FR3050046A1 - Procede et dispositif electronique d'aide a la determination, dans une image d'un echantillon, d'au moins un element d'interet parmi des elements biologiques, programme d'ordinateur associe - Google Patents

Procede et dispositif electronique d'aide a la determination, dans une image d'un echantillon, d'au moins un element d'interet parmi des elements biologiques, programme d'ordinateur associe Download PDF

Info

Publication number
FR3050046A1
FR3050046A1 FR1653017A FR1653017A FR3050046A1 FR 3050046 A1 FR3050046 A1 FR 3050046A1 FR 1653017 A FR1653017 A FR 1653017A FR 1653017 A FR1653017 A FR 1653017A FR 3050046 A1 FR3050046 A1 FR 3050046A1
Authority
FR
France
Prior art keywords
zone
image
biological
preselection
database
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
FR1653017A
Other languages
English (en)
Other versions
FR3050046B1 (fr
Inventor
Eric Peltier
Cecile Malecot
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Keen Eye Technologies Fr
Original Assignee
Novacyt SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Novacyt SA filed Critical Novacyt SA
Priority to FR1653017A priority Critical patent/FR3050046B1/fr
Priority to US16/092,331 priority patent/US20210192734A1/en
Priority to EP17714256.9A priority patent/EP3440575A1/fr
Priority to PCT/EP2017/058019 priority patent/WO2017174598A1/fr
Priority to JP2019503627A priority patent/JP2019519794A/ja
Publication of FR3050046A1 publication Critical patent/FR3050046A1/fr
Application granted granted Critical
Publication of FR3050046B1 publication Critical patent/FR3050046B1/fr
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • G06T7/0014Biomedical image inspection using an image reference approach
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/20ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for handling medical images, e.g. DICOM, HL7 or PACS
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30024Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro

Abstract

Ce procédé d'aide à la détermination, dans une image d'un échantillon, d'au moins un élément d'intérêt parmi une pluralité d'éléments biologiques, l'échantillon comportant la pluralité d'éléments biologiques, est mis en œuvre par un dispositif électronique. Ce procédé d'aide à la détermination comprend l'acquisition (100) d'une image de l'échantillon ; la présélection (110) d'au moins une zone dans l'image acquise, à partir d'une base de données comportant un ensemble de vignettes d'éléments de référence ; l'affichage (120) de chaque présélection de zone dans l'image ; l'acquisition (130) de la sélection par un opérateur d'au moins une zone parmi les zones présélectionnées, chaque zone sélectionnée correspondant à au moins un élément d'intérêt ; et la mise à jour (140) de la base de données en fonction de la ou des zones sélectionnées acquises, au moins une zone sélectionnée acquise étant ajoutée en tant que vignette d'élément de référence dans ladite base.

Description

Procédé et dispositif éiectronique d’aide à ia détermination, dans une image d’un échantilion, d’au moins un élément d’intérêt parmi des éléments biologiques, programme d’ordinateur associé
La présente invention concerne un procédé d’aide à la détermination, dans une image d’un échantillon, d’au moins un élément d’intérêt parmi une pluralité d’éléments biologiques, l’échantillon comportant la pluralité d’éléments biologiques, et le procédé étant mis en oeuvre par un dispositif électronique. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un tel procédé. L’invention concerne également un dispositif électronique d’aide à la détermination, dans une image d’un échantillon, d’au moins un élément d’intérêt parmi des éléments biologiques contenus dans l’échantillon. L’analyse d’une image d’un échantillon biologique, tel qu’un prélèvement de cellules correspondant soit à un tissu ou à une suspension cellulaire, vivant ou fixé, est une opération extrêmement délicate. Le diagnostic de cet échantillon biologique, en particulier le diagnostic cytologique et histologique, recouvre en effet les techniques de diagnostic se basant notamment sur l’examen morphologique des cellules. Il est très bien adapté au dépistage du cancer et des lésions précancéreuses, notamment du col de l’utérus. L’analyse de l’image de l’échantillon biologique est généralement effectuée par un cytotechnicien ou un technicien dans un premier temps, puis fréquemment par un pathologiste ou un médecin dans un deuxième temps, notamment en cas de doute quant à la nature de certains éléments biologiques contenus dans l’échantillon, le but étant de dépister des éléments pathologiques, tels que des cellules pathologiques.
Le premier opérateur, comme par exemple un technicien, un cytotechnicien, un pathologiste ou un médecin, examine généralement plusieurs images de différents échantillons à la suite, puis transmet ensuite à un deuxième opérateur, par exemple un pathologiste ou un médecin, les images nécessitant une analyse plus détaillée, ainsi que les autres images éventuelles, attendues par le pathologiste ou le médecin.
Toutefois, un tel processus d’analyse peut s’avérer relativement long et fastidieux, et n’est donc pas optimal. En outre, il arrive parfois qu’une erreur de diagnostic se produise lorsque l’échantillon biologique est particulièrement difficile à interpréter.
Le but de l’invention est alors de pallier ces inconvénients en proposant un procédé d’aide à la détermination du ou des éléments d’intérêt dans l’image d’échantillon, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé d’aide à la détermination, dans une image d’un échantillon, d’au moins un élément d’intérêt parmi une pluralité d’éléments biologiques, l’échantillon comportant la pluralité d’éléments biologiques, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique, et comprenant : - l’acquisition d’une image de l’échantillon ; - la présélection d’au moins une zone dans l’image acquise, à partir d’une base de données comportant un ensemble de vignettes d’éléments de référence ; - l’affichage de chaque présélection de zone dans l’image ; - l’acquisition de la sélection par un opérateur d’au moins une zone parmi les zones présélectionnées, chaque zone sélectionnée correspondant à au moins un élément d’intérêt ; et - la mise à jour de la base de données en fonction de la ou des zones sélectionnées acquises, au moins une zone sélectionnée acquise étant ajoutée en tant que vignette d’un élément de référence dans ladite base.
Le procédé d’aide à la détermination selon l’invention présélectionne alors au moins une zone dans l’image acquise, à partir d’une base de données comportant un ensemble de vignettes d’éléments de référence, ceci afin de faciliter l’analyse de l’échantillon.
En outre, le procédé d’aide à la détermination prend ensuite en compte le retour de l’opérateur, en acquérant la sélection de zone(s) faite par l’opérateur parmi les zones présélectionnées, chaque zone sélectionnée correspondant à au moins un élément d’intérêt, et en mettant à jour en conséquence la base de données, ceci afin d’améliorer la pertinence des prochaines présélections qui seront effectuées par le dispositif électronique.
Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé d’aide à la détermination comporte l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - la présélection d’au moins une zone dans l’image acquise comporte : + la détection d’une pluralité de zones dans l’image, chaque zone correspondant à au moins un élément biologique, et + la comparaison de chaque zone détectée avec l’ensemble de vignettes d’éléments de référence, la ou les zones étant présélectionnées en fonction de ladite comparaison ; - lors de la comparaison, une valeur d’au moins un paramètre relatif à un élément biologique correspondant est calculée pour chaque zone détectée, et chaque valeur de paramètre calculée est comparée avec les valeurs de paramètre correspondantes de l’ensemble de vignettes d’éléments de référence ; - chaque paramètre est choisi parmi le groupe consistant en : une forme, un diamètre, une surface, un volume, un périmètre, une masse, une couleur et une texture ; - chaque élément biologique est choisi parmi le groupe consistant en : un cytoplasme, un organite, une vésicule, une membrane, un noyau, une cellule, un agent pathogène intracellulaire, un agent pathogène extracellulaire, un organisme unicellulaire, un organisme pluricellulaire, une bactérie, un virus, un mycélium, un fragment d’organisme, un organisme, un fragment d’organe, un organe, un tissu, un fragment de structure biologique, une structure biologique, un fragment de structure anatomique et une structure anatomique ; - lors de la présélection, plusieurs zones sont présélectionnées et, lors de l’affichage, les présélections de zone sont affichées successivement ; - lors de l’affichage, les présélections de zone sont affichées selon un ordre dépendant d’un degré de concordance de chaque présélection ; - le degré de concordance de chaque présélection est calculé en fonction d’un écart entre la zone présélectionnée et la vignette d’élément de référence associée lors de la comparaison ; - la base de données comporte un indice de pertinence pour chaque vignette d’un élément de référence, et lors de la présélection, l’indice de pertinence est augmenté pour chaque vignette d’élément de référence associée à une zone présélectionnée ; - lors de la présélection, les vignettes d’éléments de référence sont prises en compte selon un ordre dépendant de leur indice de pertinence respectif ; et - chaque élément biologique est choisi parmi le groupe consistant en : un cytoplasme, un organite, une vésicule, une membrane, un noyau, une cellule, un agent pathogène intracellulaire, un agent pathogène extracellulaire, un organisme unicellulaire, un organisme pluricellulaire, une bactérie, un virus, un mycélium, un fragment d’organisme, un organisme, un fragment d’organe, un organe, un tissu, un fragment de structure biologique, une structure biologique, un fragment de structure anatomique et une structure anatomique. L’invention a également pour objet un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé tel que défini ci-dessus. L’invention a également pour objet un dispositif électronique d’aide à la détermination, dans une image d’un échantillon, d’au moins un élément d’intérêt parmi une pluralité d’éléments biologiques, l’échantillon comportant la pluralité d’éléments biologiques, le dispositif électronique comprenant : - un premier module d’acquisition configuré pour acquérir une image de l’échantillon ; - un module de présélection configuré pour présélectionner au moins une zone dans l’image acquise, à partir d’une base de données comportant un ensemble de vignettes d’éléments de référence ; - un module d’affichage configuré pour afficher chaque présélection de zone dans l’image ; - un deuxième module d’acquisition configuré pour acquérir la sélection par un opérateur d’au moins une zone parmi les zones présélectionnées, chaque zone sélectionnée correspondant à au moins un élément d’intérêt ; et - un module de mise à jour configuré pour mettre à jour la base de données en fonction de la ou des zones sélectionnées acquises, le module de mise à jour étant configuré pour ajouter, en tant que vignette d’un élément de référence dans ladite base, au moins une zone sélectionnée acquise.
Ces caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 est une représentation schématique d’un dispositif de lecture d’un échantillon vivant (images radiologiques) ou fixé (images d’anatomie et cytologie pathologique) numérisé et d’un système d’aide à la détermination, dans une image d’un échantillon, d’au moins un élément d’intérêt parmi une pluralité d’éléments biologiques, le système d’aide à la détermination étant relié au dispositif de lecture et comprenant un dispositif électronique d’aide à la détermination selon l’invention, un écran d’affichage et une base de données ; et - la figure 2 est un organigramme d’un procédé d’aide à la détermination selon l’invention.
Sur la figure 1, un système d’aide à la détermination 10 est relié à un dispositif 12 de lecture d’un échantillon 14 par l’intermédiaire d’une première liaison de données 16.
Le système d’aide à la détermination 10 comprend un dispositif électronique 20 d’aide à la détermination, dans une image de l’échantillon 14, d’au moins un élément d’intérêt parmi une pluralité d’éléments biologiques, l’échantillon 14 comportant la pluralité d’éléments biologiques.
Le système d’aide à la détermination 10 comprend une base de données 26, reliée au dispositif électronique d’aide à la détermination 20 par l’intermédiaire d’une deuxième liaison de données 28. En variante non représentée, la base de données 26 est intégrée dans le dispositif électronique d’aide à la détermination 20.
Le système d’aide à la détermination 10 comprend un écran d’affichage 30 relié au dispositif électronique d’aide à la détermination 20.
Le système d’aide à la détermination 10, en particulier le dispositif électronique d’aide à la détermination 20, est configuré pour aider à déterminer, dans une image de l’échantillon 14, au moins un élément d’intérêt parmi une pluralité d’éléments biologiques.
Par « élément d’intérêt », on entend un élément biologique susceptible d’intéresser l’opérateur, tel que le technicien ou le cytotechnicien ou le pathologiste ou le médecin, un tel élément d’intérêt étant notamment un élément pathologique, tel qu’une structure ou une cellule anormale, notamment lorsque le système d’aide à la détermination 10 est utilisé pour faciliter le diagnostic d’au moins une pathologie associée à l’échantillon 14.
Le dispositif de lecture 12 est connu en soi, et est configuré pour lire l’échantillon 14, c’est-à-dire pour obtenir une image de l’échantillon 14. Le dispositif de lecture 12 est également appelé dispositif de numérisation, l’image obtenue étant une image numérique. L’échantillon 14 est par exemple disposé sur une lame 32, la lame 32 étant apte à être insérée dans le dispositif de lecture 12, puis lue par ce dernier. Chaque lame 32 comporte un identifiant unique 34, par exemple sous forme d’un code barre, pour identifier de manière unique l’échantillon 14 associé à la lame 32.
En variante ou en complément, l’échantillon 14 s’entend plus largement comme un être humain, par exemple dans le cas où le dispositif de lecture 12 est notamment un dispositif d’imagerie médicale, ou encore un dispositif de radiologie.
La première liaison de données 16 est, par exemple, une liaison filaire. En variante, la première liaison de données 16 est une liaison radioélectrique.
Le dispositif électronique d’aide à la détermination 20 comprend un premier module d’acquisition 40 configuré pour acquérir une image de l’échantillon 14, et un module de présélection 42 configuré pour présélectionner au moins une zone dans l’image acquise à partir de la base de données 26.
Le dispositif électronique d’aide à la détermination 20 comprend un module d’affichage 46 configuré pour afficher, par exemple sur l’écran d’affichage 30, chaque présélection de zone dans l’image, et un deuxième module d’acquisition 48 configuré pour acquérir la sélection par un opérateur, non représenté, d’au moins une zone parmi les zones présélectionnées, chaque zone sélectionnée correspondant à au moins un élément d’intérêt.
Le dispositif électronique d’aide à la détermination 20 comprend un module de mise à jour 50 configuré pour mettre à jour la base de données 26 en fonction de la ou des zones sélectionnées acquises, le module de mise à jour 50 étant configuré pour ajouter, en tant que vignette d’un élément de référence dans ladite base 26, chaque zone sélectionnée acquise.
Dans l’exemple de la figure 1, le dispositif électronique d’aide à la détermination 20 comprend une unité de traitement d’informations 52 formée par exemple d’une mémoire 54 et d’un processeur 56 associé à la mémoire 54.
Chaque élément biologique est choisi parmi le groupe consistant en : un cytoplasme, un organite, une vésicule, une membrane, un noyau, une cellule, un agent pathogène intracellulaire, un agent pathogène extracellulaire, un organisme unicellulaire, un organisme pluricellulaire, une bactérie, un virus, un mycélium, un fragment d’organisme, un organisme, un fragment d’organe, un organe, un tissu, un fragment de structure biologique, une structure biologique, un fragment de structure anatomique et une structure anatomique. Par exemple, les éléments biologiques contenus dans l’échantillon 14 sont des cellules biologiques ou des amas de cellules biologiques.
La base de données 26 comporte un ensemble de vignettes d’éléments de référence, cet ensemble étant utilisé pour présélectionner au moins une zone dans l’image acquise.
En complément facultatif, la base de données 26 comporte un indice de pertinence pour chaque vignette d’un élément de référence. L’indice de pertinence est un indicateur quantifiant la probabilité qu’une vignette d’un élément de référence soit utilisée pour la présélection d’au moins une zone dans l’image acquise. Plus cette probabilité est élevée, plus l’indice de pertinence est élevé. Autrement dit, plus une vignette est représentative d’un élément d’intérêt, plus son indice de pertinence est élevé.
Dans l’exemple de la figure 1, la base de données 26 est une base de données locale reliée au dispositif électronique d’aide à la détermination 20 par l’intermédiaire de la deuxième liaison de données 28, la deuxième liaison de données 28 étant par exemple une liaison filaire. En variante, la deuxième liaison de données 28 est une liaison radioélectrique.
En variante non représentée, la base de données 26 est une base de données distante reliée au dispositif électronique d’aide à la détermination 20 via un réseau de communication. La deuxième liaison de données 28 correspond alors au réseau de communication, tel que le réseau Internet.
Dans l’exemple de la figure 1, le premier module d’acquisition 40, le module de présélection 42, le module d’affichage 46, le deuxième module d’acquisition 48 et le module de mise à jour 50 sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel. La mémoire 54 de l’unité de traitement d’informations 52 est alors apte à stocker un premier logiciel d’acquisition configuré pour acquérir une image de l’échantillon, un logiciel de présélection configuré pour présélectionner au moins une zone dans l’image acquise à partir de la base de données 26, un logiciel d’affichage configuré pour afficher chaque présélection de zones, un deuxième logiciel d’acquisition configuré pour acquérir la sélection par l’opérateur d’au moins une zone parmi les zones présélectionnées, et un logiciel de mise à jour configuré pour mettre à jour la base de données 26 en fonction de la ou des zones sélectionnées acquises, le logiciel de mise à jour étant configuré pour ajouter, en tant que vignette d’un élément de référence dans ladite base 26, chaque zone sélectionnée acquise. Le processeur 56 de l’unité de traitement d’informations 52 est alors apte à exécuter le premier logiciel d’acquisition, le logiciel de présélection, le logiciel d’affichage, le deuxième logiciel d’acquisition et le logiciel de mise à jour.
En variante non représentée, le premier module d’acquisition 40, le module de présélection 42, le module d’affichage 46, le deuxième module d’acquisition 48 et le module de mise à jour 50 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field-Programmable Gâte Array), ou encore sous forme d’un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application-Specific Integrated Circuit).
Le premier module d’acquisition 40 est configuré pour acquérir, c’est-à-dire obtenir, chaque image de l’échantillon 14. Le premier module d’acquisition 40 est par exemple configuré pour obtenir l’image de la part du dispositif de lecture 12 dans l’exemple de la figure 1.
Le module de présélection 42 est configuré pour présélectionner au moins une zone dans l’image acquise à partir de la base de données 26, par exemple en détectant une pluralité de zones dans l’image, chaque zone correspondant à au moins un élément biologique, puis en comparant chaque zone détectée avec l’ensemble de vignettes d’élément de référence, contenues dans la base de données 26, la ou les zones étant alors présélectionnées en fonction du résultat de cette comparaison.
De manière générale, chaque zone présélectionnée est une zone de l’image représentant un ou plusieurs éléments biologiques, celle-ci étant de préférence centrée sur l’élément biologique lorsqu’un seul élément biologique est visible dans ladite zone.
Pour la détection de zone, le module de présélection 42 est par exemple configuré pour mettre en œuvre des algorithmes connus de traitement d’images, tels que des algorithmes de type morphologie mathématique, avec comme opérateur de base au moins un opérateur choisi parmi le groupe consistant en : un opérateur de fermeture, un opérateur d’ouverture, un opérateur d’érosion, un opérateur d’une dilatation, un opérateur de transformation et un opérateur de seuillage. Une segmentation de l’image pour distinguer et séparer les zones, les unes des autres, est effectuée par le module de présélection 42 en appliquant une ou plusieurs techniques connues parmi les techniques suivantes dont la liste non exhaustive ici proposée à titre d’exemple comprend : ligne de partage des eaux, reconnaissance de contours (gradient, laplacien), seuillage.
Pour la comparaison de chaque zone détectée avec l’ensemble de vignettes d’éléments de référence, le module de présélection 42 est configuré pour calculer, pour chaque zone détectée, une valeur d’au moins un paramétre relatif à un élément biologique correspondant. Le module de présélection 42 est en outre configuré pour comparer chaque valeur de paramètre calculée avec des valeurs de paramètre correspondantes de l’ensemble de vignettes d’éléments de référence.
Chaque élément biologique est, par exemple, choisi parmi le groupe consistant en : un cytoplasme, un organite, une vésicule, une membrane, un noyau, une cellule, un agent pathogène intracellulaire, un agent pathogène extracellulaire, un organisme unicellulaire, un organisme pluricellulaire, une bactérie, un virus, un mycélium, un fragment d’organisme, un organisme, un fragment d’organe, un organe, un tissu, un fragment de structure biologique, une structure biologique, un fragment de structure anatomique et une structure anatomique.
Chaque paramètre est alors choisi par exemple parmi le groupe consistant en : une forme, un diamètre, une surface, un volume, un périmètre, une masse, une couleur et une texture.
Le diamètre, ou la taille, de l’élément considéré est par exemple déterminé par comptage de pixels suivant une direction donnée.
La surface de l’élément considéré est par exemple déterminée par comptage du nombre de pixels correspondant à ladite surface.
Le périmètre de l’élément considéré est par exemple déterminé par comptage du nombre de pixels formant la périphérie dudit élément.
La forme de l’élément correspond, par exemple, au squelette obtenu par morphologie mathématique. Lorsque l’élément est une cellule, la forme est par exemple un disque pour une cellule superficielle ou intermédiaire, et un disque ou un polygone pour une cellule parabasale ou basale. Lorsque l’élément est un noyau normal, la forme est par exemple un disque, et lorsque l’élément est un noyau pathologique, la forme est généralement un polygone, et dans certains cas, un disque. La forme du noyau est alors un bon indicateur pour détecter une pathologie.
Le volume et/ou la masse de l’élément considéré sont estimés à partir d’un comptage des pixels effectué sur l’image 22 en deux dimensions.
Le volume de l’élément considéré est, par exemple, estimé par détermination d’une dimension, ou taille, de l’élément considéré suivant une direction donnée avec comptage du nombre de pixels suivant cette direction, puis par extrapolation du volume à partir de la dimension déterminée. À titre d’exemple, lorsque l’élément considéré est en forme d’une sphère, son diamètre, ou bien son rayon, dans l’image 22 est déterminé par comptage du nombre de pixels, et le volume de la sphère est ensuite calculé à partir de ce diamètre ou bien de ce rayon estimé.
La masse de l’élément considéré est estimée à partir d’une valeur estimée de son volume, ainsi que d’une couleur ou d’une texture de l’élément considéré. Une couleur foncée ou texture avec des motifs identifiables indique par exemple une plus forte densité de matière, et donc une masse plus élevée.
La couleur de l’élément considéré correspond à une couleur des pixels formant l’élément considéré, en particulier à une moyenne des valeurs de couleur de ces pixels formant l’élément considéré, exprimée en niveau de gris ou en niveau de couleur, par exemple en utilisant un modèle de couleur RGB.
La texture de l’élément considéré correspond à un motif caractéristique, régulier ou aléatoire, reconnaissable par différentes méthodes connues en soi, telles que une analyse fractale, une analyse statistique, ou encore une approche par champs markoviens. L’homme du métier comprendra bien entendu que la comparaison de la zone détectée avec les vignettes contenues dans la base de données 26 est de préférence effectuée pour un même élément et un même paramètre, afin d’effectuer la comparaison sur des données comparables. L’homme du métier comprendra également que le type de l’élément et/ou le type de paramètre est susceptible de varier d’une comparaison à l’autre.
En complément facultatif, la comparaison de la zone détectée avec les vignettes contenues dans la base de données 26 est effectuée pour un ensemble prédéfini d’éléments et un ensemble prédéfini de paramètres, chaque comparaison n’étant pas alors nécessairement effectuée pour un même élément et un même paramètre, ceci afin de mieux distinguer les comparaisons effectuées avec un même élément et un même paramètre.
En complément facultatif, le module de présélection 42 est configuré en outre pour prendre en compte les vignettes contenues dans la base de données 26 selon un ordre dépendant de leur indice de pertinence respectif. Ceci permet d’effectuer la présélection de zones plus rapidement.
En outre, le module de présélection 42 est configuré pour augmenter l’indice de pertinence pour chaque vignette associée à une zone présélectionnée. Autrement dit, à chaque fois qu’une zone est présélectionnée par comparaison avec une vignette donnée d’élément de référence, l’indice de pertinence de ladite vignette est augmenté par le module de présélection 42.
Le module de présélection 42 est alors configuré pour présélectionner une ou plusieurs zones dans l’image, et en cas de présélection multiple, les différentes présélections de zone sont affichées successivement par le module d’affichage 46 comme cela sera décrit par la suite.
Le module d’affichage 46 est configuré pour afficher chaque présélection de zone dans l’image, en particulier pour afficher de manière différente la zone présélectionnée par rapport aux éventuelles autres zones détectées.
En complément facultatif, lorsque plusieurs zones sont présélectionnées par le module de présélection 42, le module d’affichage 46 est configuré pour afficher successivement les présélections de zone.
En complément facultatif, le module d’affichage 46 est en outre configuré pour afficher les présélections de zone selon un ordre dépendant d’un degré de concordance de chaque présélection. Le degré de concordance de chaque présélection est calculé en fonction d’un écart entre la zone présélectionnée et la vignette d’élément de référence qui a été prise en compte lors de la comparaison.
Le deuxième module d’acquisition 48 est configuré pour acquérir la sélection d’au moins une zone, effectuée par un opérateur tel qu’un technicien ou un cytotechnicien ou un pathologiste ou un médecin, parmi la ou les zones préalablement présélectionnées par le module de présélection 42. La sélection effectuée par l’opérateur est réalisée à partir d’un dispositif de saisie, non représenté et connu en soi, tel que par exemple un clavier, une souris ou encore un écran tactile. Le deuxième module d’acquisition 48 est alors configuré pour acquérir, c’est-à-dire obtenir, de la part du dispositif de saisie, la sélection effectuée par l’opérateur. Chaque zone sélectionnée correspond à au moins un élément d’intérêt pour l’opérateur.
Le module de mise à jour 50 est configuré pour mettre à jour la base de données 26 à partir de la ou des zones acquises par le deuxième module d’acquisition 48, au moins une zone sélectionnée acquise étant ajoutée dans la base de données 26 en tant que vignettes d’un élément de référence. Autrement dit, le module de mise à jour 50 permet de mettre automatiquement à jour la base de données 26 lorsque l’opérateur a sélectionné une nouvelle zone, cette sélection signifiant que la zone correspond à un élément biologique d’intérêt. Cela permet alors d’enrichir la base de données 26 avec une vignette correspondant à ce nouvel élément biologique d’intérêt.
En complément, le module de mise à jour 50 est configuré pour stocker en outre dans la base de données 26 le ou les paramètres calculés pour chaque vignette ajoutée.
En complément facultatif, le module de mise à jour 50 est configuré pour mettre à jour la base de données 26 seulement en cas de réception en outre d’une indication de validation, cette indication de validation résultant de la validation par un autre opérateur, par exemple un pathologiste ou un médecin, de la modification de la base de données 26, en particulier de l’ajout dans la base de données 26 de la vignette correspondant à la zone sélectionnée acquise. En variante, la validation de de la modification de la base de données 26 pour obtenir l’indication de validation est effectuée par le même opérateur, et est dans ce cas différée dans le temps, avec une revue et une validation des changements à apporter à la base de données 26.
Selon ce complément facultatif, le module de mise à jour 50 est également configuré pour supprimer la zone sélectionnée acquise en cas de réception d’une indication d’effacement, cette indication d’effacement résultant par exemple du rejet par l’autre opérateur, ou le même opérateur, de la modification de la base de données 26.
Le fonctionnement du dispositif électronique d’aide à la détermination 20 va être à présent décrit à l’aide de la figure 2 illustrant un organigramme du procédé d’aide à la détermination selon l’invention.
Lors d’une étape initiale 100, le premier module d’acquisition 40 acquiert une image respective de l’échantillon 14, par exemple de la part du dispositif de lecture 12.
Le module de présélection 42 présélectionne ensuite, lors de l’étape suivante 110, une ou plusieurs zones dans l’image acquise lors de l’étape précédente, ceci à partir de la base de données 26. La présélection est par exemple effectuée en détectant une pluralité de zones dans l’image, chaque zone correspondant à au moins un élément biologique, puis en comparant chaque zone détectée avec les vignettes contenues dans la base de données 26, la ou les zones étant présélectionnées en fonction du résultat de ladite comparaison.
Comme indiqué précédemment, la détection de zones est par exemple effectuée en mettant en œuvre des algorithmes connus de traitement d’images, notamment de type morphologie mathématique. La comparaison de chaque zone détectée avec les vignettes contenues dans la base de données 26 comporte ensuite le calcul, pour chaque zone détectée, d’une valeur d’au moins un paramètre relatif à un élément d’un élément biologique correspondant, et la comparaison, pour chaque paramètre, de la valeur calculée pour la zone détectée avec la valeur pour la vignette contenue dans la base de données 26.
En complément, plusieurs valeurs d’un même paramètre sont calculées, et la comparaison est alors effectuée à partir d’une moyenne de ces valeurs, ou encore à partir d’une fourchette de tolérance autour d’une valeur médiane.
En complément facultatif, la base de données 26 comporte un indicateur de pertinence pour chaque vignette qu’elle contient, et lors de l’étape de présélection 110, l’indice de pertinence est augmenté pour chaque vignette d’élément de référence associée à une zone présélectionnée.
Selon ce complément facultatif, lors de l’étape de présélection 110, les vignettes d’éléments de référence sont prises en compte de préférence selon un ordre dépendant de leur indice de pertinence respectif, les vignettes les plus pertinentes étant prises en compte en premier, ou en priorité.
Lors de l’étape suivante 120, le module d’affichage 46 affiche chaque présélection de zone, la zone présélectionnée étant alors par exemple affichée de manière différente par rapport à une zone simplement détectée.
Lorsque plusieurs zones sont présélectionnées lors de l’étape 110, les présélections de zone sont alors affichées successivement lors de l’étape 120. En complément facultatif, les présélections de zones sont alors affichées selon un ordre dépendant du degré de concordance de chaque présélection, la présélection la plus concordante étant affichée en premier, ou en priorité.
Le deuxième module d’acquisition 48 acquiert ensuite, lors de l’étape suivante 130 chaque sélection, effectuée par l’opérateur, d’au moins une zone parmi les zones présélectionnées lors de l’étape 110, affichées lors de l’étape 120.
Lors de l’étape suivante 140, le module de mise à jour 50 détermine alors s’il est nécessaire de mettre à jour la base de données 26 en fonction de la ou des zones sélectionnées acquises.
Chaque zone sélectionnée acquise est par exemple ajoutée en tant que vignette d’un élément de référence dans la base de données 26.
En variante, la base de données 26 est mise à jour avec ajout d’une zone sélectionnée acquise seulement si l’indication de validation correspondante est reçue par le module de mise à jour 50, cette indication de validation étant générée sur accord de l’autre opérateur, ou du même opérateur, pour cette modification de la base de données 26, en particulier pour l’ajout dans la base de données 26 de ladite vignette correspondant à la zone sélectionnée acquise.
Selon cette variante, si l’autre opérateur, ou le même opérateur, ne valide pas cette modification, mais au contraire la rejette, cela entraîne la génération de l’indication d’effacement. Lorsque le module de mise à jour 50 reçoit cette indication d’effacement, il supprime alors la zone sélectionnée acquise, et la base de données 26 n’est donc pas mise à jour dans ce cas. À l’issue de l’étape 140, le procédé d’aide à la détermination retourne à l’étape 100 pour acquérir une nouvelle image de l’échantillon 14, ou bien à l’étape 110 pour effectuer à nouveau, à l’aide de la base de données 26 mise à jour, une présélection de zone(s) dans l’image acquise précédemment.
Ainsi, le dispositif électronique d’aide à la détermination 20 et le procédé d’aide à la détermination selon l’invention permettent de présélectionner au moins une zone dans l’image acquise, à partir de la base de données 26 comportant les vignettes d’éléments de référence, puis d’afficher cette présélection à destination de l’opérateur, ceci afin de faciliter l’analyse de l’échantillon 14 par l’opérateur.
En effet, le dispositif électronique d’aide à la détermination 20 met alors en avant dans l’image acquise, c’est-à-dire fait ressortir, la ou les zones qui sont le plus susceptible de contenir un élément d’intérêt.
En outre, le dispositif électronique d’aide à la détermination 20 et le procédé associé selon l’invention permettent ensuite de prendre en compte le retour de l’opérateur, en acquérant la sélection de zone(s) faite par l’opérateur parmi les zones présélectionnées, chaque zone sélectionnée correspondant à au moins un élément d’intérêt, et en mettant à jour en conséquence la base de données.
Ceci améliore donc la pertinence des prochaines présélections qui seront effectuées par le dispositif électronique d’aide à la détermination 20. Autrement dit, cette mise à jour de la base de données 26, puis le rebouclage avec l’utilisation de la base de données 26 mise à jour pour la prochaine présélection, permet alors un autoapprentissage par le dispositif électronique d’aide à la détermination 20.
On conçoit ainsi que le dispositif électronique d’aide à la détermination 20 et le procédé associé selon l’invention permettent d’accélérer le processus d’analyse de l’échantillon 14 tout en limitant les risques d’erreur de diagnostic, en fournissant une aide à la détermination du ou des éléments d’intérêt visibles dans l’image de l’échantillon 14.

Claims (13)

  1. REVENDICATIONS
    1. Procédé d’aide à la détermination, dans une image d’un échantillon (14), d’au moins un élément d’intérêt parmi une pluralité d’éléments biologiques, l’échantillon (14) comportant la pluralité d’éléments biologiques, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique (20), et comprenant : - l’acquisition (100) d’une image de l’échantillon ; - la présélection (110) d’au moins une zone dans l’image acquise, à partir d’une base de données (26) comportant un ensemble de vignettes d’éléments de référence ; - l’affichage (120) de chaque présélection de zone dans l’image ; - l’acquisition (130) de la sélection par un opérateur d’au moins une zone parmi les zones présélectionnées, chaque zone sélectionnée correspondant à au moins un élément d’intérêt ; et - la mise à jour (140) de la base de données (26) en fonction de la ou des zones sélectionnées acquises, au moins une zone sélectionnée acquise étant ajoutée en tant que vignette d’un élément de référence dans ladite base (26).
  2. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la présélection d’au moins une zone dans l’image acquise (110) comporte : - la détection d’une pluralité de zones dans l’image, chaque zone correspondant à au moins un élément biologique, et - la comparaison de chaque zone détectée avec l’ensemble de vignettes d’éléments de référence, la ou les zones étant présélectionnées en fonction de ladite comparaison.
  3. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel, lors de la comparaison, une valeur d’au moins un paramétre relatif à un élément biologique correspondant est calculée pour chaque zone détectée, et chaque valeur de paramètre calculée est comparée avec les valeurs de paramètre correspondantes de l’ensemble de vignettes d’éléments de référence.
  4. 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel chaque paramètre est choisi parmi le groupe consistant en : une forme, un diamètre, une surface, un volume, un périmètre, une masse, une couleur et une texture.
  5. 5. Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel chaque élément biologique est choisi parmi le groupe consistant en : un cytoplasme, un organite, une vésicule, une membrane, un noyau, une cellule, un agent pathogène intracellulaire, un agent pathogène extracellulaire, un organisme unicellulaire, un organisme pluricellulaire, une bactérie, un virus, un mycélium, un fragment d’organisme, un organisme, un fragment d’organe, un organe, un tissu, un fragment de structure biologique, une structure biologique, un fragment de structure anatomique et une structure anatomique.
  6. 6. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, lors de la présélection (110), plusieurs zones sont présélectionnées et, lors de l’affichage (120), les présélections de zone sont affichées successivement.
  7. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel, lors de l’affichage (120), les présélections de zone sont affichées selon un ordre dépendant d’un degré de concordance de chaque présélection.
  8. 8. Procédé selon les revendications 2, 6 et 7, dans lequel le degré de concordance de chaque présélection est calculé en fonction d’un écart entre la zone présélectionnée et la vignette d’élément de référence associée lors de la comparaison.
  9. 9. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la base de données (26) comporte un indice de pertinence pour chaque vignette d’un élément de référence, et lors de la présélection (110), l’indice de pertinence est augmenté pour chaque vignette d’élément de référence associée à une zone présélectionnée.
  10. 10. Procédé selon la revendication 9, dans lequel, lors de la présélection (110), les vignettes d’éléments de référence sont prises en compte selon un ordre dépendant de leur indice de pertinence respectif.
  11. 11. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque élément biologique est choisi parmi le groupe consistant en : un cytoplasme, un organite, une vésicule, une membrane, un noyau, une cellule, un agent pathogène intracellulaire, un agent pathogène extracellulaire, un organisme unicellulaire, un organisme pluricellulaire, une bactérie, un virus, un mycélium, un fragment d’organisme, un organisme, un fragment d’organe, un organe, un tissu, un fragment de structure biologique, une structure biologique, un fragment de structure anatomique et une structure anatomique.
  12. 12. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes.
  13. 13. Dispositif électronique (20) d’aide à la détermination, dans une image d’un échantillon (14), d’au moins un élément d’intérêt parmi une pluralité d’éléments biologiques, l’échantillon (14) comportant la pluralité d’éléments biologiques, le dispositif électronique (20) comprenant : - un premier module d’acquisition (40) configuré pour acquérir une image de l’échantillon (14) ; - un module de présélection (42) configuré pour présélectionner au moins une zone dans l’image acquise, à partir d’une base de données (26) comportant un ensemble de vignettes d’éléments de référence ; - un module d’affichage (46) configuré pour afficher chaque présélection de zone dans l’image ; - un deuxième module d’acquisition (48) configuré pour acquérir la sélection par un opérateur d’au moins une zone parmi les zones présélectionnées, chaque zone sélectionnée correspondant à au moins un élément d’intérêt ; et - un module de mise à jour (50) configuré pour mettre à jour la base de données (26) en fonction de la ou des zones sélectionnées acquises, le module de mise à jour (50) étant configuré pour ajouter, en tant que vignette d’élément de référence dans ladite base, au moins une zone sélectionnée acquise.
FR1653017A 2016-04-06 2016-04-06 Procede et dispositif electronique d'aide a la determination, dans une image d'un echantillon, d'au moins un element d'interet parmi des elements biologiques, programme d'ordinateur associe Expired - Fee Related FR3050046B1 (fr)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1653017A FR3050046B1 (fr) 2016-04-06 2016-04-06 Procede et dispositif electronique d'aide a la determination, dans une image d'un echantillon, d'au moins un element d'interet parmi des elements biologiques, programme d'ordinateur associe
US16/092,331 US20210192734A1 (en) 2016-04-06 2017-04-04 Electronic method and device for aiding the determination, in an image of a sample, of at least one element of interest from among biological elements, associated computer program
EP17714256.9A EP3440575A1 (fr) 2016-04-06 2017-04-04 Procédé et dispositif électronique d'aide à la détermination, dans une image d'un échantillon, d'au moins un élément d'intérêt parmi des éléments biologiques, programme d'ordinateur associé
PCT/EP2017/058019 WO2017174598A1 (fr) 2016-04-06 2017-04-04 Procédé et dispositif électronique d'aide à la détermination, dans une image d'un échantillon, d'au moins un élément d'intérêt parmi des éléments biologiques, programme d'ordinateur associé
JP2019503627A JP2019519794A (ja) 2016-04-06 2017-04-04 サンプルの画像の中の、生体要素のうち少なくとも1つの関心ある要素の判別を支援するための方法及び電子デバイス、関連するコンピュータプログラム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1653017A FR3050046B1 (fr) 2016-04-06 2016-04-06 Procede et dispositif electronique d'aide a la determination, dans une image d'un echantillon, d'au moins un element d'interet parmi des elements biologiques, programme d'ordinateur associe
FR1653017 2016-04-06

Publications (2)

Publication Number Publication Date
FR3050046A1 true FR3050046A1 (fr) 2017-10-13
FR3050046B1 FR3050046B1 (fr) 2019-11-08

Family

ID=56373001

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
FR1653017A Expired - Fee Related FR3050046B1 (fr) 2016-04-06 2016-04-06 Procede et dispositif electronique d'aide a la determination, dans une image d'un echantillon, d'au moins un element d'interet parmi des elements biologiques, programme d'ordinateur associe

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20210192734A1 (fr)
EP (1) EP3440575A1 (fr)
JP (1) JP2019519794A (fr)
FR (1) FR3050046B1 (fr)
WO (1) WO2017174598A1 (fr)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2336969A1 (fr) * 2009-11-30 2011-06-22 Sony Corporation Appareil de traitement d'informations, procédé et support lisible sur ordinateur
US20120147010A1 (en) * 2010-12-08 2012-06-14 Definiens Ag Graphical User Interface For Interpreting The Results Of Image Analysis
US20120188283A1 (en) * 2011-01-25 2012-07-26 Sony Corporation Image processing device, image processing method and program
US20160004932A1 (en) * 2013-02-26 2016-01-07 Nec Corporation Diagnosis Assisting System, Diagnosis Assisting Method, and Program Thereof

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2336969A1 (fr) * 2009-11-30 2011-06-22 Sony Corporation Appareil de traitement d'informations, procédé et support lisible sur ordinateur
US20120147010A1 (en) * 2010-12-08 2012-06-14 Definiens Ag Graphical User Interface For Interpreting The Results Of Image Analysis
US20120188283A1 (en) * 2011-01-25 2012-07-26 Sony Corporation Image processing device, image processing method and program
US20160004932A1 (en) * 2013-02-26 2016-01-07 Nec Corporation Diagnosis Assisting System, Diagnosis Assisting Method, and Program Thereof

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017174598A1 (fr) 2017-10-12
US20210192734A1 (en) 2021-06-24
FR3050046B1 (fr) 2019-11-08
JP2019519794A (ja) 2019-07-11
EP3440575A1 (fr) 2019-02-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Dias et al. Retinal image quality assessment using generic image quality indicators
Sheikhzadeh et al. Automatic labeling of molecular biomarkers of immunohistochemistry images using fully convolutional networks
AU2014271202B2 (en) A system and method for remote medical diagnosis
FR2862788A1 (fr) Procede et systeme d'analyse de changements temporels d'image
EP2544141A1 (fr) Dispositif de distribution d'informations de diagnostic et système de diagnostic d'une pathologie
US20230066976A1 (en) Systematic characterization of objects in a biological sample
Lu et al. AI-model for identifying pathologic myopia based on deep learning algorithms of myopic maculopathy classification and “plus” lesion detection in fundus images
Kolluru et al. Machine learning for segmenting cells in corneal endothelium images
Wright Jr Chapter 10: Cervical cancer screening using visualization techniques
Fasih et al. Retinal image quality assessment using generic features
Hu et al. Automated segmentation of geographic atrophy using deep convolutional neural networks
WO2016189469A1 (fr) Procédé de dépistage médical et système associé
Ulaganathan et al. A clinicopathological study of various oral cancer diagnostic techniques
Sreng et al. Cotton wool spots detection in diabetic retinopathy based on adaptive thresholding and ant colony optimization coupling support vector machine
Ríos et al. A deep learning model for classification of diabetic retinopathy in eye fundus images based on retinal lesion detection
JP7359163B2 (ja) 判別装置、細胞塊の判別方法、及びコンピュータプログラム
FR3050046B1 (fr) Procede et dispositif electronique d'aide a la determination, dans une image d'un echantillon, d'au moins un element d'interet parmi des elements biologiques, programme d'ordinateur associe
CN115829980A (zh) 一种眼底照片的图像识别方法、装置、设备及存储介质
Tavakoli et al. Comparison different vessel segmentation methods in automated microaneurysms detection in retinal images using convolutional neural networks
Orlando et al. Retinal blood vessel segmentation in high resolution fundus photographs using automated feature parameter estimation
Merone et al. On using active contour to segment HEp-2 cells
WO2010092271A1 (fr) Procédé de préparation d'une plaque d'analyse virtuelle traitée
Socia et al. Detection of trachoma using machine learning approaches
Mule et al. Detection and Classfication of Non-proliferative Diabetic Retinopathy Using Retinal Images
Kotyk et al. Detection of dead stained microscopic cells based on color intensity and contrast

Legal Events

Date Code Title Description
PLFP Fee payment

Year of fee payment: 2

PLSC Publication of the preliminary search report

Effective date: 20171013

TP Transmission of property

Owner name: KEEN EYE TECHNOLOGIES, FR

Effective date: 20180102

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 3

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 4

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 5

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 6

PLFP Fee payment

Year of fee payment: 7

ST Notification of lapse

Effective date: 20231205