Segmentation automatique 3D du sinus sphénoïdale par la méthode k-moyenne floue

Abstract

Dans ce travail, nous mettons en évidence l’idée qui consiste à utiliser les données médicales, telles que les images SCANNER aux fins d’identification ou de vérification individuelle, pour effectuer ce travail nous avons eu recours aux différentes opérations de traitement d’images dont on cite la segmentation qui est une opération de traitement d’images de bas niveau qui consiste à localiser dans une image les régions (ensemble de pixels) appartenant à une même structure. Parmi les techniques de segmentation, la classification fournie une partition de l’image en regroupant des pixels des niveaux de gris similaires dans une même classe de pixels cette approche connaît un très grand succès. En fin de ce travail nous avons abouti à l’extraction et l’étude des caractéristique du sinus sphénoïdale les résultats obtenus montrent que l’établissement de la concordance anatomique des sinus sphénoïdaux par comparaison visuelle et quantitative pourrait effectivement être utilisé dans l’identification personnelle.In this work, we highlight the idea of using medical data, such as SCANNER images for identification or individual verification, to perform this work, we used the various image processing operations. The segmentation is a low-level image processing operation which consists in locating in an image the regions (set of pixels) belonging to the same structure. Among the segmentation techniques, classification provides a partition of the image by grouping pixels of similar gray levels in the same class of pixels, this approach is very successful. At the end of this work, we resulted in the extraction and study of the characteristics of the sphenoidal sinus. The results obtained show that the establishment of the anatomical concordance of the sphenoidal sinuses by visual and quantitative comparison could actually be used in personal identification.