Segmentation Des Images Irm Par Les Level Set

Résumé: Actuellement, la phase de segmentation constitue une étape importante dans le traitement et l’interprétation des images médicales. Rappelons que ces images sont obtenues par le biais d’un scanner IRM. De nombreuses recherches ont eu lieu sur les méthodes de segmentation, d’ou un très grand nombre de méthodes en résulte, parmi ces techniques nous nous intéressons à la méthode d’ensemble des niveaux ou level sets; c’est une technique particulière de segmentation, qui présente le sujet de notre projet de fin d’études; son principe est de faire évoluer un contour initial selon certaines équations pour aboutir aux bords de l’objet d’intérêt. Cette technique nous permet d’avoir un contour fermé et mince (un pixel d’épaisseur). De ce fait, ce mémoire est divisé en quatre chapitres: - Nous commençons par le premier chapitre qui explique brièvement les principes de l’imagerie par résonance magnétique « IRM ». - Le deuxième donne les notions fondamentales de la segmentation en traitement d’images. - Dans le troisième chapitre, nous allons présenter les deux méthodes de level sets afin de faire une étude comparative permettant d’évaluer les performances et les faiblesses de chaque méthode à partir des résultats obtenus. - Nous présentons dans le dernier chapitre l’application finale qui englobe les deux approches. Nous finirons ce rapport par une conclusion générale commentant les résultats obtenus.

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