Développement D’une Segmentation Et Classification De Bio-images : Aide Au Diagnostic Biomédical Pour La Détection Des Cellules Sanguines Anormales

Résumé: Ce travail de thèse est axé sur le domaine de traitement d’image biomédicale. Le but de ce projet de recherche est de développer un traitement algorithmique pour la détection, l’identification, la caractérisation et l a classification automatique et rapide de cellules s a n gui n es anormales. Ces travaux de recherche se focalisent sur l'exploitation potentielle des méthodes d'analyse texturale, les paramètres de textures (par exemples d'Haralick), en effet, nous démontrons la possibilité d'effectuer une détection et une classification automatique efficace à partir de l'extraction de seulement cinq paramètres d'Haralick. Cependant, la détection et la classification des cellules sanguines anormales reposent sur un ensemble d'étapes consécutives qui sont la segmentation, l'extraction d'attributs et la classification. Parmi les objectifs de ces travaux de thèse, il y a la modélisation et le développement d'une segmentation et d’une classification adaptée pour la détection, la caractérisation, la segmentation et à la classification rapide de la leucémie. La classification envisagée consiste à une approche combinée des techniques de segmentation et de classification dans l'objectif d'atteindre le taux le plus élevé par une comparaison à une simple application individuelle d'une des segmentations et classifications considérées. La finalité de ces travaux contribue au développement d’un outil logiciel d’aide au diagnostic biomédicale dans le but d’améliorer et d’évoluer une instrumentation médicale pour la détection des cellules sanguines anormales.

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