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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20755
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Ferhah, Hizia | - |
dc.contributor.author | Aroune, Nesrine | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-31T09:30:57Z | - |
dc.date.available | 2023-01-31T09:30:57Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20755 | - |
dc.description | 4.621.1.1187 ; 110p | fr_FR |
dc.description.abstract | La mammographie est la technique d’imagerie la plus utilisée pour détecter des tumeurs à un stade précoce. Elle est actuellement la principale investigation dans le dépistage du cancer du sein. La présence de calcifications dans des images mammographiques sont particulièrement intéressante pour la détection précoce du cancer du sein. Dans ce travail nous nous intéresserons à l’extraction de trois paramètres importants des microcalcifications : leurs positions, leurs nombres et leurs formes, et cela par la segmentation des Mcs à partir des mammographies. Nous avons pour cela développé une approche basée sur les outils morphologiques, la classification par K-means et la fusion. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Univ. blida1 | fr_FR |
dc.subject | mammographie, microcalcification, morphologie mathématique, k-means, la fusion. | fr_FR |
dc.title | Détection Automatique des Microcalcifications par les Images Mammographiques | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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