Piège diagnostique entre image IRM d’AVC et de tumeur Cérébrale : Intérêt de la segmentation et de l’analyse fractale.

Abstract

Cette étude a pour objectif de résoudre une des problématiques médicales en analyse d’image cérébrales IRM. Il s’agit d’un piège diagnostique entre les images d’un Accident vasculaire Cérébral (AVC) et une tumeur cérébrale. En effets les deux pathologies ont des images similaires. Après avoir testé plusieurs méthodes de segmentation d’image, nous avons segmenté des IRM comportant des AVC et d’autres IRM comportant des tumeurs cérébrales en utilisant l’approche ondelette avec comme prétraitement le filtre anisotropique. Nous avons ensuite appliqué les outils d’analyse de texture (extraction de l’homogénéité, contraste, énergie et corrélation à partir de la matrice de co-occurrence) sur la région de la lésion ainsi détectée (tumeur ou AVC). Nous avons également calculé la dimension fractale de la lésion. Les attributs texture et dimension fractale sont étudiés et nous constatons que la dimension fractale permet de différencier les deux pathologies. Une étude à plus large échelle (base de donné plus importante) permettra la classification automatique (avec SVM par exemple) des deux pathologies.