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dc.contributor.author |
Boumerzoug, Khawla |
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dc.date.accessioned |
2021-02-28T09:29:27Z |
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dc.date.available |
2021-02-28T09:29:27Z |
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dc.date.issued |
2020 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/10172 |
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dc.description |
4.621.1.831;227p;illustré |
fr_FR |
dc.description.abstract |
La Dégénérescence Maculaire Liée à l’Age (DMLA) est une des principales
causes de cécité, et de déficience visuelle chez les personnes âgées. Nous proposons dans
notre travail un système de traitement d’images, dont le but est l’analyse des images Tomographie par Cohérence Optique (OCT), pour extraire les lésions, liées à la DMLA
(Drusens), et pour classifier les images en deux catégories : des images saines et des images
pathologiques. Le système proposé est basé sur le modèle de « Chan-Vese », pour segmentation de la limite interne du complexe d’Epithélium Pigmentaire Rétinien (RPE),
un classificateur « Random forest », pour réaliser la classification recommandée. Les
algorithmes développés sont testés sur un ensemble d’images, issues de bases de données,
et l’évaluation des résultats que nous avons obtenus est effectuée, en faisant une
comparaison des résultats, avec ceux obtenus à partir de travaux de recherche, existants
dans ce domaine. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.subject |
Dégénérescence maculaire liée è l’âge, Tomographie par cohérence optique, Drusens, Chan-Vese, Random forest. |
fr_FR |
dc.title |
Détection précoce semi automatique de la dégénérescence maculaire liée à l’âge à partir des images OCT |
fr_FR |
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