Segmentation d'images couleur : application à la quantification de l'immunomarquage

Philippe Belhomme (1) , Abderrahim Elmoataz (2, 1) , Paulette Herlin (3) , Marinette Revenu (1) , Daniel Bloyet (4) , Anne-Marie Mandard (3)

1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
2 LUSAC - Laboratoire Universitaire des Sciences Appliquées de Cherbourg
3 GRECAN - Groupe Régional d'Etudes sur le CANcer
4 GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image et Instrumentation de Caen

L'analyse de marqueurs immunohistochimiques sur des coupes histologiques est d'un grand intérêt en pathologie tumorale pour le diagnostic, l'évaluation du pronostic et la thérapeutique. Leur quantification pose cependant un problème en raison de la complexité des images liée à la structure du tissu et à la qualité de la coloration. Les facteurs majeurs qui limitent actuellement l'automatisation complète de la mesure sont la segmentation des noyaux sur les images difficiles et la détection des zones marquées par analyse couleur. Le but de ce travail consiste à proposer une stratégie générale permettant la quantification automatisée du rapport d'immunomarquage nucléaire. Un exemple d'application sur des images couleur de cancers du sein est présenté.

Domaines: Traitement des images [eess.IV]

Philippe Belhomme, Abderrahim Elmoataz, Paulette Herlin, Marinette Revenu, Daniel Bloyet, et al.. Segmentation d'images couleur : application à la quantification de l'immunomarquage. 15e Colloque GRETSI 95, 1995, Juan-Les-Pins, France. pp.1197-1200. ⟨hal-00962412⟩