Réduction de bruit dans l’imagerie médicale en utilisant les réseaux de neurones cellulaires et les ondelettes. Doctorat thesis,(2015) Université de Batna 2.
| dc.contributor.author | BOUCHOUAREB Rachida | |
| dc.date.accessioned | 2023-03-23T11:37:59Z | |
| dc.date.available | 2023-03-23T11:37:59Z | |
| dc.date.issued | 2017-04-25 | |
| dc.description.abstract | Dans cette thèse deux méthodes ont été appliquées dans le domaine de la réduction du bruit des taches dans l’imagerie médicale, qui est une caractéristique naturelle de l’image de l’échographie médicale. C’est un terme utilisé pour la forme granulaire qui apparait dans le B-Scan et peut être considéré comme un bruit multiplicatif. Le bruit des taches diminue la capacité d’un observateur à distinguer les détails fins dans l’examen de diagnostique. Il limite aussi l’application effective du traitement d’images telles que la détection de contours et la segmentation. Par conséquent les méthodes de traitement du bruit de taches ont fait l’objet de recherches pour améliorer la qualité d’image et d’accroitre les capacités de diagnostique d’images médicales à ultrasons. Les méthodes qu’on a utilisées lors de ce travail sont utilisées dans le traitement d’images, parmi leurs applications, la réduction de bruit dans l’imagerie médicale. La première méthode concerne l’utilisation des ondelettes qui ont apporté un nouveau souffle dans le domaine du traitement de signal et d’images. Elles permettent, en effet, d'analyser et de repérer les discontinuités d'un signal à une ou à deux dimensions, et à des échelles différentes. Cette caractéristique est utilisée pour le débruitage des images. Dans le domaine de l’imagerie médicale, le débruitage cherche à pouvoir discerner les informations utiles dans le domaine médical comme la forme, le contour, etc. Par seuillage des ondelettes, on peut débruiter une image par élimination des détails les plus fins. La deuxième méthode qui est proposée par CHUA&YANG est basée sur les réseaux de neurones cellulaires (Cellular Neural Network : CNN), sa caractéristique en temps continu permet le traitement du signal en temps réel dans le domaine numérique et sa caractéristique d'interconnexion locale qui est faite sur mesure pour la mise en oeuvre VLSI. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-batna2.dz/handle/123456789/917 | |
| dc.title | Réduction de bruit dans l’imagerie médicale en utilisant les réseaux de neurones cellulaires et les ondelettes. Doctorat thesis,(2015) Université de Batna 2. |