Plateforme d'évaluation multi-critères pour les algorithmes de traitement d'images médicales

Les algorithmes de segmentation d’images medicales permettent la detection de structures anatomiques. Chaque annee de nombreux algorithmes sont developpes. Ils aident les cliniciens dans l’interpretation de la pathologie du patient. C’est pourquoi, il est necessaire de proposer une segmentation la plus proche possible de la realite. Pour verifier cela, ils sont valides en utilisant des tests de performances appliques sur des metriques, en les omparant a une reference. Toutefois, la validation est souvent subjective et chaque algorithme a sa propre methode de validation. Il n’existe pas de protocole standardise et il est bien souvent difficile de pouvoir omparer les algorithmes entre eux. Par ailleurs, dans le cas de donnees sur des patients, les esultats de validation sont onditionnes par le modele de reference, generalement obtenu par le biais d’un seul expert clinique. L’objectif de ce memoire est de proposer une plateforme d’evaluation d’algorithmes de traitements d’images medicales. Le processus d’evaluation associe a cette plateforme est divise en deux etapes principales. Dans un premier temps, nous proposons une maniere d’obtenir une reference d’etude : soit en generant un etalon-or a partir de simulations mathematiques ; soit en utilisant des modeles obtenus par des experts et en generant un etalon-bronze servant de reference. Dans le cas de l’etalonbronze, nous proposons un moyen de le caracteriser a travers des parametres de performances. Cela permet d’obtenir un intervalle de confiance de la reference et de normaliser l’etude d’algorithmes qui s’en suit. Par la suite, nous comparons le comportement d’algorithmes a la reference en definissant des criteres d’evaluation en fonction des besoins du cahier des charges. Ces criteres sont definis a l’aide d’un arrangement de metriques tirees de la litterature. Les resultats sont finalement reportes dans des graphiques de performances de type radar. Ces graphiques permettent une interpretation multi-criteres des algorithmes et servent a deceler les points forts et points faibles de chacune des methodes. Il est ainsi possible en etudiant plusieurs algorithmes de les comparer sur un meme graphique et pouvoir avoir une interpretation tres rapide des differents comportements des algorithmes. Dans ce sens, la plateforme est un outil permettant non seulement de selectionner l’algorithme qui repond le mieux aux exigences souhaitees mais egalement d’avoir une idee sur les points qui meriteraient d’etre ameliores pour chacun des algorithmes testes. Cette plateforme a ete mise en place pour des algorithmes de segmentation 2D et 3D ainsi que pour des maillages de reconstruction 3D. Dans la partie resultats du memoire, nous proposons une evaluation d’algorithmes pour certaines methodes developpees au laboratoire du LIO.