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dc.contributor.authorTazgait, Nassireddine-
dc.contributor.authorLali, Oussama-
dc.date.accessioned2019-11-11T12:43:21Z-
dc.date.available2019-11-11T12:43:21Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/2537-
dc.description4.621.1.653 ; 84 p illustré ;30 cmfr_FR
dc.description.abstractRésumé : La segmentation des structures cérébrales reste un domaine très vaste pour l’analyse quantitative des images. Elle permet d’extraire les différentes tissus pathologiques tels que l’infarctus cérébral, la tumeur, la lésion, l’œdème …ect, ainsi que les tissus normaux tels que la matière blanche, la matière grise et le liquide céphalo-rachidien. L’objectif de ce travail est de mettre en œuvre un algorithme de segmentation de l’infarctus cérébral par la coopération de deux méthodes : FCM (Fuzzy C-Means) pour extraire l’AIC et résoudre le problème de l’initialisation de la courbe et les levels Set pour localiser le contour de l’infarctus cérébral ou accident vasculaire ischémique cérébral. Enfin, cet algorithme, permet de calculer le volume de l’infarctus cérébral pour aider le médecin dans le choix du diagnostic (thérapeutique ou chirurgical). Mots clés : Segmentation des structures cérébrales, infarctus cérébrale, FCM et Level Set.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherU.Blida1fr_FR
dc.subjectSegmentation des structures cérébrales, infarctus cérébrale, FCM et Level Setfr_FR
dc.titleSegmentation coopérative FCM / Levels Set et Caractérisation de l’AVC Ischémiquefr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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