Segmentation des images cérébrales IRM par l’approche multifractale
| dc.contributor.author | Lazreg, Soumia | en_US |
| dc.contributor.author | Cheklat, Ahlam | en_US |
| dc.date.accessioned | 2017-10-17T09:21:55Z | en_US |
| dc.date.available | 2017-10-17T09:21:55Z | en_US |
| dc.date.issued | 2017-09-23 | en_US |
| dc.description.abstract | Cette étude a pour objectif la segmentation des tissus cérébraux à partir des images IRM, nous avons utilisés une nouvelle approche en traitement d’images « l’analyse multifractale » pour extraire les tissus mous du cerveau (la matière blanche, la matière grise et le ventricule) aussi pour segmenter bien les lésions. Ainsi qu’en basant sur le calcul de l’exposant de Hölder, ce que fournit les propriétés locales des singularités contenues dans les images, il s’agit de la valeur (α), et la valeur f(α) qui présente la description globale, cette valeur est obtenue à partir du spectre multifractale. Nous avons également comparé les résultats obtenus par l’analyse multifractale avec d’autre approche K-moyennes. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10628 | en_US |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.subject | les images IRM cérébrale, tumeurs, matière blanche, matière grise | en_US |
| dc.subject | géométrie fractale, analyse multifractale, segmentation, k-moyennes. | en_US |
| dc.title | Segmentation des images cérébrales IRM par l’approche multifractale | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |