Segmentation des images IRM par fusion de donnée et la méthode d’Estimation et Maximisation

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علوم بحتة وطبيعية

الملخص

Avec le développement des techniques d’acquisition d’images, une grande masse dedonnées de différentes sources d'image devient disponible. La fusion multimodale d'imagescherche à combiner l'information de différentes images pour obtenir plus d'inférences quepeuvent être dérivées d'une modalité seule. L'objectif principal est d’améliorer lasegmentation des images IRM cérébrale par la fusion de données. Le processus de fusion estappliqué de trois manières : la fusion des modalités (T1, T2 et DP), la fusion d’approches et lafusion hybride. Pour la première on a utilisé la méthode EM et les approches EM et FCMpour la deuxième. La fusion des données d’une façon générale soit au niveau modalités et/ouniveau approche a amélioré la segmentation des images cérébrales. La dernière stratégie defusion adoptée (hybride) donne la meilleure segmentation en termes de critères : la déviationstandard (STD), l’entropie de l’information (IE), le coefficient de corrélation (CC) et lafréquence spatiale (SF).

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Segmentation des images IRM par fusion de donnée et la méthode d’Estimation et Maximisation

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Ouarda Assas

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Amina Boulaares

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