Titre : |
Indexation et Recherche d’image médicale à partir de la transformée en ondelette. : Applications aux images rétiniennes. |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
Souad Meziane Tani, Auteur |
Année de publication : |
2016 |
Importance : |
119p. |
Présentation : |
ill. |
Format : |
30cm. |
Langues : |
Français (fre) |
Mots-clés : |
CBMIR, bases de données de mélanome, Texture, PCA, lifting,
Extraction de caractéristique, des images rétiniennes, la distance Euclidienne, Transformée
en Ondelette. |
Résumé : |
Le développement technologique des équipements médicaux à engendré
l’accroissement de nombre d’images qui sont stockées dans de grandes bases de données; des
algorithmes d'indexation efficaces sont exigés pour accéder à ces bases de données. Dans
cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme hybride pour l'indexation d'image
médicale. L'hybridation de la transformée en ondelette basé sur le schéma de lissage et
l'Analyse Composante Principale a été utilisée dans certain domaine de traitement d'image
mais n’a pas été utilisé pour l'indexation d'image.La transformée en ondelette est utilisé pour
décomposer les images, ensuite l'analyse en Composante Principale est appliquée pour
extraire les composantes principales pertinentes. Ces dernières sont utilisées pour créer la
signature de l'image. Finalement, l'image est retrouvée en comparant les signatures de l'image
requête et toutes les signatures de la base de données en utilisant la distance Euclidienne.
Nous avons testé notre algorithme sur la base d'image rétinienne, cérébrale et mélanome. Les
résultats obtenus par notre algorithme sont comparés avec plusieurs méthodes publiées citées
dans la littérature et montre une efficacité de 95 %, qui est significativement meilleur que
d’autre méthodes récentes dans le domaine CBIR. |
Indexation et Recherche d’image médicale à partir de la transformée en ondelette. : Applications aux images rétiniennes. [texte imprimé] / Souad Meziane Tani, Auteur . - 2016 . - 119p. : ill. ; 30cm. Langues : Français ( fre)
Mots-clés : |
CBMIR, bases de données de mélanome, Texture, PCA, lifting,
Extraction de caractéristique, des images rétiniennes, la distance Euclidienne, Transformée
en Ondelette. |
Résumé : |
Le développement technologique des équipements médicaux à engendré
l’accroissement de nombre d’images qui sont stockées dans de grandes bases de données; des
algorithmes d'indexation efficaces sont exigés pour accéder à ces bases de données. Dans
cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme hybride pour l'indexation d'image
médicale. L'hybridation de la transformée en ondelette basé sur le schéma de lissage et
l'Analyse Composante Principale a été utilisée dans certain domaine de traitement d'image
mais n’a pas été utilisé pour l'indexation d'image.La transformée en ondelette est utilisé pour
décomposer les images, ensuite l'analyse en Composante Principale est appliquée pour
extraire les composantes principales pertinentes. Ces dernières sont utilisées pour créer la
signature de l'image. Finalement, l'image est retrouvée en comparant les signatures de l'image
requête et toutes les signatures de la base de données en utilisant la distance Euclidienne.
Nous avons testé notre algorithme sur la base d'image rétinienne, cérébrale et mélanome. Les
résultats obtenus par notre algorithme sont comparés avec plusieurs méthodes publiées citées
dans la littérature et montre une efficacité de 95 %, qui est significativement meilleur que
d’autre méthodes récentes dans le domaine CBIR. |
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