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. |
|