Université Blida 1

Segmentation basée clustering et reconstruction 3D des images CT-SCAN.

Afficher la notice abrégée

dc.contributor.author Menacer., Sara.
dc.contributor.author Mekerkeb Aberrane., Sara.
dc.date.accessioned 2021-11-04T12:16:09Z
dc.date.available 2021-11-04T12:16:09Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12739
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


Fichier(s) constituant ce document

Ce document figure dans la(les) collection(s) suivante(s)

Afficher la notice abrégée

Chercher dans le dépôt


Recherche avancée

Parcourir

Mon compte