Random Regression Forests for Fully Automatic Multi-Organ Localization in CT Images

Localisation automatique et multi-organes d'images scanner : utilisation de forêts d'arbres décisionnels (Random Regression Forests) La localisation d'un organe dans une image médicale en délimitant cet organe spécifique par rapport à une entité telle qu'une boite ou sphère englobante est appelée localisation d'organes. La localisation multi-organes a lieu lorsque plusieurs organes sont localisés simultanément. La localisation d'organes est l'une des étapes les plus cruciales qui est impliquée dans toutes les phases du traitement du patient à partir de la phase de diagnostic à la phase finale de suivi. L'utilisation de la technique d'apprentissage supervisé appelée forêts aléatoires (Random Forests) a montré des résultats très encourageants dans de nombreuses sous-disciplines de l'analyse d'images médicales. De même, Random Regression Forests (RRF), une spécialisation des forêts aléatoires pour la régression, ont produit des résultats de l'état de l'art pour la localisation automatique multi-organes.Bien que l'état de l'art des RRF montrent des résultats dans la localisation automatique de plusieurs organes, la nouveauté relative de cette méthode dans ce domaine soulève encore de nombreuses questions sur la façon d'optimiser ses paramètres pour une utilisation cohérente et efficace. Basé sur une connaissance approfondie des rouages des RRF, le premier objectif de cette thèse est de proposer une paramétrisation cohérente et automatique des RRF. Dans un second temps, nous étudions empiriquement l'hypothèse d'indépendance spatiale utilisée par RRF. Enfin, nous proposons une nouvelle spécialisation des RRF appelé "Light Random Regression Forests" pour améliorant l'empreinte mémoire et l'efficacité calculatoire.