Segmentation et caractérisation des images cardiaques.

dc.contributor.authorAmmar, Mohammeden_US
dc.date.accessioned2017-11-21T10:10:00Zen_US
dc.date.available2017-11-21T10:10:00Zen_US
dc.date.issued2013-07en_US
dc.description.abstractAujourd’hui la majorité des analyses quantitatives effectuées sur les images IRM cardiaques nécessite une segmentation manuelle ou semi-automatique des structures cardiaques, pratiquée par des médecins spécialistes. L’objectif de cette thèse est de traiter un problème de détection et de caractérisation des images IRM cardiaques petit-axe dans le but de réduire la variabilité inter et intra-observateur. La première contribution de cette thèse concerne la caractérisation du ventricule gauche et droit. Cette caractérisation à base des descripteurs de formes a été appliquée après une segmentation par classification de pixels. La deuxième contribution est l’automatisation d’un algorithme de segmentation par ensembles de niveaux, et comme troisième contribution nous avons proposé une nouvelle méthode permettant d’initialiser la segmentation cardiaque par le modèle AAM en se basant sur la distance de Hausdorff.en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/11543en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.subjectVariabilité inter et intra-observateur, détection, caractérisation, segmentation.en_US
dc.subjectensembles de niveaux, modèle AAM.en_US
dc.titleSegmentation et caractérisation des images cardiaques.en_US
dc.typeThesisen_US

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