Contributions à l'analyse d'images médicales pour la reconnaissance du cancer du sein. (Contributions to medical images analysis for breast cancer recognition)

Le diagnostic assiste par ordinateur du cancer du sein suscite de plus en plus un reel engouement en raison de la quantite sans cesse croissante d'images mammographiques issues des campagnes de depistage. L'accent est mis sur les opacites mammaires en raison du risque eleve de cancer qui leur est associe. En effet, la variabilite des formes rencontrees et la difficulte a discerner les masses surtout quand ces dernieres sont embarquees dans des densites importantes exigent une nouvelle strategie plutot adaptee aux cas les plus complexes a savoir les masses appartenant aux classes BI-RADS IV et V, c-a-d. respectivement les masses malignes spiculees et les distorsions architecturales. Dans ce travail, un systeme de diagnostic assiste par ordinateur entierement automatique et concu pour la segmentation et la classification des opacites dans les categories benigne/maligne ou graisseuse/dense, specifiquement pour celles de type BI-RADS IV et V est aborde. Dans un premier temps, nous avons developpe une approche de pre-traitement des images fondee sur l'apprentissage d'un dictionnaire parcimonieux sur les bases d'images, combine a une reduction de dimension afin de supprimer de facon efficace et rapide le bruit de numerisation des images mammographiques presentes dans les bases utilisees pour concevoir notre systeme de diagnostic en comparaison des approches deja existantes. Une fois les images pre-traitees, nous avons mis en place une procedure de segmentation non-supervisee des masses basee sur les champs de Markov et qui a l'avantage d'etre a la fois plus rapide, plus efficace et plus robuste que les meilleures techniques de segmentation disponibles dans l'etat-de-l'art. De plus, la methode proposee s'affranchit de la variabilite des masses et ce quelque soit la densite de l'image. Dans l'idee de decrire convenablement les lesions malignes spiculees, nous avons concu une methode de segmentation des spicules qui presente la particularite de ne pas recourir a l'utilisation de descripteurs extraits manuellement dont les performances peuvent varier en fonction de leur qualite. L'approche proposee repose sur des hypotheses que nous avons formulees concernant l'aspect des spicules. Celles-ci nous ont conduits a developper un modele Markovien combine a une transformee de Radon locale pour extraire les structures curvilignes de l'image. Ensuite, nous servant d'un modele a contrario, nous avons pu extraire les spicules de l'ensemble des structures detectees. Cette phase, vient clore la premiere partie de la conception de notre systeme, qui est en mesure d'extraire soit des masses spiculees, soit des distorsions architecturales. Afin de finaliser sa conception, nous avons procede a la creation d'un modele d'aide a la decision qui, a l'inverse de ce qui s'est toujours fait dans l'etat-de-l'art pour la discrimination des masses, procede a une extraction non-supervisee des descripteurs a l'aide d'une methode issue du Deep learning, a savoir les reseaux de neurones a convolution. Les descripteurs extraits, sont ensuite utilises dans un classifieur SVM pour apprendre un modele. Ce modele servira par la suite a la reconnaissance du cancer du sein. Les resultats obtenus pour chacune des etapes du systeme de diagnostic sont tres interessants et viennent combler un vide important dans la classification des masses en general et dans la distinction des masses malignes entre elles en particulier en se fondant sur trois niveaux de decision que sont la forme, la densite et les spicules.