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Segmentation automatique et détection de mélanome dans les images dermoscopiques.

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dc.contributor.author Adrar, Katia
dc.contributor.author Benchalal, Katia
dc.contributor.author Mekhmoukh ; promoteur
dc.contributor.author Alliche ; promoteur
dc.contributor.author Alliche ; promoteur
dc.date.accessioned 2022-10-27T09:28:34Z
dc.date.available 2022-10-27T09:28:34Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20111
dc.description Options : Réseaux de Télécommunications en_US
dc.description.abstract Les cancers de la peau sont la forme de cancer la plus fréquente chez l'être humain. Dans ce mémoire, nous nous sommes intéressés à une chaine de traitement d’images dermoscopiques afin de classifier les mélanomes en tumeur bénigne ou maligne. L’extraction de caractéristiques consiste en des attributs géométriques, de couleur et de texture afin de réaliser la tache de classification. Pour améliorer le taux de classification, la segmentation est une étape critique dans les systèmes automatiques de diagnostic de mélanome qui consiste à définir la lésion comme une région d’intérêt. Enfin la technique de classification par les SVM est utilisée pour la classification de la tumeur comme bénigne ou maligne, dans laquelle nous avons sélectionné 160 images, dont 80 représentent des lésions malignes et 80 des lésions bénignes qui contient le masque manuel de chaque lésion, 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.iso fr en_US
dc.publisher Université Abderrahmane Mira- Bejaia en_US
dc.subject Mélanome : La segmentation : Dérmoscopie : Classification SVM en_US
dc.title Segmentation automatique et détection de mélanome dans les images dermoscopiques. en_US
dc.type Thesis en_US


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