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dc.contributor.authorBessam, Hichem-
dc.contributor.authorMenhaouch Kerroube, Mohamed-
dc.date.accessioned2021-01-26T07:51:26Z-
dc.date.available2021-01-26T07:51:26Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/9373-
dc.description4.621.1.755 ; 126 p ; illustréfr_FR
dc.description.abstractLes tumeurs cérébrales représentent une pathologie fréquente en neurologie, elles engendrent des lésions cérébrales qui peuvent être irréversibles voire même mortelles. Le but de ce travail est de développer un algorithme de segmentation automatique qui traite des images acquises par Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) pondérées en T1, qui a comme objectif de détecter des tumeurs cérébrales, d’extraire leurs caractéristiques, de voir leurs évolution géométrique et d’identifier leurs emplacements exacts, au niveau du cerveau. Le travail est divisé en 3 étapes; une étape de prétraitement utilisant la correction gamma, pour améliorer la qualité des coupes IRM traitées, ainsi que le filtre anisotrope, ensuite, une étape de segmentation se basant sur la coopération entre le seuillage de Kapur et Graphcut et enfin, une étape de post-traitement utilisant les résultats de segmentation, pour le calcul de la surface, et une visualisation en 3D de la tumeur au niveau du cerveaufr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniv Blida1fr_FR
dc.subjectcerveau, tumeurs cérébrales, image IRM, filtre anisotrope, correction gammafr_FR
dc.titleElaboration D’un Système D’aide Au Diagnostic Des Tumeurs Cérébrales Par Une Nouvelle Méthode Hybride (Kapur / Graphcut)fr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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