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dc.contributor.authorRoumili, Lydia-
dc.contributor.authorYahiaoui, Yasmine-
dc.contributor.authorGhennam, S. ; promoteur-
dc.date.accessioned2022-11-30T14:22:10Z-
dc.date.available2022-11-30T14:22:10Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.other621.3MAS/560-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20491-
dc.descriptionOption : Réseaux et Télécommunicationen_US
dc.description.abstractL’imagerie médicale joue un rôle très important dans la visualisation non invasive des composants anatomiques chez l’homme. Dans ce travail on s’intéresse au fond de la rétine en étudiant les images rétiniennes a base drive. Un algorithme pour l’extraction de l’arbre vasculaire a été développé avec la méthode de Hessi L’imagerie médicale joue un rôle très important dans la visualisation non invasive des composants anatomiques chez l’homme. Dans ce travail on s’intéresse au fond de la rétine en étudiant les images rétiniennes a base drive. Un algorithme pour l’extraction de l’arbre vasculaire a été développé avec la méthode de Hessien, basé sur les filtres de rehaussement ensuite on a utilisé différents filtres Tim et Frnagi et Sato et ces déférentes implémentations pour une meilleure structurelle de vaisseaux on a fini par le vote tensor. en, basé sur les filtres de rehaussement ensuite on a utilisé différents filtres Tim et Frnagi et Sato et ces déférentes implémentations pour une meilleure structurelle de vaisseaux on a fini par le vote tensor.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderrahmane Mira- Bejaiaen_US
dc.subjectMéthode de Hessien : Tensor Voting : Images médicalesen_US
dc.titleLe Hessien et leTensor Voting dans la segmentation des images médicales.en_US
dc.typeThesisen_US
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