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dc.contributor.author |
Menacer., Sara. |
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dc.contributor.author |
Mekerkeb Aberrane., Sara. |
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dc.date.accessioned |
2021-11-04T12:16:09Z |
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dc.date.available |
2021-11-04T12:16:09Z |
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dc.date.issued |
2017 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12739 |
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dc.description |
ill.,Bibliogr. |
fr_FR |
dc.description.abstract |
L'objectif de ce travail est de réaliser une plateforme Java d'extraction et de visualisation 3D des zones d'intérêt adéquate à la nature des images CT Scan.
Pour cela nous avons divisé notre travail en deux parties, la première est la détection qui s'appuie sur l'aspect morphologique de l'image et sur les algorithmes de clustering existants dans la littérature (nous avons utilisé l'algorithme d'expectation-maximisation), la fin de cette phase va nous permettre à avoir des clusters labélisés qui représente une anomalie ou un organe humain.
La deuxième se résume à l'empilement des clusters et de visualisation 3D en utilisant les différents toolkit existants.
Mots clés : CT-SCAN, segmentation, clustering, expectation-maximisation, empilement, visualisation 3d. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université Blida 1 |
fr_FR |
dc.subject |
CT-SCAN. |
fr_FR |
dc.subject |
segmentation. |
fr_FR |
dc.subject |
clustering. |
fr_FR |
dc.subject |
expectation-maximisation. |
fr_FR |
dc.subject |
empilement. |
fr_FR |
dc.subject |
visualisation 3d. |
fr_FR |
dc.title |
Segmentation basée clustering et reconstruction 3D des images CT-SCAN. |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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