Classification des tumeurs cerebrales dans les images IRM.

dc.contributor.authorDemikha, Ahmed Redouaneen_US
dc.date.accessioned2017-10-24T13:00:19Zen_US
dc.date.available2017-10-24T13:00:19Zen_US
dc.date.issued2016-05-24en_US
dc.description.abstractCette thèse s’inscrit dans le cadre de la classification des tumeurs cérébrales en utilisant les forets aléatoires testées sur une base des images IRM (BRATS, 2015). Dans un premier temps, nous allons effectuer une étape de caractérisation qui nous permettra d’extraire des attributs de textures, en utilisant deux méthodes qui sont reconnues dans le domaine de l’analyse de texture. Il s’agit de l’Analyse Fractale et Les Matrices de Cooccurrences, afin de construire des vecteurs caractéristiques pour ensuite créer des bases de données qui seront, par la suite, utiliser pour la classification, où on va utiliser une méthode qui s’appelle Les forets aléatoires afin de détecter le type de la tumeur (Haut Grade (Maligne) ou bien Bas Grade (Bénigne)).en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10798en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectAnalyse de texture, Forêts Aléatoires, Caractérisation, Classification.en_US
dc.subjectImages IRM, Tumeurs cérébrales.en_US
dc.titleClassification des tumeurs cerebrales dans les images IRM.en_US
dc.typeThesisen_US

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