Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Cet article est consacré aux traitements d'image 2D qui sont, pour l'essentiel, des corrections des imperfections des détecteurs et différents types de filtrage destinés à transformer une image « propre » en une image « clinique », c'est-à-dire une image où les détails importants pour le radiologue ont été accentués, en fonction du type d'examen pratiqué. Quelques mots sont également dits sur les écrans de visualisation à cette occasion.
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This article deals with X-ray 2D image processing techniques, i.e. mostly the correction of detector defects and various kinds of filtering intended to turn a “clean” image into a “clinical” image, i.e. one where details relevant for a radiologist are enhanced, depending on the kind of examination being done. A few words are added on medical displays.
Auteur(s)
-
Thierry LEMOINE : Directeur technique, Thales Microwave & Imaging Subsystems, France
INTRODUCTION
L'image délivrée par un détecteur de rayons X est inexploitable en l'état. Tout d'abord, elle s'étend sur une dynamique de niveaux de gris très supérieure à ce que l'œil peut détecter et très supérieure à ce que l'écran de visualisation peut afficher : il faut donc compresser cette dynamique tout en gardant perceptibles les contrastes intéressants. De plus, tout détecteur doit être calibré pour rendre invisibles les effets de fluctuation de sensibilité (ou de gain) et aussi pour obtenir une image au noir impeccable (suppression de l'offset). Ressortent alors les éventuels défauts du détecteur (pixels morts, etc.) qu'il faut rendre invisibles. Toutes ces opérations permettent d'obtenir une image « propre », qui n'est toujours pas celle à laquelle s'attend le radiologue : elle doit être filtrée de manière à mettre en évidence tel tissu plutôt que tel autre, tel détail plutôt que tel autre, selon la nature de l'examen et selon les caractéristiques corporelles du patient. Ces traitements se sont beaucoup développés depuis les années 1995, suite à l'apparition des détecteurs numériques (cassettes CR, caméras CCD, et plus récemment détecteurs plats), et aussi grâce à la disponibilité commerciale de processeurs de plus en plus puissants.
Cet article s'intéresse aux traitements mathématiques applicables aux images fournies par un détecteur de rayons X. Son objectif n'est pas d'en donner une description théorique, et trop rigoureuse. Le lecteur n'y trouvera pas non plus d'algorithmes précis, mais il y lira une description physique et une mise en lumière des objectifs recherchés.
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KEYWORDS
image processing | X-ray image processing
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Filtrage spatial, renforcement des contours et égalisation
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4. Optimisation du contraste dans l'image
Tous les traitements décrits ci-dessus (corrections de défauts, calibrations) sont étroitement associés au détecteur et à ses caractéristiques physiques. Pour cette raison, on les regroupe souvent sous le vocable de « prétraitement » (preprocessing ). Une image corrigée et calibrée est appelée image « propre », à la différence de l'image « brute » fournie par le détecteur. Mais une image « propre » n'est pas une image « clinique » exploitable par un radiologue. Celui-ci exige des traitements supplémentaires destinés à accentuer les détails intéressants et à atténuer les autres. Regroupées sous le vocable de post-processing, ces corrections sont de trois natures : optimisation de l'intensité relative des pixels (donc des contrastes), optimisation de la netteté (renforcement des contours) et filtrage du bruit. Le lecteur intéressé pourra se reporter à pour davantage de détails.
4.1 Histogramme d'une image
Les détecteurs numériques fournissent une image codée sur 12 à 16 bits, riche en informations sur le contraste des tissus humains. Hélas l'œil ne sait pas exploiter une telle dynamique. Il faut donc ramener la dynamique de l'image à une valeur qui peut être perçue, mais cette opération doit se faire de manière à ne pas perdre d'information utile, c'est-à-dire des contrastes très faibles mais néanmoins révélateurs d'une pathologie. Les histogrammes sont les instruments de choix pour une telle opération.
L'histogramme d'une image est une fonction qui, à chaque niveau de gris, attribue le nombre de pixels ayant exactement ce niveau de gris. Elle dépend de la dose et du corps radiographié.
Optimiser la dynamique consiste à modifier cet histogramme. Cette opération s'effectue en deux étapes :
-
segmenter l'image pour ne conserver que les parties intéressantes (figure 2) ;
-
compresser l'histogramme de l'image segmentée en limitant...
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Optimisation du contraste dans l'image
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - SAMEI (E.H.), FLYNN (M.J.) - Advances in digital radiography. - RSNA Syllabus (2003).
-
(2) - VANMETTER (R.) - Image processing for projection radiography. - Advances in medical physics, vol. 3 (2010).
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(3) - FLYNN (M.J.), KANICKI (J.) - High fidelity medical imaging displays. - SPIE (2004).
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(4) - COUWENHOVEN (M.), SEHNERT (W.), WANG (X.), DUPIN (M.), WANDTKE (J.), DON (S.), KRAUSS (R.), PAUL (N.), HALIN, SARNO (R.) - Observer study of a noise suppression algorithm for computed radiography images. - SPIE Medical Imaging, vol. 5749 (2005).
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(5) - AAPM - Assessment of display performance for medical imaging systems. - AAPM on-line report, no 3 (2005).
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(6) - DESERNO (T.) - Fundamentals of medical image processing and analysis. - SPIE Short Courses SC086,...
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