SEGMENTATION NON SUPERVISEE DES MASSES MAMMAIRES PAR LE MODELE DE MARKOV CACHE.

Abstract

Le cancer du sein, reste la première cause de mortalité chez les femmes âgée plus de 40 ans à travers le monde. La mammographie est la technique de référence primordiale pour l’exploration du sein. Ce travail s'intéresse à la phase de classification non supervisée des images mammographiques de la base de donnée MIAS avec le model de Markov caché. Le procédé HMM est applicable à la segmentation des masses mammaires. Les résultats de la segmentation dans ce travail ont été comparés avec les résultats de la segmentation par Kmeans. L'évaluation de ces résultats a été validé par le classifieur SVM, ce dernier a permet une reconnaissance des masses malignes et bégnines avec un taux de classification de 83.33%, une sensibilité de 100%, et une spécificité de 66.67%. Les résultats montrent que ces méthodes peuvent intégrer les SAD dans le domaine de l'oncologie.