Segmentation d’images médicales 3D
| dc.contributor.author | Slimani Arezki | |
| dc.contributor.author | Meziani Hamid | |
| dc.contributor.author | Ait Menguellet Ahcene | |
| dc.contributor.other | Chilali Ouardia | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-26T11:37:49Z | |
| dc.date.available | 2019-11-26T11:37:49Z | |
| dc.date.issued | 2011 | |
| dc.description | 35 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | Dans notre mémoire, nous avons étudié la segmentation d’images médicales 3D, nous avons d’abordparlé sur l’imagerie tridimensionnelle réputée sous le nom de la 3D. Nous avons exposé les généralités et les notions de base sur les images 3D. Nous nous sommes focalisés sur l’imagerie médicale et les différentes visualisations possibles qui existent actuellement et qui facilitent énormément la tâche aux médecins. Nous avons appliqué la méthode de segmentation des images 3D par le modèle des surfaces actives. L’objectif de notre travail, était de passer d’un contour actif 2D vers une surface en 3D, pour l’utiliser ensuite dans la segmentation des images médicales 3D. Vu la diversité des contours actifs, le choix s’est porté sur celui de Chan et Vese. Bien qu’il souffre du problème du temps de calcul, nous avons procédé par une adoption d’une méthode d’accélération de celui-ci. Nous avons exposé, ensuite, les différents tests et résultats sur des images médicales 2D et 3D, afin d’illustrer l’évolution des contours (surfaces). En guise de perspectives, nous pouvons suggérer de compléter le travail par l’ajout des approches d’évaluation de la segmentation, afin d’être plus objectif. Aussi, l’application de l’approche adoptée sur d’autres types de formats d’images et des images 3D de grande taille est aussi envisageable. Cependant, pour les promotions futures, étudier et tester le maillage explicite représente une perspective intéressante, pour ce travail | en |
| dc.identifier.citation | Automatique | |
| dc.identifier.other | ING.AUTO.06-11 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/8052 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Contours et surface actives | en |
| dc.subject | Voxel | en |
| dc.subject | Imagerie 3D | en |
| dc.title | Segmentation d’images médicales 3D | en |
| dc.type | Thesis | en |