Généralités d’anatomie, d’hématologie et de cytologie sanguine

La pathologie est l’étude et la science des maladies. La traduction littérale de pathologie en Grec (pathos, logos) est : les mots de la souffrance. Le pathologiste étudie les causes et les conséquences de la maladie, comment la maladie affecte certains tissus ou cellules, la progression de la maladie dans le corps humain, comment la maladie se manifeste et enfin les méthodes pour surveiller la progression de la maladie. La pathologie donne un fondement scientifique pour la médecine clinique et sert de lien entre les sciences de base et les soins au patient. L’anatomie pathologique est l’étude morphologique des lésions qui sont la cause ou la conséquence des maladies. Cette étude peut se faire :
➤ A l’œil nu : anatomie pathologique macroscopique
➤ Au microscope : anatomie pathologique microscopique
-c’est l’histologie pathologique où l’on examine des coupes de tissus colorées,
-c’est la cytologie pathologique où l’on examine un étalement de cellules isolées.

Le domaine que nous allons étudier, la cytologie, fait partie intégrante de la pathologie. L’organisme possède quatre niveaux structuraux : les cellules, les tissus, les organes et les systèmes. A son niveau structurel le plus simple, l’organisme est fait de cellules. La cellule est l’unité fonctionnelle la plus petite de l’organisme. Les cellules peuvent être différentes entre elles selon leur fonction. La cytologie, science de l’observation des cellules a connu un développement considérable grâce à des techniques d’observation de plus en plus sophistiquées. Ces techniques permettent d’obtenir une multitude d’images : microscopie photonique, à contraste de phase, électronique, immunocytochimie, etc. Les images que nous aurons à analyser sont des images de cytologie sanguine.

Hématologie et cytologie sanguine : 

L’hématologie est une spécialité médicale consacrée à l’étude du sang du point de vue anatomique, histologique (cellule sanguine), physiologique (mécanisme biologique) et pathologique (concernant les maladies). Elle étudie plus particulièrement les cellules sanguines dont l’origine est hématopoïétique (synthèse de ces cellules dans la moelle osseuse) et qui ont un rôle pour l’oxygénation, l’immunité et la coagulation [1]. Les recherches et les études sur les leucocytes ou globules blancs du sang représentent un problème important en hématologie, il est considéré comme le plus difficile et compliquer dans le traitement et analyse d’images médicales que se soit pour la segmentation des composantes cellulaire dans le but d’une classification ou d’un comptage des cellules sanguines.[2]

Cytomorphologie des cellules sanguines :

Le sang est un fluide circulant dans les artères et les veines de l’organisme. Il est composé d’un liquide jaunâtre, appelé plasma, dans lequel baignent des millions de cellules, notamment les globules rouges qui lui donnent sa couleur rouge. Ces cellules, qui constituent les éléments figurés, représentent environ 45 % du volume du sang total. Son odeur est très caractéristique. Le sang a une densité relative comprise entre 1,056 et 1,066. L’organisme d’un adulte en bonne santé contient en moyenne entre 4,5 et 6 litres de sang, soit un onzième du poids du corps [3].

Le frottis sanguin : 

Afin d’observer au microscope la structure des cellules sanguines, il faut passer par les principales étapes suivantes :

1. Réalisation d’un frottis sanguin
2. Coloration : pour pouvoir observer et reconnaître les différents types de leucocytes;
3. Observation du frottis coloré au microscope optique.

Le plasma :

C’est la partie liquide du sang dans laquelle baignent les cellules sanguines (globules rouge, globules blanc et les plaquettes). Le plasma est un milieu riche en hormone se en substances nutritives – sels minéraux, vitamines, acides aminés, protéines, glucides, lipides. On y recourt dans différentes traitements. Comme ceux de tout produit sanguin, son prélèvement sur le donneur de sang, sa conservation et les indications de sa distribution sont strictement réglementés [4].

Les cellules sanguines :

On observe dans le sang trois différentes catégories de cellules. Les suivantes :

Les globules rouges (érythrocytes) :
L’hématie est une cellule ronde légèrement renflée sur les bords, d’un diamètre de 7 micromètres environ [4]. Leur rôle est de transporter l’oxygène des poumons vers les tissus et, en retour, de capter le gaz carbonique au niveau des tissus afin de l’éliminer par les voies respiratoires. Ces cellules, également appelées érythrocytes ou hématies, sont les plus nombreuses dans le sang (environ de 5 millions par millimètre cube (݉݉mm³).

Les plaquettes (thrombocyte) :
Cellule sanguine sans noyau, qui joue un rôle important dans les phénomènes de coagulation du sang et d’inflammation. [4] Elles sont des fragments cellulaires anucléés de 2 à 5 µm de diamètre.

Les globules blancs (leucocyte) :
Cellule nucléée du sang humain, dont les diverses variétés jouent pour la plupart un rôle dans la défense contre les agents étrangers à l’organisme. Les leucocytes se distinguent des hématies par leur cytoplasme plus pâle, dépourvu d’hémoglobine, et par la présence d’un noyau. Ils sont en outre plus gros (jusqu’à 15 micromètre de diamètre) et moins nombreux (de 4000 à 10 000 par millimètre cube de sang) [3].

Les systèmes informatique d’analyse d’image cytologique :

Un système informatique d’analyse d’images cytologiques est constitué de trois parties ou étapes principales [6] :
➤ La segmentation : qui consiste en l’extraction de régions et/ou de primitives adaptées au problème rencontré. Ici on cherche à isoler les composants cellulaires en l’occurrence.
➤ La caractérisation : qui évalue les caractères extraits à la segmentation. Cela consiste à fournir les données représentatives de chaque cellule : taille, surface, texture etc.
➤ L’étiquetage : qui recherche la meilleure classification pour les régions extraites à la segmentation. Pour cela on se sert des caractéristiques cellulaires trouvées lors de l’étape précédente. Cela consiste en fait à trouver le type de la cellule et à affirmer sa nature.

La segmentation :
Selon Wied G.L [7] une segmentation robuste et sûre est un pré requis de base pour l’analyse d’images. Elle détermine la consistance et l’exactitude des informations extraites et interprétées. Cette étape reste une des étapes des plus difficiles et des plus imprédictibles.

La caractérisation des cellules :
Une fois l’image initiale (I) contenant les cellules segmentée, on obtient une image (I’) qui contient les différents objets à analyser. Chaque objet de l’image a une étiquette ou référence et pour pouvoir classer chaque cellule, il nous faut des critères mesurables. On conçoit facilement quels genres de critères peuvent être mesurés : la surface du cytoplasme, la surface du noyau, la forme du noyau, le nombre de cellule, la densité optique, la texture, . . . etc.

Classification des cellules :
Une fois chaque cellule caractérisée par différentes valeurs mesurables, le système informatique de cytologie se sert de ces valeurs pour classer la cellule. C’est à ce stade qu’intervient donc une décision. Le système de décision doit intégrer les résultats de mesures quantitatives avec éventuellement des données cliniques. L’introduction de systèmes de décision a été un effort significatif pour le développement de la cytopathologie. Ces systèmes doivent avoir des capacités d’apprentissage et doivent être capables de réactualiser leurs connaissances compte tenu des données qui leur sont proposées.

Dans ce chapitre, nous avons donné des généralités sur l’anatomie et l’hématologie ; de façon générale. Nous avons aussi parlé de la cytomorphologie des cellules sanguines (les globules blancs, les globules rouges, les plaquettes) de leurs structures et fonctions dans le corps humain. Ensuite nous avons présenté les systèmes informatiques d’analyse d’images cytologiques avec ses différentes étapes (segmentation, étiquetage, classification).

Dans ce chapitre, nous remarquons le grand intérêt et l’importance des systèmes informatiques d’analyse d’images cytologiques dans le domaine d’hématologie, parmi ces étapes de traitement décrites, la segmentation des cellules du sang joue un rôle important en tant que première étape essentielle du processus de comptage de cellules sanguines pour séparer les globules blancs en région du noyau et région du cytoplasme.

Cette étape de segmentation affecte directement la précision de l’étape de classification des cellules.

De ce fait, nous nous sommes intéressés à la segmentation d’images cytologiques couleurs auquel nous avons consacré notre étude.

Table des matières

Introduction générale
1. Généralités d’anatomie, d’hématologie et de cytologie sanguine
1.1 Introduction
1.2 Hématologie et cytologie sanguine
1.3 Cytomorphologie des cellules sanguines
1.3.1 Le frottis sanguin
1.3.2 Le plasma
1.3.3 Les cellules sanguines
1.3.3.1 Les globules rouges (Hématie)
1.3.3.2 Les plaquettes
1.3.3.3 Les globules blancs (leucocyte)
1.4 Les systèmes informatiques d’analyse d’image cytologique
1.4.1 La segmentation
1.4.2 La caractérisation des cellules
1.4.3 Classification des cellules
1.5 Conclusion
2. Textures des images couleur
2.1 Introduction
2.2 L’image couleur
2.2.1 Les différentes espaces couleur
2.2.1.1 L’espace couleur RGB (ou RVB)
2.3 La texture couleur
2.3.1 Notion de texture
2.3.2 Les matrices de cooccurrences (MdC) chromatiques
2.3.2.1 Les matrices de coocurrences à niveaux de gris
2.3.2.2 Les matrices de cooccurrences chromatiques
2.3.3 Les indices d’Haralick
2.4 Conclusion
3. Machines à Vecteurs Support ( SVM )
3.1 Introduction
3.2 Apprentissage, classification et SVM
3.2.1 Notion d’apprentissage
3.2.2 Notion de classification
3.2.3 Machines à vecteurs support
3.3 Fonctionnement des machines à vecteurs support
3.3.1 Principe
3.3.2 Forme primale
3.3.3 Forme duale
3.3.4 Astuce du noyau
3.4 Classification multi-classes
3.4.1 Un contre tous
3.4.2 Un contre un
3.5 Conclusion
4. Application
4.1 Préliminaire
4.2 Phase d’étiquetage
4.2.1 Base d’images
4.2.2 Méthode d’étiquetage
4.3 Expérimentation
4.3.1 Préliminaire
4.3.2 Phases d’apprentissage
4.3.3 Présentation de l’algorithme
4.4 Résultats et discussion
Conclusion générale

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