This document describes a method for off-line handwritten signature verification based on analyzing grey level texture features in the signature image. It uses statistical texture analysis methods like the co-occurrence matrix and local binary pattern to measure grey level variations, providing rotation and luminance invariance. Signatures are preprocessed to remove background and normalize for different ink pens. Texture features are extracted and used to train a support vector machine classifier to discriminate between genuine signatures and forgeries. The method is evaluated on standard databases and shows reasonable performance according to the state-of-the-art for off-line signature verification approaches.
This document summarizes a research paper that proposes a system for offline signature verification through score-level fusion of multiple classifiers. The system uses different local features (HOG, LBP, SIFT) extracted at various scales and fuses them within classifiers. It also incorporates both user-dependent classifiers trained for each individual, and a global classifier trained on all users. Evaluated on the public GPDS-160 database, the full fusion system achieves a state-of-the-art equal error rate of 6.97% for skilled forgery detection, without requiring skilled forgeries during enrollment.
This document describes a method for off-line handwritten signature verification based on analyzing grey level texture features in the signature image. It uses statistical texture analysis methods like the co-occurrence matrix and local binary pattern to measure grey level variations, providing rotation and luminance invariance. Signatures are preprocessed to remove background and normalize for different ink pens. Texture features are extracted and used to train a support vector machine classifier to discriminate between genuine signatures and forgeries. The method is evaluated on standard databases and shows reasonable performance according to the state-of-the-art for off-line signature verification approaches.
This document summarizes a research paper that proposes a system for offline signature verification through score-level fusion of multiple classifiers. The system uses different local features (HOG, LBP, SIFT) extracted at various scales and fuses them within classifiers. It also incorporates both user-dependent classifiers trained for each individual, and a global classifier trained on all users. Evaluated on the public GPDS-160 database, the full fusion system achieves a state-of-the-art equal error rate of 6.97% for skilled forgery detection, without requiring skilled forgeries during enrollment.
Alternative au Tramway de la ville de Quebec Rev 1 sml.pdfDaniel Bedard
CDPQ Infra dévoile un plan de mobilité de 15 G$ sur 15 ans pour la région de Québec. Une alternative plus économique et rapide, ne serait-elle pas posssible?
- Valoriser les infrastructures ferroviaires du CN, en créant un Réseau Express Métropolitain (REM) plutôt qu'un nouveau tramway ou une combinaison des 2.
- Optimiser l'utilisation des rails pour un transport combiné des marchandises et des personnes, en accordant une priorité aux déplacements des personnes aux heures de pointes.
- Intégrer un téléphérique transrives comme 3ème lien urbain dédiés aux piétons et cyclistes avec correspondance avec le REM.
- Le 3 ème lien routier est repensé en intégrant un tunnel routier qui se prolonge avec le nouveau pont de l'Île d'Orléans et quelques réaménagemet de ses chausées.
https://www.linkedin.com/in/bedarddaniel/
English:
CDPQ Infra unveils a $15 billion, 15-year mobility plan for the Quebec region. Wouldn't a more economical and faster alternative be possible?
Leverage CN's railway infrastructure by creating a Metropolitan Express Network (REM) instead of a new tramway or a combination of both.
Optimize the use of rails for combined freight and passenger transport, giving priority to passenger travel during peak hours.
Integrate a cross-river cable car as a third urban link dedicated to pedestrians and cyclists, with connections to the REM.
Rethink the third road link by integrating a road tunnel that extends with the new Île d'Orléans bridge and some reconfiguration of its lanes.
https://www.linkedin.com/in/bedarddaniel/
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
https://www.hubspot.com/state-of-marketing
· Scaling relationships and proving ROI
· Social media is the place for search, sales, and service
· Authentic influencer partnerships fuel brand growth
· The strongest connections happen via call, click, chat, and camera.
· Time saved with AI leads to more creative work
· Seeking: A single source of truth
· TLDR; Get on social, try AI, and align your systems.
· More human marketing, powered by robots
ChatGPT is a revolutionary addition to the world since its introduction in 2022. A big shift in the sector of information gathering and processing happened because of this chatbot. What is the story of ChatGPT? How is the bot responding to prompts and generating contents? Swipe through these slides prepared by Expeed Software, a web development company regarding the development and technical intricacies of ChatGPT!
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024.
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
Mental health has been in the news quite a bit lately. Dozens of U.S. states are currently suing Meta for contributing to the youth mental health crisis by inserting addictive features into their products, while the U.S. Surgeon General is touring the nation to bring awareness to the growing epidemic of loneliness and isolation. The country has endured periods of low national morale, such as in the 1970s when high inflation and the energy crisis worsened public sentiment following the Vietnam War. The current mood, however, feels different. Gallup recently reported that national mental health is at an all-time low, with few bright spots to lift spirits.
To better understand how Americans are feeling and their attitudes towards mental health in general, ThinkNow conducted a nationally representative quantitative survey of 1,500 respondents and found some interesting differences among ethnic, age and gender groups.
Technology
For example, 52% agree that technology and social media have a negative impact on mental health, but when broken out by race, 61% of Whites felt technology had a negative effect, and only 48% of Hispanics thought it did.
While technology has helped us keep in touch with friends and family in faraway places, it appears to have degraded our ability to connect in person. Staying connected online is a double-edged sword since the same news feed that brings us pictures of the grandkids and fluffy kittens also feeds us news about the wars in Israel and Ukraine, the dysfunction in Washington, the latest mass shooting and the climate crisis.
Hispanics may have a built-in defense against the isolation technology breeds, owing to their large, multigenerational households, strong social support systems, and tendency to use social media to stay connected with relatives abroad.
Age and Gender
When asked how individuals rate their mental health, men rate it higher than women by 11 percentage points, and Baby Boomers rank it highest at 83%, saying it’s good or excellent vs. 57% of Gen Z saying the same.
Gen Z spends the most amount of time on social media, so the notion that social media negatively affects mental health appears to be correlated. Unfortunately, Gen Z is also the generation that’s least comfortable discussing mental health concerns with healthcare professionals. Only 40% of them state they’re comfortable discussing their issues with a professional compared to 60% of Millennials and 65% of Boomers.
Race Affects Attitudes
As seen in previous research conducted by ThinkNow, Asian Americans lag other groups when it comes to awareness of mental health issues. Twenty-four percent of Asian Americans believe that having a mental health issue is a sign of weakness compared to the 16% average for all groups. Asians are also considerably less likely to be aware of mental health services in their communities (42% vs. 55%) and most likely to seek out information on social media (51% vs. 35%).
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
Creative operations teams expect increased AI use in 2024. Currently, over half of tasks are not AI-enabled, but this is expected to decrease in the coming year. ChatGPT is the most popular AI tool currently. Business leaders are more actively exploring AI benefits than individual contributors. Most respondents do not believe AI will impact workforce size in 2024. However, some inhibitions still exist around AI accuracy and lack of understanding. Creatives primarily want to use AI to save time on mundane tasks and boost productivity.
Organizational culture includes values, norms, systems, symbols, language, assumptions, beliefs, and habits that influence employee behaviors and how people interpret those behaviors. It is important because culture can help or hinder a company's success. Some key aspects of Netflix's culture that help it achieve results include hiring smartly so every position has stars, focusing on attitude over just aptitude, and having a strict policy against peacocks, whiners, and jerks.
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
PepsiCo provided a safe harbor statement noting that any forward-looking statements are based on currently available information and are subject to risks and uncertainties. It also provided information on non-GAAP measures and directing readers to its website for disclosure and reconciliation. The document then discussed PepsiCo's business overview, including that it is a global beverage and convenient food company with iconic brands, $91 billion in net revenue in 2023, and nearly $14 billion in core operating profit. It operates through a divisional structure with a focus on local consumers.
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
This document provides an overview of content methodology best practices. It defines content methodology as establishing objectives, KPIs, and a culture of continuous learning and iteration. An effective methodology focuses on connecting with audiences, creating optimal content, and optimizing processes. It also discusses why a methodology is needed due to the competitive landscape, proliferation of channels, and opportunities for improvement. Components of an effective methodology include defining objectives and KPIs, audience analysis, identifying opportunities, and evaluating resources. The document concludes with recommendations around creating a content plan, testing and optimizing content over 90 days.
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
The document provides guidance on preparing a job search for 2024. It discusses the state of the job market, focusing on growth in AI and healthcare but also continued layoffs. It recommends figuring out what you want to do by researching interests and skills, then conducting informational interviews. The job search should involve building a personal brand on LinkedIn, actively applying to jobs, tailoring resumes and interviews, maintaining job hunting as a habit, and continuing self-improvement. Once hired, the document advises setting new goals and keeping skills and networking active in case of future opportunities.
A report by thenetworkone and Kurio.
The contributing experts and agencies are (in an alphabetical order): Sylwia Rytel, Social Media Supervisor, 180heartbeats + JUNG v MATT (PL), Sharlene Jenner, Vice President - Director of Engagement Strategy, Abelson Taylor (USA), Alex Casanovas, Digital Director, Atrevia (ES), Dora Beilin, Senior Social Strategist, Barrett Hoffher (USA), Min Seo, Campaign Director, Brand New Agency (KR), Deshé M. Gully, Associate Strategist, Day One Agency (USA), Francesca Trevisan, Strategist, Different (IT), Trevor Crossman, CX and Digital Transformation Director; Olivia Hussey, Strategic Planner; Simi Srinarula, Social Media Manager, The Hallway (AUS), James Hebbert, Managing Director, Hylink (CN / UK), Mundy Álvarez, Planning Director; Pedro Rojas, Social Media Manager; Pancho González, CCO, Inbrax (CH), Oana Oprea, Head of Digital Planning, Jam Session Agency (RO), Amy Bottrill, Social Account Director, Launch (UK), Gaby Arriaga, Founder, Leonardo1452 (MX), Shantesh S Row, Creative Director, Liwa (UAE), Rajesh Mehta, Chief Strategy Officer; Dhruv Gaur, Digital Planning Lead; Leonie Mergulhao, Account Supervisor - Social Media & PR, Medulla (IN), Aurelija Plioplytė, Head of Digital & Social, Not Perfect (LI), Daiana Khaidargaliyeva, Account Manager, Osaka Labs (UK / USA), Stefanie Söhnchen, Vice President Digital, PIABO Communications (DE), Elisabeth Winiartati, Managing Consultant, Head of Global Integrated Communications; Lydia Aprina, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Nita Prabowo, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Okhi, Web Developer, PNTR Group (ID), Kei Obusan, Insights Director; Daffi Ranandi, Insights Manager, Radarr (SG), Gautam Reghunath, Co-founder & CEO, Talented (IN), Donagh Humphreys, Head of Social and Digital Innovation, THINKHOUSE (IRE), Sarah Yim, Strategy Director, Zulu Alpha Kilo (CA).
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
The search marketing landscape is evolving rapidly with new technologies, and professionals, like you, rely on innovative paid search strategies to meet changing demands.
It’s important that you’re ready to implement new strategies in 2024.
Check this out and learn the top trends in paid search advertising that are expected to gain traction, so you can drive higher ROI more efficiently in 2024.
You’ll learn:
- The latest trends in AI and automation, and what this means for an evolving paid search ecosystem.
- New developments in privacy and data regulation.
- Emerging ad formats that are expected to make an impact next year.
Watch Sreekant Lanka from iQuanti and Irina Klein from OneMain Financial as they dive into the future of paid search and explore the trends, strategies, and technologies that will shape the search marketing landscape.
If you’re looking to assess your paid search strategy and design an industry-aligned plan for 2024, then this webinar is for you.
Alternative au Tramway de la ville de Quebec Rev 1 sml.pdfDaniel Bedard
CDPQ Infra dévoile un plan de mobilité de 15 G$ sur 15 ans pour la région de Québec. Une alternative plus économique et rapide, ne serait-elle pas posssible?
- Valoriser les infrastructures ferroviaires du CN, en créant un Réseau Express Métropolitain (REM) plutôt qu'un nouveau tramway ou une combinaison des 2.
- Optimiser l'utilisation des rails pour un transport combiné des marchandises et des personnes, en accordant une priorité aux déplacements des personnes aux heures de pointes.
- Intégrer un téléphérique transrives comme 3ème lien urbain dédiés aux piétons et cyclistes avec correspondance avec le REM.
- Le 3 ème lien routier est repensé en intégrant un tunnel routier qui se prolonge avec le nouveau pont de l'Île d'Orléans et quelques réaménagemet de ses chausées.
https://www.linkedin.com/in/bedarddaniel/
English:
CDPQ Infra unveils a $15 billion, 15-year mobility plan for the Quebec region. Wouldn't a more economical and faster alternative be possible?
Leverage CN's railway infrastructure by creating a Metropolitan Express Network (REM) instead of a new tramway or a combination of both.
Optimize the use of rails for combined freight and passenger transport, giving priority to passenger travel during peak hours.
Integrate a cross-river cable car as a third urban link dedicated to pedestrians and cyclists, with connections to the REM.
Rethink the third road link by integrating a road tunnel that extends with the new Île d'Orléans bridge and some reconfiguration of its lanes.
https://www.linkedin.com/in/bedarddaniel/
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
https://www.hubspot.com/state-of-marketing
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· Authentic influencer partnerships fuel brand growth
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· Seeking: A single source of truth
· TLDR; Get on social, try AI, and align your systems.
· More human marketing, powered by robots
ChatGPT is a revolutionary addition to the world since its introduction in 2022. A big shift in the sector of information gathering and processing happened because of this chatbot. What is the story of ChatGPT? How is the bot responding to prompts and generating contents? Swipe through these slides prepared by Expeed Software, a web development company regarding the development and technical intricacies of ChatGPT!
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024.
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
Mental health has been in the news quite a bit lately. Dozens of U.S. states are currently suing Meta for contributing to the youth mental health crisis by inserting addictive features into their products, while the U.S. Surgeon General is touring the nation to bring awareness to the growing epidemic of loneliness and isolation. The country has endured periods of low national morale, such as in the 1970s when high inflation and the energy crisis worsened public sentiment following the Vietnam War. The current mood, however, feels different. Gallup recently reported that national mental health is at an all-time low, with few bright spots to lift spirits.
To better understand how Americans are feeling and their attitudes towards mental health in general, ThinkNow conducted a nationally representative quantitative survey of 1,500 respondents and found some interesting differences among ethnic, age and gender groups.
Technology
For example, 52% agree that technology and social media have a negative impact on mental health, but when broken out by race, 61% of Whites felt technology had a negative effect, and only 48% of Hispanics thought it did.
While technology has helped us keep in touch with friends and family in faraway places, it appears to have degraded our ability to connect in person. Staying connected online is a double-edged sword since the same news feed that brings us pictures of the grandkids and fluffy kittens also feeds us news about the wars in Israel and Ukraine, the dysfunction in Washington, the latest mass shooting and the climate crisis.
Hispanics may have a built-in defense against the isolation technology breeds, owing to their large, multigenerational households, strong social support systems, and tendency to use social media to stay connected with relatives abroad.
Age and Gender
When asked how individuals rate their mental health, men rate it higher than women by 11 percentage points, and Baby Boomers rank it highest at 83%, saying it’s good or excellent vs. 57% of Gen Z saying the same.
Gen Z spends the most amount of time on social media, so the notion that social media negatively affects mental health appears to be correlated. Unfortunately, Gen Z is also the generation that’s least comfortable discussing mental health concerns with healthcare professionals. Only 40% of them state they’re comfortable discussing their issues with a professional compared to 60% of Millennials and 65% of Boomers.
Race Affects Attitudes
As seen in previous research conducted by ThinkNow, Asian Americans lag other groups when it comes to awareness of mental health issues. Twenty-four percent of Asian Americans believe that having a mental health issue is a sign of weakness compared to the 16% average for all groups. Asians are also considerably less likely to be aware of mental health services in their communities (42% vs. 55%) and most likely to seek out information on social media (51% vs. 35%).
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
Creative operations teams expect increased AI use in 2024. Currently, over half of tasks are not AI-enabled, but this is expected to decrease in the coming year. ChatGPT is the most popular AI tool currently. Business leaders are more actively exploring AI benefits than individual contributors. Most respondents do not believe AI will impact workforce size in 2024. However, some inhibitions still exist around AI accuracy and lack of understanding. Creatives primarily want to use AI to save time on mundane tasks and boost productivity.
Organizational culture includes values, norms, systems, symbols, language, assumptions, beliefs, and habits that influence employee behaviors and how people interpret those behaviors. It is important because culture can help or hinder a company's success. Some key aspects of Netflix's culture that help it achieve results include hiring smartly so every position has stars, focusing on attitude over just aptitude, and having a strict policy against peacocks, whiners, and jerks.
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
PepsiCo provided a safe harbor statement noting that any forward-looking statements are based on currently available information and are subject to risks and uncertainties. It also provided information on non-GAAP measures and directing readers to its website for disclosure and reconciliation. The document then discussed PepsiCo's business overview, including that it is a global beverage and convenient food company with iconic brands, $91 billion in net revenue in 2023, and nearly $14 billion in core operating profit. It operates through a divisional structure with a focus on local consumers.
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
This document provides an overview of content methodology best practices. It defines content methodology as establishing objectives, KPIs, and a culture of continuous learning and iteration. An effective methodology focuses on connecting with audiences, creating optimal content, and optimizing processes. It also discusses why a methodology is needed due to the competitive landscape, proliferation of channels, and opportunities for improvement. Components of an effective methodology include defining objectives and KPIs, audience analysis, identifying opportunities, and evaluating resources. The document concludes with recommendations around creating a content plan, testing and optimizing content over 90 days.
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
The document provides guidance on preparing a job search for 2024. It discusses the state of the job market, focusing on growth in AI and healthcare but also continued layoffs. It recommends figuring out what you want to do by researching interests and skills, then conducting informational interviews. The job search should involve building a personal brand on LinkedIn, actively applying to jobs, tailoring resumes and interviews, maintaining job hunting as a habit, and continuing self-improvement. Once hired, the document advises setting new goals and keeping skills and networking active in case of future opportunities.
A report by thenetworkone and Kurio.
The contributing experts and agencies are (in an alphabetical order): Sylwia Rytel, Social Media Supervisor, 180heartbeats + JUNG v MATT (PL), Sharlene Jenner, Vice President - Director of Engagement Strategy, Abelson Taylor (USA), Alex Casanovas, Digital Director, Atrevia (ES), Dora Beilin, Senior Social Strategist, Barrett Hoffher (USA), Min Seo, Campaign Director, Brand New Agency (KR), Deshé M. Gully, Associate Strategist, Day One Agency (USA), Francesca Trevisan, Strategist, Different (IT), Trevor Crossman, CX and Digital Transformation Director; Olivia Hussey, Strategic Planner; Simi Srinarula, Social Media Manager, The Hallway (AUS), James Hebbert, Managing Director, Hylink (CN / UK), Mundy Álvarez, Planning Director; Pedro Rojas, Social Media Manager; Pancho González, CCO, Inbrax (CH), Oana Oprea, Head of Digital Planning, Jam Session Agency (RO), Amy Bottrill, Social Account Director, Launch (UK), Gaby Arriaga, Founder, Leonardo1452 (MX), Shantesh S Row, Creative Director, Liwa (UAE), Rajesh Mehta, Chief Strategy Officer; Dhruv Gaur, Digital Planning Lead; Leonie Mergulhao, Account Supervisor - Social Media & PR, Medulla (IN), Aurelija Plioplytė, Head of Digital & Social, Not Perfect (LI), Daiana Khaidargaliyeva, Account Manager, Osaka Labs (UK / USA), Stefanie Söhnchen, Vice President Digital, PIABO Communications (DE), Elisabeth Winiartati, Managing Consultant, Head of Global Integrated Communications; Lydia Aprina, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Nita Prabowo, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Okhi, Web Developer, PNTR Group (ID), Kei Obusan, Insights Director; Daffi Ranandi, Insights Manager, Radarr (SG), Gautam Reghunath, Co-founder & CEO, Talented (IN), Donagh Humphreys, Head of Social and Digital Innovation, THINKHOUSE (IRE), Sarah Yim, Strategy Director, Zulu Alpha Kilo (CA).
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
The search marketing landscape is evolving rapidly with new technologies, and professionals, like you, rely on innovative paid search strategies to meet changing demands.
It’s important that you’re ready to implement new strategies in 2024.
Check this out and learn the top trends in paid search advertising that are expected to gain traction, so you can drive higher ROI more efficiently in 2024.
You’ll learn:
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5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
From their humble beginnings in 1984, TED has grown into the world’s most powerful amplifier for speakers and thought-leaders to share their ideas. They have over 2,400 filmed talks (not including the 30,000+ TEDx videos) freely available online, and have hosted over 17,500 events around the world.
With over one billion views in a year, it’s no wonder that so many speakers are looking to TED for ideas on how to share their message more effectively.
The article “5 Public-Speaking Tips TED Gives Its Speakers”, by Carmine Gallo for Forbes, gives speakers five practical ways to connect with their audience, and effectively share their ideas on stage.
Whether you are gearing up to get on a TED stage yourself, or just want to master the skills that so many of their speakers possess, these tips and quotes from Chris Anderson, the TED Talks Curator, will encourage you to make the most impactful impression on your audience.
See the full article and more summaries like this on SpeakerHub here: https://speakerhub.com/blog/5-presentation-tips-ted-gives-its-speakers
See the original article on Forbes here:
http://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=http://www.forbes.com/sites/carminegallo/2016/05/06/5-public-speaking-tips-ted-gives-its-speakers/&refURL=&referrer=#5c07a8221d9b
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
Everyone is in agreement that ChatGPT (and other generative AI tools) will shape the future of work. Yet there is little consensus on exactly how, when, and to what extent this technology will change our world.
Businesses that extract maximum value from ChatGPT will use it as a collaborative tool for everything from brainstorming to technical maintenance.
For individuals, now is the time to pinpoint the skills the future professional will need to thrive in the AI age.
Check out this presentation to understand what ChatGPT is, how it will shape the future of work, and how you can prepare to take advantage.
The document provides career advice for getting into the tech field, including:
- Doing projects and internships in college to build a portfolio.
- Learning about different roles and technologies through industry research.
- Contributing to open source projects to build experience and network.
- Developing a personal brand through a website and social media presence.
- Networking through events, communities, and finding a mentor.
- Practicing interviews through mock interviews and whiteboarding coding questions.
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
1. Core updates from Google periodically change how its algorithms assess and rank websites and pages. This can impact rankings through shifts in user intent, site quality issues being caught up to, world events influencing queries, and overhauls to search like the E-A-T framework.
2. There are many possible user intents beyond just transactional, navigational and informational. Identifying intent shifts is important during core updates. Sites may need to optimize for new intents through different content types and sections.
3. Responding effectively to core updates requires analyzing "before and after" data to understand changes, identifying new intents or page types, and ensuring content matches appropriate intents across video, images, knowledge graphs and more.
A brief introduction to DataScience with explaining of the concepts, algorithms, machine learning, supervised and unsupervised learning, clustering, statistics, data preprocessing, real-world applications etc.
It's part of a Data Science Corner Campaign where I will be discussing the fundamentals of DataScience, AIML, Statistics etc.
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
Here's my presentation on by proven best practices how to manage your work time effectively and how to improve your productivity. It includes practical tips and how to use tools such as Slack, Google Apps, Hubspot, Google Calendar, Gmail and others.
The six step guide to practical project managementMindGenius
The six step guide to practical project management
If you think managing projects is too difficult, think again.
We’ve stripped back project management processes to the
basics – to make it quicker and easier, without sacrificing
the vital ingredients for success.
“If you’re looking for some real-world guidance, then The Six Step Guide to Practical Project Management will help.”
Dr Andrew Makar, Tactical Project Management
2. 2
2
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Ircad
● Centre de formation
international en chirurgie
laparoscopique
● Fondé par le Pr.
Maurescaux en 1994
● Opérations Lindberg
(2001) et Anubis (2007)
● Recherche en médecine
fondamentale, robotique,
informatique
Institut de Recherche contre les Cancers
de l'Appareil Digestif
6. 6
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Reconstruction automatique 3D des
structures
Images médicales issues d’un
scanner à rayons X
Cours : contexte
7. 7
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Reconstruction automatique 3D
des structures
Images médicales issues
d’un scanner à rayons X
Solution « sans échec » : utiliser un logiciel de dessin interactif
Inconvénient : fastidieux
Solution : fournir des outils de dessin interactif
-> minimiser intervention humaine & maximiser automatisation
(la reconstruction totalement automatique est utopique)
Objectif cours : présentation, dans ce contexte,
d’une boite à outil d’algorithmes de traitements d’images.
Cours : objectifs
8. 8
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Plan du cours
• Généralités
• Restauration d'images
• Analyse d’images sur critère photométrique
• Analyse d’images sur critère textural
• Analyse d’images sur critère morphologique
• Classification
• Quelques considérations sur les aspects logiciels
10. 10
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Systèmes d’acquisition des images :
-Scanner rayons X
…..
Les données observées sont dégradées par :
-Bruits
-Distortions
-Flou
-… autres facteurs spécifiques à l’application (e.g. injection de produit de contraste)
…
Généralités : acquisition
11. 11
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Nécessité d’améliorer “l’apparence” des données : prétraitement
- redistribution photométrique (intensités) : facilite la visualisation
- redistribution spatiale : facilite la visualisation & l’analyse conjointe de plusieurs
jeux de données
- restauration des données « idéales » à partir de modèles caractérisant les
dégradations introduites par le système d’acquisition (flou, bruit, distortions
géométriques,…).
Facilite exploitation/visualisation/analyse par homme ou machine
Généralités : acquisition
13. 13
13
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Les fonctions de transfert (1/4)
Fonction de
transfert
Image médicale correctement
affichée
Tableau de coefficients d'absorption
des rayons X
niveau de gris
Cas 2D
Coefficient d'absorption des
rayons X par les tissus (Unités
Hounsfield)
Fonction de
transfert
Couleur C(x)
14. 14
14
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Les fonctions de transfert (2/4)
Coefficients
d'absorption des
rayons X en Unités
Hounsfield
Compris entre
-1023 et +3073
UH
Air = -1000 UH
Eau = 0 UH
Effet des produits de
contraste
Unités Hounsfield
15. 15
15
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Les fonctions de transfert (3/4)
Cas 3D
Tableau 3D
Fonction de
transfert
Couleur C(x) ou niveau
de gris, et transparence T(x)
Rendu Volumique
Coefficient d'absorption
des rayons X par les
tissus (Unités
Hounsfield)
16. 16
16
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Les fonctions de transfert (4/4)
A chaque valeur observée de
l'image, associe :
Une couleur C(x)
Une transparence T(x)
Permet de visualiser les
images médicales
Exemple d'une fonction de
transfert : visualisation des os
Os
250
Opacité
100%
0%
-1000
Valeur
observée
(UH)
Organes
divers
Air
Cas 3D
3000
300
17. 17
17
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Problématique
La difficulté est de trouver la bonne fonction de transfert
qui permettra une visualisation optimale.
Bonne visualisation
Bonne fonction de transfert
=
Création de fonction de transfert difficile
18. 18
18
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Exemple de fusion (1/5)
+
Fonction de transfert
Image médicale
Négatoscope
Rendu
volumique
19. 19
19
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Exemple de fusion (2/5)
+
Fonction de transfert
Image médicale
Négatoscope
Rendu
volumique
20. 20
20
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Exemple de fusion (3/5)
+
Fonction de transfert
Image médicale
Négatoscope
Rendu
volumique
22. 22
22
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2010-2011
Exemple de fusion (5/5)
+
FT résultant de la fusion des FT précédentes
Image médicale
Négatoscope
Rendu
volumique
26. 26
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Exemple en suivi 4D de tumeurs
Nécessite de recaler les jeux de données
par des opérations géométriques (locales et/ou globales)
Instant t1 Instant t2
Généralités : redistrib. spatiale
27. 27
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Exemple en suivi 4D de tumeurs
Généralités : redistrib. spatiale
28. 28
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Exemple en imagerie cérébrale
Nécessite de recaler les jeux de données
par des opérations géométriques
Généralités : redistrib. spatiale
31. 31
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Implémentation : séparation selon x, y, et z
Redistribution spatiale # interpolation
Généralités : redistrib. spatiale
32. 32
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
La qualité de l’interpolation dépend de la fonction d’interpolation
Généralités : redistrib. spatiale
34. 34
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Fobservé=Fidéal*h+n
fonction de transfert du système
d’acquisition (passe-bas)
Bruit additif (souvent le cas)
On se restreint souvent à la réduction du bruit.
Retrouver l’information réelle à partir de l’observation
Généralités : restauration
38. 38
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
objets d’intérêt détectés
Détection d’objets d’intérêt
Exemple : détection des tumeurs
Exemple : critère = objets “compacts et sombres”
objets d’intérêt non détectés
Généralités : analyse
39. 39
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Reconnaissance d’objets d’intérêt
Automatiquement associé
à la classe « lettre b »
Automatiquement associé
à la classe « lettre e »
Exemple : reconnaissance de caractères
Automatiquement associé à la
classe « objets différents de lettres »
Exemple : critère = forme (morphologie de l’objet)
Généralités : analyse
40. 40
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Reconstruction automatique 3D des
structures
Images médicales
issues d’un scanner
à rayons X
Médical : segmentation – détection - reconnaissance
en structures
anatomiques
e.g. de tumeurs
e.g. distinguer
rein gauche/droit
Généralités : analyse
42. 42
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Prétraitement
(restauration)
Caractérisation photo. (histogramme)
Classification par seuillage d’image
Exemple de processus : segmentation des vaisseaux sanguins
Généralités : analyse & processus
43. 43
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
En analyse d’images, et plus particulièrement la segmentation
et la détection d’objets d’intérêt, on va tenter d’associer à
chaque pixel (ou ensemble de pixels) un label (classification)
en s’appuyant sur un certain type d’information :
Niveau de gris ou couleur : critère photométrique
Distribution spatial du voisinage : critère textural
Forme géométrique : critère morphologique
EN RESUME
scène Acquisition
Caractérisation
des données
Classification
des données
Prétraitement
restauration
Généralités : analyse & processus
44. 44
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Plan du cours
• Généralités
• Restauration d'images
• Analyse d’images sur critère photométrique
• Analyse d’images sur critère textural
• Analyse d’images sur critère morphologique
• Classification
• Quelques considérations sur les aspects logiciels
46. 46
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
fonction de
transfert du
système
d’acquisition
Bruit additif (souvent le cas)
Objectif : reconstruire le signal réel.
Fobservé=Fréel*h+n
Généralités
47. 47
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Méthode classique : filtrage inverse : Hr=1/H
TF[Fobservé]=TF[Fréel]xH+N
H
Hr
Limitation : méthode inefficace en présence de bruit (la méthode ignore le bruit)
Fobservé=Fréel*h+n
Généralités
48. 48
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Prétraitement des images
Solution classique : filtrage de Wiener: incorpore une connaissance à
priori du bruit
H
Hw
Principe : faire un compromis entre compensation
système acquisition et non-amplification du bruit
Problème : connaissance à priori sur le bruit….
bruit blanc
Lire par exemple le « digital image processing » de W. Pratt pour plus de détails.
Généralités
49. 49
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
La réduction du bruit peut s’avérer suffisante pour analyser le contenu d’une image
(compensation système d’acquisition inutile)
Problème difficile et non résolu en traitement d’image
Souvent couplé à l’analyse (bruit = tout ce qui n’est pas info pertinente)
Exemple : tissus hépathiques texturés :
cette texture est une information qui
perturbe la détection des structures
hépathiques internes-> texture # bruit
Réduction du bruit
52. 52
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Domaine fréquentiel : transformation de Fourier
Remarque : intérêt du filtrage par Fourier pour des filtres de
grande taille, ou par un grand nombre de filtres
Débruitage & filtrage isotrope linéaire
53. 53
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Inconvénient 1 : sensible aux valeurs singulières
Méthode classique 2 : filtres de rang
Inconvénient 2 : flou au niveau des contours
Méthode classique : filtre médian ou morphologique
Débruitage & filtrage isotrope non-linéaire
56. 56
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Méthode classique 3 : filtrage anisotrope
Principe du filtrage linéaire adaptatif
∂u
∂t
=div G×
∇ u =Δu
Autre formulation du lissage gaussien d’une image
ut désigne l’image u(x,y) à l’échelle t.
t croît avec le degré de lissage de l’image.
Équation de diffusion de la chaleur
Débruitage & filtrage anisotrope
57. 57
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
∂u
∂ t
=div G×
∇ u =Δu
Diffusion anisotrope # filtrer plus fortement à l’intérieur des
régions qu’à leurs frontières
∂u
∂t
=divg∥
∇ u∥×
∇ u
Où g est la fonction de diffusion (décroissante)
Débruitage & filtrage anisotrope
59. 59
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Paramètre de fonction de diffusion = 10 Paramètre de fonction de diffusion = 20
Débruitage & filtrage anisotrope
62. 62
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Variante directionnelle : on tient compte de l’orientation du gradient de
l’image et pas seulement de son amplitude. Ceci correspond à la véritable
diffusion anisotrope (celle de PM est dite scalaire inhomogène).
Initial Diffusion anisotrope
Diffusion inhomogène
Meilleure restauration
des contours
Limitations : choix des paramètres & temps de calcul
Débruitage & filtrage anisotrope
63. 63
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Limitations : choix des paramètres & temps de calcul
H = séparabilité photométrique entre les deux classes d’intérêt
I = nombre d’itérations ; K = coefficient de diffusion
Débruitage & filtrage anisotrope
66. 66
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
découpage spectre
Transformée
en ondelettes
e.g. ondelettes
de Gabor
Débruitage & ondelettes
67. 67
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
lena originale
Exemple
d’application à la
compression
d’images
découpage spectre
lena reconstruire après compression 128:1
c
o
m
p
r
e
s
s
i
o
n
i
n
f
o
Compression d’images
Analyse multirésolution
71. 71
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Limitation commune : choix des paramètres & temps de calcul
Débruitage
72. 72
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Plan du cours
• Généralités
• Restauration d'images
• Analyse d’images sur critère photométrique
• Analyse d’images sur critère textural
• Analyse d’images sur critère morphologique
• Classification
• Quelques considérations sur les aspects logiciels
73. 73
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Deux approches
Approche par région :
recherche des régions de
même intensité
Approche par contour :
recherche des contours
séparant les différentes
régions
Critère photométrique
74. 74
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
AI sur critère photométrique
• Approche par régions
• Approche par contours
75. 75
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Méthode classique : seuillage global de l’image
Exemple d’algorithme classique :
1-Calcul de histogramme global
2-Détection des vallées séparant les modes
3-Seuillage de l’image
Critère photométrique : approche par région
76. 76
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
1-Calcul de l’histogramme
Critère photométrique : approche par région
77. 77
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
1-Calcul de l’histogramme
Critère photométrique : approche par région
78. 78
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
2-Détection des vallées séparant les modes
Rrecherche des modes (un mode = un maximum)
Contrainte : histogramme bruité. Faux-positifs
Critère photométrique : approche par région
79. 79
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
2-Détection des vallées séparant les modes
Une première solution : lissages successifs jusqu’à stabilisation
Connaissance nombre mode Connaissance vallées (seuils)
Critère photométrique : approche par région
80. 80
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Solution plus rigoureuse : estimation des densités de probabilité
de chaque mode.
Estimation paramètres -> seuils
Critère photométrique : approche par région
81. 81
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
2-Seuillage de l’image
Histogramme initial (rouge)
Histogramme final (vert)
Critère photométrique : approche par région
83. 83
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Limitation 1 : analyse globale de l’image
Limitation 3 : connexité des régions
Limitation 2 : bruit dans l’image
Critère photométrique : approche par région
84. 84
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Limitation 1 : les régions de petite taille risquent de ne pas
clairement apparaître au niveau de l’histogramme. Elles risquent
d’être associées à tort à une région ayant des propriétés
photométriques différentes.
Une solution : travail au
sein régions d’intérêt
Critère photométrique : approche par région
85. 85
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Limitation 1 : analyse globale de l’image
Limitation 3 : connexité des régions
Limitation 2 : bruit dans l’image
Critère photométrique : approche par région
86. 86
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Limitation 2 : si l’image est trop bruitée, la segmentation risque
d’échouer : les intensités des différentes régions se mélangent.
Solution : améliorer la qualité de l’image (débruitage/restauration)
contrainte = conserver l’information pertinente.
Critère photométrique : approche par région
87. 87
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Sans prétraitement Avec prétraitement par lissage
Critère photométrique : approche par région
88. 88
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Limitation 1 : analyse globale de l’image
Limitation 3 : connexité des régions
Limitation 2 : bruit dans l’image
Critère photométrique : approche par région
89. 89
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Limitation 3 : un simple seuillage ne permet pas de conduire à des
régions de pixels connexes (i.e. connectés entre eux)
Solution : méthodes de croissance de région
foie
rate
Assimilées au même
segment bien que
non connexes
Critère photométrique : approche par région
90. 90
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Exemple d’algorithme de croissance de région :
•on part d’un point donné
•on le marque comme faisant partie de la région
•on vérifie pour chaque voisin s’il satisfait le critère
d’homogénéité et s’il n’a pas déjà été visité. si oui : on applique
la même procédure au voisin. Si non, on arrête la procédure.
Critère photométrique : approche par région
91. 91
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
La rate n’est pas connectée
Critère photométrique : approche par région
92. 92
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
•C’est l’approche duale de la croissance de région.
•Rappel : les régions doivent satisfaire les deux
conditions suivantes:
•H(Ri)=TRUE i=1,…,S
•H(Ri U Rj) = FALSE avec Ri adjacent à Rj
•On commence par l’image entière
•La condition (1) n’est bien entendu pas remplie : on divise
alors l’image (en 4 par exemple).
•On progesse récursivement jusqu’à obtenir des régions
homogènes : problème = souvent une segmentation trop
fine
« Split and merge » : partage & fusionne
Critère photométrique : approche par région
93. 93
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
« Split and merge » exemple
Critère : une région est considérée homogène si un certain pourcentage des pixels
de la région ont une intensité voisine de l’intensité moyenne (+/- un écart-type
autour de la moyenne).
trop petite région
Critère photométrique : approche par région
94. 94
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
AI sur critère photométrique
• Approche par régions
• Approche par contours
95. 95
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
•Une autre façon de segmentation une image sur critère
photométrique est de rechercher les contours des régions :
•c’est à dire là où sa dérivée première présente un maximum
•c’est à dire là où sa dérivée seconde passe par zéro
Quelques profils de contours : marche, rampe, toit, pic
Détection de contour : dérivée première et seconde
profil
Critère photométrique : approche par contour
96. 96
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Opérateur de dérivation au premier ordre
•Prewitt
Image g1 Image g2 Image g3
Critère photométrique : approche par contour
98. 98
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
•Exemple : Sobel selon X
Critère photométrique : approche par contour
99. 99
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
•Exemple : Sobel selon Y
Critère photométrique : approche par contour
100. 100
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
•Exemple : recombinaison des deux filtrages
Critère photométrique : approche par contour
101. 101
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
•Design d’un détecteur de contour optimal : exemple du filtre de
Canny - Dériche
Hypothèse : un contour = une marche + bruit blanc gaussien
Objectif : déterminer un filtre optimal selon trois critères :
-Détection : robustesse par rapport au bruit (maximiser SNR)
-Localisation : précision de la localisation du point contour
-Unicité : une seule réponse par contour
maximiser ces 3 critères équation différentielle
solution fonction des
conditions initiales
Canny
Dériche
Critère photométrique : approche par contour
102. 102
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
•Design d’un détecteur de contour optimal : exemple du filtre de
Canny - Dériche
Canny a montré que la solution générale pouvait être approximée
par la dérivée d’une gaussienne (DoG)
f(x) = -(x /tau2
) e-(x2 / 2tau2)
f(x,y) = f(x) . f(y)
filtre 2D séparable
filtre 3D séparable f(x,y,z) = f(x) . f(y) . f(z)
Dériche a proposé un filtre dont la forme simplifiée est :
L’exponentielle peut être assimilée à un lissage # lissage + détection classique
f(x) = Sx e-alpha|x| S fonction de alpha
Critère photométrique : approche par contour
108. 108
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
-1 -1 -1
-1 +8 -1
-1 -1 -1
Opérateur de dérivation du second ordre
•Laplacien
Filtrage + dérivée seconde = LoG (laplacien de gaussienne)
exemple de profil
exemple de masque 2D
Critère photométrique : approche par contour
109. 109
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Opérateur de dérivation du second ordre : exemple
Passage par zéro
Intensité élevée = passage « brutal » par zéro
Intensité faible = passage
« lent » par zéro
Critère photométrique : approche par contour
110. 110
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Limitation 2 : problème de contours non fermés après détection
Limitation 1 : problème du seuillage : compromis entre une détection des
contours valides et une détection des contours induits par le bruit.
Limitations
Critère photométrique : approche par contour
125. 125
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Autre alternative : « Level sets »
Gestion intrinsèque de la topologie
Critère photométrique : approche par contour
126. 126
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Autre alternative : « Level sets »
Critère photométrique : approche par contour
127. 127
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
« Level sets » : gestion intrinsèque de la topologie
Critère photométrique : approche par contour
128. 128
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Plan du cours
• Généralités
• Restauration d'images
• Analyse d’images sur critère photométrique
• Analyse d’images sur critère textural
• Analyse d’images sur critère morphologique
• Classification
• Quelques considérations sur les aspects logiciels
129. 129
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Les régions homogènes d’une image ne sont pas
nécessairement des régions d’intensité constante (ou
lentement variable) : il peut s’agir de régions
“relativement” constante en terme de caractéristiques
statistiques ou spectrales.
Il s’agit typiquement de textures
Deux types d’analyse classique :
-caractérisation statistique
-caractérisation fréquentielle.
Généralités
131. 131
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
caractérisation statistique texturale classique : matrice de co-occurrence
Définition : la matrice est construite à partir de l’image en estimant les statistiques
relatives aux intensités de paires de points. Chaque élément (i,j) de la matrice représente
une estimation de probabilité que deux pixels, ayant une position relative bien définie,
aient les intensités i (pour le premier pixel) et j (pour le second).
A une matrice ^f(i,j) (estimée de f) est associé une position relative de paire de points
^f(i,j) 0 1 2 3
0 3 1 0 0
1 2 4 2 0
2 0 1 1 0
3 0 1 1 0
distance 1
angle 45°
Exemple : 4 intensités, voisinage 5x5
Analyse statistique
132. 132
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Pour chaque
pixel de l’image
Calcul matrice co-occurrence
(pour une ou plusieurs config)
vecteur (f1, …., fn) caractérisant
le pixel central en fonction de son
voisinage.
mesures sur la matrice
f1, f2, …
Classification des pixels
Analyse statistique
133. 133
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Exemple de segmentation texturale
Avant segmentation Après segmentation
Analyse statistique
134. 134
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
caractérisation statistique texturale classique : matrice de co-occurrence
« Split and merge » avec critère textural fondé sur
le calcul de la matrice de co-ocurrence
Analyse statistique
136. 136
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
-Le fait de caractériser les données en fonction de
leur structure fréquentielle est lié à l’analyse dite
“multirésolution”.
-L’analyse multirésolution passe par une représentation
des données à différentes échelles : de la plus fine
structure à la plus grosse
-Historiquement, le premier algorithme de représentation fut
l’algorithme pyramidal
Analyse multirésolution
137. 137
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Pyramide gaussienne :
On retire de plus en plus de détails de l’image, il ne reste
que les grosses structures.
Analyse multirésolution
141. 141
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
En divisant la taille par deux à chaque itération, on
obtient une pyramide
Analyse multirésolution
142. 142
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Pyramide laplacienne
Même principe que dans le cas de la pyramide
gaussienne, sauf qu’ici, on ne conserve que les détails
intermédiaires.
il s’agit de la différence de 2 gaussiennes de simple et
double écart-types. Approxime le laplacien de gaussien
Analyse multirésolution
148. 148
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
un pixel = plusieurs valeurs = un vecteur caractérisant le voisinage
Analyse multirésolution
149. 149
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Plan du cours
• Généralités
• Restauration d'images
• Analyse d’images sur critère photométrique
• Analyse d’images sur critère textural
• Analyse d’images sur critère morphologique
• Classification
• Quelques considérations sur les aspects logiciels
150. 150
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
•Exemple 1 : descripteur = compacité
Techniques de description : à choisir en fonction des
connaissances générales sur le problème
Indépendant par rapport à rotation et facteur d’échelle
Caractérisation morphologique
151. 151
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Exemple 2 : mesure degré de ressemblance par rapport à une forme de
référence : corrélation
Caractérisation morphologique
154. 154
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Plan du cours
• Généralités
• Restauration d'images
• Analyse d’images sur critère photométrique
• Analyse d’images sur critère textural
• Analyse d’images sur critère morphologique
• Classification
• Quelques considérations sur les aspects logiciels
155. 155
Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
A partir d’un vecteur : il faut prendre une décision
Deux cas de figure
Classification supervisée :
on dispose d’un ensemble d’entrainement, à partir
duquel on construit le classificateur
Classification non supervisée :
Regroupement en vecteurs similaires pour former
des agrégats (clusters), puis identifier les clusters
ainsi obtenus.
On dispose de vecteurs caractéristiques dont on ne connaît
pas la classe.
Introduction
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Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Classificateurs bayésiens : approche paramétrique
Les classes sont caractérisées par une
densité de probabilité, dont on estime
les paramètres
on classifie un objet inconnu
en fonction de sa classe
d’appartenance la plus
probable : formule de Bayes
Classification bayésienne
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Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Classificateurs bayésiens : approche paramétrique
Exemple : cas de deux classes de probabilité
connues P(w1) et P(w2).
Les proba P(x|wi) sont supposées
également connues (estimation
précédente)
Formule de Bayes:
P(wi|x)= P(x|wi) x P(wi)/P(x)
où P(x)=Σp(x|wi)p(wi)
Règle de classification de Bayes :
P(w1|x) < ou > P(w2|x) cad P(x|w1)P(w1)< ou >P(x|w2)P(w2)
Classification bayésienne
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Classificateurs bayésiens : approche paramétrique
Généralisation à n classes :
-Assignation à la classe la plus probable
-La surface de décision entre les classes
i et j a pour équation P(wi|x)-P(wj|x)=0
-Souvent, il est plus simple de travailler
avec une fonction des probabilités :
gi(x)=f(P(wi|x)), où f(.) est une fonction
monotone croissante appelée fonction
discriminante.
-La décision est en faveur de la class wi, si
gi(x)>gj(x), quel que soit j différent de i.
Classification bayésienne
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Classificateurs bayésiens : approche paramétrique
Cas d’une loi normale : la densité de probabilité est une fonction de Gauss
Classification bayésienne
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Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Plus proches voisins : approche non paramétrique
1NN 11NN
-On dispose d’un ensemble d’entrainement composé de vecteurs
caractéristiques et de leur classe
-On classe le vecteur inconnu x dans la plus représentée parmi les k
plus-proches voisins du vecteur x
Classification des k plus proches voisins
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Réseaux de neurones : classifieurs non-linéaires
Permet de séparer des classes non-linéairement séparables
Classification non-linéaire
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Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Lorsqu’on dispose d’échantillons non classifiés, on ne peut
effectuer qu’un apprentissage non-supervisé
On cherche à les regrouper en régions : clustering
On cherche à identifier m classes au moyen de leurs centres
Objectif : minimiser la variance intra-classe
Apprentissage non-supervisé : Clustering
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Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Algorithme :
1 - choisir m centre arbitrairement
2 – répéter : a: affecter à chaque x son centre le + proche
b: recalculer le centre de chaque classe comme
étant la moyenne des vecteurs de la classe
jusqu’à obtenir des moyennes stables.
Apprentissage non-supervisé : Clustering
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Plan du cours
• Généralités
• Restauration d'images
• Analyse d’images sur critère photométrique
• Analyse d’images sur critère textural
• Analyse d’images sur critère morphologique
• Classification
• Quelques considérations sur les aspects
logiciels
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- D’un point de vue pratique, le traitement d’images médicales n’a d’intérêt
que s’il est intégré dans un système complet de modélisation : actuellement peu
transféré vers la routine clinique (encore le status de recherche)
Vers un système utilisable en routine…
Quelques logiciels
Quelques librairies « boites à outils »
Quelques fonctionnalités « non algorithmiques » : aspect génie logiciel
Introduction
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• Favoriser l’intégration d’information médicale fiable :
système expert
• Exposition à l’utilisateur d’algorithmes « simples » :
composantes connexes, seuillage, filtrage, contours/surfaces actifs,
morphologie mathématique, propagation,…
Cacher la complexité algorithmique: ergonomie interface
• Optimiser les interactions – permettre les retouches
• Compatibilité avec systèmes d’information (PACS) –
persistance des données
Vers un système utilisable…
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Traitement d'Images Médicales, Arnaud Charnoz, Ircad R&D 2012-2013
Exemple d’informations médicales : topologie & anatomie
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Information a priori : Modèle structurel
residue
Dictionnaire médical : « A recouvre B mais pas C
»
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Traduction informatique
Actions
utilisateur
expert
Vers un système utilisable…
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Information a priori
Modèle structurel
Codage topologique
Vers un système utilisable…