Détection et classification de lésions cérébrales à partir des images médicales

Abstract

Grace au développement de la médecine et surtout dans le domaine d’imagerie médicale qui est utilisée pour l’acquisition des images à travers de ses différentes techniques (TDM, IRMf, TEP-scan…), on a découvert à partir de ces images plusieurs pathologies affectent notre encéphale. Cependant, l’interprétation visuelle de ces images par l’expert (médecin) n’était pas précise, ainsi qu’elle peut conduire à un diagnostic erroné. Pour cela les chercheures inventent des algorithmes appliqués le long de la chaine du traitement d’images sur des logiciels calculatrices, ces algorithmes sont basés sur l’intelligence artificielle et considérés comme un système d’aide au diagnostic. Ils font une classification automatique des images cérébrales stockées sur une base de données. On est présenté dans ce modeste mémoire un contexte médicales de l’encéphale humain (anatomie, physiologie et lésions). Ensuite, on est étudié en détail la chaine de traitement des images cérébrales (acquisition, prétraitement, filtrage, segmentation, caractérisation et classification), avec une comparaison entre les classifieurs utilisés (KNN, SVM et réseau de neurones) dans logiciel MATLAB.