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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/16244
Titre: | Analyse d'IRMs de Tumeurd ovariennes |
Auteur(s): | Lekhel, A |
Mots-clés: | Masse ovarienne, filtreanisotrope, k-means clustering, IRM, Bitmap, Matlab. |
Date de publication: | 2018 |
Editeur: | Blida1 |
Résumé: | 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. |
Description: | 4.621.1.656 ; 80 p |
URI/URL: | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/16244 |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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