Quantification par. analyse d images. Yves Usson La Tronche cedex. Institut Albert Bonniot. Domaine de la Merci.

Transcription

1 Quantification par analyse d images Yves Usson Institut Albert Bonniot Domaine de la Merci La Tronche cedex Yves.Usson@ujf-grenoble.fr

2 Etapes de la cytométrie par analyse d image Préparation cytologique

3 Etapes de la cytométrie par analyse d image Préparation cytologique Objectif Image physique

4 Etapes de la cytométrie par analyse d image Préparation cytologique Objectif Image physique Capteur vidéo Image analogique NUMERISATION

5 Etapes de la cytométrie par analyse d image Préparation cytologique Image numérique Objectif Image physique Capteur vidéo Image analogique NUMERISATION

6 Etapes de la cytométrie par analyse d image Préparation cytologique Image numérique Image physique Objectif SEGMENTATION Masques de segmentation Capteur vidéo Image analogique NUMERISATION

7 Etapes de la cytométrie par analyse d image Préparation cytologique Image numérique Image physique Objectif SEGMENTATION Masques de segmentation Capteur vidéo EXTRACTION DE MESURES Image analogique NUMERISATION cell 1 : cell 2: Fichier de mesures

8 Nature de l image

9 Nature de l image Coordonnée spatiale y (µm) Coordonnée spatiale x (µm)

10 Nature de l image hématies Coordonnée spatiale y (µm) Intensité de la lumière Coordonnée spatiale x (µm) Coordonnée spatiale x (µm)

11 Nature de l image noyau hématies Coordonnée spatiale y (µm) Intensité de la lumière Coordonnée spatiale x (µm) Coordonnée spatiale x (µm)

12 Nature de l image noyau fond hématies Coordonnée spatiale y (µm) Intensité de la lumière Coordonnée spatiale x (µm) Coordonnée spatiale x (µm)

13 L image numérique points élémentaires ou pixels (picture elements) Image numérique 256x256 pixels Agrandissement de la zone encadrée (8 fois)

14 L échantillonnage spatial Taille du pixel 0,1 x 0,1µm Nombre de pixels 256x256

15 L échantillonnage spatial Taille du pixel 0,1 x 0,1µm Nombre de pixels 256x256 Taille du pixel 0,2 x 0,2µm Nombre de pixels 128x128

16 L échantillonnage spatial Taille du pixel 0,1 x 0,1µm Nombre de pixels 256x256 Taille du pixel 0,2 x 0,2µm Nombre de pixels 128x128 Taille du pixel 0,4 x 0,4µm Nombre de pixels 64x64

17 L échantillonnage spatial Taille du pixel 0,1 x 0,1µm Nombre de pixels 256x256 Taille du pixel 0,2 x 0,2µm Nombre de pixels 128x128 Taille du pixel 0,4 x 0,4µm Nombre de pixels 64x64 Taille du pixel 0,8 x 0,8µm Nombre de pixels 32x32

18 Formation de l image par une lentille hxy Disque de Airy Source ponctuelle rayons diffractés Plan image

19 L échantillonnage dynamique Dynamique : 256 niveaux de gris

20 L échantillonnage dynamique Dynamique : 256 niveaux de gris Dynamique : 32 niveaux de gris

21 L échantillonnage dynamique Dynamique : 256 niveaux de gris Dynamique : 32 niveaux de gris Dynamique : 16 niveaux de gris

22 L échantillonnage dynamique Dynamique : 256 niveaux de gris Dynamique : 32 niveaux de gris Dynamique : 16 niveaux de gris Dynamique : 8 niveaux de gris

23 Image et information Nombre de pixels Niveau de gris Distribution des niveaux de gris dans une image numérique. L axe vertical correspond au nombre de pixels par classe de niveau de gris. L axe horizontal correspond aux niveaux de gris : 0 -> noir et 255 -> blanc

24 Segmentation Définition de masques

25 Segmentation - Approche par régions Nombre de pixels Niveau de gris Segmentation par fenêtre de seuillage sur l histogramme des intensités

26 Segmentation - Approche par régions Masque binaire A Nombre de pixels Niveau de gris Segmentation par fenêtre de seuillage sur l histogramme des intensités

27 Segmentation - Approche par régions Masque binaire B A Nombre de pixels Niveau de gris Segmentation par fenêtre de seuillage sur l histogramme des intensités pixels fond pixels objet

28 Segmentation - Approche par frontières

29 Segmentation - Approche par frontières Filtrage de Sobel (valeur absolue de la dérivée seconde) Gx = Ix-1-2.Ix + Ix+1

30 Segmentation - Approche par frontières Filtrage de Sobel (valeur absolue de la dérivée seconde) Gx = Ix-1-2.Ix + Ix+1

31 Segmentation - Approche par frontières Image filtrée : image des gradients

32 Segmentation - Approche par frontières Seuillage des niveaux de gris Image filtrée : image des gradients Masque binaire Seuil de détection

33 Segmentation - Approche par frontières Seuillage des niveaux de gris Calcul du squelette du masque binaire Image filtrée : image des gradients Masque binaire Squelette binaire Seuil de détection

34 Filtrage morphologique DILATATION Les pixels du fond au contact de l objet deviennent des pixels objets

35 Filtrage morphologique DILATATION EROSION Les pixels du fond au contact de l objet deviennent des pixels objets Les pixels de l objet au contact du fond deviennent des pixels du fond

36 Filtrage de forme Opération de fermeture Dilatations Erosions

37 Filtrage de forme Opération de fermeture Dilatations Erosions Opération d ouverture Erosions Dilatations

38 Etiquetage en composantes connexes Image binaire

39 Etiquetage en composantes connexes Chemin connexe Image binaire

40 Etiquetage en composantes connexes Chemin non-connexe Chemin connexe Ensembles séparés Image binaire

41 Etiquetage en composantes connexes Chemin non-connexe Chemin connexe Ensembles séparés Image binaire Image des étiquettes

42 Etiquetage - Règles de connexité Masque à étiqueter

43 Etiquetage - Règles de connexité Connexité 4 voisins voisins latéraux Masque à étiqueter 7 ensembles de composantes connexes

44 Etiquetage - Règles de connexité Connexité 4 voisins voisins latéraux Connexité 8 voisins voisins latéraux & diagonaux Masque à étiqueter 7 ensembles de composantes connexes 4 ensembles de composantes connexes

45 Paramétrisation Extraction de mesures

46 Paramètres morphométriques Masque binaire Profil binaire extraction de bord (automate cellulaire) - Surface (nombre de pixels) - Périmètre (nombre de pixels) - Centre de gravité (analyse de position, anisotropie, cartographie cellulaire) - Enveloppe convexe - Energie de courbure - Facteur de forme - Grand et petit axe - Orientation

47 Lumière transmise - Densitométrie Cuvette contenant la solution à concentration donnée Isol Iref Div log Opérateurs électroniques cablés Loi de Beer & Lambert DO = k C DO = densité optique C = concentration k = constante de proportionnalité Densité optique log Iref Isol Source lumineuse λ donnée Cuvette de référence Blanc (solvant)

48 Lumière transmise - Densitométrie Image d intensité Image des densités optiques I Op Op Op DO Io Opérateur numérique logiciel: DO = Log (Io ) - Log (I) Image du champ vide

49 Exemples de segmentations élaborées Segmentation morphologique Segmentation colorimétrique

50 Hybridation in situ: comptage de grains Contre-coloration Grains d argent Histo-autoradiographie Histogramme des niveaux de gris

51 Hybridation in situ: comptage de grains contre-coloration Histo-autoradiographie grains

52 Seuillage des niveaux de gris A A

53 Seuillage des niveaux de gris A B A B

54 Seuillage des niveaux de gris A B C A B C

55 Principe de segmentation par chapeau Haut-de-forme Rayon Hauteur Profil d intensité Haut de forme

60 Haut-de-forme : ouverture morphologique (largeur du chapeau)

61 Haut-de-forme : ouverture morphologique (largeur du chapeau) Dilatation 2 itérations Propagation des maxima locaux Les valeurs claires prennent le pas sur les valeurs sombres

62 Haut-de-forme : ouverture morphologique (largeur du chapeau) Dilatation 2 itérations Propagation des maxima locaux Erosion 2 itérations Propagation des minima locaux Les valeurs claires prennent le pas sur les valeurs sombres Les valeurs sombres prennent le pas sur les valeurs claires

63 Haut-de-forme : différence ouvert - image (hauteur du chapeau) A ouvert de l image B image

64 Haut-de-forme : différence ouvert - image (hauteur du chapeau) A ouvert de l image A - B B image

65 Haut-de-forme : différence ouvert - image (hauteur du chapeau) ouvert (A) image (B) Profil d intensité

66 Haut-de-forme : différence ouvert - image (hauteur du chapeau) ouvert (A) image (B) A-B Profil d intensité

67 Haut-de-forme : différence ouvert - image (hauteur du chapeau) ouvert (A) image (B) A-B Profil d intensité Seuillage de A-B (masques des grains)

68 rouge : noyaux jaune: grains nucléaires noir : grains du fond

69 Colorimétrie : le modèle RVB bleu vert rouge Intensité λ 400nm longueur d onde 700nm Spectre de réponse des cellules rétiniennes humaines

70 Colorimétrie : le modèle TLS double cone TLS

71 Colorimétrie : le modèle TLS Teinte double cone TLS

72 Colorimétrie : le modèle TLS Luminance Teinte double cone TLS

73 Colorimétrie : le modèle TLS Luminance Saturation Teinte Luminance : énergie totale Teinte : dominante chromatique Saturation : pureté chromatique double cone TLS

74 Colorimétrie : le modèle TLS L = 0.5 S = 0.5 TEINTE LUMINANCE SATURATION

75 Colorimétrie : le modèle TLS L = 0.5 S = TEINTE LUMINANCE SATURATION

80 Colorimétrie : le modèle TLS L = 0.5 S = TEINTE 0.2 LUMINANCE SATURATION

81 Colorimétrie : le modèle TLS Teinte intensité Longueur d onde

82 Colorimétrie : le modèle TLS Teinte intensité Longueur d onde Luminance rouge lumineux intensité Longueur d onde rouge sombre

83 Colorimétrie : le modèle TLS Teinte Saturation intensité Longueur d onde Luminance dilué rouge lumineux intensité intensité Longueur d onde rouge sombre saturaté Longueur d onde

84 Colorimétrie : le modèle RVB

85 Colorimétrie : le modèle RVB R V B

86 Colorimétrie : le modèle TLS T L S

87 Colorimétrie : le modèle TLS Segmentation du marquage

89 Colorimétrie : le modèle TLS Segmentation du marquage X

91 Colorimétrie : le modèle TLS Segmentation du marquage Pixels fond Pixels objets Seuillage de l histogramme des teintes

92 Colorimétrie : le modèle TLS X X X X X X Fausses négatives (marquage très faible) X + X + + : cellules positives - : cellules négatives x : cellules non-mesurées X X