traitement d'images par modèles discrets sur ... - Olivier Lezoray

3.4. Construction de fonctions de décision parcimonieuses 81
☞ Publications effectuées lors de ma thèse et liées à la microscopie : [3, 4, 8, 21, 24, 25,
28–30, 59]
Nous avons pu améliorer ces taux grâce à la construction de fonctions de décision simplifiées
basées sur des SVM : un taux de 97.4% pour la distinction bénigne maligne est obtenu. La
distinction entre tous les types cellulaires (sans sélection d’attributs) atteint un taux de 66.3%.
Les résultats sont donc améliorés par rapport à notre précédente architecture de classification.
Le tableau 3.8 présente les taux de reconnaissances obtenus avec différents schémas de décomposition
(un-contre-tous, un-contre-un et une combinaison hybride de ces deux schémas
[LEBRUN06]). Les schémas de décomposition et de décodage ont un influence certaine sur les
résultats, mais il sont de toute façon meilleurs que ceux obtenus par notre précédente architecture.
Nous reparlerons dans la section 3.5 du problème du choix de la décomposition et du
décodage. Notre méthode de construction de fonctions de décisions simplifiées basées sur des
SVM est donc à nouveau très efficace (elle pourrait l’être encore plus si nous avions réalisé une
sélection des attributs pertinents).
(a)
(b)
FIG. 3.10 – (a) Une image segmentée de la cytologie des séreuses et (b) les imagettes des noyaux
des cellules extraites et à catégoriser.
décomposition décodage Taux TC Taux MB
un-contre-tous max p(ω i ) 66,3% 97,4%
un-contre-un Price 65,9% 97,3%
hybride hybride 70,4% 97,5%
TAB. 3.8 – Taux de reconnaissance du type cellulaire (Taux TC) et de la nature maligne ou bénigne
(Taux MB) obtenus à partir de différents protocoles d’apprentissage. Pour chaque classificateur
multi-classes, le type de décomposition et le principe de décodage peuvent être différents
(voir la section 3.5 pour plus de précisions sur ces notions).
3.4.3.3 Classification d’images
Nous avons également mis en oeuvre notre schéma de classification supervisé pour la mise
au point d’une métrique de la qualité d’images compressées [48, 52]. L’UIT a émis une recom-