Modèles statistiques sur des variétés pour la détection d’anomalies dans les images médicales
Langue Anglais
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Auteur : Tilquin, Florian
Date de soutenance : 13-11-2019

Directeur(s) de thèse : Heitz, Fabrice - Namer, Izzie Jacques

Président : Berger, Marie-Odile
Rapporteur(s) : Thirion, Bertrand - Colliot, Olivier
Membre(s) du jury : Heitz, Fabrice - Namer, Izzie Jacques - Berger, Marie-Odile - Thirion, Bertrand - Colliot, Olivier - Faisan, Sylvain

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
Classification : Informatique, Mathématiques

Mots-clés libres : Détection d’anomalies, Méthodes multivariées, Variétés, Méthodes non linéaires, Réduction de dimension, IRM
Mots-clés :
  • Télédiagnostic
  • Imagerie médicale
  • Imagerie par résonance magnétique
  • Détection des anomalies (informatique)
  • Variétés (mathématiques)
  • Méthodes statistiques
Résumé : On considère le problème de détecter des motifs anormaux au sein d’images neurologiques. Les approches classiques de détection d’anomalie sont le plus souvent des problèmes de classification à une classe, dans lesquels on souhaite détecter les sujets aberrants par rapport à la distribution (apprise préalablement) des sujets contrôles. Ces approches donnent une appréciation globale de la classe du sujet considéré (pathologique ou non), mais ne permettent pas d’obtenir une localisation spatiale des anomalies au sein de l’image du sujet elle-même. D’un autre côté, les approches développées pour localiser des anomalies au sein des sujets recourent généralement à des tests statistiques univariés sur des régions d’intérêt faisant l’hypothèse d’une distribution gaussienne. Dans cette thèse, nous présentons et comparons différentes méthodes (nouvelles ou de l’état de l’art) pour la détection et la localisation de motifs anormaux spécifiques aux sujets, dans le contexte d’un sujet unique confronté à un groupe témoin. Les méthodes proposées s’appuient sur une modélisation globale (multivariée), non linéaire d’images témoin, qui permet une représentation de motifs spatiaux complexes par des distributions non gaussiennes. La variété des motifs d’images témoin est apprise sur un groupe contrôle à l’aide de techniques de réduction de dimension non linéaires. On associe mathématiquement la tâche consistant à identifier les anomalies avec celle cherchant à trouver une projection de notre sujet sur la variété dans laquelle les sujets contrôles reposent. La phase de détection implique d’effectuer un test statistique sur le résidu entre notre projection et l’image d’origine. Différents types de jeux de données synthétiques ont été constitués dans le but de comparer ces différentes approches. Les expériences sur les données synthétiques montrent l’intérêt d’utiliser des représentations multivariées par rapport aux approches univariées standard. Les conclusions à propos de la comparaison entre méthodes univariées et multivariées diffèrent selon le jeu de données utilisé. Toutes les méthodes sont appliquées à la détection de motifs anormaux chez des sujets atteints de la maladie d’Alzheimer.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAD040
Type de ressource : Thèse