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Détection et Estimation de Mouvement dans une Séquence d’Images Microscopiques : Application à l'Analyse des Spermatozoïdes Humains / BOUMAZA Karima 

Public ISBD Titre : Détection et Estimation de Mouvement dans une Séquence d’Images Microscopiques : Application à l'Analyse des Spermatozoïdes Humains Type de document : document électronique Auteurs : BOUMAZA Karima, Auteur Année de publication : 2020-2021 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Infertilité, CASA, Sperme humain, Motilité, Concentration, Filtre de Sobel, Transformée en ondelettes discrètes, Bruit « Poisson-Gaussien », Algorithme Ligne de partage des eaux, SVM, Filtre de Kalman. Résumé : spectaculaire ; c'est un domaine de recherche intéressant qui a attiré de nombreuses compétences telles que les mathématiques appliquées, l'informatique, les sciences de l'ingénieur, la biologie et même la médecine. Récemment, ces techniques sont de plus en plus utilisées pour la détection de l'infertLe traitement d'images biomédicales s'est développé de manière ilité masculine, qui est devenue un problème pour les couples. Le diagnostic de l'infertilité masculine consiste à évaluer les paramètres du sperme tels que la morphologie, la concentration, la motilité et les paramètres cinétiques. La méthode dominante aujourd'hui pour cette évaluation est la méthode manuelle, elle est subjective et laborieuse. Pour cette raison, le système CASA a été introduit, il est utilisé pour estimer et évaluer les paramètres d'un sperme dans une séquence vidéo microscopique en utilisant des techniques de traitement d'image. La problématique essentielle de cette thèse est la contribution à l'amélioration de ces systèmes CASA en développant une technique de détection des spermatozoïdes ainsi qu'une autre pour estimer les paramètres de concentration, de motilité et le type de motilité dans une séquence d'images. Les images microscopiques souffrent de nombreuses limitations(la taille, le contraste, …etc.). Cependant, l'approche que nous proposons a commencé par l'étape de prétraitement, nous avons implémenté un algorithme combinant des filtres spatiaux et une transformation en ondelettes discrètes afin d'éliminer le bruit de chatoiement (Speckle noise) et le bruit mixte « Poisson-Gaussien » existant dans l'image. Ensuite, pour la détection des spermatozoïdes, une approche hybride est proposée en utilisant une combinaison de techniques de segmentation. Nous avons utilisé l'algorithme des bassins versants (Watershed), qui est une segmentation par région, et le filtre de Sobel, qui est une segmentation en contours. Ensuite, pour la reconnaissance du sperme parmi le bruit et les débris, nous avons utilisé les caractéristiques géométriques de la tête du sperme qui est similaire à une ellipse et le SVM comme classificateur ; ils nous ont permis de définir la concentration du sperme. Enfin, la différence entre les images successives est appliquée pour la détection des spermatozoïdes mobiles, suivi du filtrage de Kalman pour estimer la trajectoire d'un spermatozoïde. Cela donne des informations importantes aux médecins pour le diagnostic et l'évaluation de la fertilité. Notre système a été testé sur des vidéos microscopiques de spermatozoïdes humains ; ses performances sont analysées en termes de rapidité, précision et complexité. Les résultats obtenus dans les expériences sont très prometteurs par rapport à ceux obtenus par l'évaluation visuelle traditionnelle, qui est la plus largement utilisée et approuvée dans les laboratoires. Directeur de thèse : LOUKIL Abdelhamid Détection et Estimation de Mouvement dans une Séquence d’Images Microscopiques : Application à l'Analyse des Spermatozoïdes Humains [document électronique] / BOUMAZA Karima, Auteur . - 2020-2021 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Electronique:Systèmes intelligents et robotique Mots-clés : Infertilité, CASA, Sperme humain, Motilité, Concentration, Filtre de Sobel, Transformée en ondelettes discrètes, Bruit « Poisson-Gaussien », Algorithme Ligne de partage des eaux, SVM, Filtre de Kalman. Résumé : spectaculaire ; c'est un domaine de recherche intéressant qui a attiré de nombreuses compétences telles que les mathématiques appliquées, l'informatique, les sciences de l'ingénieur, la biologie et même la médecine. Récemment, ces techniques sont de plus en plus utilisées pour la détection de l'infertLe traitement d'images biomédicales s'est développé de manière ilité masculine, qui est devenue un problème pour les couples. Le diagnostic de l'infertilité masculine consiste à évaluer les paramètres du sperme tels que la morphologie, la concentration, la motilité et les paramètres cinétiques. La méthode dominante aujourd'hui pour cette évaluation est la méthode manuelle, elle est subjective et laborieuse. Pour cette raison, le système CASA a été introduit, il est utilisé pour estimer et évaluer les paramètres d'un sperme dans une séquence vidéo microscopique en utilisant des techniques de traitement d'image. La problématique essentielle de cette thèse est la contribution à l'amélioration de ces systèmes CASA en développant une technique de détection des spermatozoïdes ainsi qu'une autre pour estimer les paramètres de concentration, de motilité et le type de motilité dans une séquence d'images. Les images microscopiques souffrent de nombreuses limitations(la taille, le contraste, …etc.). Cependant, l'approche que nous proposons a commencé par l'étape de prétraitement, nous avons implémenté un algorithme combinant des filtres spatiaux et une transformation en ondelettes discrètes afin d'éliminer le bruit de chatoiement (Speckle noise) et le bruit mixte « Poisson-Gaussien » existant dans l'image. Ensuite, pour la détection des spermatozoïdes, une approche hybride est proposée en utilisant une combinaison de techniques de segmentation. Nous avons utilisé l'algorithme des bassins versants (Watershed), qui est une segmentation par région, et le filtre de Sobel, qui est une segmentation en contours. Ensuite, pour la reconnaissance du sperme parmi le bruit et les débris, nous avons utilisé les caractéristiques géométriques de la tête du sperme qui est similaire à une ellipse et le SVM comme classificateur ; ils nous ont permis de définir la concentration du sperme. Enfin, la différence entre les images successives est appliquée pour la détection des spermatozoïdes mobiles, suivi du filtrage de Kalman pour estimer la trajectoire d'un spermatozoïde. Cela donne des informations importantes aux médecins pour le diagnostic et l'évaluation de la fertilité. Notre système a été testé sur des vidéos microscopiques de spermatozoïdes humains ; ses performances sont analysées en termes de rapidité, précision et complexité. Les résultats obtenus dans les expériences sont très prometteurs par rapport à ceux obtenus par l'évaluation visuelle traditionnelle, qui est la plus largement utilisée et approuvée dans les laboratoires. Directeur de thèse : LOUKIL Abdelhamid

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
1867	02-09-613	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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