Segmentation d'images IRM par classifieurs non supervisés

Univ Europeenne - EAN : 9786131571800

Abdenour MEKHMOUKH

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Édition papier

EAN : 9786131571800

Paru le : 15 avr. 2011

39,00 € 36,97 €

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Détails

EAN13 : 9786131571800
Réf. éditeur : 4664100
Editeur : Univ Europeenne
Date Parution : 15 avr. 2011
Disponibilite : Manque sans date
Barème de remise : NS
Nombre de pages : 104
Format : H:220 mm L:150 mm
Poids : 166gr
Interdit de retour : Retour interdit

Résumé

Résumé : La segmentation d'image est une opération de traitement d'images de bas niveau qui consiste à localiser dans une image les régions appartenant à une même structure. Cette opération est à la base de nombreuses applications tant en vision industrielle, qu'en imagerie médicale. L'approche par classification fournie une partition de l'image en regroupant des pixels ayant des niveaux de gris similaires dans une même classe de pixels connaît un très grand succès. L'objectif de ce mémoire est d'étudier différentes méthodes de classification non supervisées et de les confronter afin de les appliquer sur des images cérébrales IRM en vue d'une segmentation et d'une classification des différentes régions correspondant aux différents tissus et structures. Nous nous sommes intéressés à une famille d'algorithmes: FCM qui modélise l'incertitude et l'imprécision qui a été beaucoup utilisé pour la segmentation des images cérébrales, quelle que soit la modalité et le type d'acquisition, PCM qui génère un degré d'appartenance absolu reflétant de manière exacte la réalité de distribution des pixels et le PFCM dont le but étant de tirer partie des avantages de chacun.
Biographie : Abdenour MEKHMOUKH ,ingénieur d'état en Électronique optioncommunication (Université A.MIRA de Béjaia-ALGERIE)en 2004 puisun Magistère en Automatique et Traitement du Signal. Actuellement,maître assistant au département de génie Électrique(Automatique) et préparant un doctorat en ATS sur la segmentationd'images IRM (Laboratoire LTII-Béjaia).