Développement d’un système numérique d’aide à la détection et la classification des tumeurs osseuses et appliqué en radiographie conventionnelle X

Abstract

Bien que la tumeur osseuse soit l’une des pathologies humaines les plus courantes, que le pronostic de certaines d’entre elle est très médiocre et que le compartiment osseux est le premier organe bénéficiant du domaine de l’imagerie ; le diagnostic des néoformations osseuses est souvent fortuit, tardif et à un stade très évolué tantôt par l’absence de symptomatologie d’alarme amenant le patient à consulter et tantôt à cause des artéfacts radiologiques privant le médecin de poser un diagnostic ou au moins de suspecter voir détecter une lésion. Partant du principe que la radiographie conventionnelle est l’examen paraclinique le plus disponible , le plus accessible et le moins couteux , que la structure osseuse est la plus visible sur l’imagerie à rayon X par son coefficient d’absorption élevé et que l’acquisition des images est optimisée par des protocoles appropriés ;il n’en reste que les méthodes modernes du traitement de l’image , rendant la détection de ces anomalie très facile pour n’importe quel praticien du domaine de la santé , et l’exploitation des moyens de l’intelligence artificielle permettant grâce à un apprentissage adéquat d’assister le personnel spécialisé dans la classification générale bénin/malin voire la classification probabiliste bayésienne détaillée de chaque pathologie à part. Dans notre travail nous nous sommes concentrés sur les différentes méthodes numériques permettant le traitement de l’image avec l’optimisation de l’extraction et de l’analyse de ces paramètres pertinents.