Abstract FR:

Nous avons developpe un programme de traitement d'images numeriques pour quantifier le taux de dna des muqueuses (dans notre etude nous avons pris le cas de l'sophage humain) et le volume moyen pondere par le volume pour rendre compte de l'anisocariose. Dans la premiere partie, nous presentons un filtrage adaptatif qui permet de rehausser les contours d'un objet sans le deformer geometriquement tout en diminuant le bruit. Il permet egalement de simplifier la segmentation en la limitant a un simple seuillage. Dans la deuxieme partie, la segmentation que nous proposons est principalement utilisee pour l'etude de coupes histologiques. La segmentation de l'image est basee sur un algorithme de poursuite de maxima tolerant aux erreurs, faisant suite a l'application du filtre de canny/deriche. Le tri, tres important pour augmenter la sensibilite de la mesure du dna, met en uvre un apprentissage d'une trentaine de parametres (de formes et de textures) sur une population de reference. Nous presentons un nouveau parametre de texture qui rend compte de l'impression visuelle que l'on a pour differencier les noyaux normaux des noyaux pathologiques. Des exemples de resultats mettent en evidence l'interet des methodes proposees