Please use this identifier to cite or link to this item: http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20108
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dc.contributor.authorHarzia, Atmani-
dc.contributor.authorBoullaha, Nourdjihane-
dc.contributor.author.Mekhmoukh, A. ; promoteur-
dc.contributor.authorAlliche, A. ; promoteur-
dc.date.accessioned2022-10-27T08:28:50Z-
dc.date.available2022-10-27T08:28:50Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20108-
dc.descriptionOptions : Réseaux de Télécommunicationsen_US
dc.description.abstractLa tumeur cérébrale est une maladie mortelle qui ne peut pas être détectée avec certitude sans IRM. Dans ce projet, il est tenté de classifier si une tumeur qui est déjà présente au niveau du cerveau du patient est bénigne ou maligne en utilisant MATLAB. Pour ouvrir la voie à cette classification, l’image IRM a été d’abord segmentée par l’algorithme FLICM afin d’extraire la région d’intérêt qui est la tumeur, puis sur cette image segmentée, des opérations morphologiques ont été appliquées afin d'éclaircir mieux cette partie en éliminant les régions inutiles, ensuite viennent les étapes de la transformée en ondelette (DWT) suivie de l'application de l'analyse des composantes principales et l’extraction des propriétés caractéristiques de la tumeur en utilisant les caractéristiques de texture GLCM. Enfin la technique de classification par le KNN est utilisée pour la classification de la tumeur comme bénigne ou maligne, ce dernier a l’avantage utile de la haute précision. Et c'est ce qui s'avère d'après les résultats obtenus.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderrahmane Mira- Bejaiaen_US
dc.subjectLa segmentation : FLICM : Image IRM : DWT : KNN : La classification de la tumeuren_US
dc.titleEtude et Analyse de données IRMen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Mémoires de Master

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