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Modélisation statistique du Speckle en OCT : application à la segmentation d'images de la peau

Mcheik, Ali. Modélisation statistique du Speckle en OCT : application à la segmentation d'images de la peau. PhD, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2010

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Official URL: http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00001417/

Abstract

Cette thèse porte sur la segmentation d'images OCT cutanées. Cette modalité d'imagerie permet de visualiser les structures superficielles avec une profondeur de l'ordre du millimètre. En dermatologie, elle permet d'explorer l'épiderme et sa jonction avec le derme. Cependant, les images OCT sont sévèrement affectées par le bruit speckle. Ce phénomène conjugué à la complexité inhérente aux structures de la peau rend l'interprétation des images difficile même pour des experts. L'approche classique consiste à filtrer le speckle avant de faire des traitements de segmentation. A l'inverse, dans cette thèse nous exploitons exclusivement le bruit comme information pour segmenter. Notre approche repose sur la modélisation statistique du speckle. La segmentation se fait par classification des paramètres de ce modèle probabiliste. Ainsi, - On montre que le speckle ne suit pas une loi Rayleigh, comme cela est établi analytiquement. - On ajuste plusieurs lois de probabilité à l'amplitude OCT; et on montre que celle-ci est distribuée selon la loi Gamma généralisée. - On établit que les paramètres de cette loi discriminent statistiquement les couches de la peau. - On conçoit une méthode de segmentation par classification des paramètres locaux du speckle. Les nombreuses expérimentations faites sur plusieurs corpus d'images in-vivo confirment la validité de notre approche.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution: Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT
Laboratory name:
Research Director:
Ayache, Alain and Batatia, Hadj
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Deposited By:admin admin

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