Segmentation D’image Irm Cérébrale Par Systèmes Multi-agents

Résumé: Au départ de notre travail, nous nous sommes fixé pour objectif, l’étude de différentes méthodes de segmentation afin d’avoir un aperçu global sur leurs modes de fonctionnement pour enfin choisir l’une d’elles et l’appliquer sur des images cérébrales IRM. En effet, le choix s’est orienté vers la méthode classique approche région qu’on a essayé d’implémenter dans un contexte multi-agents (SMA). Malgré les problèmes rencontrés, dont le manque de temps, la difficulté d’obtenir les informations avec exactitude dans le domaine imagerie par résonnance magnétique, la non disponibilité des images IRM cérébrales et le manque de ressources documentaires sur le sujet. Nous pouvons dire que nous avons appris beaucoup de nouvelles notions tout au long de la réalisation de ce travail, telles que des concepts concernant le domaine du traitement d’image et des systèmes multi-agents(SMA) ainsi que la prise en main d’une plateforme dédiée à la segmentation multi-agents (JADE) qui est une plateforme professionnelle très puissante. On peut dire qu’on est plus au moins arrivés à mener une bonne étude qui nous a bien aidé à comprendre le domaine étudié afin de réaliser le projet. Les perspectives de ce travail peuvent être résumées dans les points suivants : 1 Modéliser d’autres algorithmes de la segmentation et les comparer avec les résultats obtenus. 2 Développer un système basé sur la coopération de plusieurs algorithmes de différentes méthodes par exemple. 3 Tester les méthodes implémentées sur d’autres types d’images, comme les images satellitaires.

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