Etablissement Université 8 mai 1945 de Guelma Affiliation Département de Génie Electrique Auteur LOTFI, Houam Directeur de thèse Rachid JENNANE

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Etablissement Université 8 mai 1945 de Guelma Affiliation Département de Génie Electrique Auteur LOTFI, Houam Directeur de thèse Rachid JENNANE

Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement Université 8 mai 1945 de Guelma Affiliation Département de Génie Electrique Auteur LOTFI, Houam Directeur de thèse Rachid JENNANE (Professeur) Co-directeur Abdelhani BOUKROUCHE (Professeur) Filière Automatique Diplôme Doctorat Titre CONTRIBUTION À L’ANALYSE DE TEXTURES DE RADIOGRAPHIES OSSEUSES POUR LE DIAGNOSTIC PRÉCOCE DE L’OSTÉOPOROSE Mots clés Texture, Motifs Binaires Locaux, Classification, Os, Ostéoporose, Radiographie X. Résumé L’ostéoporose est une maladie osseuse caractérisée par une perte importante de la masse osseuse et des altérations de la microarchitecture du tissu osseux. Aujourd’hui, en routine clinique, le diagnostic de l’ostéoporose est basé principalement sur une mesure de la densité minérale osseuse qui n’est pas suffisante, car elle doit être accompagnée par une analyse de la qualité de la microarchitecture osseuse. Les travaux présentés dans cette thèse concernent la caractérisation des images de radiographies osseuses pour le diagnostic précoce de l’ostéoporose. Pour ce faire, afin de mieux caractériser la texture osseuse sur radiographie, nous avons introduit une nouvelle technique de prétraitement des données pour réduire les redondances et éliminer le bruit issu des capteurs d’acquisition. Pour la caractérisation, nous avons proposé une nouvelle technique d’analyse inspirée des motifs binaires locaux (Local Binary Patterns, LBP). Le nouveau descripteur, appelé 1DLBP (One Dimensional Local Binary Patterns) s’applique de manière unidimensionnelle. Pour tester l’efficacité de notre approche, nous avons réalisé deux études cliniques où le nouveau descripteur LBP1D est comparé à la méthode classique, LBP afin de classifier des patients ostéoporotiques et des sujets sains Les pourcentages de classification obtenus ont été améliorés de 72% avec la méthode classique LBP à 91% avec le nouveau descripteur 1DLBP Date de soutenance 09/12/2013 Cote 621 Pagination 170 PAGES Illusatration relier Format PDF Statut Traitée

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