Détection de Contour du Mélanome

Abstract

Le travail présenté dans ce mémoire avait pour objectif de réaliser un programme sous Matlab, dont le but est d’extraire le contour du mélanome (lésions bénigne et maligne) pour l’ensemble des images de la base de données (50 images). Nous avons défini et appliqué des méthodes de traitement d’images (prétraitement et segmentation des images) afin d’éliminer le bruit et les poils, et de localiser la lésion et son contour par la segmentation (fonction de convolution, le seuillage …). Nous avons programmé quatre applications différentes, la première et la deuxième consistent à travailler avec les images sans faire l’égalisation de l’histogramme, et on applique les deux méthodes de seuillage Otsu et le seuillage adaptatif successivement. La troisième et la quatrième consistent à appliquer l’égalisation de l’histogramme, et on utilise les deux méthodes de seuillage Otsu et le seuillage adaptatif. Et en parallèle nous avons proposé une approche pour classer les images, en raison d’avoir une conformité au contour dessiné par le spécialiste. Nous avons obtenu des résultats acceptables, d’où sur les 29 lésions bénignes, 23 ont été classées. Par contre nous n’avons pas eu de bons résultats pour les lésions malignes, sur les 21 lésions, 6 seulement ont été bien classées. Le travail présenté dans ce mémoire ne traite pas de manière exhaustive tous les cas possibles, plusieurs améliorations peuvent être apportées à cette application. En programmant d’autres méthodes de segmentation, nous pouvons avoir des résultats meilleurs. Parmi les méthodes de segmentation, nous proposons la segmentation par la ligne de partage des eaux (line of watershed) et la segmentation utilisant les fonctions de croyance.