Quantification et description de l'hétérogénéité spatiale d'images IRM : applications aux produits agroalimentaires
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Abstract EN:
The magnetic resonance imaging is used since many years in the medical field to identify and to characterize the internal structures of the alive subjects. Parallel to this work, the Cemagref of Rennes uses this technique to characterize agroalimentary products by studying their internal structure in particular. This type of non destructive testing makes it possible to analyze the variations of internal organization between products of comparable nature or to follow the evolution of these structures according to manufacturing parameters or their aging. The work aimed to find in such images the characteristic elements of the existing structures. The application concerns the cheese products resulting from various manufacturing methods and distributed over various ripening stages. The expertise revealed the existence of 6 classes in the organization of cheese, being identified by topological criteria and criteria of transition between the classes. In a first phase, an acquisition protocol adapted to the product was set up, together with tools for correction of the inhomogeneities induced by the system of acquisition. Then, the study made it possible to find a methodology of extraction of the various classes. Even the required parameters were of texture and texture breaking type, the resolution of acquisition did not permit to work with the usual methods of the field. A strategy of the classification / identification type was developed. It allowed to work only starting from unquestionable information and to progressively increment the knowledge with the iterations. Our approach combines at the same time a global solution exploiting a classification in a restricted space of vicinities and a local approach by identification of the breakings between zones, their results leading to a sub-pixellic segmentation with a maintenance of the coherence of the area labels. The validation of the approach was obtained starting from the results of a manual expertise on a part of the base of images and from quality measures of segmentation.
Abstract FR:
L'imagerie à résonance magnétique est utilisée depuis de nombreuses années dans le domaine médical pour identifier et caractériser les structures internes du vivant. Parallèlement à ces travaux, le Cemagref de Rennes utilise cette technique pour caractériser des produits agro-alimentaires en étudiant en particulier leur structure interne. Ce type de contrôle non destructif permet d'analyser les variations d'organisation interne entre produits de même nature ou de suivre l'évolution de ces structures selon les paramètres de production ou selon le fil du temps. Le travail a eu pour objectif de trouver dans les images IRM les éléments caractéristiques des structures présentes. L'application concerne des produits fromagers issus de différentes modalités de fabrication et acquis à différents stades d’affinage. L'expertise a révélé l’existence 6 classes dans l'organisation du fromage, étant identifiées par des critères topologiques et des critères de transition entre les classes. En une première phase, un protocole d’acquisition adapté au produit a été mis en place, ensemble avec des outils de correction des inhomogénéités induites par le système d'acquisition. L'étude a ensuite permis de dégager une méthodologie d'extraction des différentes classes. Bien que les paramètres recherchés soient de type texture et rupture de texture, la résolution d'acquisition n'a pas permis de travailler avec les méthodes usuelles du domaine. Une stratégie de type classification / identification a été développée. Elle permet de ne travailler qu'à partir des informations certaines et d'incrémenter les connaissances au fur et à mesure des itérations. Notre approche combine à la fois une approche globale exploitant une classification dans un espace de voisinages restreint et une approche locale par identification des ruptures entre zones, l'ensemble conduisant à une segmentation sub-pixellique avec un maintien de la cohérence des étiquettes région. La validation de l'approche a été obtenue à partir des résultats d'une expertise manuelle sur une partie de la base d'images et de critères de qualité de segmentation.