Caractérisation automatique des tumeurs de la peau par les techniques de traitement et d’analyse d’images.
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Dans ce travail de thèse, nous avons présenté une méthodologique pour la classification des lésions
cutanées. Le mélanome malin est la plus grave des tumeurs cutanées, c’est une tumeur maligne qui se
développe principalement dans la zone cutanée, à partir des mélanocytes, cellules responsables de la
pigmentation. C’est le cancer dont l’incidence augmente actuellement d’une manière très rapide. Son taux
de mortalité augmente de façon croissante, mais il peut diminuer par une détection plus précoce et par une
meilleure prévention. À partir des images de tumeurs de la peau, on peut déterminer s’il s’agit d’un
mélanome ou d’une tumeur bénigne, en se fondant sur les mêmes critères que ceux utilisés par les
dermatologues : forme de la tumeur, taille, couleur, symétrie, régularité de bords. Dans ce travail nous
avons traité plus particulièrement la nécessité d’extraire des attributs spécifiques, ainsi que la volonté de
mettre en place des systèmes capables de détecter les différents signes spécifiques pour l’aide au
diagnostic des mélanomes, en particulier auprès des médecins généralistes. Dans une première étape nous
avons commencé ce travail par une séquence de prétraitement appliquée aux différentes images, pour
éliminer les poils entourant la tumeur ainsi qu’une grande partie du bruit résiduel. Dans la deuxième
étape, une segmentation automatique est appliquée sur l’image filtrée. Cette phase est essentielle si nous
voulons d’une part caractériser les informations de contour de la lésion et d’autre part, situer la tumeur
afin de pouvoir l’analyser. Ensuite, une série d’opérations est appliquée sur l’image permettant
l’extraction des attributs spécifiques (A : asymétrie, B : bordure, C : couleur, D : diamètre) pour la
caractérisation des tumeurs de la peau. Enfin, les différents signes spécifiques des lésions (ABCD) sont
fournis à un réseau de neurones artificiels pour séparer les tumeurs malignes des tumeurs bénignes.