Stage Master 2013 - ENSEA

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ETIS - UMR CNRS 8051
6 avenue du Ponceau - 95014 CERGY Cedex 1
1 Stage Master 2013
Implantation matérielle des méthodes de détection de polypes sur FPGA
Encadrements :
|Aymeric Histace MCF ETIS (ICI) |Olivier Romain -Professeur ETIS (ASTRE) |
|aymeric.histace@u-cergy.fr |olivier.romain@u-cergy.fr | Compétences requises et Logiciels utilisés :
. Synthèse d'architecture sur circuit programmable (VHDL)
. Traitement d'images médicales
. Machine Learning Description du projet :
Le cancer colorectal représente la deuxième cause de mortalité dans le
monde. Dans 80% des cas il se développe à partir d'un polype ou d'un
adénome. Le risque de transformation d'un adénome en cancer varie en
fonction de la taille et de la composition de ses cellules. Le dépistage au
plus tôt et l'amélioration des traitements ont permis de réduire le taux de
mortalité, mais il reste encore trop important. Le dépistage précoce de ce
cancer peut se faire soit par des tests biologiques (Hémocult® en France)
et/ou par un examen d'imagerie endoscopique (coloscopie, célioscopie,
etc.). Ces examens sont pratiqués à l'aide de vidéo-endoscopes filaires ou
par vidéo capsule dans le cas de patients à risques (anesthésie, etc.). Les
vidéo capsules sont des dispositifs autonomes et sans fils qui, une fois
ingérées, permettent de prendre des images à distance, de l'appareil
digestif depuis l'?sophage jusqu'au rectum. Les images acquises restent de
qualité réduite comme le montre la Figure 1 (résolution, conditions
d'éclairement non maîtrisées, mouvements sporadiques, etc.) et la mise en
place de méthodes d'analyse (segmentation) reste une problématique ouverte,
à plus forte raison s'il est envisagé d'embarquer les techniques d'analyse
matériellement au sein de la capsule afin d'éviter une majeure partie du
post traitement des données par le clinicien ; des problématiques
d'adéquation algorithme architecture se posant alors. [pic] [pic] [pic] Figure 1 : Exemple d'images acquises par vidéo capsule endoscopique. En
rouge apparaît des exemples de segmentation de structures d'intérêt
(polypes, angiôme) au moyen d'une approche de type contour actif. Les
segmentations ont été réalisées en post processing. Des travaux récents sur l'analyse des images endoscopiques (endoscopie
classique) ont montré que des descripteurs simples de forme 2D couplé à des
classifieurs de type boosting, donnait des résultats de détection de
polypes avoisinant les 70% [ETIS2012]. Une étude préliminaire menées à ETIS
à montrer que ces outils pouvaient s'adapter de manière satisfaisante au
contexte de l'imagerie endoscopique par vidéo capsule. Les temps de
traitements (environ 3minutes) sont actuellement incompatibles avec des
expérimentations en temps réel, in vivo. | |
Les objectifs de ce stage sont : 1°) Améliorer les descripteurs 2D pour atteindre un taux de détection
proche des 90% 2°) Proposer une architecture matérielle en prenant comme principales
contraintes la consommation d'énergie. L'architecture sera proposée sur la
base d'un état de l'art préalablement établi. 3°) Développer un démonstrateur afin d'établir les performances in vivo.
Références 1. « Segmentation of video capsule endoscopic images using alpha-divergence
based active contour method », Meziou, L. and Histace, A. and Dray, X. and
Romain, O. and Granado, B. International Journal of Computer Assisted
Radiology and Surgery (Proceedings of 26th Congress CARS 2012 (Computer
Assisted Radiology and Surgery), Pisa (Italy)), June 2012 2. « Embeddable Automatic Polyp Detection for Videoendoscopy and Wireless
Videoendoscopy Images Analysis », J. Cases (ETIS - UCP), A. Histace (ETIS -
UCP), O. Romain (ETIS - UCP), X. Dray (APHP), B. Granado (ETIS -ENSEA),
XXVII Conference on Design ofCircuits and Integrated Systems, DCIS 2012, 28
- 30 November, Avignon, France.