La Reconnaissance des Formes
Application à IRM Cérébrale
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L'imagerie médicale a influencé à la fois la recherche médicale et la pratique clinique par les techniques d'imagerie médicale qui sont multiples et basées sur différents types de rayonnements (champ magnétique, ultrasons, rayon x, rayon gamma,...) : C'est la vue du médecin à l'intérieur du corps humain. La radiologie joue un rôle primordial dans le diagnostic d'une maladie et le radiologue prend beaucoup de temps à observer et à étudier ces images pour donner une décision. C'est pour faciliter la tache du médecin radiologue dans son milieu professionnel que nous avons besoin ...
L'imagerie médicale a influencé à la fois la recherche médicale et la pratique clinique par les techniques d'imagerie médicale qui sont multiples et basées sur différents types de rayonnements (champ magnétique, ultrasons, rayon x, rayon gamma,...) : C'est la vue du médecin à l'intérieur du corps humain. La radiologie joue un rôle primordial dans le diagnostic d'une maladie et le radiologue prend beaucoup de temps à observer et à étudier ces images pour donner une décision. C'est pour faciliter la tache du médecin radiologue dans son milieu professionnel que nous avons besoin des techniques développées de traitement des images médicales pour la prise de décision. L'objectif de notre travail est de réaliser un système automatique de prise de décision (aide au diagnostic) médicale à base de réseau de neurones artificiels (RNA) pour la reconnaissance des lésions (tumeurs) dans les images à résonances magnétiques (IRM) cérébrales. Les images utilisées sont des images saines (normale) et pathologiques (qui présentent des anomalies : tumeurs). Ces images une fois présentées à notre système de reconnaissance sont classifiées soit en classe normale ou en classe pathologique (tumorale).
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