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Titre: Analyse des Images Mammographiques pour l’Aide à la Détection du Cancer du Sein.
Auteur(s): HADJIDJ, Ismahan
Mots-clés: Cancer du sein, Image mammographique, Segmentation.
Morphologie mathématique, C-moyenne floue,Level set.
Date de publication: 2017
Résumé: Le cancer du sein continue à être parmi les premières causes de mortalité chez la femme et beaucoup d’efforts ont été déployés sous forme de programmes de dépistages pour la prévention. Vu la croissance exponentielle du nombre de mammographies recueillies par ces programmes, le diagnostic assisté par ordinateur est devenu une nécessité. Particulièrement, le diagnostic des masses et des microcalcifications mammaires, signes primaires d’un cancer du sein, suscitent actuellement un grand intérêt des chercheurs. En effet, la complexité des images mammographiques et la diversité des formes de lésions à détecter nécessitent des approches de segmentation appropriées. Ce travail de thèse propose une approche fondée sur la morphologie mathématique qui contribue à la détection des microcalcifications des et masses mammaires. Afin d’aboutir à une détection robuste tout en réduisant le taux de faux positifs et le temps de calcul, une étape de préparation des images mammographiques est réalisée. Une synthèse de diverses approches de segmentation développées dans la littérature, nous a permis de nous orienter vers le modèle de segmentation coopératif pour aboutir à un résultat optimal. Le processus de coopération proposé combine l’approche de Cmoyenne floue (FCM) et l’approche des ensembles de niveaux (Level set) sous une forme séquentielle. Après avoir isolé la région de la glande mammaire de l’arrière-plan bruité et éliminé le muscle pectoral de l’image mammographique, nous avons appliqué l’algorithme de la ligne de partage des eaux pour la détection des lésions du sein. Pour surmonter le problème de la sur-segmentation, nous avons calculé l’image mosaïque et la ligne de partage des eaux contrôlée par marqueurs. Les approches proposées sont évaluées sur la base d’images mammographiques mini-Mias à travers un protocole de validation quantitative par un expert afin de juger de leur qualité. Les résultats obtenus sont performants et prometteurs comparés ceux présentés dans la littérature.
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/11460
Collection(s) :Doctorat en GBM

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