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100  $a                         y50      
101  $afre
2001 $aAnalyse intelligente des images médicales application aux images microscopiques de cytologie$bressource électronique
210  $aUniversité de Tlemcen - Abou Bekr Belkaid : Département d'informatique$cUniversité de Tlemcen - Abou Bekr Belkaid
328 1$bDoctorat$cInformatique$eDépartement d'informatique , Université de Tlemcen - Abou Bekr Belkaid
330  $aL’analyse d’images cellulaire, appelé communément screening est une opération de repérage, manuelle, qui s’avère longue, fastidieuse et demande une concentration continue ; cette inspection visuelle des cellules peut être réalisée à partir des images microscopiques, ces dernières proviennent de l’étalement d’un frottis de moelle osseuses sur une lame ; permettant d’aider le médecin à aiguiser son diagnostic et compléter son bilan. Dans la chaine d’analyse d’image et de vision par ordinateur, la segmentation occupe une place prépondérante ; consistant à extraire et délimiter les objets ou plus exactement les composantes cellulaires pour notre application. Nous proposons un schéma de segmentation en utilisant la classification pixellaire basé sur la fusion d’information. Le modèle adopté est guidé par les deux stratégies qu’offre la fusion d’information ; à savoir classifier séparément les données issues de différentes sources pour ensuite fusionner les décisions ou bien de combiner ces données en vue de les classifier.  Une caractérisation est réalisée afin de fournir des descripteurs pertinents aux constituants cellulaires précédemment segmentées : cytoplasmes et noyaux. Ensuite un classifieur est construit pour identifier et différencier les types de cellules afin d’obtenir enfin une reconnaissance pathologique.
610  $aSegmentation Image microscopique
610  $a Espaces couleur
610  $a Fusion de données, image cytologiques
700  $aBENAZZOUZ , Mortada
701  $aArray
801 0$aDZ$bCERIST PNST
901$ac