Segmentation d'image IRAM cérébral par FCM et ses variantes

Simple item page
dc.contributor.authorDermeche Arezki Massinissa
dc.contributor.authorBenyoussef Sofiane
dc.contributor.otherNait Belaid Ouiza
dc.date.accessioned2019-11-12T13:00:48Z
dc.date.available2019-11-12T13:00:48Z
dc.date.issued2013
dc.description61 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractEn vue des avancées technologiques en particulier dans le domaine du traitement d'images IRM, on a étudié de prés les méthodes choisis pour ce traitement, parmi elles on trouve les méthodes de classification floues non supervisées (FCM et ses variantes) . Dans le cadre de notre travail, le but principal est d'obtenir une meilleure segmentation avec une hybridation de deux méthodes de classification floues, et cela nous a conduits à des résultats positifs .en
dc.identifier.citationAutomatique
dc.identifier.otherMAST.AUTO.57-13en
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/7536
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectIRM Cérébraleen
dc.subjectSegmentation des imagesen
dc.subjectFCM et ses variantesen
dc.subjectFCMen
dc.subjectPCMen
dc.subjectHybridation .en
dc.titleSegmentation d'image IRAM cérébral par FCM et ses variantesen
dc.typeThesisen

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
DermecheArezkimassinissa_BenyoussefSofiane.pdf
Size:
5.69 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
PDF
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Département d'Automatique