Méthode coopérative pour la segmentation d’images IRM cérébrales basée sur les techniques FCM et Level Set

dc.contributor.authorBelarouci, Saraen_US
dc.contributor.authorBenmokhtar, Saraen_US
dc.date.accessioned2014-02-24T08:22:33Zen_US
dc.date.available2014-02-24T08:22:33Zen_US
dc.date.issued2014-02-24en_US
dc.description.abstractLe but de notre travail est de mettre en oeuvre une technique de segmentation permettant la détection des tumeurs cérébrales. L’objectif de ce mémoire est de concevoir une méthode coopérative pour la segmentation des images cérébrales. Dans ce travail, nous avons combiné la logique floue avec la méthode de Level set pour segmenter des images du cerveau. Les résultats trouvés sont satisfaisants, ce qui nous a permet de dire, que l’utilisation d’une méthode combinée entre plusieurs algorithmes de segmentation permet de donner des meilleurs résultats de segmentation.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/4244en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectIRM, Level set, classification floueen_US
dc.subjectFCM, méthode coopérativeen_US
dc.titleMéthode coopérative pour la segmentation d’images IRM cérébrales basée sur les techniques FCM et Level Seten_US
dc.typeThesisen_US

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