Classification floue de la microcalcification dans les mammographies
Application du traitement d'images floues pour la détection et la classification des microcalcifications (petites tumeurs) dans les mammographies numérisées
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Le cancer du sein est l'une des formes de cancer les plus courantes chez la femme. La mammographie est une méthode couramment utilisée pour détecter le cancer du sein. Une mammographie est une radiographie du sein à très haute résolution spatiale. Les mammographies doivent être examinées afin de détecter des lésions anormales et éventuellement dangereuses. Le diagnostic assisté par ordinateur a été un domaine de recherche actif pour détecter automatiquement les anomalies d'une mammographie. Cette thèse se concentre sur la détection automatique des microcalcifications dans une ...
Le cancer du sein est l'une des formes de cancer les plus courantes chez la femme. La mammographie est une méthode couramment utilisée pour détecter le cancer du sein. Une mammographie est une radiographie du sein à très haute résolution spatiale. Les mammographies doivent être examinées afin de détecter des lésions anormales et éventuellement dangereuses. Le diagnostic assisté par ordinateur a été un domaine de recherche actif pour détecter automatiquement les anomalies d'une mammographie. Cette thèse se concentre sur la détection automatique des microcalcifications dans une mammographie en utilisant le traitement d'images floues. La microcalcification est l'un des premiers signes du cancer du sein, qui est parfois difficile à détecter en raison de sa petite taille, de son faible contraste et de ses limites floues. Les algorithmes flous développés dans ce travail analysent une image au niveau du pixel, détectent les anomalies et identifient les bords des anomalies à l'aide d'opérateurs flous. Le système flou développé est appliqué à un ensemble de mammographies à haute résolution afin de valider ses performances. Les résultats démontrent clairement la faisabilité et l'efficacité de l'approche proposée.
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