Auteur
AMROUNE, Nasereddine
Directeur de thèse
Pr.MOUSSAOUI Abdelouahab (Professeur)
Filière
Informatique
Diplôme
Magister
Titre
Fouille de Données multi-stratégies pour l’extraction de connaissances à partir d’images médicales
Mots clés
Mots clés : Fouille de données; Segmentation, Classification non supervisée, c-moyennes floues, c-moyennes possibiliste,Coopération des classifieurs,fusion, Imagerie par Résonance Magnétique مفاتيح: التنقيب عن المعلومات,التقسيم, التصنيف الأوتوماتيكي, خوارزمي المتوسطات الضبابية, خوارزمي المتوسطات الممكنة, الطرق المتعاونة, دمج,صور الرنين المغناطيسي الممكنة
Résumé
Résumé : Dans ce mémoire on a essayé, de mettre en œuvre un état de l’art sur les différentes méthodes de segmentation d’images IRM cérébrales. Malgré la diversité de ces méthodes, nous avons remarqué qu’il n’existe pas une méthode de segmentation optimale, et chaque méthode donne un résultat satisfaisant dans un contexte particulier, ce qui nécessite la mise en œuvre de la coopération de différentes méthodes, qui doit combiner plusieurs sources d’informations pour accomplir une tâche donnée, et tirer parti des complémentarités entre méthodes. Notre approche consiste à faire la fusion entre l’algorithme FCM (C-moyennes floues) dont la Contrainte d’appartenance d’un individu à une classe est gérée d’une manière relative et l’algorithme possibiliste PCM (C-means possibilistes) qui relâche cette contrainte reflétant ainsi de manière exacte la réalité de la distribution des individus.. الملخص : في هذه المذكرة ذكرنا مختلف طرق تقسيم صور الرنين المغناطيسي للدماغ, مع تعدد هذه الطرق لاحظنا أنه لا توجد طريقة مثلى وكل طريقة تعطي نتائج مرضية في سياق معين فقط و هو ما دفعنا إلى التفكير في الطرق المتعاونة التي تنسق بين مختلف المعلومات من أجل استغلال التكامل الموجود بين مختلف الطرق. الطريقة المتبعة تنسق بين خوارزمية المتوسطات الضبابية الذي يحسب درجة الانتماء بطريقة نسبية و خوارزمية المتوسطات الممكنة الذي يديرها بطريقة مطلقة, و من ذلك أجل التقليل من تأثير الأفراد( البيكسال) الغامضة و الأفراد البعيدة أدخلنا مفهومي الرفض : الأول متعلق برفض الأفراد التي توجد بين مختلف الأقسام و الثاني متعلق بالأفراد البعيدة آل البعد عن وسط القسم. Abstract In this memory we present different methods of segmentation of cerebral images MRI (Magnetic rresonance imaging). In spite of diversity of these methods, we have noticed that there is not an optimal method of segmentation, and each method gives result satisfactory in particular context, which requires the implementation of the co-operation of various methods, which must combine several sources of information to benefit from the complementarities between methods. Our approach consists in fusion between the algorithm FCM (Fuzzy C-Means) whose constraint of membership of an individual to a class is relative and the algorithm possibilist PCM (Possibilistic C-means) which slackens this constraint thus reflecting in an exact way the reality distribution of the individuals. Key words Data mining , Segmentation, Clustring, Fuzzy c-means, posibilist c-means, Cooperation of classifieurs,fusion,, Resonance Magnetique imaging
Date de soutenance
29/06/2013
Pagination
126l
Format
30سم
Statut
Soutenue