Browsing by Author "Mazouzi ,Smaine"

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    Combinaison de classifieurs : Bayesien Naif et KNN Pour la segmentation d’images médicales
    (Faculté des Sciences, 2022) Boudjelda ,Amel; Boulkricha, Faiza; Mazouzi ,Smaine
    Le but de notre travail est de mettre en oeuvre des techniques de segmentation d'IRM structurelles du cerveau. L’objectif de ce travail est le déploiement d’un système de segmentation d’images de résonance magnétiques (IRM), et d'extraire les régions d'intérêt dans la matière cérébrale. Il existe plusieurs algorithmes de segmentation d’images, chacun possédant ses avantages et ses limites d’utilisation. Dans ce travail, nous utilisons deux types d’algorithmes : Bayésien, KNN, dont le but de les combiner pour trouver une meilleure technique de segmentation utilisée dans ce domaine. L'intégration des résultats des deux méthodes, se fait selon un formalisme probabiliste assurant une décision optimale, et permettant d'améliorer les résultats de segmentation. L'expérimentation menue, en utilisant des images fantômes Brain Web, et des images réelles a montré le potentiel de l'approche pour améliorer significativement la segmentation des images à RM.
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    Lissage et amélioration d'images par les techniques d'apprentissage automatique
    (Faculté des Sciences, 2024) Heouaiene,Manal ; Kaouaine , Merieme; Mazouzi ,Smaine
    L'amélioration de la qualité des images est nécessaire pour assurer un traitement fiable et des résultats corrects de classification et reconnaissance. Le problème de la qualité d’image est plus délicat pour les images médicales dont IRM. Ces dernières entachés de différents types de détérioration , dont le bruit et la non uniformité des intensités (INU , Intensity Non Uniformity). Dans ce travail de master, nous proposons des méthodes d’amélioration des IRM cérébrales , en utilisant des techniques d’apprentissage automatique, à savoir la classification des pixels images. Nous considérons particulièrement ke filtrage de bruit et l’élimination de l’INU.
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    Ségmentation d'IRM par coopération des méthodes de clustering
    (Faculté des Sciences, 2022) Chebli, Roumaissa; Remmache, Chaima; Layouni, Zoubir; Mazouzi ,Smaine
    Le but de notre travail de master est de mettre en oeuvre une technique de segmentation permettant de montré le fort potentiel de la méthode proposée pour une segmentation efficace et rapide des IRM cérébrales. L’objectif de ce mémoire est de concevoir une méthode coopérative pour la segmentation des images cérébrales. Dans ce travail, nous avons combiné deux méthodes de segmentation, à savoir: le clustering probabiliste des voxels de l'image en utilisant l'algorithme EM avec l’algorithme des k-means pour segmenter des images du cerveau. Les résultats trouvés sont satisfaisants, ce qui nous a permet de dire, que l’utilisation d’une méthode combinée entre plusieurs algorithmes de segmentation permet de donner des meilleurs résultats de segmentation