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Le Hessien et leTensor Voting dans la segmentation des images médicales.

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dc.contributor.author Roumili, Lydia
dc.contributor.author Yahiaoui, Yasmine
dc.contributor.author Ghennam, S. ; promoteur
dc.date.accessioned 2022-11-30T14:22:10Z
dc.date.available 2022-11-30T14:22:10Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.other 621.3MAS/560
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20491
dc.description Option : Réseaux et Télécommunication en_US
dc.description.abstract 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 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.iso fr en_US
dc.publisher Université Abderrahmane Mira- Bejaia en_US
dc.subject Méthode de Hessien : Tensor Voting : Images médicales en_US
dc.title Le Hessien et leTensor Voting dans la segmentation des images médicales. en_US
dc.type Thesis en_US


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