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Localisation Des Tumeurs Dans Des Images Irm Cérébrales
ISBN-13: 9786131550850 / Francuski / Miękka / 2018 / 60 str.
Pour analyser les images IRM, les mA(c)decins localisent les contours des organes, les tumeurs et dA(c)finissent leurs extensions manuellement. Ceci influence la prA(c)cision du diagnostic et peut mAame fausser les A(c)tudes de certaines maladies dangereuses. Pour A(c)viter ces problA]mes, les techniques de traitement d'images apportent des solutions automatiques. La segmentation est un domaine trA]s vaste et les approches sont nombreuses. Nous nous sommes intA(c)ressA(c)es dans ce travail A la mA(c)thode de contours actifs basA(c) rA(c)gion. Il s'agit d'une courbe paramA(c)trique capable de se dA(c)former de maniA]re itA(c)rative vers une zone d'intA(c)rAat d'une image. Cette dynamique est basA(c)e sur la notion d'A(c)nergie interne et externe qui sont calculA(c)es en moyennant des descripteurs sur les rA(c)gions. Nous avons commencA(c) par A(c)tudier le principe des modA]les actifs avant d'examiner l'effet des A(c)nergies, de l'initialisation et de nombre d'itA(c)rations sur les rA(c)sultats de la localisation. Les paramA]tres optimaux ont A(c)tA(c) ainsi dA(c)terminA(c)s pour segmenter les tumeurs dans les images IRM cA(c)rA(c)brales.
Pour analyser les images IRM, les médecins localisent les contours des organes, les tumeurs et définissent leurs extensions manuellement. Ceci influence la précision du diagnostic et peut même fausser les études de certaines maladies dangereuses. Pour éviter ces problèmes, les techniques de traitement dimages apportent des solutions automatiques. La segmentation est un domaine très vaste et les approches sont nombreuses. Nous nous sommes intéressées dans ce travail à la méthode de contours actifs basé région. Il sagit dune courbe paramétrique capable de se déformer de manière itérative vers une zone dintérêt dune image. Cette dynamique est basée sur la notion dénergie interne et externe qui sont calculées en moyennant des descripteurs sur les régions. Nous avons commencé par étudier le principe des modèles actifs avant dexaminer leffet des énergies, de linitialisation et de nombre ditérations sur les résultats de la localisation. Les paramètres optimaux ont été ainsi déterminés pour segmenter les tumeurs dans les images IRM cérébrales.
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