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dc.contributor.author |
HAOULIA, Salima |
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dc.date.accessioned |
2022-04-17T11:53:41Z |
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dc.date.available |
2022-04-17T11:53:41Z |
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dc.date.issued |
2013 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/15506 |
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dc.description |
4.621.1 ;187 |
fr_FR |
dc.description.abstract |
La segmentation des images mammographiques joue un rôle majeur, dans l'isolation
des zones susceptibles d’être des tumeurs. L'identification de ces zones est faite en trois étapes
dans le cadre de ce mémoire : Un rehaussement de contraste, l’isolation des régions de
surdensités et enfin l'analyse de la texture et de la forme des régions d'intérêt en vue d’une
classification des masses. Nous utilisons l'algorithme de la croissance de région pour la
détection de masses. Les régions d’intérêts segmentées, sont caractérisées suivant les
descripteurs texturaux et topologiques et sont classifiées, par les machines à support de
vecteurs SVM, qui les discriminent en deux classes : les masses malignes et la masses bénignes,
pour une aide au diagnostic clinique. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
blida1 |
fr_FR |
dc.subject |
mage mammographique, morphologie mathématique, croissance de région, forme, texture, classification par les SVM, aide au diagnostic. |
fr_FR |
dc.title |
Détection morphologique et texturale de pathologies mammographiques pour l’aide à la décision |
fr_FR |
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