Annotation sémantique des images médicales pour l'aide au diagnostic.

Abstract

La recherche d'images à travers des moteurs de recherche d'images permet de trouver rapidement et efficacement des images parmi une grande masse d'information. Le problème qui se pose, généralement, est la difficulté d'associer une sémantique à une image. Afin de palier à cette difficulté, nous effectuons l'indexation textuelle sémantique des images, appelée aussi annotation, afin d'attribuer des mots clés à l'image correspondant au sens véhiculé. Pour obtenir une annotation efficace, une stratégie consiste à corréler les informations textuelles et visuelles. Dans ce travail, nous proposons un système d'annotation d'images rétiniennes qui exploite une base d'apprentissage pour l'aide au diagnostic. Le système développé est composé d'une étape de segmentation qui exploite l'algorithme des Fuzzy Cmeans, suivie d'une étape de caractérisation en choisissant les paramètres les plus pertinents pour notre application. La dernière étape consiste à catégoriser l'image selon le niveau de la pathologie. Mots clés: Annotation d'image, Recherche d'image, Segmentation, Classification, Rétinopathie diabétique.