Détection automatique des nodules pulmonaires dans les images scanner.

Abstract

Les nodules pulmonaires peuvent indiquer un stade précoce du cancer du poumon. Ainsi, la détection précoce des nodules est le moyen le plus efficace pour sauver la vie des patients. Le but de ce mémoire est de présenter une approche globale de diagnostic assisté par ordinateur(CAD), qui permet d’aider le radiologue à effectuer différentes mesures pour la détection des nodules pulmonaires dans les images scanner. Ce système effectue la tâche d’interprétation des images médicalesà partir d’une chaine de traitement tel que le prétraitement des images par le filtre médian, la segmentation du poumon par la méthode d’Otsu, la segmentation des nodules candidats basée sur l’application d’un seuillage manuel, l’extraction des caractéristiques, enfin la classification des nodules candidats à l’aide d’un classifieur(SVM). Dans ce mémoire nous avons travaillé avec deux bases d’image annotées, la première LIDC (Lung Image Database Consortium), la deuxième est obtenue à partir du CHU de Tlemcen. Les performances du système proposéet appliqué sur la base LIDC annotée ont montré une sensibilité moyenne de 82.35%, une spécificité moyenne de 98.78%, et un taux de classification moyenne de 97.24%. Des résultats similaires ont été obtenus sur les images provenant du CHU de Tlemcen.