Modèle de sujets pour l’indexation des tumeurs mammographiques (application de LSA et SIFT)

Abstract

De nos jours, les systèmes médicaux produisent une grande quantité de données images qui sont stockées dans des bases de données, l’accès rapide à ces bases énormes nécessite des algorithmes d’indexation efficaces. L’indexation des images médicales est devenu pour les applications cliniques un outil essentiel, parce qu’elle apporte une aide efficace aussi bien en diagnostic qu’au suivi thérapeutique. Les systèmes de recherche d’images par contenu (en anglais Content Based Image Retrievel) sont l’une des solutions possibles pour gérer efficacement ces bases. Nous avons concentré dans ce travail sur l’application des modèles de sujets (plus particulièrement le modèle Latent Semantic Analysis « LSA ») dans le contexte de l’indexation et recherche d’image médicale. Le défi consiste à attribuer aux caractéristiques d’une image des concepts sémantiques. Les résultats de cette étude a permet de confirmer l’utilité de ce modèle comme modèle d’indexation.

Today, medical systems produce a large amount of image data that is stored in databases. Fast access to these huge databases requires efficient indexing algorithms. Medical image indexing has become an essential tool for clinical applications because it provides effective support for both diagnosis and therapeutic follow-up. Content Based Image Retrieval systems are one of the possible solutions to manage these databases efficiently. In this work, we focus on the application of topic models (more specifically the Latent Semantic Analysis « LSA » model) in the context of medical image indexing and retrieval. The challenge is to assign semantic concepts to the features of an image. The results of this study confirmed the usefulness of this model as an indexing model.

اليوم، تنتج الأنظمة الطبية كمية كبيرة من بيانات الصور التي يتم تخزينها في قواعد البيانات. الوصول السريع إلى هذه القواعد الكبيرة يتطلب خوارزميات فهرسة فعّالة. لقد أصبح فهرسة الصور الطبية أداة أساسية للتطبيقات السريرية لأنها توفر دعمًا فعالًا لكل من التشخيص والمتابعة العلاجية. تُعد أنظمة استرجاع الصور المعتمدة على المحتوى واحدة من الحلول الممكنة لإدارة هذه القواعد بفعالية. في هذا العمل، نركز على تطبيق نماذج الموضوعات (وبشكل أكثر تحديدًا نموذج التحليل الدلالي الكامن «LSA») في سياق فهرسة الصور الطبية واسترجاعها. التحدي يكمن في إسناد المفاهيم الدلالية إلى ميزات الصورة. أكدت نتائج هذه الدراسة فائدة هذا النموذج كنموذج للفهرسة.