Analyse connexionniste de pathologies mammographiques pour l’aide à la décision

Abstract

ce travail présente une méthode de détection de pathologies en mammographie, en se basant sur une classification neuro-génétique. A cet effet, une segmentation coopérative entre la croissance en région et les modèles déformables, est réalisée, afin d’extraire les régions d’intérêt pour les caractériser grâce à des paramètres morphologiques et texturaux. Cette description intégrée dans un classificateur, connexionniste multicouche, hybridé avec les algorithmes génétiques, pour l’identification des masses et des calcifications, en vue d’une aide à la décision