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Analyse des images couleur du fond d'oeil pour l'aide au diagnostic en ophtamologie / Feroui, Amel
Titre : Analyse des images couleur du fond d'oeil pour l'aide au diagnostic en ophtamologie : application a la detection des pathologies retiniennes Type de document : texte imprimé Auteurs : Feroui, Amel, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Directeur de thèse Année de publication : 2013-2014 Importance : 162 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : cd. Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre) Mots-clés : électronique biomédicale électronique Résumé : La rétinopathie diabétique (RD) et la dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) sont
les principales causes de cécité et de déficience visuelle chez les adultes. La détection précoce de ces
maladies par un dépistage régulier est particulièrement importante pour prévenir la perte de vision.
La mise en oeuvre de méthodes reposant sur la détection précoces des signes cliniques de la RD et la
DMLA permettent d’améliorer grandement le diagnostic de ces maladies.
nous proposons dans cette thèse un système d’analyse d’images du fond d’oeil intégrant les techniques
de traitement d’images pour la détection des lésions liées à ces maladies a savoir : les micro-anévrismes,
les hémorragies , les exsudats et les druses.
La détection des pathologies liée à la RD et la DMLA, se base essentiellement sur l’extraction des
structures anatomiques principales de la rétine: le réseau vasculaire, le disque optique et la macula.
Les méthodes de détection des pathologies rétiniennes proposées dans cette thèse utilisent la
morphologie mathématique et les algorithmes de classification.
Les algorithmes développés dans le cadre de ce travail sont testés sur un ensemble d’images des bases
des données MESSIDOR, DIARETDB1, DRIVE, et STARE. L’évaluation des méthodes proposées est
effectuée par une comparaison des résultats obtenus par rapport à la vérité terrain et par rapport aux
travaux de recherche existants dans ce domaine.Analyse des images couleur du fond d'oeil pour l'aide au diagnostic en ophtamologie : application a la detection des pathologies retiniennes [texte imprimé] / Feroui, Amel, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Directeur de thèse . - 2013-2014 . - 162 p. : ill. ; 30 cm. + cd.
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Mots-clés : électronique biomédicale électronique Résumé : La rétinopathie diabétique (RD) et la dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) sont
les principales causes de cécité et de déficience visuelle chez les adultes. La détection précoce de ces
maladies par un dépistage régulier est particulièrement importante pour prévenir la perte de vision.
La mise en oeuvre de méthodes reposant sur la détection précoces des signes cliniques de la RD et la
DMLA permettent d’améliorer grandement le diagnostic de ces maladies.
nous proposons dans cette thèse un système d’analyse d’images du fond d’oeil intégrant les techniques
de traitement d’images pour la détection des lésions liées à ces maladies a savoir : les micro-anévrismes,
les hémorragies , les exsudats et les druses.
La détection des pathologies liée à la RD et la DMLA, se base essentiellement sur l’extraction des
structures anatomiques principales de la rétine: le réseau vasculaire, le disque optique et la macula.
Les méthodes de détection des pathologies rétiniennes proposées dans cette thèse utilisent la
morphologie mathématique et les algorithmes de classification.
Les algorithmes développés dans le cadre de ce travail sont testés sur un ensemble d’images des bases
des données MESSIDOR, DIARETDB1, DRIVE, et STARE. L’évaluation des méthodes proposées est
effectuée par une comparaison des résultats obtenus par rapport à la vérité terrain et par rapport aux
travaux de recherche existants dans ce domaine.Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T04906 EDOC615-36 / 01 Thèse قاعة الأطروحات 615 Pharmacologie, thérapeutique Exclu du prêt Analyse des Images Mammographiques pour l’Aide à la Détection du Cancer du Sein / HADJIDJ, Ismahan
Titre : Analyse des Images Mammographiques pour l’Aide à la Détection du Cancer du Sein Type de document : texte imprimé Auteurs : HADJIDJ, Ismahan, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Auteur Editeur : Université tlemcen Année de publication : 2017 Importance : 162 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : cd Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre) Résumé : Le cancer du sein continue à être parmi les premières causes de mortalité
chez la femme et beaucoup d’efforts ont été déployés sous forme de programmes
de dépistages pour la prévention. Vu la croissance exponentielle du nombre de
mammographies recueillies par ces programmes, le diagnostic assisté par ordinateur
est devenu une nécessité. Particulièrement, le diagnostic des masses et des
microcalcifications mammaires, signes primaires d’un cancer du sein, suscitent
actuellement un grand intérêt des chercheurs. En effet, la complexité des images
mammographiques et la diversité des formes de lésions à détecter nécessitent
des approches de segmentation appropriées. Ce travail de thèse propose une approche
fondée sur la morphologie mathématique qui contribue à la détection des
microcalcifications des et masses mammaires. Afin d’aboutir à une détection robuste
tout en réduisant le taux de faux positifs et le temps de calcul, une étape
de préparation des images mammographiques est réalisée. Une synthèse de diverses
approches de segmentation développées dans la littérature, nous a permis
de nous orienter vers le modèle de segmentation coopératif pour aboutir à un
résultat optimal. Le processus de coopération proposé combine l’approche de Cmoyenne
floue (FCM) et l’approche des ensembles de niveaux (Level set) sous
une forme séquentielle. Après avoir isolé la région de la glande mammaire de
l’arrière-plan bruité et éliminé le muscle pectoral de l’image mammographique,
nous avons appliqué l’algorithme de la ligne de partage des eaux pour la détection
des lésions du sein. Pour surmonter le problème de la sur-segmentation,
nous avons calculé l’image mosaïque et la ligne de partage des eaux contrôlée par
marqueurs. Les approches proposées sont évaluées sur la base d’images mammographiques
mini-Mias à travers un protocole de validation quantitative par
un expert afin de juger de leur qualité. Les résultats obtenus sont performants et
prometteurs comparés ceux présentés dans la littérature.Analyse des Images Mammographiques pour l’Aide à la Détection du Cancer du Sein [texte imprimé] / HADJIDJ, Ismahan, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Auteur . - Université tlemcen, 2017 . - 162 p. : ill. ; 30 cm + cd.
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Résumé : Le cancer du sein continue à être parmi les premières causes de mortalité
chez la femme et beaucoup d’efforts ont été déployés sous forme de programmes
de dépistages pour la prévention. Vu la croissance exponentielle du nombre de
mammographies recueillies par ces programmes, le diagnostic assisté par ordinateur
est devenu une nécessité. Particulièrement, le diagnostic des masses et des
microcalcifications mammaires, signes primaires d’un cancer du sein, suscitent
actuellement un grand intérêt des chercheurs. En effet, la complexité des images
mammographiques et la diversité des formes de lésions à détecter nécessitent
des approches de segmentation appropriées. Ce travail de thèse propose une approche
fondée sur la morphologie mathématique qui contribue à la détection des
microcalcifications des et masses mammaires. Afin d’aboutir à une détection robuste
tout en réduisant le taux de faux positifs et le temps de calcul, une étape
de préparation des images mammographiques est réalisée. Une synthèse de diverses
approches de segmentation développées dans la littérature, nous a permis
de nous orienter vers le modèle de segmentation coopératif pour aboutir à un
résultat optimal. Le processus de coopération proposé combine l’approche de Cmoyenne
floue (FCM) et l’approche des ensembles de niveaux (Level set) sous
une forme séquentielle. Après avoir isolé la région de la glande mammaire de
l’arrière-plan bruité et éliminé le muscle pectoral de l’image mammographique,
nous avons appliqué l’algorithme de la ligne de partage des eaux pour la détection
des lésions du sein. Pour surmonter le problème de la sur-segmentation,
nous avons calculé l’image mosaïque et la ligne de partage des eaux contrôlée par
marqueurs. Les approches proposées sont évaluées sur la base d’images mammographiques
mini-Mias à travers un protocole de validation quantitative par
un expert afin de juger de leur qualité. Les résultats obtenus sont performants et
prometteurs comparés ceux présentés dans la littérature.Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T07866 EDOC634-26/ 01 Thèse قاعة الأطروحات 634 Bois, forêts, fruits, sylviculture, vergers Exclu du prêt Détection précoce des accidents vasculaires cérébraux de type ischémiques à partir des images tomodensitométriques / Yahiaoui, Amina Fatima Zahra
Titre : Détection précoce des accidents vasculaires cérébraux de type ischémiques à partir des images tomodensitométriques Type de document : texte imprimé Auteurs : Yahiaoui, Amina Fatima Zahra, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Auteur Importance : 129 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : cd Langues : Français (fre) Résumé : Le but de cette étude est de mettre au point une nouvelle méthode automatique de détection
des lésions ischémiques cérébrales précoces sur des images de tomodensitométrie, en se
basant sur la symétrie entre les hémisphères cérébraux. L'Alberta Stroke Program (ASPECTS)
a été proposée pour aider les radiologistes à prendre des décisions en matière de traitement
thrombolytique. Seuls les patients avec des balayages de base favorables (ASPECTS, 8–10)
peuvent bénéficié du traitement de revascularisation endovasculaire. La classification des
images en normales et anormales dépend des caractéristiques des côtés gauche et droit du
cerveau. Pour une détection précise, nous avons intégré un algorithme d'estimation
automatique de la ligne médiane pour le tracer correctement. La méthode proposée comporte
cinq étapes: prétraitement, segmentation de 10 régions d'intérêt (ROI), élimination des
anciens infarctus et de l'espace du liquide céphalo-rachidien (LCR) et extraction des
caractéristiques et la détection des lésions. Les caractéristiques obtenues à partir de dix ROI
ont ensuite été utilisées pour sélectionner les régions anormales et calculer le score ASPECTS
correspondant. La méthode a été appliquée à 50 patients atteints d'infarctus de l'artère
cérébrale moyenne (ACM) qui se sont présentés au centre d'imagerie LA MEKERRA. De
bons résultats sont obtenus, notamment pour l‘estimation de la ligne médiane comparée à la
détection manuelle. La performance de notre méthode est tout à fait satisfaisante avec une
sensibilité de 98.8%. Notre approche a le potentiel d‘être utilisée en tant que deuxième
opinion dans le diagnostic de l‘AVC.Détection précoce des accidents vasculaires cérébraux de type ischémiques à partir des images tomodensitométriques [texte imprimé] / Yahiaoui, Amina Fatima Zahra, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Auteur . - [s.d.] . - 129 p. : ill. ; 30 cm + cd.
Langues : Français (fre)
Résumé : Le but de cette étude est de mettre au point une nouvelle méthode automatique de détection
des lésions ischémiques cérébrales précoces sur des images de tomodensitométrie, en se
basant sur la symétrie entre les hémisphères cérébraux. L'Alberta Stroke Program (ASPECTS)
a été proposée pour aider les radiologistes à prendre des décisions en matière de traitement
thrombolytique. Seuls les patients avec des balayages de base favorables (ASPECTS, 8–10)
peuvent bénéficié du traitement de revascularisation endovasculaire. La classification des
images en normales et anormales dépend des caractéristiques des côtés gauche et droit du
cerveau. Pour une détection précise, nous avons intégré un algorithme d'estimation
automatique de la ligne médiane pour le tracer correctement. La méthode proposée comporte
cinq étapes: prétraitement, segmentation de 10 régions d'intérêt (ROI), élimination des
anciens infarctus et de l'espace du liquide céphalo-rachidien (LCR) et extraction des
caractéristiques et la détection des lésions. Les caractéristiques obtenues à partir de dix ROI
ont ensuite été utilisées pour sélectionner les régions anormales et calculer le score ASPECTS
correspondant. La méthode a été appliquée à 50 patients atteints d'infarctus de l'artère
cérébrale moyenne (ACM) qui se sont présentés au centre d'imagerie LA MEKERRA. De
bons résultats sont obtenus, notamment pour l‘estimation de la ligne médiane comparée à la
détection manuelle. La performance de notre méthode est tout à fait satisfaisante avec une
sensibilité de 98.8%. Notre approche a le potentiel d‘être utilisée en tant que deuxième
opinion dans le diagnostic de l‘AVC.Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T09011 EDOC615-38/ 01 Thèse قاعة الأطروحات 615 Pharmacologie, thérapeutique Exclu du prêt Identification biométrique des individus par analyse des caractéristiques de la rétine / Betaouaf, Talib Hicham
Titre : Identification biométrique des individus par analyse des caractéristiques de la rétine Type de document : texte imprimé Auteurs : Betaouaf, Talib Hicham, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Auteur Editeur : Université tlemcen Année de publication : 2018 Importance : 143 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : cd Langues : Français (fre) Résumé : Un système d’identification biométrique par la rétine permet de reconnaitre d’une manière fiable un individu grâce à l’analyse des caractéristiques de son fond d’oeil. Ce système utilise la structure du réseau vasculaire rétinien comme trait biométrique quasi-impossible de falsifier. En outre, la configuration macroscopique de la vascularisation rétinienne d’une personne demeure stable durant toute sa vie et son modèle de branchement est unique pour chaque individu.
Dans ce travail, nous proposons un algorithme de vérification automatique de l’identité basé sur la structure du réseau vasculaire de la rétine humaine. Plus précisément, le modèle biométrique est constitué des coordonnées géométriques des points de bifurcation et des croisements des branches du réseau vasculaire. L’objectif principal de notre travail est de réaliser un système efficace tout en minimisant le temps de traitement et la taille des données traitées. Par conséquent, cet algorithme utilise une nouvelle combinaison de techniques puissantes pour l’extraction de caractéristiques basées sur la morphologie mathématique, comme la ligne de partage des eaux pour la segmentation du système vasculaire rétinien et la transformation Hit-or-Miss pour la détection des points de bifurcation et des croisements.
De l’acquisition et l’amélioration des images rétiniennes à la comparaison des signatures passant par le recalage automatique, chaque étape de l’algorithme est optimisée afin d’améliorer les performances du système. Nous testons notre algorithme sur deux bases de d’images rétiniennes (ARIA et DRIVE). Enfin, nous présentons et discutons les résultats d’évaluation de notre algorithme, et le comparons avec ceux de la littérature.Identification biométrique des individus par analyse des caractéristiques de la rétine [texte imprimé] / Betaouaf, Talib Hicham, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Auteur . - Université tlemcen, 2018 . - 143 p. : ill. ; 30 cm + cd.
Langues : Français (fre)
Résumé : Un système d’identification biométrique par la rétine permet de reconnaitre d’une manière fiable un individu grâce à l’analyse des caractéristiques de son fond d’oeil. Ce système utilise la structure du réseau vasculaire rétinien comme trait biométrique quasi-impossible de falsifier. En outre, la configuration macroscopique de la vascularisation rétinienne d’une personne demeure stable durant toute sa vie et son modèle de branchement est unique pour chaque individu.
Dans ce travail, nous proposons un algorithme de vérification automatique de l’identité basé sur la structure du réseau vasculaire de la rétine humaine. Plus précisément, le modèle biométrique est constitué des coordonnées géométriques des points de bifurcation et des croisements des branches du réseau vasculaire. L’objectif principal de notre travail est de réaliser un système efficace tout en minimisant le temps de traitement et la taille des données traitées. Par conséquent, cet algorithme utilise une nouvelle combinaison de techniques puissantes pour l’extraction de caractéristiques basées sur la morphologie mathématique, comme la ligne de partage des eaux pour la segmentation du système vasculaire rétinien et la transformation Hit-or-Miss pour la détection des points de bifurcation et des croisements.
De l’acquisition et l’amélioration des images rétiniennes à la comparaison des signatures passant par le recalage automatique, chaque étape de l’algorithme est optimisée afin d’améliorer les performances du système. Nous testons notre algorithme sur deux bases de d’images rétiniennes (ARIA et DRIVE). Enfin, nous présentons et discutons les résultats d’évaluation de notre algorithme, et le comparons avec ceux de la littérature.Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T08134 EDOC004-36/ 01 Thèse قاعة العلوم والتكنولوجيا والطب والعلوم الطبيعة والحياة 004 معالجة البيانات علم الحاسوب Exclu du prêt Système Automatique d’Aide au Diagnostic pour le Dépistage de la Rétinopathie Diabétique / BENSMAIL Epse KARA SLIMANE, ILHAM
Titre : Système Automatique d’Aide au Diagnostic pour le Dépistage de la Rétinopathie Diabétique Type de document : texte imprimé Auteurs : BENSMAIL Epse KARA SLIMANE, ILHAM, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Auteur Editeur : Université tlemcen Année de publication : 2020 Importance : 141 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : cd Langues : Français (fre) Résumé : Parmi les maladies qui ravagent le monde entier et qui n’arrêtent malheureusement
pas de croitre, nous retrouvons la Rétinopathie Diabétique (RD). Elle est
classée par l’organisation mondiale de la santé comme étant la première maladie
pouvant causer une forte déficience visuelle menant jusqu’à la cécité des populations
âgées entre 20 et 74 ans. Une très bonne prise en charge, une bonne hygiène
de vie, ainsi qu’un dépistage précoce sont la clé de la prévention de la vision
des patients diabétiques. Le travail de recherche effectué au cours de cette thèse,
consiste en un système d’aide au diagnostic pour le dépistage précoce de la Rétinopathie
Diabétique Non Proliférante (RDNP). Un tel système permet aux Ophtalmologistes
un gain de temps et d’efforts inestimables. Nous faisons appel au
traitement d’images et à la classification supervisée pour détecter et classer le degré
de la RDNP. Trois lésions typiques de cette maladie, (les Microanévrismes, les
Hémorragies, et les exsudats), ont été détectées avec succès par nos algorithmes,
en utilisant des méthodes hybrides différentes pour chaque pathologie. Il s’agit
des toutes premières lésions apparentes au cours de l’évolution de la maladie ; en
effet les microanévrismes sont les signes précoces de son apparition, ils n’ont aucune
influence sur la vision du malade et peuvent parfois ne pas être détectés par
les experts car ils se présentent sous forme de toute petite taille. Notre système
a été validé sur un ensemble de base de données rétiniennes (MESSIDOR, ImageRET,
DRIVE), comprenant différentes images de différentes classes de la RD.
Il a pu offrir une grande précision de détection des pathologies rétiniennes, ainsi
qu’une bonne détection des différents stades de la RDNP, basée sur la sélection
de caractéristiques pertinentes. Les résultats sont très prometteurs.Système Automatique d’Aide au Diagnostic pour le Dépistage de la Rétinopathie Diabétique [texte imprimé] / BENSMAIL Epse KARA SLIMANE, ILHAM, Auteur ; bessaid, abdelhafid, Auteur . - Université tlemcen, 2020 . - 141 p. : ill. ; 30 cm + cd.
Langues : Français (fre)
Résumé : Parmi les maladies qui ravagent le monde entier et qui n’arrêtent malheureusement
pas de croitre, nous retrouvons la Rétinopathie Diabétique (RD). Elle est
classée par l’organisation mondiale de la santé comme étant la première maladie
pouvant causer une forte déficience visuelle menant jusqu’à la cécité des populations
âgées entre 20 et 74 ans. Une très bonne prise en charge, une bonne hygiène
de vie, ainsi qu’un dépistage précoce sont la clé de la prévention de la vision
des patients diabétiques. Le travail de recherche effectué au cours de cette thèse,
consiste en un système d’aide au diagnostic pour le dépistage précoce de la Rétinopathie
Diabétique Non Proliférante (RDNP). Un tel système permet aux Ophtalmologistes
un gain de temps et d’efforts inestimables. Nous faisons appel au
traitement d’images et à la classification supervisée pour détecter et classer le degré
de la RDNP. Trois lésions typiques de cette maladie, (les Microanévrismes, les
Hémorragies, et les exsudats), ont été détectées avec succès par nos algorithmes,
en utilisant des méthodes hybrides différentes pour chaque pathologie. Il s’agit
des toutes premières lésions apparentes au cours de l’évolution de la maladie ; en
effet les microanévrismes sont les signes précoces de son apparition, ils n’ont aucune
influence sur la vision du malade et peuvent parfois ne pas être détectés par
les experts car ils se présentent sous forme de toute petite taille. Notre système
a été validé sur un ensemble de base de données rétiniennes (MESSIDOR, ImageRET,
DRIVE), comprenant différentes images de différentes classes de la RD.
Il a pu offrir une grande précision de détection des pathologies rétiniennes, ainsi
qu’une bonne détection des différents stades de la RDNP, basée sur la sélection
de caractéristiques pertinentes. Les résultats sont très prometteurs.Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T09188 EDOC600-178/ 01 Thèse قاعة الأطروحات 600 Technologie Exclu du prêt Système Automatique d’Aide au Diagnostic pour le Dépistage de la Rétinopathie Diabétique / BENSMAIL Epse KARA SLIMANE ILHAM
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