Developpement d'algorithmes et d'un systeme de traitement associe pour l'aide au diagnostic d'images de cellules epitheliales en vue d'examens en routine clinique PDF Download
Are you looking for read ebook online? Search for your book and save it on your Kindle device, PC, phones or tablets. Download Developpement d'algorithmes et d'un systeme de traitement associe pour l'aide au diagnostic d'images de cellules epitheliales en vue d'examens en routine clinique PDF full book. Access full book title Developpement d'algorithmes et d'un systeme de traitement associe pour l'aide au diagnostic d'images de cellules epitheliales en vue d'examens en routine clinique by Michel Ménard. Download full books in PDF and EPUB format.
Author: Michel Ménard
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
Get Book Here
Book Description
Author: Michel Ménard
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
Get Book Here
Book Description
Author: Michel Ménard
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages :
Get Book Here
Book Description
NOUS AVONS LIMITE CETTE ETUDE AU DOMAINE DU DEPISTAGE PREVENTIF DU CANCER, EFFECTUE EN CYTOLOGIE CLINIQUE: ANALYSE DES CARACTERES MORPHOLOGIQUES DES CELLULES PRESENTES DANS LES TISSUS EPITHELIAUX, ETALEES ET COLOREES SUR LAME LES FROTTIS. LA PREMIERE PARTIE DE L'ETUDE CONCERNE LA CREATION D'UNE BANQUE D'IMAGES REPONDANT AUX PREOCCUPATIONS ACTUELLES DES CYTOLOGISTES. L'ETUDE DES LAMES EN CYTOLOGIE CLINIQUE PRESENTE DES DIFFICULTES PARTICULIERES LIEES A LA VARIABILITE EXTREME DES STRUCTURES RENCONTREES. COMPTE-TENU, DU NOMBRE IMPORTANT D'IMAGES PAR LAME, DES DIVERS GROSSISSEMENTS D'ANALYSE ET DE LA COLORATION UTILISEE, NOUS PRESENTONS, DANS UNE DEUXIEME PARTIE, UNE METHODE ORIGINALE QUI CARACTERISE LES IMAGES SELON LEURS STRUCTURES DOMINANTES. ELLE PERMET LE CLASSEMENT DE LA LAME EN ZONES D'INTERET ET FACILITE L'ADAPTATION DES TRAITEMENTS AUX STRUCTURES RENCONTREES SANS CHANGER LES METHODES ACTUELLES D'OBTENTION DES FROTTIS. LA PRISE DE DECISION, RELATIVE A LA DETERMINATION DES PARTICULES SUSPECTES, NECESSITE L'IDENTIFICATION ET LA RECONNAISSANCE DE FORMES DE L'ENSEMBLE DES NOYAUX. L'ORIGINALITE DE L'ALGORITHME PRESENTE, ICI, PROVIENT DE L'UTILISATION DE LA RECONSTRUCTION GEODESIQUE EN NIVEAUX DE GRIS UTILISEE POUR PROPAGER LES MAXIMA LOCAUX MARQUANT LES NOYAUX. CECI EST RENDU POSSIBLE GRACE A L'UTILISATION DE FILTRES ALTERNE-SEQUENTIELS QUI RENDENT HOMOGENES LES STRUCTURES DE L'IMAGE ET GRACE AUX PROCEDURES DE RECONNAISSANCE DE FORMES ELIMINANT UNE GRANDE VARIETE D'ARTEFACTS. ENFIN, UNE ETUDE DES PROCEDES OPTIQUES ET HOLOGRAPHIQUES OFFRE LA PERSPECTIVE DE RESOUDRE, A MOYEN TERME, LES PROBLEMES LIES A LA CADENCE ELEVEE IMPOSEE PAR L'EXAMEN DES FROTTIS EN ROUTINE CLINIQUE
Author: Khawla Seddiki
Publisher:
ISBN:
Category : Biochemical markers
Languages : en
Pages : 0
Get Book Here
Book Description
La spectrométrie de masse est devenue ces dernières années une technologie incontournable dans l'analyse à large échelle des composés cellulaires. En recherche clinique, les études qui utilisent cette technologie sont de plus en plus répandues. Ces études visent principalement deux objectifs. Le premier est le diagnostic de maladies qui passe par la classification d’échantillons provenant de différents états expérimentaux. Le deuxième objectif est l’identification de signatures des maladies étudiées qui passe par la mise en évidence de biomarqueurs. Cependant, la grande dimensionnalité, la présence de bruit et la complexité des données liées à ce type d'analyse nécessitent le développement d’outils computationnels performants. La récente émergence d'algorithmes d’apprentissage automatique a révolutionné de nombreux domaines de recherche y compris le diagnostic et l’identification de biomarqueurs. Néanmoins, ces algorithmes ne permettent pas toujours d’obtenir des résultats satisfaisants car ils nécessitent au préalable des étapes fastidieuses de prétraitement et de sélection d’attributs. Tandis que les algorithmes d'apprentissage profond et plus particulièrement les réseaux de neurones ont la capacité d'extraire automatiquement les caractéristiques pertinentes à partir de données brutes. Cette thèse vise à concevoir des algorithmes à base de réseaux de neurones pour le diagnostic du cancer et l’identification de biomarqueurs à partir de données protéomiques et métabolomiques. Ce travail est présenté sous la forme de trois contributions. La première, nommée apprentissage cumulatif, est une nouvelle méthodologie à base de réseaux de neurones convolutifs développée pour le diagnostic dans un contexte de rareté de données. La deuxième contribution est une nouvelle méthodologie à base de réseaux de neurones récurrents développée pour le diagnostic précoce. Ces deux méthodologies ont été comparées à des approches d’apprentissage automatique traditionnellement utilisées pour les données de spectrométrie de masse. Non seulement nos méthodologies ont été plus performantes que les approches traditionnelles. Elles ont eu également l’avantage d'être efficaces sur les données brutes et ont permis ainsi de s'affranchir des étapes coûteuses de prétraitement et de sélection d’attributs. De plus, elles ont eu un temps d’exécution de quelques secondes les rendant compatibles avec une analyse clinique rapide. Pour ce qui est de la troisième contribution, nommée SpectraLIME, elle consiste en une méthodologie d’interprétation des réseaux de neurones. Elle a identifié des régions spectrales d'intérêt contenant des biomarqueurs connus et des biomarqueurs candidats pouvant constituer de nouvelles cibles diagnostiques ou thérapeutiques. Nous avons pu démontrer tout au long de cette thèse la puissance des algorithmes d’apprentissage profond appliqués aux données omiques. Ce travail illustre l’intérêt de la spectrométrie de masse comme un outil puissant qui améliore remarquablement l’aide à la décision clinique.
Author: Nicolas Soucies
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 0
Get Book Here
Book Description
Dans le contexte de la vision par ordinateur, le choix d'une architecture de calcul est devenu de plus en plus complexe pour un spécialiste du traitement d'images. Le nombre d'architectures permettant de résoudre des algorithmes de traitement d'images augmente d'année en année. Ces algorithmes s'intègrent dans des cadres eux-mêmes de plus en plus complexes répondant à de multiples contraintes, que ce soit en terme de capacité de calculs, mais aussi en terme de consommation ou d'encombrement. A ces contraintes s'ajoute le nombre grandissant de types d'architectures de calculs pouvant répondre aux besoins d'une application (CPU, GPU, FPGA). L'enjeu principal de l'étude est la prédiction de la performance d'un système, cette prédiction pouvant être réalisée en phase amont d'un projet de développement dans le domaine de la vision. Dans un cadre de développement, industriel ou de recherche, l'impact en termes de réduction des coûts de développement, est d'autant plus important que le choix de l'architecture de calcul est réalisé tôt. De nombreux outils et méthodes d'évaluation de la performance ont été développés mais ceux-ci, se concentrent rarement sur un domaine précis et ne permettent pas d'évaluer la performance sans une étude complète du code ou sans la réalisation de tests sur l'architecture étudiée. Notre but étant de s'affranchir totalement de benchmark, nous nous sommes concentrés sur le domaine du traitement d'images pour pouvoir décomposer les algorithmes du domaine en éléments simples ici nommées briques élémentaires. Dans cette optique, un nouveau paradigme qui repose sur une décomposition de tout algorithme de traitement d'images en ces briques élémentaires a été conçu. Une méthode est proposée pour modéliser ces briques en fonction de paramètres software et hardwares. L'étude démontre que la décomposition en briques élémentaires est réalisable et que ces briques élémentaires peuvent être modélisées. Les premiers tests sur différentes architectures avec des données réelles et des algorithmes comme la convolution et les ondelettes ont permis de valider l'approche. Ce paradigme est un premier pas vers la réalisation d'un outil qui permettra de proposer des architectures pour le traitement d'images et d'aider à l'optimisation d'un programme dans ce domaine.
Author: Grégory Maclair
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
Get Book Here
Book Description
L'hyperthermie locale guidée par IRM s'est développée en pratique clinique au cours des dernières années. Le principe repose sur la destruction des cellules tumorales grâce à une élévation de température pendant une durée suffisante. L'acquisition d'images IRM simultanément au chauffage permet un monitorage en ligne de la température et un contrôle de la destruction cellulaire induite par l'hyperthermie appliquée aux tissus.Le principal objectif de cette thèse est de mettre en oeuvre des stratégies permettant de corriger les artefacts induits par la respiration ou le battement cardiaque pour les organes mobiles (foie, rein, coeur) et pour les organes non-mobiles (seins). La contribution principale de ce travail de thèse consiste à proposer une méthode de modélisation des champs de déplacements à l'aide d'une Analyse en Composantes Principales (ACP) en s'appuyant sur le caractère périodique des phénomènes physiologiques observés.
Author: Philip A. Pizzo
Publisher: Lippincott Williams & Wilkins
ISBN: 9780683303995
Category : Medical
Languages : en
Pages : 849
Get Book Here
Book Description
Recommended in the Brandon/Hill selected list of print books and journals for the small medical library - April 2001 & 2003 The Third Edition of this very popular book offers the most authoritative and comprehensive review of the impact of the HIV disease in infants, children, and adolescents.
