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MESURE ET SUIVI DE LA STÉNOSE CAROTIDIENNE
Projet de Reconnaissance de Formes 2007/2008
Jonathan Courtois et Florent Renault
PLAN Introduction / Cahier des charges Concepts Médicaux
Le format DICOM La sténose carotidienne
Concepts de Reconnaissance des Formes, Traitement d’Images L’histogramme Les k-ppv Gray-Scale Median Analysis and Color Mapping
Développement Les outils de développement Diagramme de classes Problème rencontré et solutions
Protocole Conclusion /Démonstration
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Jonathan Courtois & Florent Renault
INTRODUCTION CAHIER DES CHARGES
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Jonathan Courtois & Florent Renault
Logiciel de mesure et de suivi de sténose carotidienne
• Outils de sélection• Histogramme classique et Histogramme en barre• Normalisation• Possibilité de zoom• Format DICOM• Documentation
Contraintes• De mars 2008 à mai 2008 • Plateforme Windows
CONCEPTS MÉDICAUXLe format dicom (1)
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Jonathan Courtois & Florent Renault
Créé en 1985 par l'ACR (American College of Radiology) et la NEMA (National Electric Manufacturers Association).
Standard médical
Header
Données d’image
CONCEPTS MÉDICAUXLe format dicom (2)
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Jonathan Courtois & Florent Renault
CONCEPTS MÉDICAUXLa sténose carotidienne
La carotide interne irrigue le cerveau La plaque d’athérome NASCET, ECTS Risque d’infarctus Quels patients opérer ? L’échographie Doppler
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Jonathan Courtois & Florent Renault
CONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES
Histogramme
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Jonathan Courtois & Florent Renault
Histogramme normalisé % de pixel par niveau de gris
Histogramme par intervalles Choix de l’intervalle
CONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES
K-plus-proches-voisins
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Jonathan Courtois & Florent Renault
Choix aléatoire des classes Base d’apprentissage (pixel triés) Choisir une classe pour chaque pixel (pixel non
triés) K plus proches voisins (K < nombre de classes) 3 distances
Distance Euclidienne Distance de Manhattan Distance de Mahalanobis
CONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES
K-plus-proches-voisins
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Jonathan Courtois & Florent Renault
CONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES
K-plus-proches-voisins
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Jonathan Courtois & Florent Renault
Distance Euclidienne, de gauche à droite (3 classes 1-ppv, 3 classes 3-ppv, 5 classes 3-ppv)
Distance de Mahalanobis, de gauche à droite (3 classes 1-ppv, 3 classes 3-ppv, 5 classes 3-ppv)
CONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES
Gray-Scale Median Analysis and Color Mapping(1)
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Jonathan Courtois & Florent Renault
3 couleurs Niveau de gris < 50 : rouge 50 < Niveau de gris < 80 : jaune Niveau de gris > 80 : vert
Homogène si une seule couleur est prédominante
Hétérogène si au moins 2 couleurs sont également présentes sur la plaque
CONCEPTS DE RECONNAISSANCE DES FORMES
Gray-Scale Median Analysis and Color Mapping(2)
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Jonathan Courtois & Florent Renault
DÉVELOPPEMENTLes outils de développement
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Jonathan Courtois & Florent Renault
Le langage C# Les Windows Forms GDI+ (Graphic Devices Interface) ezDICOM ZedGraph
Visual Studio 2008 Microsoft Windows XP SP2 Subversion
DÉVELOPPEMENTDiagramme de classes
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Jonathan Courtois & Florent Renault
DÉVELOPPEMENTProblèmes rencontrés
Communication inter-composants Traitement de la zone de sélection Images de grandes dimensions
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Jonathan Courtois & Florent Renault
PROTOCOLE
Réalisation de l’échographie Doppler Ouverture de l’image (découpage à
l’ouverture) Filtre de normalisation ? Sélection du contour de la plaque, en
prenant soin de ne pas inclure le flux sanguin Analyses :
Histogramme intervalle (pas de 51) Colorisation GSM K-ppv (k = 2, 3 classes, distance de Mahalanobis)
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Jonathan Courtois & Florent Renault
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Jonathan Courtois & Florent Renault
CONCLUSIONET
DÉMONSTRATION