Utilisation des techniques de traitement d’images et des connaissances a priori pour la détection précoce du cancer du corps de L’utérus (cancer de l’endomètre)

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Le diagnostic précoce représente l'une des approches les plus prometteuses pour réduire la fatalité croissante du cancer. Dans ce travail, un système de diagnostic assisté par ordinateur (CAD) pour la détection du cancer de l'endomètre est développé en utilisant les images échographiques et histologiques de l'utérus. Le système CAD aide à améliorer les performances de diagnostiques des médecins et des radiologues dans leurs interprétations d'images.Nous développons dans ce travail deux approches pour la détection du cancer de l’endomètre, la première est semi automatique et traite les images échographiques. Les images échographiques sont initialement filtrées à l'aide de plusieurs filtres, puis segmentées pour obtenir la région d'intérêt en utilisant la méthode de croissance de région. Les différentes caractéristiques statistiques de la ROI sont ensuite extraites, et sont utilisées avec les connaissances apriori pour la détection de la tumeur (détection comme zone cancéreuse ou non-cancéreuse).Dans la deuxième approche nous utilisons les deux types d’images échographiques et histologiques. Cette approche est basée sur l’utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN).Les approches proposées sont appliquées sur deux bases d’images échographiques et histologiques. Les résultats obtenus sont prometteurs vu le manque de données en particulier pour le cancer de l’endomètre.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

fe2d6d82-3f0a-4006-9325-a3c5278a9027

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

2259453_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" Fatima Senouci","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Ismahen Mostefaoui","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Mohamed Baghdadi","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Utilisation des techniques de traitement d’images et des connaissances a priori pour la détection précoce du cancer du corps de L’utérus (cancer de l’endomètre)

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ترجمة الملخص

Early diagnosis represents one of the most promising approaches to reducing the growing fatality of cancer. In this work, a computer-assisted diagnostic system (CAD) for the detection of endometrial cancer is developed using ultrasound and histological images of the uterus. The CAD system helps to improve the diagnostic performance of physicians and radiologists in their image interpretation.In this work, we are developing two approaches for the detection of endometrial cancer; the first is semi-automatic and processes ultrasound images. Ultrasound images are initially filtered using multiple filters and then segmented to obtain the region of interest (ROI) using the region growing method. The various statistical characteristics of the ROI are then extracted, and are used with prior knowledge for the detection of the tumor (detection as a cancerous or non-cancerous area).In the second approach we use both types of images ultrasound and histological. This approach is based on the use of convolutional neural networks (CNN).The proposed approaches are applied on two data sets of ultrasound and histological images. The obtained results are promising given the lack of data, in particular for endometrial cancer

كلمات الباحثين

Cancer de l’endomètre, Systèmes d’aide au diagnostic (CAD), Techniques de filtrage, La méthode de croissance de région, ROI, Les connaissances a priori, Les réseaux de neurones convolutifs (CNN), Les images échographiques, Les images histologiques

إشراف وإعداد

الإشراف

Mohamed Baghdadi

الإعداد

Fatima Senouci, Ismahen Mostefaoui

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