La motivation des recherches liées à cette thèse a été introduite conjoin- tement à une présentation du domaine d’étude. Cette partie résume briè- vement les contributions scientifiques et l’organisation de la suite de ce manuscrit.
Le chapitre 2traite de la séparation et de la détection des objets biolo- giques présents dans les images histologiques. Après présentation des défis associés et des méthodes de la littérature, une méthode simple et rapide permettant de séparer les objets biologiques est tout d’abord proposée. Cette technique s’appuie sur les marqueurs les plus couramment utilisés qui sont l’hématoxyline, l’éosine et le DAB. Une fois les objets séparés, une méthode automatique pour la détection d’objets ponctuels est intro- duite. Finalement ces approches sont testées et validées sur les données histologiques à disposition.
Les statistiques spatiales ainsi que leurs mises en œuvre dans le cadre des images histologiques sont étudiées dans le chapitre 3. Une description et une discussion des statistiques usuelles sont tout d’abord fournies puis une nouvelle fonction permettant l’analyse des interactions spatiales entre objets de natures différentes est proposée. Une étude expérimentale de toutes ces fonctions sur la base d’images liée à cette thèse est enfin réalisée. Le chapitre 4 traite des techniques d’analyse de la texture et discute de leurs efficacités pour l’aide au diagnostic. Après un état de l’art des méthodes usuelles, une approche simple d’un point de vue calculatoire et permettant d’extraire la texture aux échelles les plus discriminantes est in- troduite. Finalement, deux applications issues de domaines médicaux diffé- rents sont considérées afin d’évaluer l’approche proposée comparativement aux méthodes classiques de la littérature.
Finalement, le chapitre 5 présente la dernière étape de traitement des images histologiques qui est la prise de décision et l’interprétation des carac- téristiques extraites. Cette étude permet d’évaluer le pouvoir discriminant des différentes caractéristiques ainsi que leurs éventuelles corrélations via des tests statistiques ou par apprentissage suivi d’une classification. Ce qui clôt le cheminement classique de l’analyse d’images histologiques.
Chapitre 2
Détection des objets biologiques
dans les images histologiques
La détection des objets biologiques présents dans les images histolo- giques est une étape fondamentale pour de nombreuses analyses. Les images histologiques sont acquises à partir de lames généralement teintées en uti- lisant plusieurs marqueurs ciblant différents objets. La séparation de ces marqueurs peut être considérée comme un pré-traitement afin de guider la détection et la segmentation. Dans ce chapitre, un état de l’art des mé- thodes les plus courantes pour la séparation des marqueurs et pour la seg- mentation des objets est présenté (partie2.2). Deux méthodes sont ensuite proposées, une pour la séparation (partie 2.3) et l’autre pour la détection d’objets ponctuels (partie 2.4). Ces deux nouvelles approches sont ensuite validées sur les données présentées dans le chapitre 1 (partie2.5).
2.1
Motivation
En tant que première étape pour analyser les maladies à l’échelle des cellules, la détection des objets biologiques revêt une importance considé- rable. Elle est nécessaire afin de pouvoir observer et quantifier les objets pour permettre d’étudier et de comprendre leurs comportements vis-à-vis des maladies ou plus simplement d’aider au diagnostic.
C’est une étape critique et pleine de défis parmi lesquels il convient de faire référence à la présence de composants du tissu non liés à l’analyse en cours, à la superposition de plusieurs coupes de tissus ou encore à la présence d’irrégularités dans la coupe dues aux imperfections de la prépara- tion de l’échantillon. Également, la superposition de différents marqueurs, la présence de chevauchements de cellules ainsi que la morphologie impré- visible des variations du tissu induites par la maladie compliquent encore cette étape selon Di Cataldo et al. [2010].
Les variations de couleurs présentent elles aussi un problème récurrent en histopathologie par microscopie en lumière visible. En effet, la vaste va- riété de facteurs matériels pouvant influer sur les couleurs comprend entre autres les différents modèles de scanners, l’utilisation de divers colorants ou réactions chimiques provenant de plusieurs fabriquants ou simplement de multiples lots de produits, et des conditions d’entreposage puisque les marqueurs perdent de leur intensité s’ils sont exposés à la lumière. Les couleurs varient également en fonction de la procédure de marquage, en particulier selon la quantité de produit utilisée afin de marquer un échan- tillon, le temps de la procédure et l’homogénéité du procédé d’application sur la totalité du tissu. De même, l’épaisseur de la lame histologique influe puisque la transmission lumineuse est fonction de l’épaisseur de la section. La figure 2.1 met clairement en évidence la variabilité de l’apparence des marqueurs.
Figure2.1 – Exemples d’images marquées par l’hématoxyline et le DAB. Cela illustre clairement la variabilité de l’apparence de ces marqueurs.
Afin de limiter au mieux toutes ces sources de variations, Lyon et al.
lors des procédures histologiques. Cependant, une standardisation com- plète est difficilement réalisable avec les technologies actuelles notamment à cause des découpes manuelles des échantillons et de l’estompage progres- sif des marqueurs dans le temps. Actuellement, les qualités de l’image et du marquage sont jugées de façon subjective et via des comparaisons entre laboratoires afin de minimiser les variations visibles et leurs impacts sur la qualité du diagnostic.
Outre ces difficultés liées aux contraintes physiques lors de l’acquisition des images histologiques, la détection et la segmentation par ordinateur des objets biologiques est également complexe à cause du manque de vérité terrain permettant une validation correcte. Par exemple, la validation de la séparation des marqueurs obtenue de manière mathématique n’est pas comparable avec une vérité terrain de type chimique. Comme le montre la figure 2.2, même chimiquement, il n’existe pas de séparation parfaite des objets. L’éosine utilisée afin de marquer le cytoplasme teinte également les noyaux des cellules, de façon similaire l’hématoxyline marque légèrement le cytoplasme.
Figure 2.2 – Exemple de séparation chimique des marqueurs hématoxy- line (H), ciblant les noyaux, et éosine (E), visant le cytoplasme. À gauche, l’image originale, au centre l’image H et à droite E. Cela montre bien que l’hématoxyline marque également le cytoplasme de même que l’éosine fait ressortir les noyaux. Les objets marrons, particulièrement visibles dans l’image H, sont des pigments de lipofuscine naturellement de couleur mar- rons. Ces images proviennent de l’article de Tadrous [2010].