Analyse d'IRMs de Tumeurd ovariennes

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Le sujet de mémoire de fin d’étude en master traites les masses ovariennes dans lequel on a essayé de trouver une méthode de détection des masses ovariennes. Dans ce papier en se basant sur différents techniques de traitement d’image telles que la morphologie mathématique. Une nouvelle méthode automatique qui est une combinaison d’un filtre anisotropique est utilisée pour le débruitage et l’algorithme de K-means pour segmenter l'image en différents structures anatomiques pour donner une meilleure segmentation. Desi mages fournis par imagerie par résonnance magnétique en format BITMAP et l’appliquée sur l’environnement Matlab. "The subject of our thesis of study in master treated the ovarian masses in which we tried to find a method for detecting ovarian masses. In this paper based on different image processing techniques such as mathematical morphology. A new automatic method that is a combination of an anisotropic filter is used for denoising and the K-means algorithm to segment the image into different anatomical structures to give better segmentation. Images provided by magnetic resonance imaging in BITMAP format and applied to the Matlab environment."

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

024e37d3-8eb9-4c6b-8c9f-738ba8a59e48

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

2236363_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" Assia Cherfa","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"A. Lekhel ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Yazid Cherfaet","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Analyse d'IRMs de Tumeurd ovariennes

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

يتناول موضوع أطروحة نهاية الدراسة في الماجستير يعامل الكتل المبيضية التي حاولنا فيها إيجاد طريقة للكشف عن كتل المبيض .في هذه الورقة تستند إلى تقنيات معالجة الصور المختلفة مثل المورفولوجيا الرياضية. يتم استخدام طريقة تلقائية جديدة هي مزيج من مرشح متباين الخواص لتقليل الضوضاء وخوارزمية K-meansلتقسيم الصورة إلى هياكل تشريحية مختلفة لإضفاء مزيد من التجزئة .الصور المقدمة عن طريق التصوير بالرنين المغناطيسي في تنسيق Bitmap وتطبيقه على بيئة

كلمات الباحثين

Masse ovarienne, filtreanisotrope, k-means clustering, IRM, Bitmap, Matlab.

إشراف وإعداد

الإشراف

Assia Cherfa, Yazid Cherfaet

الإعداد

A. Lekhel

الاقتباسات الببليوغرافية