Détection précoce semi automatique de la dégénérescence  maculaire liée à l’âge à partir des images OCT

Boumerzoug, Khawla

dc.contributor.author	Boumerzoug, Khawla
dc.date.accessioned	2021-02-28T09:29:27Z
dc.date.available	2021-02-28T09:29:27Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.uri	http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10172
dc.description	4.621.1.831;227p;illustré	fr_FR
dc.description.abstract	La Dégénérescence Maculaire Liée à l’Age (DMLA) est une des principales causes de cécité, et de déﬁcience visuelle chez les personnes âgées. Nous proposons dans notre travail un système de traitement d’images, dont le but est l’analyse des images Tomographie par Cohérence Optique (OCT), pour extraire les lésions, liées à la DMLA (Drusens), et pour classiﬁer les images en deux catégories : des images saines et des images pathologiques. Le système proposé est basé sur le modèle de « Chan-Vese », pour segmentation de la limite interne du complexe d’Epithélium Pigmentaire Rétinien (RPE), un classiﬁcateur « Random forest », pour réaliser la classiﬁcation recommandée. Les algorithmes développés sont testés sur un ensemble d’images, issues de bases de données, et l’évaluation des résultats que nous avons obtenus est effectuée, en faisant une comparaison des résultats, avec ceux obtenus à partir de travaux de recherche, existants dans ce domaine.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.subject	Dégénérescence maculaire liée è l’âge, Tomographie par cohérence optique, Drusens, Chan-Vese, Random forest.	fr_FR
dc.title	Détection précoce semi automatique de la dégénérescence maculaire liée à l’âge à partir des images OCT	fr_FR