Contributions à l'étude de la classification spectrale et applications
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4.9.2 Critères d’évaluation quantitative 147<br />
Figure 4.21 – Simu<strong>la</strong>tion d’un imageur TEP dans GATE<br />
4.9.2 Critères d’évaluation quantitative<br />
Pour vali<strong>de</strong>r notre métho<strong>de</strong>, nous nous appuyons sur <strong>de</strong>ux critères complémentaires : l’in<strong>de</strong>x<br />
d’inclusion <strong>et</strong> l’in<strong>de</strong>x <strong>de</strong> simi<strong>la</strong>rité [75].<br />
In<strong>de</strong>x d’inclusion<br />
La précision <strong>de</strong> <strong>la</strong> c<strong>la</strong>ssification est évaluée pour chaque organe par l’in<strong>de</strong>x d’inclusion, définit<br />
pour une c<strong>la</strong>sse donnée comme :<br />
Iinc = card(Aspectral ∩ Agtruth)<br />
, (4.6)<br />
card(Agtruth)<br />
où card est <strong>la</strong> fonction <strong>de</strong> cardinalité, Aspectral est <strong>la</strong> c<strong>la</strong>sse résultant <strong>de</strong> l’application <strong>de</strong> notre<br />
métho<strong>de</strong> <strong>et</strong> Agtruth est <strong>la</strong> vérité terrain que l’on cherche <strong>à</strong> obtenir.<br />
Ce critère n’est pas symétrique, <strong>et</strong> donne un score maximum lorsque l’ensemble constituant<br />
<strong>la</strong> vérité terrain est inclus dans l’ensemble formé par <strong>la</strong> c<strong>la</strong>sse résultant <strong>de</strong> <strong>la</strong> métho<strong>de</strong> proposée,<br />
même si <strong>la</strong> cardinalité <strong>de</strong> c<strong>et</strong>te <strong>de</strong>rnière est <strong>la</strong>rgement supérieure <strong>à</strong> celle <strong>de</strong> <strong>la</strong> vérité terrain. Nous<br />
considérons toutefois ce critère, car il perm<strong>et</strong> <strong>de</strong> réduire l’écart implicite dû aux fortes différences <strong>de</strong><br />
résolution <strong>de</strong>s <strong>de</strong>ux modalités. L’imagerie TEP simulée <strong>et</strong> l’image IRM du fantôme numérique sont<br />
respectivement formées <strong>de</strong> voxels dont le côté mesure 4mm <strong>et</strong> 1.1mm. La finesse <strong>de</strong> <strong>la</strong> définition <strong>de</strong>s<br />
régions est par conséquent bien meilleure en IRM, <strong>et</strong> un in<strong>de</strong>x c<strong>la</strong>ssique ne prend pas en compte<br />
c<strong>et</strong>te différence. L’in<strong>de</strong>x d’inclusion donne une bonne indication sur <strong>la</strong> part <strong>de</strong> <strong>la</strong> région vérité terrain<br />
qui est incluse dans <strong>la</strong> région résultante <strong>de</strong> notre métho<strong>de</strong>. Il doit cependant être accompagné d’un<br />
critère qui prend aussi en compte l’écart <strong>de</strong> taille entre les <strong>de</strong>ux c<strong>la</strong>sses que l’on compare. Il s’agit<br />
du critère que nous présentons dans le paragraphe suivant.