Abstract:
us de traitement. L'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) est un outil précieux
pour identifier et surveiller les tumeurs cancéreuses du sein et interpréter les régions suspectes, car
les IRMs possèdent une excellente capacité d'imagerie des tissus mous. Cependant, cela nécessite
un radiologue expérimenté pour analyser et interpréter les données. D'autre part, la segmentation
d'images peut aider les radiologues et les médecins dans le diagnostic de la maladie ainsi que dans
la planification du traitement `a prodiguer. Dans ce mémoire, nous avons essentiellement réalisé
deux contributions. Dans la première contribution, nous avons effectué un état de l'art des travaux
existants dans la littérature concernant la problématique abordée en les analysant et discutant
suivant une classification que nous avions proposée. Dans la deuxième contribution, nous avons
proposé une nouvelle approche `a base d'alliances dans les graphes pour la segmentation d'images,
dénommée "A2GSI", et nous l'avons appliquée sur des IRMs mammaires pour en extraire les
tumeurs existantes. L'approche proposée a été testée et évaluée sur deux datasets, un privé CMHLIMED
et un publique RIDER, et a été comparée avec plusieurs méthodes concurrentes dans la
littérature. Les résultats obtenus, en considérant plusieurs métriques de comparaison, ont été en
faveur de l'approche proposée A2GSI.
