ANALYSE FRACTALE DE TEXTURE : APPLICATION A L’IMAGE IRM ET CT-SCAN DE L’OS TRABECULAIRE

Résumé

Cet article porte sur l’analyse fractale de texture, et en particulier l’analyse de la dimension fractale qui est l’un des paramètres
les plus importants permettant de quantifier la complexité des images. Pour ce faire, les approches de comptage de boites (Box
counting) qui sert à la subdivision de l’image en boites de carrées égaux puis le calcul de la dimension fractale, et l’approche
morphologique qui se base sur l’utilisation de la différence entre l’érosion et la dilatation de chacune des carrées de l’image
pour calculé la dimension fractale; ces deux approches ont été appliquées pour quantifier l’irrégularité et la fragmentation des
images de textures.
Et comme application, nous avons utilisés la base de données d’INSERM U 703 Lille, qui est un ensemble des images IRM et
CT-Scan de textures ROI (Region Of Interest) des os trabéculaire normales et pathologiques.

This article focuses on the fractal analysis of texture, and in particular the analysis of fractal dimension is one of the most
important parameters for quantifying the complexity of the images. To do so, box-counting approach that serves the
subdivision of the image in square boxes of equal then the calculation of fractal dimension, and the morphological approach
that relies on the use of difference between erosion and dilation of each square of the image to calculate the fractal dimension,
these two approaches have been applied to quantify the irregularity and fragmentation of texture images.
And as an application, we used the database of Lille INSERM U 703, which is a set of MRI images and CT-scan textures ROI
(Region Of Interest) of the trabecular bone of normal and pathological.