Luận văn ThS: Mô Hình Hóa Thông Tin Không Gian 3D Ảnh Y Sinh (2014)

Luận văn thạc sĩ: Mô hình hóa thông tin không gian trong ảnh 3D y sinh. Nghiên cứu chuyên sâu về công nghệ thông tin, ứng dụng trong y học.

• Tác giả: Tran Thi Nhu Hoa
• Người hướng dẫn: Thomas Boudier
• Trường học: Institut de la Francophonie pour l’Informatique
• Chuyên ngành: Systèmes Intelligents et Multimédia
• Đề tài: Modélisation de l’information spatiale dans des images 3D biomédicales
• Loại tài liệu: Rapport de Stage
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Singapour

Mục lục chi tiết

• Remerciements
• Table des matières
• Contents
• List of Figures
• 1. Chapitre 1 Introduction
• 1.1. IPAL & Partenaires
• 1.2. Objectif du stage
• 1.1. Contexte du travail
• 1.2. Objectif du stage
• 2. État de l’art
• 2.1. Rappel de biologie
• 2.1.1. Structure de la cellule
• 2.1.2. Cancer du sein
• 2.1.3. Diabète et insuline
• 2.2. Analyse de l’organisation spatiale
• 2.2.1. Analyse à l’échelle locale
• 2.2.2. Analyse à l’échelle globale
• 2.3. Fonctions d’estimation de la distribution
• 2.3.1. Estimation de la distance
• 2.3.2. Distances géodésiques
• 2.4. Environnement logiciel utilisé
• 2.4.1. Modélisation de la structure d’une cellule
• 2.4.2. Modélisation à l’échelle locale
• 2.4.2.1. Forme analytique de la cellule
• 2.4.2.2. Formes complexes de la cellule
• 2.4.3. Modélisation à l’échelle globale
• 2.4.4. Modélisation à multi-échelles
• 2.4.5. Langage de description de l’organisation spatiale
• 4. Résultat & Discussion
• 4.1. Résultat de modélisation de la structure d’une cellule
• 4.2. Résultat de modélisation de la distribution de vésicules dans une cellule
• 4.3. Résultat des expérimentations à multi-échelles
• 4.4. Résultat de génération aléatoire des positions des cellules
• 4.2. Conclusion et Perspective
• Bibliographie

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mô Hình Hóa Không Gian 3D Ảnh Y Sinh 55 ký tự

Mô hình hóa không gian 3D trong ảnh y sinh là một lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng đang phát triển mạnh mẽ, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và nghiên cứu khoa học. Lĩnh vực này tập trung vào việc tái tạo và phân tích cấu trúc ba chiều của các cơ quan, mô và tế bào từ dữ liệu ảnh y sinh như CT, MRI, và ảnh hiển vi. Việc chuyển đổi thông tin 2D thành mô hình 3D cho phép các chuyên gia y tế có cái nhìn trực quan và toàn diện hơn về các cấu trúc phức tạp, từ đó đưa ra các quyết định chính xác và hiệu quả hơn. Một trong những động lực chính thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này là sự tiến bộ vượt bậc trong công nghệ xử lý ảnh, học máy và phần cứng máy tính. Nhờ đó, các thuật toán và phương pháp mô hình hóa ngày càng trở nên tinh vi và hiệu quả hơn, cho phép xử lý dữ liệu lớn và tạo ra các mô hình 3D chất lượng cao. Mô hình hóa không gian 3D trong ảnh y sinh không chỉ dừng lại ở việc tái tạo hình dạng và kích thước của các cấu trúc. Nó còn bao gồm việc phân tích các đặc tính không gian như vị trí tương đối, khoảng cách, mật độ và sự phân bố của các thành phần khác nhau. Những thông tin này có giá trị to lớn trong việc nghiên cứu các bệnh lý, đánh giá hiệu quả điều trị và phát triển các phương pháp can thiệp mới. Ví dụ, trong nghiên cứu ung thư, mô hình hóa 3D có thể giúp xác định kích thước, hình dạng và vị trí của khối u, cũng như mối quan hệ của nó với các cơ quan lân cận. Điều này có thể hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật lập kế hoạch cắt bỏ khối u một cách chính xác, giảm thiểu tổn thương cho các mô khỏe mạnh. Theo tài liệu gốc, dự án MICO (Microscopie Cognitive Virtuelle) tại IPAL hướng đến việc phát triển nền tảng cho phép hiển thị và xử lý số hóa các mẫu bệnh phẩm từ lame histopathologie, đáp ứng nhu cầu thực tế của các nhà bệnh học. Mô hình hóa 3D mang lại lợi ích về thời gian và độ chính xác trong chẩn đoán.

1.1. Các Ứng Dụng Tiềm Năng Của Mô Hình Hóa 3D Trong Y Sinh

Các ứng dụng của mô hình hóa 3D trong y sinh rất đa dạng và ngày càng mở rộng. Trong chẩn đoán hình ảnh, các mô hình 3D có thể giúp bác sĩ phát hiện và phân tích các bất thường một cách dễ dàng và chính xác hơn. Ví dụ, các mô hình 3D của tim có thể giúp đánh giá chức năng tim, phát hiện các bệnh van tim hoặc các dị tật bẩm sinh. Trong phẫu thuật, các mô hình 3D có thể được sử dụng để lập kế hoạch phẫu thuật, thực hành các kỹ thuật phẫu thuật phức tạp và hướng dẫn phẫu thuật robot. Điều này có thể giúp giảm thời gian phẫu thuật, giảm thiểu rủi ro và cải thiện kết quả điều trị. Trong xạ trị, các mô hình 3D có thể giúp xác định chính xác vị trí và kích thước của khối u, từ đó tối ưu hóa kế hoạch xạ trị và giảm thiểu tác dụng phụ. Trong kỹ thuật mô, các mô hình 3D có thể được sử dụng để tạo ra các cấu trúc mô phức tạp, có thể được sử dụng để thay thế các mô bị tổn thương hoặc mất chức năng. Ngoài ra, mô hình hóa 3D còn có thể được sử dụng trong giáo dục y khoa, giúp sinh viên và bác sĩ hiểu rõ hơn về cấu trúc và chức năng của cơ thể người. Các mô hình 3D tương tác cho phép người dùng khám phá các cấu trúc giải phẫu một cách chi tiết và trực quan. Chẩn đoán hình ảnh, phẫu thuật hỗ trợ, xạ trị và kỹ thuật mô đều là những lĩnh vực hưởng lợi từ mô hình hóa 3D.

1.2. Thách Thức Hiện Tại Trong Mô Hình Hóa Không Gian 3D

Mặc dù có nhiều tiềm năng, mô hình hóa không gian 3D trong ảnh y sinh vẫn còn đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp của dữ liệu ảnh y sinh. Dữ liệu này thường có độ phân giải thấp, nhiễu cao và chứa nhiều artifacts. Việc xử lý và phân tích dữ liệu này đòi hỏi các thuật toán và phương pháp mạnh mẽ và tinh vi. Một thách thức khác là sự biến đổi lớn trong hình dạng và kích thước của các cấu trúc sinh học. Sự biến đổi này có thể do nhiều yếu tố như tuổi tác, giới tính, bệnh lý và chủng tộc. Việc xây dựng các mô hình 3D tổng quát có khả năng thích ứng với sự biến đổi này là một nhiệm vụ khó khăn. Thêm vào đó, việc đánh giá độ chính xác của các mô hình 3D cũng là một thách thức. Do không có tiêu chuẩn vàng để so sánh, việc đánh giá thường dựa trên sự so sánh với các phương pháp khác hoặc dựa trên đánh giá chủ quan của các chuyên gia. Cuối cùng, việc phát triển các công cụ và phần mềm mô hình hóa 3D dễ sử dụng và có khả năng tích hợp với các hệ thống y tế hiện có cũng là một yếu tố quan trọng để thúc đẩy sự ứng dụng rộng rãi của lĩnh vực này. Các thách thức về độ phân giải ảnh, sự biến đổi hình thái, đánh giá độ chính xác và khả năng tích hợp cần được giải quyết để khai thác tối đa tiềm năng của mô hình hóa 3D.

II. Phương Pháp Tạo Mô Hình 3D Từ Ảnh Y Sinh Cách Tiếp Cận 60 ký tự

Có nhiều phương pháp khác nhau để tạo mô hình 3D từ ảnh y sinh, mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Một trong những phương pháp phổ biến nhất là phương pháp tái tạo bề mặt (surface reconstruction). Phương pháp này sử dụng các thuật toán để trích xuất bề mặt của các cấu trúc từ dữ liệu ảnh và tạo ra một mô hình 3D dưới dạng lưới (mesh) hoặc đám mây điểm (point cloud). Một phương pháp khác là phương pháp phân đoạn (segmentation). Phương pháp này chia dữ liệu ảnh thành các vùng khác nhau, mỗi vùng tương ứng với một cấu trúc cụ thể. Sau đó, các vùng này được sử dụng để tạo ra một mô hình 3D dưới dạng tập hợp các đối tượng riêng biệt. Ngoài ra, còn có các phương pháp dựa trên học máy (machine learning), sử dụng các mô hình học sâu (deep learning) để tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ảnh và tạo ra các mô hình 3D. Các phương pháp này ngày càng trở nên phổ biến do khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và tạo ra các mô hình 3D chính xác. Theo tài liệu gốc, Nicolas Lomélie và Daniel Racoceanu đã phát triển một ứng dụng phân tích cấu trúc ảnh hiển vi và mô hình hóa cấp cao các mối quan hệ không gian. Giai đoạn này là nền tảng cho việc xây dựng hệ thống quy tắc định nghĩa các mối quan hệ không gian trong ảnh. Lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu ảnh, yêu cầu về độ chính xác và thời gian xử lý. Tái tạo bề mặt, phân đoạn ảnh, học máy là ba phương pháp chính được sử dụng.

2.1. Tái Tạo Bề Mặt 3D Thuật Toán Marching Cubes Và Biến Thể

Thuật toán Marching Cubes là một trong những thuật toán tái tạo bề mặt 3D phổ biến nhất. Thuật toán này duyệt qua dữ liệu ảnh 3D bằng cách chia không gian thành các hình lập phương nhỏ (cubes). Với mỗi hình lập phương, thuật toán xác định xem bề mặt cấu trúc có cắt qua hình lập phương đó hay không, dựa trên giá trị của các voxel (điểm ảnh 3D) tại các đỉnh của hình lập phương. Dựa trên 256 cấu hình có thể có của bề mặt cắt qua hình lập phương, thuật toán tạo ra một tập hợp các tam giác để xấp xỉ bề mặt. Sau đó, các tam giác này được kết hợp lại để tạo ra một mô hình 3D hoàn chỉnh. Mặc dù đơn giản và hiệu quả, thuật toán Marching Cubes có thể tạo ra các mô hình 3D có chất lượng không cao, đặc biệt là khi dữ liệu ảnh có độ phân giải thấp hoặc nhiễu cao. Để cải thiện chất lượng của các mô hình 3D, nhiều biến thể của thuật toán Marching Cubes đã được phát triển, chẳng hạn như thuật toán Marching Tetrahedra, thuật toán Adaptive Marching Cubes và thuật toán Dual Contouring. Các biến thể này sử dụng các kỹ thuật khác nhau để giảm thiểu các artifacts và tạo ra các mô hình 3D mượt mà và chính xác hơn. Thuật toán Marching Cubes và các biến thể của nó vẫn là lựa chọn phổ biến do tính đơn giản và hiệu quả.

2.2. Phân Đoạn Ảnh Y Sinh Phương Pháp Ngưỡng Và Vùng Tăng Trưởng

Phân đoạn ảnh y sinh là quá trình chia dữ liệu ảnh thành các vùng khác nhau, mỗi vùng tương ứng với một cấu trúc cụ thể. Phương pháp phân đoạn có thể được chia thành nhiều loại khác nhau, tùy thuộc vào kỹ thuật được sử dụng. Một trong những phương pháp đơn giản nhất là phương pháp ngưỡng (thresholding), trong đó các voxel được phân loại vào các vùng khác nhau dựa trên giá trị của chúng so với một hoặc nhiều ngưỡng. Một phương pháp khác là phương pháp vùng tăng trưởng (region growing), trong đó các vùng được tạo ra bằng cách bắt đầu từ một hoặc nhiều điểm mầm (seed points) và mở rộng vùng bằng cách thêm các voxel lân cận có các đặc tính tương tự. Ngoài ra, còn có các phương pháp dựa trên biên (edge-based methods), sử dụng các thuật toán phát hiện biên để xác định ranh giới giữa các vùng khác nhau. Phương pháp phân đoạn ảnh y sinh có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D bằng cách kết hợp các voxel thuộc cùng một vùng thành một đối tượng 3D. Các phương pháp này đặc biệt hữu ích khi cần phân tích các cấu trúc riêng biệt trong dữ liệu ảnh. Ngưỡng, vùng tăng trưởng và phát hiện biên là các phương pháp phân đoạn cơ bản.

III. Ứng Dụng Học Sâu Trong Mô Hình Hóa Ảnh Y Sinh 3D 58 ký tự

Học sâu, một nhánh của học máy, đã đạt được những thành công đáng kể trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả mô hình hóa ảnh y sinh 3D. Các mô hình học sâu, chẳng hạn như mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNNs) và mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNNs), có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ảnh và tạo ra các mô hình 3D chính xác. Trong phân đoạn ảnh, các mô hình học sâu có thể được sử dụng để phân đoạn các cấu trúc phức tạp một cách tự động, giảm thiểu sự can thiệp của con người. Trong tái tạo bề mặt, các mô hình học sâu có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D có độ phân giải cao từ dữ liệu ảnh có độ phân giải thấp. Ngoài ra, các mô hình học sâu còn có thể được sử dụng để dự đoán các cấu trúc 3D từ các ảnh 2D, giúp giảm thời gian quét và chi phí. Theo tài liệu gốc, Robert F. Murphy và cộng sự đã đề xuất các phương pháp tính toán để tạo ra các mô hình thống kê về hình dạng tế bào và hạt nhân, đồng thời tính toán sự sắp xếp của các cấu trúc dưới tế bào và protein. Các phương pháp học sâu đang trở thành công cụ mạnh mẽ trong mô hình hóa ảnh y sinh 3D. Mạng CNN, mạng RNN và phân đoạn tự động là các ứng dụng quan trọng của học sâu.

3.1. Mạng CNN 3D Cho Phân Đoạn Ảnh Y Sinh Ưu Và Nhược Điểm

Mạng CNN 3D là một loại mạng nơ-ron tích chập được thiết kế để xử lý dữ liệu ảnh 3D. Các mạng CNN 3D sử dụng các bộ lọc tích chập 3D để trích xuất các đặc trưng không gian từ dữ liệu ảnh và tạo ra các bản đồ đặc trưng. Các bản đồ đặc trưng này sau đó được sử dụng để phân loại các voxel vào các vùng khác nhau. Ưu điểm của mạng CNN 3D là khả năng tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ảnh, giảm thiểu sự can thiệp của con người. Tuy nhiên, mạng CNN 3D cũng có một số nhược điểm. Một trong những nhược điểm lớn nhất là yêu cầu về dữ liệu huấn luyện lớn. Để đạt được độ chính xác cao, mạng CNN 3D cần được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn và đa dạng. Ngoài ra, việc huấn luyện mạng CNN 3D có thể tốn nhiều thời gian và tài nguyên tính toán. Tự động trích xuất đặc trưng là ưu điểm chính, nhưng yêu cầu dữ liệu lớn và tốn tài nguyên là những hạn chế.

3.2. Mạng GAN Cho Tạo Ảnh Y Sinh 3D Cải Thiện Độ Phân Giải

Mạng đối kháng tạo sinh (Generative Adversarial Networks - GANs) là một loại mô hình học sâu bao gồm hai mạng nơ-ron: một mạng tạo (generator) và một mạng phân biệt (discriminator). Mạng tạo tạo ra các ảnh y sinh 3D giả, trong khi mạng phân biệt cố gắng phân biệt giữa các ảnh thật và ảnh giả. Hai mạng này được huấn luyện đồng thời trong một trò chơi minimax, trong đó mạng tạo cố gắng tạo ra các ảnh giả giống thật nhất có thể, trong khi mạng phân biệt cố gắng phân biệt giữa các ảnh thật và ảnh giả một cách chính xác nhất có thể. Mạng GANs có thể được sử dụng để tạo ra các ảnh y sinh 3D có độ phân giải cao từ dữ liệu ảnh có độ phân giải thấp, giúp cải thiện chất lượng của các mô hình 3D. Ngoài ra, GANs còn có thể được sử dụng để tạo ra các ảnh y sinh 3D tổng hợp, có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình học sâu khác. Tạo ảnh độ phân giải cao và tạo ảnh tổng hợp là những ứng dụng tiềm năng của GANs.

IV. Ứng Dụng Mô Hình 3D Trong Nghiên Cứu Bệnh Ung Thư Vú 60 ký tự

Mô hình hóa không gian 3D trong ảnh y sinh có nhiều ứng dụng quan trọng trong nghiên cứu bệnh ung thư vú. Các mô hình 3D có thể giúp xác định kích thước, hình dạng và vị trí của khối u, cũng như mối quan hệ của nó với các cơ quan lân cận. Điều này có thể hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật lập kế hoạch cắt bỏ khối u một cách chính xác, giảm thiểu tổn thương cho các mô khỏe mạnh. Ngoài ra, các mô hình 3D có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả điều trị, bằng cách so sánh các mô hình 3D của khối u trước và sau điều trị. Theo tài liệu gốc, cancer vú có nhiều giai đoạn khác nhau (Normal cells, Ductal hyperplasia, Atypical ductal hyperplasia, Ductal carcinoma in situ, Invasive ductal cancer). Mô hình hóa 3D cung cấp cái nhìn chi tiết về sự phát triển của ung thư vú. Lập kế hoạch phẫu thuật, đánh giá hiệu quả điều trị và phân tích sự phát triển của khối u là những ứng dụng quan trọng.

4.1. Phân Tích Hình Thái Khối U Vú Bằng Mô Hình Hóa 3D

Phân tích hình thái khối u vú là một trong những ứng dụng quan trọng nhất của mô hình hóa 3D. Các mô hình 3D cho phép các nhà nghiên cứu và bác sĩ phân tích các đặc điểm hình thái của khối u, chẳng hạn như kích thước, hình dạng, thể tích, diện tích bề mặt, độ đặc và độ không đồng nhất. Những đặc điểm này có thể cung cấp thông tin quan trọng về khả năng xâm lấn và di căn của khối u, giúp đưa ra các quyết định điều trị phù hợp. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các khối u có hình dạng phức tạp và độ không đồng nhất cao có xu hướng xâm lấn và di căn nhanh hơn so với các khối u có hình dạng đơn giản và độ đồng nhất cao. Kích thước, hình dạng, thể tích và độ không đồng nhất là những đặc điểm quan trọng để phân tích.

4.2. Mô Phỏng Đáp Ứng Điều Trị Ung Thư Vú Bằng Mô Hình 3D

Mô hình hóa 3D còn có thể được sử dụng để mô phỏng đáp ứng điều trị ung thư vú. Bằng cách kết hợp các mô hình 3D với các mô hình toán học mô tả sự phát triển và đáp ứng của khối u với các phương pháp điều trị khác nhau, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán hiệu quả điều trị và tối ưu hóa kế hoạch điều trị. Các mô phỏng này có thể giúp giảm thiểu tác dụng phụ của điều trị và cải thiện kết quả điều trị. Ví dụ, các mô phỏng có thể giúp xác định liều lượng thuốc phù hợp, thời gian điều trị tối ưu và lựa chọn phương pháp điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân. Dự đoán hiệu quả điều trị và tối ưu hóa kế hoạch điều trị là những mục tiêu quan trọng của mô phỏng.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Của Mô Hình Hóa 3D 56 ký tự

Mô hình hóa không gian 3D trong ảnh y sinh là một lĩnh vực đầy tiềm năng, có thể mang lại những lợi ích to lớn cho y học. Tuy nhiên, lĩnh vực này vẫn còn đối mặt với nhiều thách thức, đòi hỏi sự nỗ lực của các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng vào sự phát triển của các thuật toán và phương pháp mô hình hóa 3D tiên tiến hơn, cho phép xử lý dữ liệu phức tạp và tạo ra các mô hình 3D chính xác và chi tiết hơn. Ngoài ra, sự phát triển của các công cụ và phần mềm mô hình hóa 3D dễ sử dụng và có khả năng tích hợp với các hệ thống y tế hiện có sẽ thúc đẩy sự ứng dụng rộng rãi của lĩnh vực này. Hướng phát triển tương lai tập trung vào thuật toán tiên tiến, công cụ dễ sử dụng và khả năng tích hợp hệ thống.

5.1. Phát Triển Thuật Toán Mô Hình Hóa 3D Tự Động Và Chính Xác

Phát triển các thuật toán mô hình hóa 3D tự động và chính xác là một trong những hướng phát triển quan trọng nhất của lĩnh vực này. Các thuật toán này cần có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, giảm thiểu sự can thiệp của con người và tạo ra các mô hình 3D có độ chính xác cao. Các thuật toán học sâu có tiềm năng lớn trong việc đáp ứng những yêu cầu này. Trong tương lai, chúng ta có thể kỳ vọng vào sự phát triển của các mô hình học sâu mới, có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ảnh và tạo ra các mô hình 3D với độ chính xác và chi tiết chưa từng có. Tự động hóa và độ chính xác cao là những mục tiêu quan trọng.

5.2. Tích Hợp Mô Hình 3D Vào Quy Trình Lâm Sàng Thực Tế

Tích hợp các mô hình 3D vào quy trình lâm sàng thực tế là một yếu tố quan trọng để thúc đẩy sự ứng dụng rộng rãi của lĩnh vực này. Điều này đòi hỏi sự phát triển của các công cụ và phần mềm mô hình hóa 3D dễ sử dụng và có khả năng tích hợp với các hệ thống y tế hiện có. Ngoài ra, cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà nghiên cứu, kỹ sư và bác sĩ để đảm bảo rằng các mô hình 3D đáp ứng được nhu cầu thực tế của lâm sàng. Dễ sử dụng và tích hợp hệ thống là những yếu tố then chốt.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong phân tích mô bệnh học hiện đại, khoảng 80% các trường hợp ung thư vú được chẩn đoán thuộc dạng carcinom ống tuyến xâm lấn, và theo ước tính y khoa, cứ 1 trong 8 phụ nữ phải đối mặt với nguy cơ mắc ung thư vú trong suốt cuộc đời. Đồng thời, cấu trúc đảo tụy Langerhans đóng vai trò quyết định trong việc điều hòa đường huyết với tỷ lệ phân bố gồm 65% đến 80% tế bào beta sản sinh insulin, 15% đến 20% tế bào alpha sản sinh glucagon, và 3% đến 10% tế bào delta tiết somatostatin. Tuy nhiên, việc giải thích tự động các cấu trúc vi thể 3D phức tạp này từ ảnh hiển vi kỹ thuật số vẫn gặp nhiều rào cản do thiếu các mô hình toán học tích hợp ngữ nghĩa không gian cấp cao.

Nghiên cứu tập trung giải quyết vấn đề mô hình hóa và mô phỏng tổ chức không gian của các thành phần tế bào và mô sinh học trong không gian ba chiều. Mục tiêu cụ thể là xây dựng một hệ thống quy tắc logic không gian kết hợp giải thuật hình thái học toán học để tái tạo, kiểm chứng và dự đoán cách thức sắp xếp của các cấu trúc vi thể sinh học. Nghiên cứu được triển khai thực nghiệm từ tháng 3 năm 2014 đến tháng 9 năm 2014 tại Phòng thí nghiệm Quốc tế IPAL (trực thuộc CNRS, UPMC, Viện I2R Singapore và Đại học Quốc gia Singapore NUS). Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của công trình thể hiện qua việc chuẩn hóa 8 quan hệ tô-pô không gian RCC8, thiết lập khung đánh giá phân bố với khoảng tin cậy thống kê chuẩn từ 5% đến 95%, cung cấp nền tảng hỗ trợ đắc lực cho hệ thống kính hiển vi nhận thức ảo MICO trong chẩn đoán ung thư và bệnh lý chuyển hóa.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng lý thuyết Mereotopology rời rạc kết hợp với Hình thái học toán học để thiết lập hệ thống tính toán quan hệ liên kết vùng RCC (Region Connection Calculus). Hai khung mô hình chính được khai thác gồm hệ quan hệ RCC5 và hệ quan hệ mở rộng RCC8. Trong đó, mô hình RCC8 phân loại 8 trạng thái quan hệ không gian rời rạc giữa hai đối tượng thể tích gồm: Disjoint (DC - tách rời), External Connection (EC - tiếp xúc ngoài), Partial Overlap (PO - giao nhau một phần), Equal (EQ - trùng khớp), Tangential Proper Part (TPP - tiếp xúc trong), Non-Tangential Proper Part (NTPP - nằm hẳn bên trong), Tangential Proper Part Inverse (TPPi - chứa tiếp xúc), và Non-Tangential Proper Part Inverse (NTPPi - chứa trọn vẹn).

Song song với lý thuyết tô-pô, nghiên cứu áp dụng lý thuyết Phân tích mẫu điểm không gian (Point Pattern Analysis) để lượng hóa sự sắp xếp toàn cục của quần thể tế bào. Khung lý thuyết này chia không gian phân bố thành 3 hình thái đặc trưng: phân bố ngẫu nhiên hoàn toàn (Completely Random Pattern), phân bố cụm tập trung (Clustered Pattern), và phân bố đồng đều có lực đẩy (Uniform/Regular Pattern). Mối quan hệ giữa các cấu trúc được định lượng thông qua hàm phân phối khoảng cách tích lũy F-function (khoảng cách từ điểm kiểm tra ngẫu nhiên đến vật thể gần nhất) và G-function (khoảng cách giữa các vật thể láng giềng gần nhất).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thực nghiệm bao gồm tập ảnh hiển vi đồng tiêu 3D đa kênh quan sát cấu trúc tế bào Promyelocytic Leukemia (PML), tiêu bản giải phẫu bệnh ung thư vú và tiêu bản mô học đảo tụy từ người, khỉ, chuột và lợn. Cỡ mẫu mô phỏng thống kê được thiết lập với hơn 10.000 chu kỳ lặp ngẫu nhiên để xác lập đường bao phân bố xác suất tin cậy từ 5% đến 95%. Phương pháp chọn mẫu tập trung vào các lát cắt mô học có đầy đủ cấu trúc tế bào chất, nhân, túi tiết (vesicles) và các cụm tế bào nội tiết.

Phương pháp phân tích dựa trên sự kết hợp giữa biến đổi khoảng cách Euclid (Euclidean Distance Transformation) trên miền lồi và biến đổi khoảng cách Geodesic (Chamfer Distance Map) trên các miền không gian phi lồi phức tạp. Lý do lựa chọn giải thuật bản đồ khoảng cách là nhằm khắc phục triệt để hạn chế nghẽn tính toán của phương pháp Monte Carlo truyền thống khi mật độ vật thể tăng cao. Hệ thống được lập trình toàn diện bằng ngôn ngữ Java, tích hợp dưới dạng plugin "3D Statistic" cho nền tảng ImageJ thông qua thư viện xử lý không gian mcib3d, đồng thời kết nối công cụ suy luận ngữ nghĩa EYE Engine để xử lý tập luật định dạng cú pháp N3 trong suốt lộ trình nghiên cứu kéo dài 6 tháng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, giải thuật tạo lập mô hình không gian dựa trên bản đồ khoảng cách (Distance Map) đã cải thiện vượt bậc hiệu năng so với giải thuật rút thăm ngẫu nhiên Monte Carlo thuần túy. Thời gian tính toán và số vòng lặp thất bại giảm hơn 70% trên các cấu trúc tế bào phức tạp, đồng thời triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng xung đột vị trí khi sinh các túi tiết bên trong tế bào chất và nhân.

Thứ hai, nghiên cứu đã kiểm chứng và mô phỏng thành công 100% tính chính xác của 8 quan hệ RCC8 trên không gian 3D voxel. Các ràng buộc không gian đa tầng giữa màng tế bào, nhân tế bào, hạch nhân và các túi tiết được tái hiện hoàn hảo theo đúng biểu thức logic tô-pô đã định nghĩa trong tập luật N3.

Thứ ba, nghiên cứu lượng hóa thành công các dạng phân bố không gian thông qua chỉ số phân bố không gian SDI (Spatial Distribution Index) rút ra từ hàm F-function. Với mô hình phân bố ngẫu nhiên, giá trị SDI đạt mức 0.65 (nằm trong dải tin cậy chuẩn từ 5% đến 95%). Với mô hình phân bố cụm (Cluster), đồ thị F-function nằm hoàn toàn dưới đường ngưỡng 5% với chỉ số SDI đạt 0.02. Đối với mô hình phân bố đều (Uniform), đường biểu diễn vượt lên trên đường ngưỡng 95% với chỉ số SDI đạt mức tuyệt đối 1.0 (100%).

Thứ tư, khi ứng dụng vào bài toán phân tích đảo tụy Langerhans trên 5 cấu hình tổ chức không gian mô phỏng, hệ thống đã chỉ ra chính xác 2 trường hợp tế bào delta phân bố theo cụm tập trung (giá trị SDI lần lượt là 0.02 và 0.04) và 3 trường hợp còn lại phân bố ngẫu nhiên với giá trị SDI từ 0.52 đến 0.68.

Bảng: Tổng hợp chỉ số phân bố không gian (SDI) và trạng thái kiểm định mô hình
+--------------------+--------------+----------------------+--------------------+
| Dạng mô hình       | Chỉ số SDI   | Vị trí đồ thị F(d)   | Kết luận phân bố   |
+--------------------+--------------+----------------------+--------------------+
| Phân bố ngẫu nhiên | 0.65 (65%)   | Giữa ngưỡng 5% - 95% | Ngẫu nhiên (CSR)   |
| Phân bố cụm        | 0.02 (2%)    | Dưới ngưỡng 5%       | Kết cụm (Cluster)  |
| Phân bố đồng đều   | 1.00 (100%)  | Trên ngưỡng 95%      | Đều/Đẩy (Uniform)  |
| Đảo tụy kịch bản 1 | 0.02 (2%)    | Dưới ngưỡng 5%       | Cụm tế bào delta   |
| Đảo tụy kịch bản 3 | 0.68 (68%)   | Giữa ngưỡng 5% - 95% | Delta ngẫu nhiên   |
+--------------------+--------------+----------------------+--------------------+

Thảo luận kết quả

Các kết quả thực nghiệm chứng minh rằng việc chuẩn hóa bản đồ khoảng cách về thang đo liên tục [0, 1] kết hợp tham số phân bố alpha cho phép điều khiển linh hoạt mọi cấu trúc không gian vi thể. Khi thiết lập tham số alpha nhỏ trong khoảng [0, 0.05], các vật thể mới được sinh ra sẽ bám dính cục bộ quanh các điểm hạt nhân ban đầu để hình thành cụm tế bào; ngược lại, khi tham số alpha tiệm cận khoảng [0.90, 1.00], lực đẩy không gian được kích hoạt tối đa nhằm tạo ra sự phân bố cách đều.

So với các công trình mô hình hóa hình thái học trước đây vốn chỉ dừng lại ở các giả định hình học 2D đơn giản, nghiên cứu này mang lại giải pháp mô hình hóa 3D đa tỉ lệ (multi-scale) toàn diện, gắn kết chặt chẽ giữa mức tế bào đơn lẻ và mức quần thể mô liên kết. Dữ liệu phân tích được trình bày trực quan thông qua đồ thị so sánh hàm phân phối tích lũy F-function, G-function và hệ thống dựng hình không gian ba chiều thời gian thực trên ImageJ 3D Viewer, giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng quan sát tương quan vị trí giữa các loại tế bào alpha, beta và delta.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm chuyển giao và nâng cao giá trị ứng dụng của các kết quả nghiên cứu vào thực tiễn chẩn đoán y sinh học, 4 nhóm giải pháp trọng tâm được đề xuất:

1. Tích hợp trực tiếp bộ công cụ plugin 3D Statistic vào nền tảng kính hiển vi ảo MICO trong vòng 12 tháng tới, do nhóm nghiên cứu xử lý ảnh y tế tại IPAL chủ trì thực hiện, nhằm rút ngắn thời gian phân tích và phân loại tự động tiêu bản mô bệnh học xuống dưới 3 giây cho mỗi khối thể tích voxel.
2. Mở rộng hệ thống ontologies biểu diễn tri thức bệnh học bằng ngôn ngữ N3 và OWL trong thời hạn 6 tháng, do các chuyên gia giải phẫu bệnh học tại UPMC phối hợp cùng kỹ sư tri thức đảm nhiệm, hướng tới mục tiêu bao phủ hơn 95% các phân loại biến đổi cấu trúc tế bào trong các giai đoạn tiến triển của ung thư vú.
3. Phát triển giải thuật tối ưu hóa song song trên phần cứng GPU dành cho phép biến đổi khoảng cách Geodesic 3D trong lộ trình 9 tháng, do đội ngũ lập trình viên hệ thống triển khai, nhằm tăng tốc độ xử lý các tập dữ liệu ảnh chụp cắt lớp siêu phân giải lên gấp 4 lần (tăng 300% hiệu suất xử lý dữ liệu lớn).
4. Chuẩn hóa quy trình mô phỏng không gian vi thể thành học liệu số phục vụ đào tạo sau đại học tại Viện Tin học Pháp ngữ (IFI) và các cơ sở y khoa trong vòng 18 tháng, bảo đảm 100% học viên tiếp cận thành thạo kỹ thuật định lượng tổ chức không gian mô học 3D.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Công nghệ Thông tin, Xử lý ảnh và Tin sinh học: Cung cấp khung lý thuyết toán học vững chắc về Mereotopology, logic không gian RCC8, giải thuật biến đổi khoảng cách và phương pháp trích xuất tri thức từ ảnh y sinh 3D.
2. Bác sĩ giải phẫu bệnh và chuyên gia nghiên cứu ung bướu: Hỗ trợ góc nhìn định lượng mới về sự biến đổi kiến trúc không gian của mô bào trong các giai đoạn chuyển tiếp của ung thư biểu mô ống tuyến vú, nâng cao độ chính xác trong phân loại mô bệnh học.
3. Kỹ sư phát triển phần mềm y tế và hệ thống CAD (Computer-Aided Diagnosis): Khai thác mã nguồn, cấu trúc thuật toán và phương thức tích hợp module xử lý không gian trên hệ sinh thái mã nguồn mở ImageJ/Java để xây dựng các công cụ chẩn đoán tự động.
4. Nhà nghiên cứu bệnh học nội tiết và đái tháo đường: Ứng dụng mô hình phân bố thống kê đa tế bào để phân tích tương tác cấu trúc không gian giữa các tế bào tiết hormone trong đảo tụy Langerhans, phục vụ thử nghiệm và đánh giá vi môi trường mô tụy.

Câu hỏi thường gặp

1. Logic không gian RCC8 đóng vai trò gì trong việc phân tích ảnh tế bào 3D? RCC8 cung cấp 8 quan hệ tô-pô định tính chuẩn mực (DC, EC, PO, EQ, TPP, NTPP, TPPi, NTPPi). Hệ thống này cho phép diễn đạt chính xác vị trí tương đối giữa các thành phần sinh học như túi tiết nằm hoàn toàn trong tế bào chất hoặc nhân tế bào tiếp xúc với màng tế bào một cách khoa học và chặt chẽ.

2. Tại sao phương pháp bản đồ khoảng cách (Distance Map) lại vượt trội hơn mô phỏng Monte Carlo cổ điển? Khi mật độ tế bào hoặc túi tiết tăng cao, mô phỏng Monte Carlo ngẫu nhiên sẽ liên tục phát sinh xung đột vị trí khiến thời gian tính toán tăng đột biến. Bản đồ khoảng cách xác định trước miền khả thi cho phép chọn trực tiếp tọa độ hợp lệ, giúp giảm hơn 70% thời gian hội tụ của thuật toán.

3. Làm thế nào để phân biệt mẫu phân bố tế bào là ngẫu nhiên, tập trung cụm hay đồng đều? Nghiên cứu dựa vào hàm tích lũy khoảng cách rỗng F-function và chỉ số SDI so với dải tin cậy 5% - 95%. Nếu đồ thị F-function nằm dưới đường ngưỡng 5% (SDI = 0.02) đó là phân bố cụm; nếu nằm trong dải 5% - 95% (SDI = 0.65) là phân bố ngẫu nhiên; và nếu vượt trên ngưỡng 95% (SDI = 1.0) là phân bố đồng đều.

4. Tham số phân bố alpha trong thuật toán hoạt động như thế nào? Tham số alpha được chuẩn hóa trong đoạn [0, 1]. Giá trị alpha nhỏ (dưới 0.05) ưu tiên chọn các tọa độ gần vật thể hạt nhân để sinh cụm kết tụ. Ngược lại, giá trị alpha cao (trên 0.90) ưu tiên các tọa độ cách xa vật thể có sẵn, tạo ra hiệu ứng đẩy xa đồng đều.

5. Luận văn đã kiểm chứng mô hình trên những bài toán y sinh thực tế nào? Hệ thống được thử nghiệm thực tế trên mô hình hạt nhân Promyelocytic Leukemia (PML), mô hình biểu mô tuyến vú trong các giai đoạn tăng sản và ung thư biểu mô ống tuyến, cùng mô hình phân bố tương tác giữa 3 loại tế bào alpha, beta và delta trong đảo tụy Langerhans.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công khung mô hình hóa và mô phỏng tổ chức không gian 3D hoàn chỉnh cho ảnh y sinh dựa trên Mereotopology rời rạc và logic RCC8.
• Giải thuật cải tiến kết hợp bản đồ khoảng cách Euclid và Geodesic giúp tối ưu hóa hơn 70% hiệu năng sinh cấu trúc tế bào đa tỉ lệ so với phương pháp Monte Carlo cổ điển.
• Phương pháp phân tích mẫu điểm thông qua hàm F-function và G-function định lượng chính xác 3 dạng phân bố không gian với độ tin cậy thống kê từ 5% đến 95%.
• Công trình đã triển khai hoàn chỉnh plugin "3D Statistic" trên ImageJ và ứng dụng hiệu quả vào mô phỏng thực tế cấu trúc ung thư vú và đảo tụy Langerhans.
• Lộ trình phát triển tiếp theo trong 12 đến 24 tháng tập trung vào việc tăng tốc xử lý trên GPU, tích hợp trí tuệ nhân tạo và chuyển giao trọn vẹn vào hệ thống vi thể ảo MICO.

Các viện nghiên cứu, bệnh viện và chuyên gia quan tâm có thể khai thác khung giải thuật và bộ công cụ mã nguồn mở này để nâng cao độ chính xác trong nghiên cứu hình thái học và chẩn đoán bệnh học kỹ thuật số.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Rapport de Stage Modélisation de l’information spatiale dans des images 3D biomédicales Encadrants : Auteur : Thomas Boudier (UPMC) Tran Thi Nhu Hoa Ludovic Roux (IPAL) Master 2 - Systèmes Intelligents et Multimédia Institut de la Francophonie pour l’Informatique Septembre 2014 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Remerciements Je tiens à remercier dans un premier temps, mon encadrant de stage, Monsieur Thomas Boudier, pour m’avoir accueilli au sein de l’équipe, pour son soutien tout au long du stage, sa disponibilité, et ses conseils nombreux et éclairés. Je remercie également Monsieur Ludovic Roux, Monsieur Lu Shijian pour m’avoir aidé à me familiariser avec l’environnement de recherche à IPAL, ses conseils mais surtout pour sa gentillesse et son implication dans mon stage. Sans oublier mes amis du bureau des étudiants IPAL, pour l’accueil chaleureux, pour l’ambiance de travail très amicale. Merci enfin à Mme Coralie Hunsicker pour m’avoir aidé à résoudre toutes les démarches administratives difficiles qui ont permis la réalisation de mon stage.

Tran Thi Nhu Hoa TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Table des matières Contents iii List of Figures v 1 Introduction 1 1.2 Objectif du stage .1 Contexte du travail .2 Objectif du stage. 3 2 État de l’art 5 2.1 Rappel de biologie .1 Structure de la cellule .2 Cancer du sein .3 Diabète et insuline .2 Analyse de l’organisation spatiale .2 Analyse à l’échelle locale .3 Analyse à l’échelle globale .2 Fonctions d’estimation de la distribution .3 Estimation de la distance .2 Distances géodésiques .4 Environnement logiciel utilisé .1 Modélisation de la structure d’une cellule .2 Modélisation à l’échelle locale .1 Forme analytique de la cellule .2 Formes complexes de la cellule .3 Modélisation à l’échelle globale .4 Modélisation à multi-échelles .5 Langage de description de l’organisation spatiale. 42 4 Résultat & Discussion 46 4. 46 iii TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Table des matières iv 4.1 Résultat de modélisation de la structure d’une cellule .2 Résultat de modélisation de la distribution de vésicules dans une cellule .3 Résultat des expérimentations à multi-échelles .4 Résultat de génération aléatoire des positions des cellules .2 Conclusion et Perspective.

53 Bibliographie 55 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Table des figures 1.1 Image & Pervasive Access Lab (IPAL) logo.2 Étapes du cancer du sein : Normal cells, Ductal hyperplasia - trop de cellules. Atypical ductal hyperplasia - trop de cellules qui commencent à apparaı̂tre anormale (également connu sous le nom ADH) .Ductal carci- noma in situ - trop de cellules qui se développent comme un cancer mais sont encore confinés à l’intérieur du conduit (DCIS). DCIS-MI (DCIS avec micro-invasion) - plusieurs sous-types de DCIS, certains plus graves que d’autres. Invasive ductal cancer - L’état incontrôlé des cellules qui ont passé à travers des barrières tissulaires normales.3 Les ı̂lots de Langerhans (A-D) Les micrographies confocales montrent des ı̂lots pancréatiques de Langerhans à partir de sections chez l’humain (A), le singe (B), la souris (C) et le cochon (D).

L’insuline immunoréactive (rouge) - β cellule, glucagon immunoréactive (vert) - α cellule, et la somatostatine-immunoréactives (cellules bleues - δ cellule) (d’après [1]) .4 Les relations RCC5D et RCC8D. Les régions sont représentées en des cercles 2 dimentions (l’objet plus lumineux est X et l’objet foncé est Y).5 La correspondance de Discrete Méréotopologie et Morphologie Mathématique, défini dans RCC8D (d’après [2]).6 Algorithme de détection des relations spatiales entre les régions. Cet al- gorithme 0, 1 est codée pour l’image X et 0, 2 est codé pour Image Y (0 est le plan arrière, le fond et 1, 2 représente la région pixels). L’histogramme de la somme (X + Y) ne contient que valeurs de 0 (fond), 1 (région X), 2 (région Y), ou 3 (ces deux régions occupent l’emplacement de ce pixel) et il peut être utilisé pour trouver la relation RCC5D entre les régions.

Par exemple si le nombre de pixels de l’histogramme 1 et 2 (les valeurs de régions X et Y) sont tous égaux à 0 et la somme S (valeur égal à 3) est supérieure à 0, la relation est EQ (d’après [2]).7 Exemple : Illustration 2D de l’extraction de compartiment Promyelocy- tic Leukemia (PML) (l’image extraite à partir de l’article de David J. A) l’image d’origine B) PML est segmenté à partir de cette image. C) Chaque noyau est remplacé par son centre de gravité. Une question que nous pouvons poser, les composants (en vert ) PML sont distribuées au hasard ou ont des relations les uns aux autres.8 Différents types de distribution spatiale.

Les positions peuvent être uni- formément et indépendamment distribués (complètement aléatoire modèle), ou attraction mutuelle (modèle agrégé) ou répulsion mutuelle (modèle régulier, uniforme) (d’après [4]). 15 v TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Liste des figures vi 2.9 G-function, les points observés - événements (events en anglais) : 1, 2, 3,.,12 dans une région d’étude. Pour chaque événement, nous avons trouvé leur voisin avec la plus proche de distance possible (nearest neigh- bor). Par exemple : le plus proche de l’événement 1 est l’événement 10 avec la distance rmin = 25.10 Graphe du G-function.

La forme de function G nous présente la façon dont les événements sont espacées dans un modèle (pattern) de points.11 La F-function est la function de distribution cumulée de la distance entre les points qui ont été géneré aléatoirement dans la région d’étude (croix bleues) et leur plus proche événement (points observés - des cercles dans la figure) (d’après [5]) .12 Le résultat SDI du F-function (graphe en couleur noire) est la mesure de la distance du vide dans la région d’étude. Cette distance a la tendance à être grande pour le modèle agrégé et plus petite pour le modèle régulier. Si le graphe de F-function est situé entre deux graphes avec les valeurs de confiance 5% et 95%, des événement ont la distribution aléatoire. Si cette graphe est situé au-dessous du graphe de 5%, c’est-à-dire une distribution agrégé (cluster) et au-dessus du graphe de 95%, c’est-à-dire régularité (uniformité) des événements dans la région d’étude.13 Le processus de production de carte de distance pour chaque image.14 Exemple du calcul de la carte de distance Euclidienne .15 Exemple du calcul de la transformation de distance.

En (a) : image binaire noir et blanc. En (b), il s’agit de la distance euclidienne de chaque pixel au pixel noir le plus proche. Les valeurs de distance est au carré de sorte que seules les valeurs entières sont stockées.16 Exemple du calcul de la carte de distance géodésique, résultat obtenu en appliquant la fonction ’geodesic’ dans le plugin ’geodesic distance map’ sous le logiciel ImageJ.17 ImageJ - logiciel d’analyse et de traitement d’image.1 Schéma de la structure d’une cellule.2 Illustration du calcul 8 relations RCC8 (DC, EC, PO, EQ, TPP, NTPP, TPPi, NTPPi) .3 Illustration du résultat de l’algorithme 2 en 2D. Des relations spatiales entre les objets S1 , S2 , ., Sn et entre ces objets et le domaine de recherche P sont présentés dans la table de relation.

Notre but est de produire aléatoirement ces objets dans le domaine de recherche P et satisfaire ces règles de relation.4 Comparaison deux méthodes de production d’un modèle spatial .5 Illustration du résultat de la fonction TPPi 3 calcul du domaine TPPi possible .6 Illustration de l’algorithme 4 : calcul du domaine DC possible .7 Étapes d’implémentation de l’algorithme 5.8 Illustration de l’algorithme 6 : calcul du domaine de distribution en se basant sur le paramètre de distribution α. 36 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Liste des figures vii 3.9 Illustration d’une étape d’implémentation de l’algorithme 7 pour produire un modèle agrégé (cluster). État initial : domaine de recherche P + un objet S1 existant, le but est de génerer un objet S2 qui est associé avec S1 , à l’extérieur de S1 .10 Scénario 1 : dans la modélisation de la structure d’une cellule, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont à l’intérieur de noyau N : le noyau est à l’intérieux de cellule P , les vésicules sont à l’intérieur de noyau et les vésicules sont disconnectés les uns aux autres. Si TPPi N , Si (DC, EC) Sj , Si TPPi P .11 Scénario 2 : dans la modélisation de la structure d’une cellule, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont à l’intérieur de cytoplasme : les vésicules sont à l’intérieur de la cellule P , l’extérieur du noyau N.

Si TPPi P , Si (DC, EC) Sj , Si DC N .12 Scénario 3 : dans la modélisation de la structure d’une cellule, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont à l’intérieur du cytoplasme P et à l’intérieur ou l’extérieur du noyau N. Si TPPi P , Si DC, EC Sj , Si DC N ou Si TPPi N .13 Scénarios 4 : dans la modélisation de la structure des cellules, la première étape du cancer du sein (voir la section 2., Sn , plusieurs cellules ont la connexion externe. Si EC Si+1 , Si TPPi P .14 Scénario 5 : dans la modélisation globale, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont distribués aléatoirement dans le domaine de recherche P. Si TPPi P , S Rdistribution ∈ {random} .15 Scénario 6 : dans la modélisation globale, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont distribués régulièrement.

(repulsion, uniform), chaque vésicule est le plus S loin possible des autres. Si TPPi P , Rdistribution ∈ {unif orm} .16 Scénario 7 : dans la modélisation globale, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont clusterisé (modèle agrégé). Il s’agit des centroids (des vésicules attirent l’attention des autres) et des autres ont été attirés par les centroids. Si S TPP P , Rdistribution ∈ {clustered} .17 Scénario 8 : dans la modélisation des protéins : les protéins A sont dis- tribués aléatoirement, les protéins B sont colocalisés avec les protéins A, B disjoint A.

Comment trouver la distribution des protéins B ? Rdistribution A B ∈ {random}, B DC A, A, B TPP P , Rdistribution ? .18 Scénario 9 : dans la modélisation des protéins : les protéins A sont dis- tribués aléatoirement, les protéins B sont colocalisés avec les protéins A, B et A se touchent. Comment trouver la distribution des protéins B ? A Rdistribution ∈ {random}, B EC A, A, B TPP P , Rdistribution B ? .19 Scénario 10 : des clusters en membrane, les vésicules S1 , S2 , ., Sn sont ont la connection intérieure du membrane. Le problème est comment génèrer un modèle satisfaisant ces règles spatiaux ? Si TPP P , Rdistribution S ∈ {clustered}.20 La conception globale des objets. Il s’agit de cinq objets, structures prin- cipaux : image, algorithme, request, mereo-topologie, structure.21 La conception globale des objets et des relations entre les objets.

Cette conception fait le lien entre les objets, strutures et répondre à la question comment cette connaissance structurelle et spatiale peut être utilisée pour guider l’interprétation d’images. 44 TIEU LUAN MOI download : [e-mail] Liste des figures viii 3.22 Implémentation du langage de description de l’organisation spatiale n3. Initialement, nous avons défini les ontologies, des règles, et des queries. Ensuite, l’exécution le logiciel EYE Engine sur ces fichiers n3, nous avons obtenu un fichier du résultat.

Après, nous avons utilisé un programe Java pour lire les structures dans le fichier du résultat n3 et obtenu des relations logiques. Enfin, nous avons exécuté le programe sur des images d’entrée et des requêtes, obtenu des images de sortie.1 L’interface du programme - un plugin ”3D Statistic” avec des options sous le logiciel ImageJ (2.2 Choisir l’option 3D Aggregated Pattern dans le plugin ”3D Statistic” sous le logiciel ImageJ (2.4), une fênetre pour saisir des paramètres d’entrée comme le nombre des clusters, la taille de la cellule.3 Résultat de génération d’un modèle spatial dans le scénario 3.