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Titre: Classification des images de mammographie
Auteur(s): MEZOUAGHI, Abderrezak
NIATI, Rachid
Mots-clés: Classification, supervisé, mammographie, cancer du sein, INbreast, segmentation
caractérisation, descripteurs, masses.
Date de publication: 24-déc-2020
Résumé: La mammographie devient un examen de référence pour la détection du can- cer du sein, même à un stade précoce, mais la tache n’est toujours évidente due à plusieurs difficultés comme la présence des artéfacts ou bien la densité du glande mammaire elle-même. Vue ces challenges, une assistance d’un système informa- tique est toujours favorable. A travers ce projet, nous voulons créer un système de classification qui aide ef- fectivement au diagnostic du cancer du sein. Notre approche consiste d’abord à appliquer des techniques de pré-traitement et de segmentation aux images de la base de données INbreast pour faciliter la tâche de classification. Ensuite, le résultat de la segmentation est suivi par une phase de caractérisation pour extraire des descripteurs d’image. A la fin, un classifieur supervisé est mise en place pour classer les masses mammaires en malignes ou bénignes tout en basant sur ces descripteurs. Les résultats obtenus peuvent être considérés comme prometteurs.
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/17306
Collection(s) :Master en Génie Biomedical

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