Methods and algorithms of segmentation and deconvolution for quantitative analysis of Tissue Microarray images
Méthodes et algorithmes de segmentation et de déconvolution d'images pour l'analyse quantitative de Tissue Microarrays
Résumé
This thesis aims at developing dedicated methods for quantitative analysis of Tissue Microarray (TMA) images acquired by fluorescence scanners.
We addressed these issues in biomedical image processing, including segmentation of objects of interest (i.e. tissue samples), correction of acquisition artifacts during the scanning process and improvement of acquired image resolution while taking into account imaging modality and scanner design.
The developed algorithms allow envisaging a novel automated platform for TMA analysis, which is highly required in cancer research nowadays.
On a TMA slide, multiple tissue samples which are collected from different donors are assembled according to a grid structure to facilitate their identification.
In order to establish the link between each sample and its corresponding clinical data, we are not only interested in the localization of these samples but also in the computation of their array (row and column) coordinates according to the design grid because the latter is often very deformed during the manufacturing of TMA slides.
However, instead of directly computing array coordinates as the existing approaches, we proposed to reformulate this problem as the approximation of the deformation of the theoretical TMA grid using ``thin plate splines'' given the result of tissue sample localization.
We combined a wavelet-based detection and an ellipse-based segmentation to eliminate false alarms and thus improving the localization result of tissue samples.
According to the scanner design, images are acquired pixel by pixel along each line, with a change of scan direction between two subsequent lines.
Such scanning system often suffers from pixel mis-positioning (jitter) due to imperfect synchronization of mechanical and electronic components.
To correct these scanning artifacts, we proposed a variational method based on the estimation of pixel displacements on subsequent lines.
This method, inspired from optical flow methods, consists in estimating a dense displacement field by minimizing an energy function composed of a nonconvex data fidelity term and a convex regularization term.
We used the half-quadratic splitting technique to decouple the original problem into two small sub-problems: one is convex and can be solved by a standard optimization algorithm, the other is non-convex but can be solved by a complete search.
To improve the resolution of acquired fluorescence images, we introduced a method of image deconvolution by considering a family of convex regularizers.
The considered regularizers are generalized from the concept of Sparse Variation which combines the $L_1$ norm and Total Variation (TV) to favors the co-localization of high-intensity pixels and high-magnitude gradient.
The experiments showed that the proposed regularization approach produces competitive deconvolution results on fluorescence images, compared to those obtained with other approaches such as TV or the Schatten norm of Hessian matrix.
Ce travail de thèse a pour objectif de développer les méthodes originales pour l’analyse quantitative des images de Tissue Microarrays (TMAs) acquises en fluores- cence par des scanners dédiés. Nous avons proposé des contributions en traitement d’images portant sur la segmentation des objets d’intérêts (i.e. des échantillons de tissus sur la lame de TMA scannée), la correction des artéfacts d’acquisition liés aux scanners en question ainsi que l’amélioration de la résolution spatiale des images ac- quises en tenant compte des modalités d’acquisition (imagerie en fluorescence) et la conception des scanners. Les développements permettent d’envisager une nouvelle plateforme d’analyse de TMAs automatisée, qui représente aujourd’hui une forte demande dans la recherche contre les cancers.
Les TMAs (ou “puces à tissus”) sont les lames histologiques sur lesquelles de nombreux échantillons tissulaires venant de différents donneurs sont déposés selon une structure de grille afin de faciliter leur identification. Pour pouvoir établir le lien entre chaque échantillon et ses données cliniques correspondantes, on s’intéresse non seulement à segmenter ces échantillons mais encore à retrouver leur position théorique (les indices de ligne et de colonne) sur la grille TMA car cette dernière est souvent très déformée pendant la fabrication des lames. Au lieu de calculer directement les indices de ligne et de colonne (des échantillons), nous avons reformulé ce problème comme un problème d’estimation de la déformation de la grille de TMA théorique à partir du résultat de segmentation en utilisant l’interpolation par splines “plaques mincse”. Nous avons combiné les ondelettes et un modèle d’ellipses paramétriques pour éliminer les fausses alarmes, donc améliorer les résultats de segmentation.
Selon la conception des scanners, les images sont acquises pixel par pixel le long de chaque ligne, avec un change de direction lors du balayage entre les deux lignes. Un problème fréquent est le mauvais positionnement des pixels dû à la mauvaise synchronisation des modules mécaniques et électroniques. Nous avons donc proposé une méthode variationnelle pour la correction de ces artéfacts en estimant le décalage entre les pixels sur les lignes consécutives. Cette méthode, inspirée du calcul du flot optique, consiste à estimer un champ de vecteurs en minimisant une fonction d’énergie composée d’un terme d’attache aux données non convexe et d’un terme de régularisation convexe. La relaxation quadratique est ainsi utilisée pour découpler le problème original en deux sous-problèmes plus simples à résoudre.
Enfin, pour améliorer la résolution spatiale des images acquises qui dépend de la PSF (point spread function) elle-même variant selon le faisceau laser d’excitation, nous avons introduit une méthode de déconvolution d’images en considérant une famille de régulariseurs convexes. Les régulariseurs considérés sont généralisés du concept de la variation parcimonieuses (Sparse Variation) combinant la norme L1 de l’image et la variation totale (Total Variation) pour rehausser les pixels dont l’intensité et le gradient sont non-nuls. Les expériences montrent que l’utilisation de cette régularisation produit des résultats de déconvolution d’images très satisfaisants en comparaison avec d’autres approches telles que la variation totale ou la norme de Schatten de la matrice Hessienne.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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