Fully-automated tongue detection in ultrasound images

Abstract

during my academic years at ÉTS and guided me with every difficulties I faced doing my masters. She has been an exceptional mentor and supervisor to me and I am really thankful for having such a great opportunity to be trained by her. I am deeply thankful to Professor Lucie Ménard who agreed to co-supervise me for my masters studies and helped in different aspects. She provided me with the data I needed to complete this project and I always benefited from her thoughtful comments. I also have to thank Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) and Fonds de recherche du Québec-Nature et technologies (FRQNT) for their financial support. Also, I would like to thank my lab-mates at LATIS at École de technologie supérieure, and specially, Jawad Dahmani, Arnaud Brignol, Nassim Guerroumi, and Anh-Thu Gloria Hang-Vo. Besides, I am grateful to Professor Kaleem Siddiqi from McGill university for his support while I was a student member of CREATE-MIA program. Finally, I would like to conclude by expressing my deep love toward my family, and by thanking them for their unconditional support. My greatest gratitudes are to my family: Morteza, my husband, who stood by my side all the time during my graduate studies and supporting me every step in the way. My mother, and father, and my greater sisters for their unconditional love and support. Détection Entièrement Automatisée de la Langue dans les Images Ultrasonores Elham KARIMI RÉSUMÉ Le suivi de la langue dans les images échographiques fournit des informations sur sa forme et sa cinématique pendant la parole. Dans ce mémoire, nous proposons des solutions d'ingénierie pour mieux exploiter les cadres existants et les déployer afin de convertir un système de suivi semi-automatique du contour de la langue en un système entièrement automatique. Les méthodes actuelles de détection / suivi de la langue nécessitent une initialisation manuelle ou un entraînement utilisant de grandes quantités d'images étiquetées. Ce mémoire présente une nouvelle méthode d'extraction des contours de la langue dans les images échographiques, qui ne nécessite aucun entraînement ni intervention manuelle. Le procédé consiste à: (1) appliquer un filtre de symétrie de phase pour mettre en évidence des régions contenant éventuellement le contour de la langue; (2) appliquer un seuillage adaptatif et classer les niveaux de gris pour sélectionner des régions qui incluent le contour de la langue ou se trouvent à proximité de ce dernier; (3) la squelettisation de ces régions pour extraire une courbe proche du contour de la langue et (4) l'initialisation d'un contour actif précis à partir de cette courbe. Deux nouvelles mesures de qualité ont également été développées pour prédire la fiabilité de la méthode, de sorte que des trames optimales puissent être choisies pour initialiser en toute confiance un suivi de la langue entièrement automatisé. Ceci est réalisé en générant et en choisissant automatiquement un ensemble de points pouvant remplacer les points segmentés manuellement pour une approche de su...