Modélisation statistique du Speckle en OCT : application à la segmentation d'images de la peau

• Main Author: Mcheik, Ali
• Other Authors: Toulouse, INPT
• Language: fr
• Published: 2010
• Subjects: Oct; Segmentation; Speckle; Modèle statistique; Estimation de paramètres; Classification; Statistical modeling; Parameter estimation
• Online Access: http://www.theses.fr/2010INPT0086/document

Cette thèse porte sur la segmentation d'images OCT cutanées. Cette modalité d'imagerie permet de visualiser les structures superficielles avec une profondeur de l'ordre du millimètre. En dermatologie, elle permet d'explorer l'épiderme et sa jonction avec le derme. Cependant, les images OCT sont sévèrement affectées par le bruit speckle. Ce phénomène conjugué à la complexité inhérente aux structures de la peau rend l'interprétation des images difficile même pour des experts. L'approche classique consiste à filtrer le speckle avant de faire des traitements de segmentation. A l'inverse, dans cette thèse nous exploitons exclusivement le bruit comme information pour segmenter. Notre approche repose sur la modélisation statistique du speckle. La segmentation se fait par classification des paramètres de ce modèle probabiliste. Ainsi, - On montre que le speckle ne suit pas une loi Rayleigh, comme cela est établi analytiquement. - On ajuste plusieurs lois de probabilité à l'amplitude OCT; et on montre que celle-ci est distribuée selon la loi Gamma généralisée. - On établit que les paramètres de cette loi discriminent statistiquement les couches de la peau. - On conçoit une méthode de segmentation par classification des paramètres locaux du speckle. Les nombreuses expérimentations faites sur plusieurs corpus d'images in-vivo confirment la validité de notre approche. === This thesis deals with the segmentation of skin OCT images. This modality provides the means to visualize superficial structures down to a millimeter depth. In dermatology, it is used to examine the epidermis and its junction with the dermis. However, OCT images are severely affected by the speckle noise. This random phenomenon added to the complexity of human skin structures makes the visual interpretation of images very difficult. Classical image processing techniques filter this noise prior to any segmentation step. In this thesis, we rely exclusively on the properties of the speckle to perform segmentation. Our approach is based on the statistical modeling of the speckle. Images are segmented by classifying parameters of the statistical model. Therefore, - We show that speckle does not follow the Rayleigh distribution, as developed analytically in the literature. - We fit various probability laws to model OCT signal amplitude ; we show that Generalized Gamma has the best goodness of fit. - We establish that statistical parameters of this distribution discriminate skin layers with good variability. - We develop a segmentation method based on the classification of local statistical parameters. The various experimental results with a number of in-vivo images reported in the thesis confirm the validity of our approach