Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université de Sidi Bel Abbès - Djillali Liabes
Affiliation
Département d’Informatique
Auteur
MOHAMMED, Djaouti Soumia
Directeur de thèse
Taleb Nacreddine (Professeur)
Filière
Informatique
Diplôme
Doctorat
Titre
d’imagerie automatique assisté par ordinateur pour la classification de la tumorale dans les mammographies
Mots clés
Imagerie médicale, Mammographie, Détection de la masse tumorale,Traitement d’image, Ondelettes, Curvelettes, contourlettes
Résumé
Le cancer du sein et l’un des plus dangereux types de cancer parmi les femmes. La détection précoce peut jouer un rôle important dans la prévention, particulièrement par une technologie de détection très fiable appelée mammographie. La mammographie est un outil convenable et facile dans la classification des tumeurs et plusieurs applications dans la littérature ont prouvé son efficacité dans le diagnostique du cancer du sein. A des étapes précoces de cancer du sein, les signes cliniques varient en apparence menant à des diagnostiques difficiles et ceci même pour les spécialistes. A cet effet, une lecture automatique des images médicales devient très désirable et parfois même inévitable. Par conséquent, la motivation de diagnostiques assistés par ordinateur est d’aider le personnel médical à atteindre une meilleure efficacité et une meilleure précision. L’extraction des caractéristiques des images est une étape importante dans les techniques de traitement d’image. Ces caractéristiques peuvent être extraites directement de données spatiales ou à partir d’un autre espace par des transformées spéciales telles que les ondelettes, les curvelettes ou les contourlettes. Notre objectif est de développer un système d’imagerie automatique pour la classification de la masse tumorale dans les mammographies en se basent sur les transformées fréquentielles telles que les ondelettes, les cirvelettes ou les contourlettes.
Statut
Validé