Titre :	Segmentation des images en utilisant les réseaux de neurones impulsionnels.
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	HASSAIN Bakhta farida, Auteur ; BENYETTOU Mohamed, Directeur de thèse
Année de publication :	2009
Importance :	92 p
Accompagnement :	CD
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Informatique:Modélisation & Simulation
Mots-clés :	Rétine  arbre vasculaire  segmentation  réseaux de neurones impulsionnels  spiking response model (SRM ) analyse d’images. Retina  vascular Tree  Segmentation  Spiking Neurons Networks  Spiking Response Model (SRM)  Analyze images.
Résumé :	Le traitement des images est une discipline nouvelle, riche et variée, dans laquelle les nombreuses méthodes existantes sont délicates à appliquer aux problèmes réels. Depuis quelques années, la montée en puissance de l’outil informatique a fait du traitement d’image une discipline à part entière dans tous les domaines. Dans ce travail , nous présentons une segmentation des images en couleur du fond d’œil de la rétine en utilisant un type particulier des modèles des réseaux de neurones à impulsions, le modèle Spike Response Model (SRM). Ces modèles sont plus délicats à simuler, ils offrent des caractéristiques inédites et très puissantes en intégrant des propriétés nouvelles du fonctionnement neuronal. Les résultats de la segmentation étaient satisfaisants, les vaisseaux sanguins (arbres vasculaires) de différentes tailles et de différentes intensités sont bien détectés, avec quelques zones de confusion. Ce qui nous permet de dire que, la description des réseaux de neurones impulsionnels, tout comme les réseaux de neurones artificiels classiques et à l’image des neurones biologiques, fait intervenir la description des liens, ou connexions, entre les neurones. L’objet du modèle n’est pas de comprendre comment le potentiel d’action est généré, mais de décrire les séries d’impulsions produites en fonction de l’entrée. De fait de leur caractère récent, il reste encore des points à définir notamment en ce qui concerne le codage. The image processing is a new, rich and varied discipline, in which the many existing methods are delicate to apply to the real problems.For a few years, the rise to power of the data-processing tool has made image processing a discipline with whole share in all the fields. In this work, we present a segmentation of the images fill color of eye by using a particular type of the models of the Spiking Neurons Networks, the model Spike Response Model (SRM). These models are more delicate to simulate, they offer new and very powerful characteristics by integrating new properties of neuronal operation. The results of the segmentation were satisfactory, the blood vessels (vascular trees) of various sizes and various intensities are well detected, with some zones of confusion. What enables us to say that, the description of networks of impulse neurons, just like the networks of artificial neurons traditional and with the image of the biological neurons, utilizes the description of the bonds, or connections, between the neurons. The object of the model is not to include, understand how the potential of action is generated, but to describe the series of impulses produced according to the entry. In fact of their recent nature, there remain still points to be defined in particular with regard to the coding.

Segmentation des images en utilisant les réseaux de neurones impulsionnels. [texte imprimé] / HASSAIN Bakhta farida, Auteur ; BENYETTOU Mohamed, Directeur de thèse . - 2009 . - 92 p + CD.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Informatique:Modélisation & Simulation
Mots-clés :	Rétine  arbre vasculaire  segmentation  réseaux de neurones impulsionnels  spiking response model (SRM ) analyse d’images. Retina  vascular Tree  Segmentation  Spiking Neurons Networks  Spiking Response Model (SRM)  Analyze images.
Résumé :	Le traitement des images est une discipline nouvelle, riche et variée, dans laquelle les nombreuses méthodes existantes sont délicates à appliquer aux problèmes réels. Depuis quelques années, la montée en puissance de l’outil informatique a fait du traitement d’image une discipline à part entière dans tous les domaines. Dans ce travail , nous présentons une segmentation des images en couleur du fond d’œil de la rétine en utilisant un type particulier des modèles des réseaux de neurones à impulsions, le modèle Spike Response Model (SRM). Ces modèles sont plus délicats à simuler, ils offrent des caractéristiques inédites et très puissantes en intégrant des propriétés nouvelles du fonctionnement neuronal. Les résultats de la segmentation étaient satisfaisants, les vaisseaux sanguins (arbres vasculaires) de différentes tailles et de différentes intensités sont bien détectés, avec quelques zones de confusion. Ce qui nous permet de dire que, la description des réseaux de neurones impulsionnels, tout comme les réseaux de neurones artificiels classiques et à l’image des neurones biologiques, fait intervenir la description des liens, ou connexions, entre les neurones. L’objet du modèle n’est pas de comprendre comment le potentiel d’action est généré, mais de décrire les séries d’impulsions produites en fonction de l’entrée. De fait de leur caractère récent, il reste encore des points à définir notamment en ce qui concerne le codage. The image processing is a new, rich and varied discipline, in which the many existing methods are delicate to apply to the real problems.For a few years, the rise to power of the data-processing tool has made image processing a discipline with whole share in all the fields. In this work, we present a segmentation of the images fill color of eye by using a particular type of the models of the Spiking Neurons Networks, the model Spike Response Model (SRM). These models are more delicate to simulate, they offer new and very powerful characteristics by integrating new properties of neuronal operation. The results of the segmentation were satisfactory, the blood vessels (vascular trees) of various sizes and various intensities are well detected, with some zones of confusion. What enables us to say that, the description of networks of impulse neurons, just like the networks of artificial neurons traditional and with the image of the biological neurons, utilizes the description of the bonds, or connections, between the neurons. The object of the model is not to include, understand how the potential of action is generated, but to describe the series of impulses produced according to the entry. In fact of their recent nature, there remain still points to be defined in particular with regard to the coding.