Étude et réalisation d'un outil de traitement d'images biomédicales / Fattoum Guenane

Public ISBD Titre : Étude et réalisation d'un outil de traitement d'images biomédicales Type de document : document multimédia Auteurs : Fattoum Guenane, Auteur ; Mohamed Ali Ben Fardjallah, Auteur ; Abdelkarim Tahari, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2006 Importance : 51 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Systèmes d'information Langues : Français Mots-clés : Segmentation  Image biomédicale  Algorithme de retropropagation du gradient  Réseaux de neurones  Apprentissage prétraitement Résumé : Ce projet de fin d’études est consacre à la détection des contours dans une image, avec comme objectif d'application la segmentation de l’image biomédicale. Dans ce but nous utilisons la capacité d’apprentissage des réseaux de neurones pour réaliser la segmentation d’images et la comparer avec la segmentation par seuillage. Pour réaliser cette segmentation, on utilise un réseau multicouches simple et l’algorithme de retropropagation du gradient. La base d’apprentissage est créée à partir d’une seule image sur laquelle les exemples ont été extraits de différentes manières. La segmentation d’une image se fait en déplaçant le réseau sur l’image pixel par pixel en faisant l’extraction du pixel courant et de son voisinage. Tous ça après le passage d’une étape de prétraitement qui permet d’améliorer l’aspect visuel de l’image. note de thèses : Mémoire d'ingénieur d'état en informatique Étude et réalisation d'un outil de traitement d'images biomédicales [document multimédia] / Fattoum Guenane, Auteur ; Mohamed Ali Ben Fardjallah, Auteur ; Abdelkarim Tahari, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2006 . - 51 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Systèmes d'information Langues : Français Mots-clés : Segmentation  Image biomédicale  Algorithme de retropropagation du gradient  Réseaux de neurones  Apprentissage prétraitement Résumé : Ce projet de fin d’études est consacre à la détection des contours dans une image, avec comme objectif d'application la segmentation de l’image biomédicale. Dans ce but nous utilisons la capacité d’apprentissage des réseaux de neurones pour réaliser la segmentation d’images et la comparer avec la segmentation par seuillage. Pour réaliser cette segmentation, on utilise un réseau multicouches simple et l’algorithme de retropropagation du gradient. La base d’apprentissage est créée à partir d’une seule image sur laquelle les exemples ont été extraits de différentes manières. La segmentation d’une image se fait en déplaçant le réseau sur l’image pixel par pixel en faisant l’extraction du pixel courant et de son voisinage. Tous ça après le passage d’une étape de prétraitement qui permet d’améliorer l’aspect visuel de l’image. note de thèses : Mémoire d'ingénieur d'état en informatique

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