Indexation et Recherche d’image médicale à partir de la transformée en ondelette: Applications aux images rétiniennes

Abstract

Le développement technologique des équipements médicaux à engendré l’accroissement de nombre d’images qui sont stockées dans de grandes bases de données; des algorithmes d'indexation efficaces sont exigés pour accéder à ces bases de données. Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme hybride pour l'indexation d'image médicale. L'hybridation de la transformée en ondelette basé sur le schéma de lissage et l'Analyse Composante Principale a été utilisée dans certain domaine de traitement d'image mais n’a pas été utilisé pour l'indexation d'image.La transformée en ondelette est utilisé pour décomposer les images, ensuite l'analyse en Composante Principale est appliquée pour extraire les composantes principales pertinentes. Ces dernières sont utilisées pour créer la signature de l'image. Finalement, l'image est retrouvée en comparant les signatures de l'image requête et toutes les signatures de la base de données en utilisant la distance Euclidienne. Nous avons testé notre algorithme sur la base d'image rétinienne, cérébrale et mélanome. Les résultats obtenus par notre algorithme sont comparés avec plusieurs méthodes publiées citées dans la littérature et montre une efficacité de 95 %, qui est significativement meilleur que d’autre méthodes récentes dans le domaine CBIR.