Segmentation des images cérébrales IRM par l’approche multifractale

dc.contributor.authorLazreg, Soumiaen_US
dc.contributor.authorCheklat, Ahlamen_US
dc.date.accessioned2017-10-17T09:21:55Zen_US
dc.date.available2017-10-17T09:21:55Zen_US
dc.date.issued2017-09-23en_US
dc.description.abstractCette 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.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10628en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectles images IRM cérébrale, tumeurs, matière blanche, matière griseen_US
dc.subjectgéométrie fractale, analyse multifractale, segmentation, k-moyennes.en_US
dc.titleSegmentation des images cérébrales IRM par l’approche multifractaleen_US
dc.typeThesisen_US

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