Optimisation des algorithmes de detection automatique du melanome cutane primitif
Resume Le melanome constitue un probleme de sante publique majeur. Grace a l'introduction recente des reseaux de neurones a convolution, les systemes de Diagnostic Assiste par Ordinateur (DAO) ont montre des performances quasi similaires a celles des dermatologues pour la reconnaissance automatique du melanome a partir d'images dermoscopiques. Cependant, ces nouvelles methodes ont des limites, notamment l'absence de visibilite des mecanismes d'apprentissage et de classification, rendant difficiles l'analyse et l'interpretation des resultats par les dermatologues, dans une perspective d'amelioration de leurs performances. A l'inverse des reseaux neuronaux, les approches classiques se construisent en plusieurs etapes et peuvent ainsi etre orientees par les concepts dermatologiques. Cependant, la majorite des modeles developpes pour la detection du melanome a partir de ces approches reposent sur les criteres ABCDE (A asymetrie, B bords irreguliers, C couleur inhomogene, D diametre superieur a 6 mm et E evolution) alors que les dermatologues utilisent inconsciemment, lors de l'examen clinique, l'analyse cognitive globale. En effet, ils analysent les lesions dans leur globalite et distinguent un melanome par son aspect desordonne. Or, a notre connaissance, cette notion de desordre n'a pas ete integree aux systemes de DAO. Dans le travail que nous presentons, nous avons commence par l'amelioration et la standardisation de la base de donnees publiques de l'International Skin Imaging Collaboration (ISIC) de 2019 en appliquant des traitements d'images. Cette base de donnees qui comportait initialement 1533 melanomes et 6124 naevus, nous l'avons egalement enrichie pour atteindre un total de 10 000 melanomes et 10 000 naevus a l'aide d'un algorithme de data augmentation Concernant la partie classification, nous avons d'abord utilise l'architecture ResNet 50, entrainee sur la base de donnees precedente, afin de realiser une classification binaire melanomes versus naevus. Les performances de ce modele, pour la detection du melanome sur une base de donnees test, ont atteint un AUC a 0.89, une sensibilite a 86% une specificite a 75% et une precision equilibree a 81% Les resultats de ce modele, capable d'extraire 2048 descripteurs par image, ont servi de reference au cours de ce travail. Nous avons, par la suite, mis au point deux approches classiques caracterisant le concept du desordre du melanome a l'aide d'un classifieur K Nearest Neighbors un premier modele determinant la polychromie et l'autre, l'aspect globalement irregulier des contours. Les performances de ce premier modele, developpe a partir de l'extraction des couleurs des images dermoscopiques segmentees, ont atteint un AUC a 0.91, une sensibilite a 91% et une specificite a 74% Par ailleurs, l'entropie, caracterisant l'heterogeneite des couleurs des lesions s'est revelee etre le descripteur le plus discriminant. Trente six descripteurs bien selectionnes par un dermatologue ont permis, a eux seuls, d'atteindre des performances superieures a celles du modele de reseaux de neurones a convolution, qui extrait plus de 2048 descripteurs par image. Le deuxieme modele a ete fonde uniquement sur l'irregularite des contours. Les descripteurs de Fourier, ont permis d'extraire ces donnees a partir des images des lesions segmentees. Les contours irreguliers des lesions melanocytaires etaient caracterises par des representations spectrales sous forme de plusieurs composantes dans les hautes frequences tandis que les contours reguliers l'etaient sous forme de quelques composantes dans les basses frequences. Les performances de ce modele etaient cependant inferieures aux precedentes avec une AUC a 0.73, une sensibilite a 74% et une specificite a 62% Une perspective immediate de ces travaux serait, tout d'abord, d'ameliorer les modeles fondes sur le concept du desordre et, par la suite, de fusionner ce modele avec celui des reseaux de neurones a convolution. Nous avons deja demontre l'interet d'integrer les connaissances des dermatologues dans la conception d'un systeme de DAO. A moyen terme, nous souhaitons modeliser ces connaissances sous forme d'une ontologie qui permettrait d'integrer le raisonnement du dermatologue aux modeles de reseaux de neurones a convolution. En guise de conclusion, nous pouvons dire que l'implication des dermatologues au sein des equipes de recherche en informatique est cruciale pour la conception d'algorithmes de meilleures performances.