| Titre : | Classification des images médicales pour la détection automatique de Covid-19 |
| Auteurs : | Mohamed Bouderba, Auteur ; Kaddour Moumene, Auteur ; Abdelakader Fekir, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2022 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE02212T |
| Format : | 53P. / couv. ill. / 29cm. |
| Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
La détection automatique du Covid 19 à partir des images médicales, reste un des sujets de recherches les plus intéressant voir les plus important ces dernières années, vu la grande propagation de la maladie et le taux élevé de mortalité ainsi que sa répercussion considérable sur l’économie mondiale. Ce mémoire s’inscrit dans le cadre du développement d’une procédure de classification des images permettant la détection automatique des lésions COVID-19 à partir des images tomodensitométriques pulmonaire, afin de faciliter la rude tâche du radiologue ou du médecin traitant à prendre les décisions nécessaires dans les meilleurs délais (positif au covid ou non, confinement, traitement) et cela dans un temps optimal et avec un moindre effort. De plus, nous avons intégré un système expert qui nous a permis de prendre une décision basée sur d'autres critères pathologiques tels que la toux, la fièvre, les difficultés respiratoires ou le facteur âge. Pour bien traiter ce sujet, notre manuscrit a été organisé en trois chapitres. Les deux premiers chapitres sont consacrés à l'étude théorique en faisant une étude approfondie sur la maladie, de ses causes, ses symptômes et des méthodes de dépistage, tout en mettant plus de lumière sur la tomodensitométrie (imagerie médicale) centre d’intérêt de notre étude. Nous avons donné des généralités sur le système CAD en imagerie médicale ainsi que des travaux antérieurs liés à notre sujet de recherche (état de l'art). Le dernier chapitre est consacré à la présentation de notre système de classification des images médicales proposé, un système de décision ainsi que les résultats obtenus. Notre proposition se compose de deux étapes : une étape de classification des images médicales basées sur les techniques de seuillage et de morphologie mathématique, et une étape de décision qui se base essentiellement sur la logique floue en intégrant d’autres symptômes pathologiques. Ainsi, et d’après notre expérimentation et la comparaison présentées, les résultats obtenus sont encourageants. Néanmoins, notre système nécessite une amélioration afin de résoudre le problème lié à la consolidation de verre dépoli en utilisant d’autres techniques de traitement d’images et de classifications. |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE02212T | INF578 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Consultation sur place Exclu du prêt |
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