Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Sétif 1 - Ferhat Abbas
Affiliation
Département d’Informatique
Auteur
GHILAS, Hamza
Directeur de thèse
MOUSSAOUI Abdelouhab (Maitre de conférence)
Co-directeur
Touahria mohamed M (Maitre de conférence)
Diplôme
Magister
Titre
Classification neuro-floue des données multimodales
Résumé
Dans ce travail nous sommes int´eress´es par la classification des donn´ees multimodales qui sont de natures diff´erentes et peuvent avoir des valeurs incomparables voir impossible de les mettre `a l’´echelle. La classification de ces donn´ees est une tˆache d´elicate, pour faire, nous avons choisi un r´eseau de neurones de type perceptron multicouches flou. Le classifieur n’op`ere directement sur les valeurs r´eelles des attributs mais sur des valeurs floues qui prennent valeurs dans l’intervalle [0,1] pour rem´edier `a la variabilit´e des donn´ees multimodales. Le cancer du sein est une maladie dangereuse et sa d´etection pr´ecoce reste le seul moyen de sa lute. Cependant plusieurs pays ont lanc´e des compagnies de d´epistage gratuites, de ce fait, les radiologues sont cens´es d’analyser des dizaines de clich´es de mammographie par jour, alors le d´eveloppement des m´ethodes d’aide au diagnostic et de classification automatique de ces radiographies est motivant. La pr´esence des microcalcifications dans la mammographie est un signe du cancer. La b´enignit´e ou la malignit´e de ces derni`eres d´epend de leurs intensit´es, leurs tailles et de leurs morphologies. Les caract´eristiques de ces microcalcifications est un bon exemple des donn´ees multimodales. Dans ce travail nous avons contribu´e par: – L’utilisation d’un classifieur neuro-flou pour la classification des microcalcification. – La proposition d’une liste d’attributs extraite `a partir des indices que le radiologue utilise pour le diagnostic des microcalcifications. – La proposition et l’impl´ementation d’un algorithme de segmentation des images mammographiques pour l’extraction des microcalcification. Notre travail a fait l’objet d’une communication orale `a R2I’2011(rencontre sur la recherche en informatique,12-14 juin, Universit´e de Tizi-Ouzou, Alg´erie) et d’une d´emonstration de logiciel dans la 1ere journ´ee doctorale du laboratoire d’informatique d’Oran (JDLIO’2011, 31 mai et 1 juin, Universit´e d’Oran, Alg´erie). La suite de ce m´emoire est organis´ee comme suit: il est commenc´e par une introduction o`u nous donnons une br`eve description du domaine de classification de donn´ees et nous d´efinissons notre probl´ematique. Dans le premier chapitre nous d´efinissons la classification de donn´ees. Nous pr´esentons la notion de neurone formel et de neurone biologique, le r´eseau de neurones de type perceptron multicouches et sa m´ethode d’apprentissage(r´etropropagation de l’erreur). Nous expliquons le probl`eme des donn´ees multimodales et l’utilisation des ensembles flous pour leur abstraction.
Date de soutenance
s.d
Cote
TH743
Pagination
101
Illusatration
ill
Notes
CD
Statut
Soutenue