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Auteur Sahki Taysa |
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Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesAnalyse des images IRM cérébrales en vue d’un meilleur diagnostic. / Sarah Hami (2020)
Titre : Analyse des images IRM cérébrales en vue d’un meilleur diagnostic. Type de document : theses et memoires Auteurs : Sarah Hami ; Sahki Taysa ; Mourad Lazri, Directeur de thèse Editeur : Tizi.Ouzou : U.M.M.T.O Année de publication : 2020 Importance : 50 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Segmentation d’image IRM CNN Kmeans Image Cerveau Réseaux de neurones Traitement d’image Imagerie par résonance magnétique Anatomie cérébrale. Résumé : La segmentation des images IRM cérébrales vise à localiser les différents tissus et structures anatomiques qui composent le cerveau.
L’objectif de notre travail est de localiser les zones pathologique dans le cerveau, pour cela nous avons choisi d’utiliser la première partie des CNN qui consiste à appliquer plusieurs attributs sur l’image et la méthode non supervisé Kmeans pour classifier l’image et détecter l’anomalie.
Les résultats obtenus sont satisfaisants, ce qui nous a permet de dire, que notre méthode est efficace et donne de bons résultats.En ligne : D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\HAMI SARAH; SAHKI TAYSA.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=35790 Analyse des images IRM cérébrales en vue d’un meilleur diagnostic. [theses et memoires] / Sarah Hami ; Sahki Taysa ; Mourad Lazri, Directeur de thèse . - Tizi.Ouzou (Tizi.Ouzou) : U.M.M.T.O, 2020 . - 50 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Segmentation d’image IRM CNN Kmeans Image Cerveau Réseaux de neurones Traitement d’image Imagerie par résonance magnétique Anatomie cérébrale. Résumé : La segmentation des images IRM cérébrales vise à localiser les différents tissus et structures anatomiques qui composent le cerveau.
L’objectif de notre travail est de localiser les zones pathologique dans le cerveau, pour cela nous avons choisi d’utiliser la première partie des CNN qui consiste à appliquer plusieurs attributs sur l’image et la méthode non supervisé Kmeans pour classifier l’image et détecter l’anomalie.
Les résultats obtenus sont satisfaisants, ce qui nous a permet de dire, que notre méthode est efficace et donne de bons résultats.En ligne : D:\CD THESES 2020\RETARDATAIRES\HAMI SARAH; SAHKI TAYSA.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=35790 Réservation
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