SCD-Universite de Rennes 1 Enhanced representation and learning of magnetic resonance signatures in multiple sclerosis Améliorer la représentation et l'apprentissage des signatures d'images par résonance magnétique dans la sclérose en plaques IRMSclérose en plaquesnormalisation d’intensitésstatistiquesApprentissage automatique MRIMultiple SclerosisIntensity-NormalizationStatisticsMachine Learning Sclérose en plaques aImagerie par résonance magnétique Thèses et écrits académiques Apprentissage automatique Thèses et écrits académiques La sclérose en plaques (SEP) est une maladie auto-immune inflammatoire du jeune adulte causant des handicaps variables et progressifs irréversibles. Cette maladie est présente de manière prépondérante dans l’hémisphère nord. Cette thèse s’attache à la caractérisation et à la modélisation de signatures IRM multimodales des lésions de sclérose en plaques. L’objectif est d’améliorer les modèles de représentation de l’image et d’adapter les méthodes d’apprentissage pour la reconnaissance visuelle, dans le cas où des informations de haut niveau telles que les lésions SEP incluses dans l’IRM sont extraites. Nous proposons dans cette thèse un nouvel algorithme de normalisation d’intensité en IRM, particulièrement centré sur la normalisation d’images longitudinales multimodales, afin de produire des détections d’évolution de lésion robustes. Cette normalisation est centrée sur la modélisation de l’histogramme de l’image par un modèle de mixture de Gaussiennes robuste à la présence de lésions. Faisant suite à cet algorithme, nous proposons également deux nouvelles méthodes de détection de lésions SEP basées sur (1) une comparaison statistique du patient vis à vis d’une population de sujets contrôle et (2) un cadre probabiliste de détection basé sur un apprentissage d’une classe (tissus sains). Nous avons évalué les algorithmes proposés sur plusieurs jeux de données multi-centriques et vérifié leur efficacité dans la détection de lésions. Multiple Sclerosis (MS) is an acquired inflammatory disease, which causes disabilities in young adults and it is common in northern hemisphere. This PhD work focuses on characterization and modeling of multidimensional MRI signatures in MS Lesions (MSL). The objective is to improve image representation and learning for visual recognition, where high level information such as MSL contained in MRI are automatically extracted. We propose a new longitudinal intensity normalization algorithm for multichannel MRI in the presence of MS lesions, which provides consistent and reliable longitudinal detections. This is primarily based on learning the tissue intensities from multichannel MRI using robust Gaussian Mixture Modeling. Further, we proposed two MSL detection methods based on a statistical patient to population comparison framework and probabilistic one class learning. We evaluated our proposed algorithms on multi-center databases to verify its efficacy. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 8476 Kohttps://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/201b4e8d-9be5-4c3f-82cc-61cf224143ea Karpate Yogesh 1984-12-06 IN 19166233X yogeshkarpate@gmail.com 2015REN1S068 http://www.theses.fr/2015REN1S068 2015-09-14 Traitement du signal et télécommunications Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat Université européenne de BretagnepartenaireRecherche_1 139075119 non ouiBarillotChristianintervenant_1074123637CommowickOlivierintervenant_2113377983 Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunicationsecoleDoctorale_1 139007164 VisAGeSpartenaireRecherche_2 184104025 ddc:620 ddc:610 BarillotChristianCommowickOlivierUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunicationsÉcole doctorale Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunications (Rennes)Université européenne de Bretagne Pôle de recherche et d'enseignement supérieur de Bretagne VisAGeS ASCII PDF 8679585