Segmentation d’images IVUS.
| dc.contributor.author | Ben Ali Khoukha | |
| dc.contributor.author | Berkani Djouher | |
| dc.contributor.other | Hammouche Kamal | |
| dc.date.accessioned | 2019-11-12T12:57:54Z | |
| dc.date.available | 2019-11-12T12:57:54Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.description | 41 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | L'athérosclérose, l'accumulation de plaque sur les parois artérielles, est une des maladies cardiovasculaires les plus répandues. L'échographie intravasculaires (IVUS) permet d'observer des sections transversales des artères montrant la lumière, les parois et la plaque qui peut s'y trouver. Sachant qu'un examen IVUS résulte en plusieurs centaines d'images difficiles à analyser, il est important de pouvoir établir des outils automatiques d'analyse IVUS. Nous présentons donc une méthode de segmentation de l’image IVUS, cette méthode est basée sur l’analyse statistique de la texture par la matrice de cooccurrence et l’algorithme kmeans. L'application de cette méthode sur des images IVUS réelles a donné des résultats encourageants. Les résultats obtenus montrent les régions cathéter et la paroi vasculaire sont généralement bien détectés, tandis que la région "lumière" l'est moins. L'ensemble de ce travail permet d'espérer un usage encore plus précis et efficace de l'échographie intravasculaire. Mots clés : IVUS, segmentation, athérosclérose. Abstract Atherosclerosis plaque accumulation on artery walls is one of the most common cardiovascular diseases. The intravascular ultrasound (IVUS) facilitated the observation of cross sections of arteries showing the light, the walls and the plaque that may be present. Knowing that IVUS examination results in several hundred images difficult to analyze, it is important to establish automated tools IVUS analysis. Therefore we present a method of segmentation of the IVUS image, this method is based on statistical analysis of the texture by the co-occurrence matrix and k-means algorithm. The application of this method on real IVUS images has produced encouraging results. The results obtained show the catheter and the vascular wall regions are generally well detected, while the region "light" is not. All of this work offers hope evens more accurate and effective use of intravascular ultrasound. | en |
| dc.identifier.citation | Commande Des Systemes | |
| dc.identifier.other | MAST.AUTO.27-15 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/7318 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | IVUS | en |
| dc.subject | Segmentation | en |
| dc.subject | Atherosclerose. | en |
| dc.title | Segmentation d’images IVUS. | en |
| dc.type | Thesis | en |