Imagerie spectro-polarimétrique : système, algorithmes et biopsie optique
Langue Français
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Auteur : Karnoukian, Marc
Date de soutenance : 29-03-2017

Directeur(s) de thèse : Zallat, Jihad

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Signal, image, automatique et robotique (SIAR)
Classification : Physique, Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Polarimétrie, Segmentation, Analyse d’images, Imagerie de polarisation, Optimisation de systèmes
Mots-clés :
  • Polarimétrie
  • Microscopie de polarisation
  • Imagerie multispectrale
  • Cancer -- Diagnostic
Résumé : Le cancer est une pathologie que l’on se doit de détecter le plus tôt possible si l’on veut accroître les chances de guérison. Ces travaux étudient l’apport de la signature polarimétrique à la caractérisation et l’identification des tissus cancéreux. Il s’agit d’extraire des images multidimensionnelles de polarisation des informations physiques qui caractérisent les constituants de l’objet bien au-delà de l’information visuelle des images d’intensité. Durant cette thèse, un imageur de Mueller, POLARIS, a pu être mis en place ainsi que les outils de traitement et de calibration adaptés. Une méthode de segmentation d’images de Mueller en condition d’éclairement non homogène a été proposée. Une première base d’images multi-spectrales polarimétriques de tissus sains et pathogènes chez la souris a été constituée. Une approche originale a enfin été proposée en se basant sur les forêts aléatoires pour extraire parmi un ensemble de paramètres physiques un jeu de paramètres permettant de différencier les zones saines des zones pathogènes aux différentes longueurs d’ondes de travail. Une comparaison est proposée avec la littérature et permet de valider l’approche.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2017STRAD001
Type de ressource : Thèse