Rencontres sur la Recherche en Informatique R²I 2011 12-14 juin 2011, Tizi-Ouzou, Algérie

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République Algérienne Démocratique et Populaire Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Rencontres sur la Recherche en Informatique R²I 2011 12-14 juin 2011, Tizi-Ouzou, Algérie CLASSIFICATION DES MICROCALCIFICATIONS: NOUVELLE APPROCHE POUR L’EXTRACTION DES ATTRIBUTS GHILAS Hamza (1) , GAGAOUA Meriem (2) , MOUSSAOUI Abdelouahab (3) Département informatique Université Ferhat Abas, Sétif Sétif, Algérie [email protected] (1) , [email protected] (2) , [email protected] (3) Université Ferhat Abas, Sétif 2011

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Rencontres sur la Recherche en Informatique R²I 2011 12-14 juin 2011, Tizi-Ouzou, Algérie. République Algérienne Démocratique et Populaire Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique . - PowerPoint PPT Presentation

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République Algérienne Démocratique et Populaire

Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique

Rencontres sur la Recherche en Informatique R²I 2011

12-14 juin 2011, Tizi-Ouzou, Algérie

CLASSIFICATION DES MICROCALCIFICATIONS: NOUVELLE

APPROCHE POUR L’EXTRACTION DES ATTRIBUTS

GHILAS Hamza(1), GAGAOUA Meriem(2), MOUSSAOUI Abdelouahab(3)

Département informatiqueUniversité Ferhat Abas, Sétif

Sétif, Algé[email protected] (1) , [email protected] (2), [email protected] (3)

Université Ferhat Abas, Sétif 2011

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Cancer du seinLe cancer du sein est une maladie dangereuse,

sa détection précoce reste le seul moyen de lutte→Des compagnies de dépistage gratuites.

Les radiologues sont censés d’analyser des dizaines de clichés / jours.

→Besoin d’outil d’aide au diagnostic.

Les calcifications: signe radiologique à un stade précoce.

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Cancer du sein

28.3 %

21.6 %

Les cancers les plus fréquents chez la femme en Algérie (OMS).

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Les microcalcificationsLes Mcs sont formées par des dépôts calciques

fortement radio-opaques.→ Détection.→ Classification: malignes/bénigne: La

vérification par biopsie est inévitable.Classification automatique: peut réduire le nombre d’interventions chirurgicale inutiles

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Classification automatique

Classifieur

Base d’apprentissageA1

A2

A3

An Classe prédite

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Etat de l’art

H.D. Cheng et al. Pattern Recognition. 2003:→ Analyse de la texture: indice de Haralick.→ Transformé en ondelette.→ Statistiques.→ …

Impliquer le radiologue dans la recherche des caractéristiques des microcalcifications

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Diagnostic des Mcs

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Attributs de classification

Attributs propres à une

Mc

L’aire Rayon maximale et rayon minimale Rectangularité Circularité interne et circularité externe Contraste de la microcalcification Contraste du contour L’écart type des niveaux de gris Angularité

Attributs d’un foyer de Mcs

Nombre de calcifications Densité des calcifications dans un foyer Nombre de foyers dans le sein L’écart type des tailles des microcalcifications Distance du foyer de Mcs de la peau L’écart type des distances inter-microcalcifications La bilatéralité L’écart type des intensités des microcalcifications

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Attributs de Mcs

• Rectangularité

Rectangularité = Rmin / Rmax

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Attributs de Mcs

• Circularité

Circularité interne = aire(Mc) / aire(Cint)

Circularité externe = aire(Cext) / aire(Mc)

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Attributs de Mcs

• Contraste du contour.

• L’écart type des niveaux de gris.

• Angularité.

Contraste(contour) = Im(contour) / Im(Mc)

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Attributs d’un foyer de Mcs

• Densité des calcifications dans un foyer

• L’écart type des tailles des microcalcifications.

• L’écart type des intensités des microcalcifications

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Classification

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Implémentation

• Weka, une API java complète pour le fouille de données.

• DDSM (Digital Database for Screening Mammography). Base d’image mammographiques très riche. Les cas de patiente sont vérifiés par biopsie.

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Résultats

Type d’attributs Apprentissage Teste Taux de classification

Attributs propre à une Mc.

1/3 2/3 42%

2/3 1/3 60,20%

Attributs d’un foyer de Mcs.

1/3 2/3 35,12%

2/3 1/3 49,56%

Tout les attributs1/3 2/3 65,03%

2/3 1/3 82,21%

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Conclusion

• La liste d’attributs proposée dans cet article est issue d’une étude de recueil d’informations du point de vue médical. Ces attributs peuvent être utilisés comme vecteur d’entrée pour n’import quel type de classifieur (Support Vecteur Machine, K plus proche voisins, Réseau de neurones, Arbres de décision, Système immunitaire artificiels et etc).

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Merci pour votre attention