RÉDUCTION DU BRUIT DANS LES IMAGES MAMMAIRES FONDÉE SUR DES PROCESSUS DE DIFFUSION

30 Juil

RÉDUCTION DU BRUIT DANS LES IMAGES MAMMAIRES FONDÉE SUR DES PROCESSUS DE DIFFUSION

AUTEURS: PANDRY Koffi Ghislain, LOUM Laussane Georges

Résumé :

Ce travail a pour but de proposer un outil d’aide à l’amélioration de la qualité des images mammaires d’IRM qui sont pourvues de bruit et présente également un faible contraste, dans le cadre du traitement du cancer du sein. Les outils proposés s’appuient exclusivement sur les Équations aux Dérivées Partielles (EDP) qui sont très performantess pour le filtrage des images car elle assimilent l’image comme un processus physique évoluant selon son environnement. Elle a été également à l’origine d’importants progrès en filtrage et en segmentation surtout pour des images médicales et présente l’avantage de réduire le bruit tout en rehaussement les contours. Le débruitage ou le filtrage est l’un des processus essentiels et importants dans le domaine du traitement de l’image. Le filtrage reste toujours un défi pour la communauté scientifique. Les images sont l’une des représentations essentielles dans tous les domaines tels que l’éducation, l’agriculture, les géosciences, l’aérospatial, la surveillance, etc. Malgré de nombreux de succès pendant plus de deux décades, l’EDP présente encore des insuffisances notamment dans la préservation des structures fines et des contours sur des images à faibles rapport signal à bruit. En effet, on observe très souvent des effets indésirables tels que l’effet escalier et l’effet speckle. A coté de cela tout rehaussement du contraste entraine nécessairement une amplification du bruit. Ainsi, dans le cadre des images à faibles rapport signal à bruit, l’amplification devient plus importante. Ceci a pour effet de dégrader les performances de l’étape du traitement. Certains auteurs ont proposé récemment plusieurs méthodes en vue d’apporter une solution aux insuffisances notamment d’autres EDP telles que l’Équation de Diffusion Télégraphique (TDE) et l’Équation de Fisher (EF), l’amélioration du schéma de diffusion, de la fonction de diffusion et même une version ordre fractionnaire. Notre travail se situe dans le cadre de la réduction du bruit tout en rehaussant simultanément le contraste sur des images à faibles rapport signal à bruit. Ce qui semble véritablement difficile compte tenu de la nature caractéristique presque similaire du bruit et du contraste. Et dont les traitements (réduction et rehaussement respectivement bruit et contraste) sont effet inverse l’un de l’autre. Les images étudiées sont d’abord les images naturelles afin de proposer des approches fondamentales et non limitées aux images mammaires d’IRM présentant des masses qui sont étudiées par la suite. Les masses sont caractérisées par la forme, le contour et la densité qui peuvent rendre encore difficile l’étape de filtrage. Dans ce contexte, nous proposons outil de filtrage intitulé Équation de Diffusion Télégraphique Adaptatif (A-TDE) afin de caractériser les structures fines et les contours dont les paramètres étudiés que sont le coefficient d’amortissement et le temps de relaxation ont été définis . Un deuxième outil de pré-traitement fondé l’Équation de Type Jeffreys (ETJ) est proposé. L’ETJ est exploité sous la forme d’un modèle hybride qui réduit le bruit efficacement et préserve à la fois les structures fines et les contours tout en rehaussant le contraste sur des images à faible rapport signal à bruit.

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