour de l'endocarde sur des séquences d'images d'échographie cardiaque

- La segmentation d'images échocardiographiques fait l'objet de nombreuses recherches. Cet article propose une méthode utilisant les Modèles Actifs de Mouvement et d'Apparence (AAMM) combinés avec une prise en compte de la sémantique de l'image. Les AAMM peuvent modéliser les différents paramètres de l'image comme la forme du ventricule gauche, sa texture interne et l'aspect temporel des images. Concernant la sémantique de l'image, nous avons inclus la texture du myocarde dans le modèle. L'écart entre la segmentation experte et la segmentation automatique a ensuite été déterminé par des mesures telles que la mesure de Vinet et la distance de Hamming et des mesures morphologiques. Nous avons donc pu vérifier que nos résultats sont proches de la segmentation experte

Détection et suivi des sillons corticaux

L'étiquetage et l'identification automatique des structures cérébrales, en particulier des sillons corticaux, ont des applications dans le domaine de la neurologie. Nous proposons une méthode de détection du fond des sillons du cortex cérébral dans le but d'obtenir la surface médiane 3D des sillons et une modélisation paramétrique de cette surface. La méthode est basée sur un calcul des caractéristiques différentielles appliqué sur le volume IRM complet. L'extraction du fond des sillons se fait par suivi pseudo-continu (précision sub-voxel). Les déplacements successifs s'effectuent en direction des vecteurs courbure minimum en chaque point. Les caractéristiques différentielles nécessaires au suivi sont calculées à partir des dérivées partielles du volume traité. Le suivi du fond des sillons, correctement détecté, ne nécessite pas de segmentation fine du cortex cérébral