Abstract:
Notre travail consiste en la réalisation d'un système d'aide à la détection des aberrations chromosomiques à partir du caryotype.
Le système proposé est basé sur une architecture neuronale multi réseaux, formé de deux réseaux de Kohonen, chacun opérant sur une des deux caractéristiques morphologique ou texturale (densités de profil) du chromosome.
Ceci permet d'obtenir en sortie une classification des chromosomes pondérée sur l'une des propriétés selon la qualité de l'image métaphasique.
La phase de classification est précédée de prétraitements des images de mitose par les techniques classiques de traitement numérique d'image (débruitage, rehaussement, filtrage, ect....) avant l'extraction des paramètres utiles.
La classification automatique des chromosomes se heurte en général au problème de séparation d'amas de chromosomes se touchant ou se chevauchant pouvant se présenter dans certaines images de mitose et qui nécessite une intervention manuelle.
Pour notre système, nous avons développé une méthode de séparation basée sur les caractéristiques géométriques (contour et squelette) et traitant les cas les plus représentatifs.
Les techniques classiques de traitement numérique d'image ayant montré quelques limites pour certains besoins (segmentation, représentation et quantification des caractéristiques), nous avons entrepris de tester la technique d'analyse par ondelettes laquelle d'après l'état de l'art actuel constitue une technique prometteuse pour l'analyse d'image.
La performance de notre système a été testée sur une base de données comprenant des cas normaux et anormaux d'aberrations numérique et structurale ainsi que des cas de chevauchement et de contact entre chromosomes.
