Analyse d'IRMs de Tumeurd ovariennes

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Lekhel, A	-
dc.date.accessioned	2022-05-22T07:43:06Z	-
dc.date.available	2022-05-22T07:43:06Z	-
dc.date.issued	2018	-
dc.identifier.uri	https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/16244	-
dc.description	4.621.1.656 ; 80 p	fr_FR
dc.description.abstract	Le sujet de mémoire de fin d’étude en master traites les masses ovariennes dans lequel on a essayé de trouver une méthode de détection des masses ovariennes. Dans ce papieren se basant sur différents techniques de traitement d’image telles que la morphologie mathématique. Une nouvelle méthode automatique qui est une combinaisond’un filtre anisotropique est utilisée pour le débruitage et l’algorithme de K-means pour segmenter l'image en différents structures anatomiques pour donner une meilleure segmentation. Des images fournis par imagerie par résonnance magnétique en format BITMAP et l’appliquée sur l’environnement Matlab.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Blida1	fr_FR
dc.subject	Masse ovarienne, filtreanisotrope, k-means clustering, IRM, Bitmap, Matlab.	fr_FR
dc.title	Analyse d'IRMs de Tumeurd ovariennes	fr_FR
Appears in Collections:	Mémoires de Master

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