SEGMENTATION HYBRIDE DE TUMEUR DE LA PEAU PAR ACP ET TOD

Abstract

Dans ce travail de nous avons présenté une méthode pour la segmentation des lésions cutanées. Le mélanome malin est la plus grave des tumeurs cutanées, c’est une tumeur maligne qui se développe principalement dans la zone cutanée, à partir des mélanocytes, cellules responsables de la pigmentation. Notre objectif dans les travaux que on va réalises est de pouvoir détecter précisément la zone tumorale à partir des images couleurs parfois bruitées pour l’extraction des paramètres pertinente Cette segmentation doit être naturellement reproductible, précise et fiable. Pour cela en va utiliser une méthode de segmentation qui basé sur un approche hybride qui nous a permet de combiner entre deux méthodes (Analyse en composante principale(ACP) qui permet une réduction des données inutile dans les images et transformée en ondelette discret ( TOD)) qui est la meilleur dans l’extraction des caractéristique . Dans une première étape nous avons commencé ce travail par une séquence de prétraitement appliquée aux différentes images, pour améliorer notre image et de réduire ses données qui ne sont pas utile ainsi d'éliminer ses bruits. Dans la deuxième étape, une transformée en ondelette discret est appliquée sur l’image traité. Cette phase est essentielle car elle nous permet une délimitation précise de la zone tumorale. Enfin, une segmentation par seuillage automatique est appliquée sur l'image décomposée afin d'extraire la tumeur de l'image.