Fusion des classifieurs supervisés: Application sur la classification pixellaire des images microscopiques.

Abstract

L'analyse d'images dans le domaine de la cytologie est un outil de diagnostic en voie de développement. L'analyse quantitative de la forme et de la structure des cellules issue d'images couleur de microscopie photonique apporte au cytotechnologiste des informations précieuses pour l'aide au diagnostic. Cette étude de paramètres ne peut se faire qu'à partir d'objets parfaitement segmentés. Dans le cadre de la coloration internationale de MGG, nous proposons une segmentation par la classi cation pixellaire par fusion de classi eurs supervisés pour l'augmentation de la qualité des résultats. En e et, de plus en plus, les chercheurs se rendent compte qu'il n'existe aucune méthode de classi cation pouvant manifester une supériorité sur les autres méthodes dans tous les problèmes et toutes les situations. Cette combinaison nous permet d'obtenir des résultats prometteurs. Abstract Image analysis in the eld of cytology is a diagnostic tool developing. The quantitative analysis of the shape and structure of cells derived from color images of light microscopy provides the cytotechnologist valuable information for diagnostic assistance. This study parameters can only be made from perfectly segmented objects. Within the international MGG staining, we propose a segmentation by pixellaire classi cation fusion supervised classi ers to increase the quality of results. Indeed, increasingly, researchers are realizing that there is no classi cation method can demonstrate superiority over other methods in all problems and situations. This combination allows us to obtain promising results.