Segmentation d'images multi-résolution : application à l'extraction des mitoses en imagerie histologique

Vincent Roullier 1 Olivier Lezoray 1 Vinh-Thong Ta 2 Abderrahim Elmoataz 1
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Dans cet article, nous présentons une méthode d'extraction des mitoses sur des images entières de coupes histologiques de cancer du seins. La segmentation proposée utilise une approche multi-résolution imitant le processus d'analyse du pathologiste. Chaque résolution est analysée en se focalisant sur une région déterminée à une résolution plus grossière. À chaque niveau, un affinage spatial par classification semi-supervisée est effectué pour une meilleure précision des contours. La segmentation proposée est entièrement non-supervisée et utilisent des connaissances spécifiques du domaine.
Type de document :
Communication dans un congrès
GRETSI, 2011, Bordeaux, France. 2011
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [5 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00708977
Contributeur : Image Greyc <>
Soumis le : mardi 21 janvier 2014 - 11:19:14
Dernière modification le : jeudi 8 novembre 2018 - 15:26:02
Document(s) archivé(s) le : mardi 22 avril 2014 - 11:31:00

Fichier

Roullier_Gretsi2011.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00708977, version 1

Citation

Vincent Roullier, Olivier Lezoray, Vinh-Thong Ta, Abderrahim Elmoataz. Segmentation d'images multi-résolution : application à l'extraction des mitoses en imagerie histologique. GRETSI, 2011, Bordeaux, France. 2011. 〈hal-00708977〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

151

Téléchargements de fichiers

256