Analysis of the migratory potential of cancerous cells by image preprocessing, segmentation and classification

Ce travail de these s’insere dans un projet de recherche plus global dont l’objectif est d’analyser le potentiel migratoire de cellules cancereuses. Dans le cadre de ce doctorat, on s’interesse a l’utilisation du traitement des images pour denombrer et classifier les cellules presentes dans une image acquise via un microscope. Les partenaires biologistes de ce projet etudient l’influence de l’environnement sur le comportement migratoire de cellules cancereuses a partir de cultures cellulaires pratiquees sur differentes lignees de cellules cancereuses. Le traitement d’images biologiques a deja donne lieu `a un nombre important de publications mais, dans le cas aborde ici et dans la mesure ou le protocole d’acquisition des images acquises n'etait pas fige, le defi a ete de proposer une chaine de traitements adaptatifs ne contraignant pas les biologistes dans leurs travaux de recherche. Quatre etapes sont detaillees dans ce memoire. La premiere porte sur la definition des pretraitements permettant d’homogeneiser les conditions d’acquisition. Le choix d’exploiter l’image des ecarts-type plutot que la luminosite est un des resultats issus de cette premiere partie. La deuxieme etape consiste a compter le nombre de cellules presentent dans l’image. Un filtre original, nomme filtre «halo», permettant de renforcer le centre des cellules afin d’en faciliter leur comptage, a ete propose. Une etape de validation statistique de ces centres permet de fiabiliser le resultat obtenu. L’etape de segmentation des images, sans conteste la plus difficile, constitue la troisieme partie de ce travail. Il s’agit ici d’extraire des «vignettes», contenant une seule cellule. Le choix de l’algorithme de segmentation a ete celui de la «Ligne de Partage des Eaux», mais il a fallu adapter cet algorithme au contexte des images faisant l’objet de cette etude. La proposition d’utiliser une carte de probabilites comme donnees d’entree a permis d’obtenir une segmentation au plus pres des bords des cellules. Par contre cette methode entraine une sur-segmentation qu’il faut reduire afin de tendre vers l’objectif : «une region = une cellule». Pour cela un algorithme utilisant un concept de hierarchie cumulative basee morphologie mathematique a ete developpee. Il permet d’agreger des regions voisines en travaillant sur une representation arborescente de ces regions et de leur niveau associe. La comparaison des resultats obtenus par cette methode a ceux proposes par d’autres approches permettant de limiter la sur-segmentation a permis de prouver l’efficacite de l’approche proposee. L’etape ultime de ce travail consiste dans la classification des cellules. Trois classes ont ete definies : cellules allongees (migration mesenchymateuse), cellules rondes «blebbantes» (migration amiboide) et cellules rondes «lisses» (stade intermediaire du mode de migration). Sur chaque vignette obtenue a la fin de l’etape de segmentation, des caracteristiques de luminosite, morphologiques et texturales ont ete calculees. Une premiere analyse de ces caracteristiques a permis d’elaborer une strategie de classification, a savoir separer dans un premier temps les cellules rondes des cellules allongees, puis separer les cellules rondes «lisses» des «blebbantes». Pour cela on divise les parametres en deux jeux qui vont etre utilises successivement dans ces deux etapes de classification. Plusieurs algorithmes de classification ont ete testes pour retenir, au final, l’utilisation de deux reseaux de neurones permettant d’obtenir plus de 80% de bonne classification entre cellules longues et cellules rondes, et pres de 90% de bonne classification entre cellules rondes «lisses» et «blebbantes».