| Etablissement | Université de M'Sila - Mohamed Boudiaf | | Affiliation | Institut d'Informatique | | Auteur | LAKAB, Mounira | | Directeur de thèse | MOUSSAOUI Abdelouahab (Maitre de conférence) | | Filière | Informatique | | Diplôme | Magister | | Titre | Extraction de connaissance à partir de données biomédicales guidée par une ontologie : application au dépistage du cancer des seins | | Mots clés | Fouille de données; Extraction et intégration de connaissances; Image médicales; IRM; Mammographie; Microcalcifications; Ontologie médicales; Fusion de données. | | Résumé | Le cancer des seins est la première cause de maladie chez les femmes adultes. L’Algérie est l’un des pays les plus touché dans le monde d’après l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS). Cette pathologie n’est pas une fatalité pour les patientes si elle est détectée à une étape précoce.
La mammographie est actuellement le moyen le plus utilisé du dépistage précoce des cancers du sein car il permet, même le dépistage des tumeurs asymptomatiques et non palpables manuellement. Alors l’objectif du travail est donc de développer une nouvelle stratégie d’extraction de connaissances à partir de données biomédicales (Images IRM, Images Mammographiques, Echographie mammaires, Données Patients, etc.) pour la détection d’éventuelles pathologies. Afin de rehausser le taux de classification nous proposons de modéliser les connaissances traduisant les différents points de vue de pathologistes au sein d’ontologies locales et de l’intégrer à la fois dans le processus de segmentation et de classification afin de pouvoir comparer et rendre interopérables les conclusions fournies par différents pathologistes.
Les tests et les validations seront faites à la fois sur des benchmarks internationaux et sur des données réelles collectées sur le terrain. | | Statut | Signalé |
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