Université de Rennes 1 Dictionary learning for pattern classification in medical imaging Apprentissage de dictionnaires pour la reconnaissance de motifs en imagerie médicale Représentations parcimonieusesApprentissage automatiqueSEPIRM Sparse representationsmachine learningmultiple sclerosisMRI Représentation parcimonieuseThèses et écrits académiques Apprentissage automatiqueThèses et écrits académiques Sclérose en plaquesaImagerie par résonance magnétiqueThèses et écrits académiques La plupart des signaux naturels peuvent être représentés par une combinaison linéaire de quelques atomes dans un dictionnaire. Ces représentations parcimonieuses et les méthodes d'apprentissage de dictionnaires (AD) ont suscité un vif intérêt au cours des dernières années. Bien que les méthodes d'AD classiques soient efficaces dans des applications telles que le débruitage d'images, plusieurs méthodes d'AD discriminatifs ont été proposées pour obtenir des dictionnaires mieux adaptés à la classification. Dans ce travail, nous avons montré que la taille des dictionnaires de chaque classe est un facteur crucial dans les applications de reconnaissance des formes lorsqu'il existe des différences de variabilité entre les classes, à la fois dans le cas des dictionnaires classiques et des dictionnaires discriminatifs. Nous avons validé la proposition d'utiliser différentes tailles de dictionnaires, dans une application de vision par ordinateur, la détection des lèvres dans des images de visages, ainsi que par une application médicale plus complexe, la classification des lésions de scléroses en plaques (SEP) dans des images IRM multimodales. Les dictionnaires spécifiques à chaque classe sont appris pour les lésions et les tissus cérébraux sains. La taille du dictionnaire pour chaque classe est adaptée en fonction de la complexité des données. L'algorithme est validé à l'aide de 52 séquences IRM multimodales de 13 patients atteints de SEP. Most natural signals can be approximated by a linear combination of a few atoms in a dictionary. Such sparse representations of signals and dictionary learning (DL) methods have received a special attention over the past few years. While standard DL approaches are effective in applications such as image denoising or compression, several discriminative DL methods have been proposed to achieve better image classification. In this thesis, we have shown that the dictionary size for each class is an important factor in the pattern recognition applications where there exist variability difference between classes, in the case of both the standard and discriminative DL methods. We validated the proposition of using different dictionary size based on complexity of the class data in a computer vision application such as lips detection in face images, followed by more complex medical imaging application such as classification of multiple sclerosis (MS) lesions using MR images. The class specific dictionaries are learned for the lesions and individual healthy brain tissues, and the size of the dictionary for each class is adapted according to the complexity of the underlying data. The algorithm is validated using 52 multi-sequence MR images acquired from 13 MS patients. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 8237 Kohttps://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/7da16d44-afb0-49f1-bc81-12499f255387 Deshpande Hrishikesh 1986-04-14 IN 196538009 deshpandehn@gmail.com 2016REN1S032 http://www.theses.fr/2016REN1S032 2016-07-08 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiBarillotChristianintervenant_1074123637MaurelPierreintervenant_213063185X MATISSEecoleDoctorale_1 139007164 Universite Bretagne LoirepartenaireRecherche_1 191639044 IRISA partenaireRecherche_2 026386909 ddc:004ddc:620 BarillotChristianMaurelPierreUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATISSEÉcole doctorale Mathématiques, informatique, signal, électronique et télécommunications (Rennes)Universite Bretagne Loire Communaute des etablissements d enseignement superieur et de recherche (ComuE) IRISA ASCII PDF 8434386