Catalogue des ouvrages Université de Laghouat
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Auteur Abdelkader Zitouni
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| Titre : | Classification des images texturrées basée sur la fusion de l'information | | Type de document : | texte manuscrit | | Auteurs : | Hadjer Houichiti, Auteur ; Meriem Othmani, Auteur ; Abdelkader Zitouni, Directeur de thèse | | Editeur : | Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique | | Année de publication : | 2020 | | Importance : | 73p. | | Accompagnement : | +1 CD ROM Optique Némérique | | Note générale : | OPTION : Electronique des systèmes embarqués
| | Langues : | Français | | Mots-clés : | Segmentation d’images, Texture, Transformée en ondelette, Réseau de neurones, Classification, la théorie de l’évidence. | | Résumé : | La segmentation d’images consiste à partitionner l’image en régions connexes et homogènes au sens d’un critère d’homogénéité difficile à définir surtout dans le cas de régions texturées. Cependant, la recherche de paramètres discriminants caractérisant la texture et l’utilisation de ces paramètres pour la segmentation des images texturées restent encore un problème délicat, sans solution universelle. C’est dans ce contexte nous proposons une méthode de segmentation d’images texturées. Cette méthode est basée sur une phase d’extraction des attributs par la transformée en ondelette, caractérisant d’une manière fiable les différentes régions texturées, ainsi qu’une phase de pré-classification par la méthode des réseaux de neurones, ensuite une classification finale par la théorie de l’évidence pour obtenir une erreur de classification minimale. La méthode a été testée sur des textures des bases Brodatz et images sonores. | | note de thèses : | Memoire de Master en Electronique |
Classification des images texturrées basée sur la fusion de l'information [texte manuscrit] / Hadjer Houichiti, Auteur ; Meriem Othmani, Auteur ; Abdelkader Zitouni, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électronique, 2020 . - 73p. + +1 CD ROM Optique Némérique. OPTION : Electronique des systèmes embarqués
Langues : Français | Mots-clés : | Segmentation d’images, Texture, Transformée en ondelette, Réseau de neurones, Classification, la théorie de l’évidence. | | Résumé : | La segmentation d’images consiste à partitionner l’image en régions connexes et homogènes au sens d’un critère d’homogénéité difficile à définir surtout dans le cas de régions texturées. Cependant, la recherche de paramètres discriminants caractérisant la texture et l’utilisation de ces paramètres pour la segmentation des images texturées restent encore un problème délicat, sans solution universelle. C’est dans ce contexte nous proposons une méthode de segmentation d’images texturées. Cette méthode est basée sur une phase d’extraction des attributs par la transformée en ondelette, caractérisant d’une manière fiable les différentes régions texturées, ainsi qu’une phase de pré-classification par la méthode des réseaux de neurones, ensuite une classification finale par la théorie de l’évidence pour obtenir une erreur de classification minimale. La méthode a été testée sur des textures des bases Brodatz et images sonores. | | note de thèses : | Memoire de Master en Electronique |
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| the 09-85 | the 09-85 | Thése | BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DE TECHNOLOGIE | Genie electrique (TEC) | Disponible |
| Titre : | Classification des images de tumeurs cérébrales par résonance magnétique (IRM) en utilisant le Deep Learning | | Type de document : | texte manuscrit | | Auteurs : | Khaled Mousli, Auteur ; Safieddine Chettouh, Auteur ; Abdelkader Zitouni, Directeur de thèse | | Editeur : | Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électrotechnique | | Année de publication : | 2022 | | Importance : | 65p. | | Note générale : | OPTION : Electronique des systèmes embarqués | | Langues : | Français | | Résumé : | L'intelligence artificielle, considérée comme étant une intelligence fournie par une machine, est utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines, y compris la santé, l’industrie, le commerce et le domaine d’agriculture .Les tumeurs cérébrales sont la maladie la plus courante et la plus agressive, avec une espérance de vie relativement courte dans leur forme la plus grave. Ainsi, la planification du traitement est une étape importante dans l'amélioration de la qualité de vie des patients. Dans ce travail nous avons proposé une méthode qui illustre l'utilisation de deep learning network pour effectuer une segmentation des tumeurs cérébrales dans l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Au cours de notre travail et afin de pouvoir réaliser la classification automatique de l'ensemble d’images, nous avons adopté deux modèles CNNs à savoir AlexNet et GoogleNet. Les deux modèles CNNs que nous avons adopté dans notre travail donne de bons résultats en classification d’images IRM de tumeurs cérébrales. Comme deuxième partie nous avons utilisé un 3-D U-Net deep learning network pour effectuer une segmentation sémantique binaire des tumeurs cérébrales dans l'imageries IRM.L’approche proposée pour faire la segmentation sémantique dans la base BraTS 2020 donne des bons résultats | | note de thèses : | memoire de master |
Classification des images de tumeurs cérébrales par résonance magnétique (IRM) en utilisant le Deep Learning [texte manuscrit] / Khaled Mousli, Auteur ; Safieddine Chettouh, Auteur ; Abdelkader Zitouni, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'électrotechnique, 2022 . - 65p. OPTION : Electronique des systèmes embarqués Langues : Français | Résumé : | L'intelligence artificielle, considérée comme étant une intelligence fournie par une machine, est utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines, y compris la santé, l’industrie, le commerce et le domaine d’agriculture .Les tumeurs cérébrales sont la maladie la plus courante et la plus agressive, avec une espérance de vie relativement courte dans leur forme la plus grave. Ainsi, la planification du traitement est une étape importante dans l'amélioration de la qualité de vie des patients. Dans ce travail nous avons proposé une méthode qui illustre l'utilisation de deep learning network pour effectuer une segmentation des tumeurs cérébrales dans l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Au cours de notre travail et afin de pouvoir réaliser la classification automatique de l'ensemble d’images, nous avons adopté deux modèles CNNs à savoir AlexNet et GoogleNet. Les deux modèles CNNs que nous avons adopté dans notre travail donne de bons résultats en classification d’images IRM de tumeurs cérébrales. Comme deuxième partie nous avons utilisé un 3-D U-Net deep learning network pour effectuer une segmentation sémantique binaire des tumeurs cérébrales dans l'imageries IRM.L’approche proposée pour faire la segmentation sémantique dans la base BraTS 2020 donne des bons résultats | | note de thèses : | memoire de master |
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| the 09-117 | the 09-117 | Thése | BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DE TECHNOLOGIE | Genie electrique (TEC) | Disponible |
| Titre : | Image processing methodology and textures analysisfor their segmentation | | Titre original : | Méthodologie de traitement d'image et analyse de texturés en vue de leur segmentation | | Type de document : | texte manuscrit | | Auteurs : | Abdelkader Zitouni, Auteur ; Fatima Chouireb, Directeur de thèse | | Année de publication : | 2020 | | Importance : | 111p | | Format : | 27cm | | Langues : | Anglais | | Catégories : | THESES :09 génie électrique
| | note de thèses : | Mémoire de doctorat en génie électrique |
Image processing methodology and textures analysisfor their segmentation = Méthodologie de traitement d'image et analyse de texturés en vue de leur segmentation [texte manuscrit] / Abdelkader Zitouni, Auteur ; Fatima Chouireb, Directeur de thèse . - 2020 . - 111p ; 27cm. Langues : Anglais |
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| thed 09-65 | thed 09-65 | Thése | SALLE DES THESES bibliothèque centrale | théses en génie électrique | Disponible |
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| the 09-26 | the 09-26 | Thése | BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DE TECHNOLOGIE | Genie electrique (TEC) | Disponible |
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| The 09-01 | The 09-01 | Livre externe | BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DE TECHNOLOGIE | Genie electrique (TEC) | Disponible |
