| Titre : |
Application des méthodes mathématiques pour la détection de lésions sur les IRM cérébrales |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Salah Eddine Larroum, Auteur ; Anis Meziani, Auteur ; K. El kourd, Directeur de thèse ; Ait Cheikh, Mohamed Salah, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2016 |
| Importance : |
70 f. |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
30 cm. |
| Accompagnement : |
1 CD-ROM. |
| Note générale : |
Mémoire de Projet de Fin d'Etudes : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2016
Bibliogr. f. 71 - 72 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
IRM
Runge-Kutta
Gauss-Seidel
T-test
Lesions |
| Index. décimale : |
PN01216 |
| Résumé : |
Une approche mathématique basée sur les algorithmes itératifs de Jacobi et Gauss-Seidel et une technique statistique basée sur le test de Student a été développé dans le but de détecter les lésions cérébrales afin de créer un outil de diagnostic d’aide au médecin.
Une linéarisation du modèle d’image a été faite en se basant sur l’algorithme de RK4 qui nous permettra de linéariser la relation entre l’image pathologique et l’image normale sous la forme Y = AX.
Ces différents algorithmes nous ont permis de détecter les lésions de différentes tailles avec des précisions différentes et différents temps de relaxations T1 et T2.
Les résultats obtenus permettent de comparer les performances des algorithmes conçues. |
Application des méthodes mathématiques pour la détection de lésions sur les IRM cérébrales [texte imprimé] / Salah Eddine Larroum, Auteur ; Anis Meziani, Auteur ; K. El kourd, Directeur de thèse ; Ait Cheikh, Mohamed Salah, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2016 . - 70 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d'Etudes : Electronique : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2016
Bibliogr. f. 71 - 72 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
IRM
Runge-Kutta
Gauss-Seidel
T-test
Lesions |
| Index. décimale : |
PN01216 |
| Résumé : |
Une approche mathématique basée sur les algorithmes itératifs de Jacobi et Gauss-Seidel et une technique statistique basée sur le test de Student a été développé dans le but de détecter les lésions cérébrales afin de créer un outil de diagnostic d’aide au médecin.
Une linéarisation du modèle d’image a été faite en se basant sur l’algorithme de RK4 qui nous permettra de linéariser la relation entre l’image pathologique et l’image normale sous la forme Y = AX.
Ces différents algorithmes nous ont permis de détecter les lésions de différentes tailles avec des précisions différentes et différents temps de relaxations T1 et T2.
Les résultats obtenus permettent de comparer les performances des algorithmes conçues. |
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