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Analyse d’images cérébrales par les Systèmes Immunitaires Artificiels –Etude Comparative / Hasnia MERZOUG 

Public ISBD Titre : Analyse d’images cérébrales par les Systèmes Immunitaires Artificiels –Etude Comparative Type de document : texte imprimé Auteurs : Hasnia MERZOUG, Auteur Année de publication : 2011 Importance : 122 p Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Tumeurs cérébrales, le système immunitaire artificiels, traitement des images médicales, segmentation, les réseaux de neurones RBF. Brain tumors, the artificial immune system, medical image processing, segmentation, neural networks RBF. Résumé : La bioinformatique a rapidement évolué ces dernières années et s’est concentré sur les tumeurs cérébrales, d’où l’utilité de développer des outils pratiques pour la classification de ces tumeurs. Dans ce travail nous avons utilisé une des techniques les plus récentes du traitement automatique et de la reconnaissance des formes, cette méthode s’appelle les systèmes immunitaires artificiels. Ces algorithmes exploitent typiquement les caractéristiques des systèmes immunitaires biologiques pour ce qui est de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyen de résolution de problème de classification. La reconnaissance des images cérébrales IRM est basée sur une segmentation par approche contour de type « Canny » pour l’extraction des caractéristiques pertinentes. En comparant les systèmes immunitaires artificiels avec une autre méthode bioinspiré qui est les réseaux de neurones RBF, les systèmes immunitaires artificiels ont montrés une meilleure performance. Bioinformatics has evolved rapidly in recent years has focused on brain tumors, hence the need to develop practical tools for the classification of these tumors. In this work we used the latest techniques of automatic processing and pattern recognition, this method is called artificial immune systems. These algorithms exploit typically the features of biological immune systems in terms of learning and memory as a means of solving classification problem. Recognition of MRI brain images is based on a segmentation approach outline of type "Canny" to extract the relevant characteristics. Comparing artificial immune systems with another method bio inspired which are the neural networks RBF; artificial immune systems have shown better performance. Directeur de thèse : BENYETTOU , Mohamed Analyse d’images cérébrales par les Systèmes Immunitaires Artificiels –Etude Comparative [texte imprimé] / Hasnia MERZOUG, Auteur . - 2011 . - 122 p + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : Tumeurs cérébrales, le système immunitaire artificiels, traitement des images médicales, segmentation, les réseaux de neurones RBF. Brain tumors, the artificial immune system, medical image processing, segmentation, neural networks RBF. Résumé : La bioinformatique a rapidement évolué ces dernières années et s’est concentré sur les tumeurs cérébrales, d’où l’utilité de développer des outils pratiques pour la classification de ces tumeurs. Dans ce travail nous avons utilisé une des techniques les plus récentes du traitement automatique et de la reconnaissance des formes, cette méthode s’appelle les systèmes immunitaires artificiels. Ces algorithmes exploitent typiquement les caractéristiques des systèmes immunitaires biologiques pour ce qui est de l’apprentissage et de la mémorisation comme moyen de résolution de problème de classification. La reconnaissance des images cérébrales IRM est basée sur une segmentation par approche contour de type « Canny » pour l’extraction des caractéristiques pertinentes. En comparant les systèmes immunitaires artificiels avec une autre méthode bioinspiré qui est les réseaux de neurones RBF, les systèmes immunitaires artificiels ont montrés une meilleure performance. Bioinformatics has evolved rapidly in recent years has focused on brain tumors, hence the need to develop practical tools for the classification of these tumors. In this work we used the latest techniques of automatic processing and pattern recognition, this method is called artificial immune systems. These algorithms exploit typically the features of biological immune systems in terms of learning and memory as a means of solving classification problem. Recognition of MRI brain images is based on a segmentation approach outline of type "Canny" to extract the relevant characteristics. Comparing artificial immune systems with another method bio inspired which are the neural networks RBF; artificial immune systems have shown better performance. Directeur de thèse : BENYETTOU , Mohamed

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
4590	02-08-430	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt

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