Parmi les méthodes de segmentation existantes on peut distinguer deux grands types d'approches : les approches guidées par les données, utilisant l'information sur les niveaux de gris, et les approches à base de modèles, exploitant de la connaissance a priori. Cependant, les résultats obtenus par l'une ou l'autre de ces approches ne sont pas suffisamment satisfaisants (cas de mauvais contrastes pour les approches bas-niveau,trop grande variabilité morphologique pour les approches à base de modèles...) . Nous nous intéressons donc à l'étude et à la mise en oeuvre de techniques de coopération dans le but d'améliorer les résultats de la segmentation. Le travail est appliqué à l'IRM du cerveau

GARBAY, C.

GERMOND, L.

SOLLOWAY, S.

TAYLOR, C.

I-Revues

SEIZIÈME COLLOQUE GRETSI — 15-19 SEPTEMBRE 1997 — GRENOBLE 371
Coopération entre processus guidés par les données et par les modèles
pour la segmentation
L. Germond.1/, C. Garbay.1/, C. Taylor.2/, S. Solloway.2/
.1/Laboratoire TIMC-IMAG,
Institut Bonniot, faculté de Médecine
38706 La Tronche Cedex, France
.2/Department of Medical Biophysics, University of Manchester
Stopford Building, Oxford Road
M139PT Manchester, England
RÉSUMÉ
Parmi les méthodes de segmentation existantes on peut distinguer
deux grands types d’approches : les approches guidées par les don-
nées, utilisant l’information sur les niveaux de gris, et les approches
à base de modèles, exploitant de la connaissance a priori. Cepen-
dant, les résultats obtenus par l’une ou l’autre de ces approches ne
sont pas suffisamment satisfaisants (cas de mauvais contrastes pour
les approches bas-niveau,trop grande variabilité morphologique pour
les approches à base de modèles...) . Nous nous intéressons donc à
l’étude et à la mise en œuvre de techniques de coopération dans le
but d’améliorer les résultats de la segmentation. Le travail est appli-
qué à l’IRM du cerveau.
ABSTRACT
The task of image segmentation can be done using two main ap-
proaches : one is a data-driven approach, using grey-level informa-
tion, the other is a model-based approach, using a priori knowledge.
However, the results obtained by each method are not satisfactory
(cases of low contrasts for the data-driven approach, or too much va-
riability in shape for the model-driven method...). Our work is aimed
at developing methods of cooperation between these main approaches
in order to improve the result of segmentation. This work is applied
to Magnetic Resonnance scans of the brain.
1 Introduction
Le but du travail proposé est d’étudier et de mettre en œuvre
des techniques de coopération entre différentes méthodes de
segmentation d’images.
FIG. 1 — Le tronc cérébral, situé au centre du cerveau, est un
organe modélisable, par contre le contour de la matière grise
ne l’est pas. La mise en œuvre de méthodes de coopération
permet d’envisager une segmentation plus complète de ce type
d’images
Parmi les différentes approches existantes on peut distin-
guer deux grands types de méthodes :
- les méthodes basées sur l’exploitation de l’information
bas-niveau contenue dans l’image (niveaux de gris)
- les méthodes basées sur la construction d’un modèle
représentant les éléments à détecter.
En présence d’images complexes, chacune de ces ap-
proches révèle des avantages et des limites, mais ne fournit
pas une qualité de segmentation suffisante. L’objectif des mé-
thodes de coopération est d’exploiter la complémentarité des
approches pour améliorer le résultat de la segmentation. Le
travail est appliqué à l’IRM du cerveau (figure 1).
2 Etat de l’art
L’étude bibliographique que nous avons réalisée concerne
trois aspects principaux : les approches guidées par des
modèles, les approches bas-niveau, et les méthodes travaillant
par coopération entre les deux approches précédentes.
Les approches à base de modèles sont généralement quali-
fiées d’approches globales, par opposition à l’aspect local des
détecteurs classiques de contours (Deriche, Prewitt, ...). En ef-
fet, elles prennent en compte des informations a priori sur la
structure des contours présents dans l’image. On peut distin-
372
guer trois grands types de modèles structurels : les modèles
rigides et semi-rigides basés sur une représentation paramé-
trique des objets à étudier [YUIL92], les snakes correspondant
plutôt à une approche de type énergétique [KASS88], et enfin
les modèles statistiques utilisant les outils statistiques pour re-
présenter la structure observée [COOTES94]. Les approches
de haut-niveau présentent de nombreux avantages en segmen-
tation d’images. En particulier, elles fournissent des résultats
en rapport avec la réalité, et elles sont efficaces en environne-
ment bruité.
Les approches bas-niveau sont orientées vers deux grands
axes : la détection des contours, utilisant l’information sur les
discontinuités locales des niveaux de gris, et les croissances de
régions, fondées sur l’homogénéité des niveaux de gris. Des
méthodes de coopération région/contour ont été développées
pour exploiter la dualité région-contour. Bajcsy [ABM87]
propose un ajustement itératif de paramètres liés à un module
de détection des régions et à un module de détection des
contours. Bellet [BELLET95] propose une approche multi-
agents pour réaliser la fusion d’informations à plus bas-niveau.
Les approches bas-niveau présentent l’avantage de ne pas
nécessiter une phase de modélisation des éléments recherchés
dans l’image. Or, dans le cadre d’applications médicales, on
peut facilement concevoir que certains organes échappent à
tout procédé de modélisation à cause d’une complexité trop
grande ou de variations trop importantes d’un individu à
l’autre.
Il est difficile de trouver des articles décrivant des méthodes
de coopération entre approches guidées par les données et ap-
proches guidées par des modèles dans la littérature. Nous en
présentons deux : [PAVLIDIS90] et [CHIOU95]. Pavlidis pro-
pose une approche bas niveau pour initialiser le positionne-
ment d’un contour actif. L’initialisation des méthodes guidées
par les modèles apparaît en effet comme une étape délicate.
Cette initialisation est souvent réalisée manuellement, et son
automatisation difficile. La coopération avec une méthode bas-
niveau se révèle efficace pour les contours actifs utilisés par
Pavlidis. Chiou propose un calcul automatique de la fonction
d’énergie pour guider la déformation de contours actifs. De
même que pour l’initialisation des contours actifs, le calcul
d’une fonction d’énergie est souvent effectué manuellement.
L’automatisation de ce type de calcul serait d’un grand inté-
rêt. L’introduction d’une méthode bas-niveau, basée sur des
réseaux de neurones, donne un moyen d’automatiser ce cal-
cul.
3 Modèle statistique
L’approche par modèle statistique exploite l’information a
priori contenue dans un ensemble d’apprentissage pour créer
un modèle statistique, lié à la structure étudiée. Les fonde-
ments mathématiques de cette approche ainsi que la construc-
tion détaillée d’un modèle sont décrits dans [COOTES94].
Le point de départ de cette méthode est constitué par un
ensemble d’apprentissage représentant différents exemples de
la forme étudiée. L’étape suivante consiste en un marquage de
points remarquables sur chaque exemple.
FIG. 2 — Modèle moyen du tronc cérébral, avant le processus
de déformation
L’élaboration du modèle statistique permet ensuite de quan-
tifier mathématiquement les déformations du modèle qui en
conservent la structure générale. Le traitement mathématique
effectué sur l’ensemble d’apprentissage est une ACP (Analyse
en Composantes Principales). On obtient un modèle moyen Nx
(figure 2). Une occurence x du modèle est décrite comme une
déformation à partir de la forme moyenne Nx , selon les direc-
tions définies par les vecteurs propres principaux pi , affectés
de coefficients de poids i .
x D Nx C
tX
iD0
i pi
L’aspect de variabilité contrôlée est intéressant en imagerie
médicale où la forme des organes et leur taille varient beau-
coup mais où la structure globale reste conservée d’un individu
à l’autre. Un exemple de résultat est présenté dans la figure 3.
FIG. 3 — Résultat du processus de recherche du tronc
cérébral par le modèle statistique
L’avantage principal de cette méthode est sa robustesse en
présence de bruit. Cependant, certains organes humains pré-
sentent une trop grande variabilité pour pouvoir être modéli-
sés finement, ce qui est une limite à l’applicabilité de cette
approche dans le cadre d’images médicales.
373
4 Approche coopérative régions contours
Pour développer une méthode incrémentale de segmenta-
tion procédant par fusion, nous utilisons l’approche multi-
agents proposée par Bellet [BELLET95]. Cette méthode
construit la solution pixel par pixel grâce à des agents spé-
cialisés dans la croissance de région ou de contour. Les agents
communiquent entre eux tout au long du processus de seg-
mentation, ce qui permet d’échanger localement de l’informa-
tion. Dans cette methode, lorsqu’un pixel est affecté, la dé-
cision est définitive. Cette technique est justifiée par le fait
que la solution est construite de manière très progressive et
que l’adaptation des seuils est quasi permanente. Le choix
des pixels à agréger est lié à une fonction d’évaluation, qui
sélectionne les meilleurs candidats. On dispose d’une fonc-
tion eval R.x; y/ pour les pixels région et d’une fonction
evalC.x; y/ pour les pixels contours. wi est un coefficient de
poids, et gradient Max Local.x; y/ correspond à un gradient
maximum localement.
Ces fonctions sont définies par :
eval R.x; y/ D .niveauGris.x; y/ÄniveauGrisMoy.R//
C.variance.x; y/Ä varianceMoy.R//
evalC.x; y/ D w1:gradient .x; y/C
w2:gradient Max Local.x; y/Cw3:dir Gradient .x; y/
L’avantage de cette méthode est sa généralité. Cependant,
elle manque de robustesse en présence de bruit ou de texture,
et fournit souvent des résultats contenant trop d’information
(figure 4).
FIG. 4 — Segmentation région contour par une méthode
multi-agents
5 Méthodes de coopération proposées
Le but principal de la coopération est de limiter les fai-
blesses des méthodes précédemment exposées et d’en conser-
ver les avantages. Plusieurs stratégies de coopération ont été
étudiées.
5.1 Coopération par initialisation
L’approche bas-niveau permet de positionner automatique-
ment les germes des agents de segmentation. Or cette tech-
nique, bien que générale, ne permet pas de focaliser l’at-
tention sur les zones d’intérêt de l’image. Nous proposons
une méthode de coopération pour améliorer cette phase d’ini-
tialisation. La première phase de cette méthode est la re-
cherche d’une occurrence du modèle du tronc cérébral dans
l’image étudiée. Le résultat de cette recherche constitue alors
un contour de base pour la segmentation. Un échantillonnage
de ce contour est ensuite réalisé : les points retenus définissent
des fenêtres de recherche pour trouver des germes. Ces germes
étant issus d’un contour, nous les associons à des agents région
(principe de dualité région-contour : on suppose qu’un contour
sépare deux régions). Un résultat est fourni dans la figure 5.
Dans ce cas, le modèle du tronc cerébral a lancé des agents
régions autour de son contour et on obtient une segmentation
contenant moins d’information.
FIG. 5 — Résultat de segmentation aprés initialisation
d’agents région par le modèle du tronc cérébral
5.2 Coopération par fusion
La technique de coopération par fusion est généralement
utilisée dans un but de validation. Le principe est de confronter
les résultats obtenus par différentes méthodes et de ne conser-
ver que les informations cohérentes [BONNIN91]. Dans le cas
de la segmentation du tronc cérébral nous proposons le critère
suivant :
e D C Ä R
M
C représente le nombre de points communs entre le contour
issu d’un agent bas-niveau et le contour issu de la recherche
par le modèle. Les points ainsi dénombrés correspondent à des
points fiables.
R représente l’ensemble des points segmentés par un agent
région et qui traversent le contour issu du modèle. Ces
points représentent de l’information non cohérente entre les
2 approches, on peut donc les qualifier de “points faux”.
M est le nombre de points du contour du modèle, pour la
normalisation du résultat.
Ainsi, dans le cas d’un résultat parfait, e vaut 1. Et dans
le cas d’un résultat très incohérent, lorsque tous les points du
modèle correspondent à des points région, e vautÄ1. Dans les
cas où e est proche de 0, le modèle est décalé par rapport à
374
la région centrale, mais il est difficile de qualifier ce décalage.
De plus, ce critère est indépendant de la longueur du contour.
Le tableau 1 présente les résultats obtenus pour 12 images.
image R C M e
12 16 10 83 -0.07
13 16 42 82 0.31
14 10 55 98 0.46
15 17 49 99 0.32
16 9 32 95 0.24
17 5 36 83 0.37
18 0 55 97 0.57
19 0 54 87 0.62
20 0 13 89 0.14
21 5 48 98 0.44
22 4 33 104 0.28
23 20 33 87 0.15
24 18 15 87 0.15
TAB. 1 — Résultats des évaluations pour la méthode de
fusion
La comparaison de ces résultats avec les images correspon-
dantes montre qu’un rapport faible est généralement lié à un
décalage du modèle par rapport à la région du tronc cérébral.
En effet, une translation du modèle par rapport au contour
idéal se traduit par un nombre de points R plus important et
un nombre de points C moins important, et donc un rapport
faible.
A l’opposé, nous avons observé qu’un rapport élevé corres-
pondait à un bon positionnement du modèle. Le seuil est situé
autour de 0.3.
6 Conclusion
L’étude des méthodes de coopération pour intégrer les
qualités de différentes approches apparaît nécessaire pour
améliorer les résultats de segmentation.
L’évolution de ce travail concerne principalement les deux
axes suivants :
- augmenter la qualité de l’information a priori en dévelop-
pant un modèle plus complexe des organes présents dans les
images étudiées ;
- guider plus précisement les agents bas-niveaux en influen-
cant leur comportement par de l’information a priori, afin
qu’ils fournissent une meilleure information.
L’objectif à plus long terme est d’obtenir des résultats de
segmentation fiables et précis pour pouvoir effectuer des me-
sures diverses sur les organes présents dans ce type d’images.
Remerciements
Ce travail est réalisé en partie grâce au soutien du projet
européen ALLIANCE, ainsi qu’à la région Rhône-Alpes (pro-
gramme EURODOC).
Références
[ABM87] H.L. ANDERSON, R. BAJCSY, M. MINTZ, A Mo-
dular Feedback System for Image Segmentation, TECH-
NICAL REPORT, UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA,
GRASP LAB., 1987.
[BELLET95] F. BELLET, M. SALOTTI, C. GARBAY, Une
Approche Opportuniste et Coopérative pour la Vision de
Bas Niveau, TRAITEMENT DU SIGNAL, VOL.12,
NO.5, PP.479-494, 1995.
[BONNIN91] P. BONNIN, Méthode systématique de
Conception et de Réalisation d’Applications en Vi-
sion par Ordinateur, THESE DE DOCTORAT,
UNIVERSITÉ DE PARIS VII, FRANCE, 1991.
[CHIOU95] G. CHIOU, J.N. HWANG, A Neural Network-
Based Stochastic Active Contour Model (NNS-SNAKE)
for Contour Finding of Distinct Features, IEEE TRAN-
SACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL.4,
NO.10, PP.1407-1416, 1995.
[COOTES94] T.F. COOTES, C.J. TAYLOR, D.H. COOPER,
J. GRAHAM, Active Shape Models - Their Training and
Application, COMPUTER VISION AND IMAGE
UNDERSTING, VOL.61, NO.1, PP.38-59, 1995.
[KASS88] M. KASS, A. WITKIN, D. TERZOPOULOS,
Snakes : Active Contour Models, INTERNATIO-
NAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, VOL.1,
PP.312-331, 1988.
[GK95] L. GONG & C. KULIKOWSKI, Composition of
Image Analysis Processes Trough Object-Centered Hie-
rarchical Planning, IEEE TRANSACTIONS ON PA-
TERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLI-
GENCE, VOL.17 NO.10, PP.997-1009, 1995.
[PAVLIDIS90] T. PAVLIDIS, Y.T. LIOW, Integrating Re-
gion Growing and Edge Detection, IEEE TRAN-
SACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MA-
CHINE INTELLIGENCE, VOL.12,NO.3, PP.225-
233, 1990.
[YUIL92] A. YUILLE, P. HALLINAN, D. COHEN, Feature
Extraction from Faces Using Deformable Templates, IN-
TERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VI-
SION, NO.8, VOL.2, P 99-111, 1992.


Coopération entre processus guidés par les données et par les modèles pour la segmentation

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

I-Revues