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dc.contributor.author |
Ferhah, Hizia |
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dc.contributor.author |
Aroune, Nesrine |
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dc.date.accessioned |
2023-01-31T09:30:57Z |
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dc.date.available |
2023-01-31T09:30:57Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.uri |
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20755 |
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dc.description |
4.621.1.1187 ; 110p |
fr_FR |
dc.description.abstract |
La mammographie est la technique d’imagerie la plus utilisée pour détecter des tumeurs à un
stade précoce. Elle est actuellement la principale investigation dans le dépistage du cancer du
sein. La présence de calcifications dans des images mammographiques sont particulièrement
intéressante pour la détection précoce du cancer du sein. Dans ce travail nous nous intéresserons
à l’extraction de trois paramètres importants des microcalcifications : leurs positions, leurs
nombres et leurs formes, et cela par la segmentation des Mcs à partir des mammographies. Nous
avons pour cela développé une approche basée sur les outils morphologiques, la classification par
K-means et la fusion. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Univ. blida1 |
fr_FR |
dc.subject |
mammographie, microcalcification, morphologie mathématique, k-means, la fusion. |
fr_FR |
dc.title |
Détection Automatique des Microcalcifications par les Images Mammographiques |
fr_FR |
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