| Titre : | Combinaison de classifieurs basée sur les transformées multi-échelles pour la classification de tumeurs cérébrales |
| Auteurs : | Khadidja Yasmine Bourega, Auteur ; Basma Mamareli, Auteur ; Nesrine Bouadjenek, Directeur de thèse |
| Type de document : | document électronique |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2020 |
| Format : | 1 fichier PDF (16 M) / ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2020 Bibliogr. f. 88 - 92 |
| Langues : | Français |
| Index. décimale : | PN00420 |
| Tags : | Tumeur cérébrale Magnétique -- Imagerie par résonance SVM Transformées multi-échelles Extraction de caractéristiques Combinaison classifieurs |
| Résumé : | La classification des tumeurs cérébrales est une tâche cruciale pour évaluer les tumeurs et prendre une décision de traitement en fonction de leurs classes. Dans ce travail, nous proposons un nouveau modèle pour le système automatique de diagnostic de tumeur cérébrale à partir d’images IRM. Le système se compose de quatre étapes, à savoir le prétraitement, l’ex-traction des caractéristiques en utilisant trois transformées multi-échelles, la classification des images selon les différents types de tumeurs cérébrales à l’aide d’un classifieur Machine à vecteurs de support (SVM), et la combinaison parallèle de classifieurs. Dans le cadre de ce travail,nous utiliserons trois ensembles de données accessibles au public pour évaluer l’efficacité de la méthode proposée. La structure du système proposée atteint des performances significatives avec des précisions globales de 100%, 97.33%, 96.02% et 97.29% respectivement pour quatre études |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
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| PN00420 | Ressources électroniques | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Electronique | Téléchargeable |
Documents numériques (1)
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BOUREGA.Khadidja-Yasmine_MAMARELI.Basma.pdf URL
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