Discussion :

[haythemsgh]

j'ai des images IRM des genoux arthrosiques et d'autre non arthrosiques.Mon objectif est de déterminer une méthode qui permette de détecter la maladie a partir de ces images.j'ai pensé d'abord à utiliser les réseaux de neurones mais je ne sais pas comment l'appliquer dans mon problème.

[gpcbitnik38]

il existe un tres tres tres grand nombre de méthode de classification. pour en choisir une il va falloir que tu nous en dise un peu plus.
ensuite les reseaux de neuronne ça veut tout et rien dire ^^.
ensuite il faut également que tu nous donne les bornes de ton problème. combien as tu d'images? sont-elles (ou peut-on les) labélisées? sont'elle toute issu d'irm avec la memes résolution? y a t'il des rotation ? quelles sont leur tailles? quelles taille fait l'arthrose dans tes données etc...

[haythemsgh]

à partir des séquences d'images IRM j'ai sélectionné des images dans le plan coronal des 4 patients

puis j'ai appliqué ces lignes de code

code :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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matlab_img = 'C:\Users\haythem\Desktop\matlab_img' ;
coronal = fullfile(matlab_img, 'traincoron');
imgSets = [ imageSet(fullfile(coronal, 'arthrose')), ...
            imageSet(fullfile(coronal, 'normal')),];
 
 
bag = bagOfFeatures(imgSets);
categoryClassifier = trainImageCategoryClassifier(imgSets, bag);
 
img = imread('C:\Users\haythem\Desktop\matlab_img\N1coronal1');
[labelIdx, scores] = predict(categoryClassifier, img);
categoryClassifier.Labels(labelIdx)

[gpcbitnik38]

la tu utilise une implémentation par sac de mot.
si tu n'as pas touché au code de la demo matlab tu utilises le descripteur SURF pour créer un dictionnaire de descripteur.
a partir de se dictionnaire tu crée un histogramme du dictionnaire pour chaque image et tu entraine ton classifieur qui doit etre une svm multy classe il me semble)
cette technique est plutôt bonne en général mais tu va etre confronté a plusieur problème :
si ton arthrose est très peu visible dans ton image tu aura très peu de descripteur surf ===> tu risque de les eliminer lors de l'utilisation de kmeans dans la phase de création du dictionnaire.
l'algorithme kmeans est déterminant. un reglage trop fin te fera un dictionnaire trop complet pour etre discriminant. un reglage trop grossier te fera perdre de la finesse dans la discrimination.
Si tu as une image avec plus d'information qu'a la coutumer ton histogramme sera bien plus important et risque d'etre rejeté par le classifieur en sortie.


une astuce pour etre sur que le kmeans te sorte un dictionnaire dans lequel tu est sur qu'il existe des mots proche de ton arthrose c'est de calculé un dictionnaire uniquement sur des imagettes d'arthrose puis de faire la meme chose sur le reste de l'image et enfin de concatainer les 2 dictionnaire (attention, verifie que 2 mots ne soit pas trop proche ).
sinon tu utilise un descripteur surf mais tu peux très bien changé et utiliser BRISK ou FREAK. ( attention la distance est a changé dans l'algo kmeans ==> distance de hamming)

après tu peux peu etre deja essayé de segmenté le fémur et le tibia (ou les ménisques) pour reduire ta zone de recherche tu gagnera en temps d'éxécution et probablement en performance