A reliable and robust algorithm to identify episodes of hospitalizations using RAMQ medical services claims : methodology issues & data validation

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

A robust algorithm for segmenting fluorescence images and its application to single-molecule counting

La microscopie par fluorescence de cellules vivantes produit de grandes quantités de données. Ces données sont composées d’une grande diversité au niveau de la forme des objets d’intérêts et possèdent un ratio signaux/bruit très bas. Pour concevoir un pipeline d’algorithmes efficaces en traitement d’image de microscopie par fluorescence, il est important d’avoir une segmentation robuste et fiable étant donné que celle-ci constitue l’étape initiale du traitement d’image. Dans ce mémoire, je présente MinSeg, un algorithme de segmentation d’image de microscopie par fluorescence qui fait peu d’assomptions sur l’image et utilise des propriétés statistiques pour distinguer le signal par rapport au bruit. MinSeg ne fait pas d’assomption sur la taille ou la forme des objets contenus dans l’image. Par ce fait, il est donc applicable sur une grande variété d’images. Je présente aussi une suite d’algorithmes pour la quantification de petits complexes dans des expériences de microscopie par fluorescence de molécules simples utilisant l’algorithme de segmentation MinSeg. Cette suite d’algorithmes a été utilisée pour la quantification d’une protéine nommée CENP-A qui est une variante de l’histone H3. Par cette technique, nous avons trouvé que CENP-A est principalement présente sous forme de dimère.

Patient-specific anisotropic model of human trunk based on MR data

There are many ways to generate geometrical models for numerical simulation, and most of them start with a segmentation step to extract the boundaries of the regions of interest. This paper presents an algorithm to generate a patient-specific three-dimensional geometric model, based on a tetrahedral mesh, without an initial extraction of contours from the volumetric data. Using the information directly available in the data, such as gray levels, we built a metric to drive a mesh adaptation process. The metric is used to specify the size and orientation of the tetrahedral elements everywhere in the mesh. Our method, which produces anisotropic meshes, gives good results with synthetic and real MRI data. The resulting model quality has been evaluated qualitatively and quantitatively by comparing it with an analytical solution and with a segmentation made by an expert. Results show that our method gives, in 90% of the cases, as good or better meshes as a similar isotropic method, based on the accuracy of the volume reconstruction for a given mesh size. Moreover, a comparison of the Hausdorff distances between adapted meshes of both methods and ground-truth volumes shows that our method decreases reconstruction errors faster. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.