Segmentation D’images Médicales Par Contours Actifs
2020
Mémoire de Master
Informatique

Université Saad Dahleb - Blida

R
Rezzoug, Nadia

Résumé: Les méthodes de segmentation d'images Médicaux, échographiques et IRM sont nombreuses ; toutes présentent des avantages mais ne donnent pas entière satisfaction. Toutes doivent être adaptées en fonction des applications que l’on se propose de réaliser. Les contours actifs ou modèles déformables ont permis de s'affranchir du chaînage des points du contour mais nécessitent le réglage de nombreux paramètres. Cette approche consiste à initialiser un contour par une suite de nœuds soumis à des forces externes qui représentent les caractéristiques de l'image, et des forces internes d'élasticité et de rigidité qui assurent une cohérence pendant l'évolution du contour initial. Cette évolution permettra au contour de trouver un état d'équilibre tout en minimisant ces énergies. Nous allons présenter une solution pour le problème d’initialisation de Contour actif, ainsi les méthodes de segmentation par convolution dans les images échographiques, imagerie médicale et Images IRM. Des résultats sur des images échographiques réelles, imagerie médicale et Images IRM sont présentés et comparés. Mots-clefs: Traitement d'images, contours actifs, prétraitement, segmentation, imagerie médicale.

Mots-clès:

traitement d'images"
'contours actifs
prétraitement
segmentation
imagerie médicale
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