Assessing skin lesion evolution from multispectral image sequences

Sylvain Prigent 1 Xavier Descombes 1 Didier Zugaj 2 Laurent Petit 2 Anne-Sophie Dugaret 2 Philippe Martel 2 Josiane Zerubia 3
1 MORPHEME - Morphologie et Images
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , IBV - Institut de Biologie Valrose : U1091, SIS - Signal, Images et Systèmes
Résumé : Lors de l'évaluation des traitements des maladies de peau, les dermatologues doivent mesurer la sévérité de la pathologie de chaque patient tout au long d'une période de traitement. Un tel procédé est sensible aux variations intra- et inter- dermatologues. Pour rendre cette mesure de sévérité plus robuste, nous proposons d'utiliser l'imagerie spectrale. Nous nous concentrons sur une pathologie d'hyperpigmentation cutanée appelée mélasma. Au cours d'une période de traitement, des images multispectrales sont acquises sur une population de patients sous traitement. Après des étapes de recalage des séries temporelles d'images et de classification des régions d'intérêt, nous proposons une méthodologie permettant de mesurer, dans le temps, la variation de contraste, de surface et d'homogénéité de la zone pathologique pour chaque patient. Les résultats obtenus sont comparés à un diagnostique clinique à l'aide de tests statistiques réalisés sur une étude clinique complète. Ce rapport de recherche est un complément du rapport de recherche 8136, afin de compléter la bibliographie, et de décrire plus en détail les méthodes et résultats
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-8745, Inria Sophia Antipolis; INRIA. 2015
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-01164502
Contributeur : Sylvain Prigent <>
Soumis le : lundi 22 juin 2015 - 11:54:36
Dernière modification le : samedi 17 septembre 2016 - 01:36:37
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 septembre 2015 - 20:26:57

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  • HAL Id : hal-01164502, version 1

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Sylvain Prigent, Xavier Descombes, Didier Zugaj, Laurent Petit, Anne-Sophie Dugaret, et al.. Assessing skin lesion evolution from multispectral image sequences. [Research Report] RR-8745, Inria Sophia Antipolis; INRIA. 2015. <hal-01164502>

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