Afficher la notice abrégée
dc.contributor.author |
Boudib, Amar |
|
dc.contributor.author |
Melloul, Abderahmane |
|
dc.date.accessioned |
2021-11-07T07:14:45Z |
|
dc.date.available |
2021-11-07T07:14:45Z |
|
dc.date.issued |
2021 |
|
dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/12751 |
|
dc.description |
621.1033 ; 100 p |
fr_FR |
dc.description.abstract |
L’image médicale joue un rôle très important dans le diagnostic et le traitement
planifié des anomalies cérébrales. Dans la plupart des cas la segmentation des
tumeurs se fait manuellement dans les cliniques ; ce qui rend ce processus délicat et
très dépendant de l’expertise du radiologue. Cette complexité nous pousse à proposer
une solution robuste et précise pour accomplir ce type d’application. Dans ce projet
de fin d’études, il sera question d’implémenter une méthode de fusion entre IRM et
CT-scan basée sur l’intelligence artificielle et les caractéristiques morphologiques de
ces images afin d’améliorer la sensibilité et les performances des méthodes de
segmentation existantes dans l’état de l’art |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Univ Blida1 |
fr_FR |
dc.subject |
IRM, CT-scan, segmentation, tumeur cérébrale, Fusion, Intelligence artificielle, traitement morphologique |
fr_FR |
dc.title |
Fusion morphologique pour la segmentation des tumeurs cérébrales (IRM/CT-scan) |
fr_FR |
Fichier(s) constituant ce document
Ce document figure dans la(les) collection(s) suivante(s)
Afficher la notice abrégée