Fusion de segmentation des images couleur » książka
Fusion de segmentation des images couleur
ISBN-13: 9783841788986 / Francuski / Miękka / 2018 / 68 str.
L'analyse des images microscopiques est importante pour le diagnostique mA(c)dicale. Dans ce travail, la combinaison de classifieurs est introduite comme une mA(c)thode permettant d'amA(c)liorer la qualitA(c) de la segmentation cellulaire par rapport A un seul classifieur. L'objetif principal de cette segmentation est d'extraire les globules blanc (noyau et cytoplasme), globules rouge et le fond des images de la moelle osseuse ou des images sanguines. Notre technique combine (avec le vote majoritaire et/ou la thA(c)orie de Dempster Shafer) les rA(c)sultats obtenus par les Support Vector Machine (SVM) dans diffA(c)rents espaces couleur. Vingt sept images microscopiques ont A(c)tA(c) testA(c)es et comparA(c)es avec les images segmentA(c)es manuellement (vA(c)ritA(c) terrain). Dans les meilleurs des cas, ce travail permet d'obtenir des prA(c)cisions A(c)gales A 95.73% pour le noyau et 84.49% pour le cytoplasme.
Lanalyse des images microscopiques est importante pour le diagnostique médicale. Dans ce travail, la combinaison de classifieurs est introduite comme une méthode permettant daméliorer la qualité de la segmentation cellulaire par rapport à un seul classifieur. Lobjetif principal de cette segmentation est dextraire les globules blanc (noyau et cytoplasme), globules rouge et le fond des images de la moelle osseuse ou des images sanguines. Notre technique combine (avec le vote majoritaire et/ou la théorie de Dempster Shafer) les résultats obtenus par les Support Vector Machine (SVM) dans différents espaces couleur. Vingt sept images microscopiques ont été testées et comparées avec les images segmentées manuellement (vérité terrain). Dans les meilleurs des cas, ce travail permet dobtenir des précisions égales à 95.73% pour le noyau et 84.49% pour le cytoplasme.
Czytaj nas na:
KrainaKsiazek.PL - Księgarnia Internetowa
