Segmentation des images IRM cérébrales.

dc.contributor.author	Attar Tassadit
dc.contributor.author	Bentayeb Nawel
dc.contributor.other	Yesli Yasmine
dc.date.accessioned	2021-02-28T10:29:47Z
dc.date.available	2021-02-28T10:29:47Z
dc.date.issued	2015
dc.identifier.citation	Systéme Informatique
dc.identifier.other	MAST.INF.30-15	en
dc.identifier.uri	https://www.ummto.dz/dspace/handle/ummto/12422
dc.description	76 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)	en
dc.description.abstract	L’objectif de ce travail est de comprendre et de réaliser une segmentation d’images par résonance magnétique (IRM) du cerveau en utilisant des algorithmes de classification, dont il existe un bon nombre. Dans ce travail nous avons implémenté les deux algorithmes K-Means et Fuzzy C-Means .le but étant de comprendre leurs fonctionnements et leurs utilisations, ainsi évaluer leurs résultats et mettre en évidence les avantages et les inconvénients de chacun d’eux. Mots	en
dc.language.iso	fr	en
dc.publisher	Université Mouloud Mammeri	en
dc.subject	Segmentation	en
dc.subject	IRMM	en
dc.subject	Fuzzy	en
dc.subject	Means	en
dc.subject	K-means	en
dc.title	Segmentation des images IRM cérébrales.	en
dc.type	Thesis	en