Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/15506
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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorHAOULIA, Salima-
dc.date.accessioned2022-04-17T11:53:41Z-
dc.date.available2022-04-17T11:53:41Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/15506-
dc.description4.621.1 ;187fr_FR
dc.description.abstractLa segmentation des images mammographiques joue un rôle majeur, dans l'isolation des zones susceptibles d’être des tumeurs. L'identification de ces zones est faite en trois étapes dans le cadre de ce mémoire : Un rehaussement de contraste, l’isolation des régions de surdensités et enfin l'analyse de la texture et de la forme des régions d'intérêt en vue d’une classification des masses. Nous utilisons l'algorithme de la croissance de région pour la détection de masses. Les régions d’intérêts segmentées, sont caractérisées suivant les descripteurs texturaux et topologiques et sont classifiées, par les machines à support de vecteurs SVM, qui les discriminent en deux classes : les masses malignes et la masses bénignes, pour une aide au diagnostic clinique.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherblida1fr_FR
dc.subjectmage mammographique, morphologie mathématique, croissance de région, forme, texture, classification par les SVM, aide au diagnostic.fr_FR
dc.titleDétection morphologique et texturale de pathologies mammographiques pour l’aide à la décisionfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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