Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/1045
Titre: Modèle de mélange Gaussien. Application sur image cytologique
Auteur(s): KOUDRI, Mohammed
Mots-clés: EM
segmentation
clustering
GMM
Classification automatique
Date de publication: 29-sep-2011
Résumé: La classification automatique est une étape primordiale dans une succussion d'étapes de fouille de données. dans ce travail nous utilisons une de ses méthodes pour extraire à partir d'ensemble de données des liens communs entre ses composantes, dans notre cas nous travaillons sur les images médicales, notre objectif est de segmenter d'une manière automatique les différents objets(cellules) qu'elle contient l'image sanguine de test (ie :les globules blanc, globules rouges et le fond), selon une technique basée sur un modèle de mélanges gaussiens, en utilisant la méthode "EM" ( Expectation maximization) afin d’estimer ses paramètres , puis nous la comparons avec la même image segmentée par un expert de domaine .
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/1045
Collection(s) :Master MID

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
page-de-garde .pdf495,52 kBAdobe PDFVoir/Ouvrir
Resume.pdf122,14 kBAdobe PDFVoir/Ouvrir
Memoire.pdf2,51 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.