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dc.contributor.authorROUIZI, Salima-
dc.contributor.authorSELKA, Selma-
dc.date.accessioned2017-10-26T08:32:30Z-
dc.date.available2017-10-26T08:32:30Z-
dc.date.issued2016-05-24-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10879-
dc.description.abstractLe kératocône est une maladie oculaire correspond à une déformation de la cornée qui s’amincit progressivement, perd sa forme sphérique et prend une forme de cône irrégulier, dont sa reconnaissance a besoin des experts et des images topographiques de l'oeil qui fournissent un ensemble de données. La mise en oeuvre des méthodes reposant sur la détection précoces des signes cliniques du kératocône permet d’améliorer le diagnostic de ces maladies. Ce mémoire met l'accent sur le développement des méthodes pour la détection automatique du kératocône, par le traitement d’images topographiques et la classification des paramètres numériques qui peuvent améliorer les outils de détection pour aider les médecins ophtalmologues dans la phase de reconnaissance du kératocône. Plusieurs techniques de classification et de traitement d’images ont été utilisées dont les résultats étaient satisfaisant.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectKératocône, cornée, topographie cornéenne, aide au diagnostic médical.en_US
dc.subjecttraitement d’images, classification.en_US
dc.titleDétection automatique et classification du kératocône.en_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en Génie Biomedical

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