Segmentation des masses dans les images mammographiques
| dc.contributor.author | Chekkaf, Hamza | en_US |
| dc.contributor.author | Touil, Ibrahim | en_US |
| dc.date.accessioned | 2012-12-04T13:38:02Z | en_US |
| dc.date.available | 2012-12-04T13:38:02Z | en_US |
| dc.date.issued | 2012 | en_US |
| dc.description.abstract | Dans un système d'aide au diagnostic (CAD) en mammographie numérique, la détection de masse est une tache importante et délicate pour le diagnostic précoce du cancer du sein, cette difficulté se résumé, pour une large part, dans la complexité des images mammographiques (densité mammaire) et la diversité des masses à segmenté coté contour et forme. Tenant compte de cette difficulté nous avons proposé un algorithme basé sur l'analyse statistique de la texture par les matrices de co-occurrences, les descripteurs de harralick et l'algorithme de clustering K-means. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/1301 | en_US |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.subject | masse | en_US |
| dc.subject | Segmenté | en_US |
| dc.subject | Mammographiques | en_US |
| dc.subject | Analyse statistiqueAnalyse statistique | en_US |
| dc.subject | Texture | en_US |
| dc.subject | Matrice de co-occurrence | en_US |
| dc.subject | K-Means | en_US |
| dc.title | Segmentation des masses dans les images mammographiques | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |