Pyramides irrégulières descendantes pour la segmentation de grandes images histologiques

Romain Goffe 1
1 SIC
XLIM - XLIM, Université de Poitiers
Résumé : Différents modes d'acquisition permettent d'obtenir des images de plusieurs gigaoctets. L'analyse de ces grandes images doit faire face à deux problèmes majeurs. Premièrement, le volume de données à traiter ne permet pas une analyse globale de l'image, d'où la difficulté d'en construire une partition. Deuxièmement, une approche multi-résolution est nécessaire pour distinguer les structures globales à faible résolution. Par exemple, dans le cadre des images d'histologie, les récentes améliorations des scanners permettent d'observer les structures cellulaires sur l'ensemble de la lame. En contrepartie, les images produites représentent jusqu'à 18 Go de données. De plus, l'agencement de ces cellules en tissus correspond à une information globale qui ne peut être observée qu'à faible résolution. Ces images combinent donc un aspect multi-échelle et multi-résolution. Dans ce manuscrit, nous définissons un modèle topologique et hiérarchique adapté à la segmentation de grandes images. Nos travaux sont fondés sur les modèles existants de carte topologique et de pyramide combinatoire. Nous présentons le modèle de carte tuilée pour la représentation de grandes partitions ainsi qu'une extension hiérarchique, la pyramide descendante tuilée, qui représente la dualité des informations multi-échelle et multi-résolution. Enfin, nous utilisons notre modèle pour la segmentation de grandes images en histologie.
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Thèse
Algorithme et structure de données [cs.DS]. Université de Poitiers, 2011. Français
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Contributeur : Romain Goffe <>
Soumis le : samedi 7 janvier 2012 - 16:05:00
Dernière modification le : mercredi 5 septembre 2018 - 13:30:09
Document(s) archivé(s) le : lundi 19 novembre 2012 - 12:55:22

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Romain Goffe. Pyramides irrégulières descendantes pour la segmentation de grandes images histologiques. Algorithme et structure de données [cs.DS]. Université de Poitiers, 2011. Français. 〈tel-00657621〉

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