Note ABES Structures hiérarchiques multi-échelles pour l’analyse d’images histologiques Hierarchical multi-scale structures for histological image analysis Morphologie mathématique Structures hiérarchiques Arbre des coupes Histologie Segmentation Classification Multiplexing Mathematical morphology Hierarchical structures Component tree Histology Segmentation Classification Multiplexing 006.4 610 Traitement d'images Histologie La morphologie mathématique fournit des outils de traitement de l’image qui considèrent les images comme étant composées de régions connexes comportant des caractéristiques communes. Les structures dites hiérarchiques représentent les images sous la forme d’arbres des composantes connexes. Elles ont néanmoins une limitation commune. Une image naturelle de grande taille n’est généralement composée d’objets d’intérêt ne représentant qu’une faible proportion de pixels de celle-ci. Or les modèles existants représentent tous les pixels à la même échelle.Dans cette thèse, nous définissons une nouvelle structure hiérarchique baptisée arbres des coupes multi-échelles inspirée de l’arbre des coupes. Elle constitue une représentation multi-échelles de l’image sur le plan spatial en permettant aux nœuds de l’arbre de comporter des pixels à différentes échelles. Nous illustrons cette nouvelle structure sur des tâches de segmentation et de classification cellulaire sur des images histologiques. Mathematical morphology provides image processing tools which consider the images as being composed of connected regions having common features. Structures labelled hierarchical represent the images as being trees of connected components. Nevertheless, these structures have a common limitation. A large natural image is generally of objects of interest representing only a small proportion of all the pixels contained in the image. However, the existing models represent all pixels at the same scale.In this thesis, we define a new hierarchical structure called the multi-scale component-tree inspired by the regular component-tree. This structure is a spatial multi-scale representation of an image by allowing each node of the tree to contain pixels at different scales. We illustrate this new structure by tackling both cell segmentation and classification tasks on histological images. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 90468493 https://theses.hal.science/tel-04789099 application/pdf 88223682 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2024/PERRIN_Romain_2024_ED269.pdf http://www.theses.fr/2024STRAD018/abes https://theses.hal.science/tel-04789099 https://theses.hal.science/tel-04789099 Perrin Romain 1996-07-01 FR 28149438X 1507001450E 21401746 4200018 https://theses.fr/2024STRAD018 2024STRAD018 https://doi.org/10.70675/bfc4e8e8z7c13z4e05z98d7z91b07108c067 2024-09-23 Informatique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Wemmert Cédric MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 176663576 Naegel Benoît MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 09031669X Passat Nicolas MADS_PRESIDENT_DU_JURY 101512821 Bricq Stéphanie MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 13693644X Noblet Vincent MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 115580166 Leborgne Aurélie MADS_MEMBRE_DU_JURY_3 220421870 Marcotegui Beatriz MADS_RAPPORTEUR_1 130440531 Kurtz Camille MADS_RAPPORTEUR_2 164897615 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 269 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 260728 176969721 ddc:004 ddc:610 Wemmert Cédric Naegel Benoît Passat Nicolas Bricq Stéphanie Noblet Vincent Leborgne Aurélie Marcotegui Beatriz Kurtz Camille École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) PDF 90468493