Segmentation floue diimages IRM base sur d'optimisation par Essaim Particulare OEP (PSO)

dc.contributor.authorMERZOUG, SALAH
dc.date.accessioned2018-02-06T10:23:58Z
dc.date.available2018-02-06T10:23:58Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractL'objectif de ce travail est la segmentation d'image IRM.la segmentation est une tache cruciale dans l'interprétation des images médicale ,dans notre le but est d'aboutir à une classification du cerveau .Ce dernier est constitué de deux tissues ;un tissu tumoral et un tissu sain .plusieur salgorithmes de segmentation d'images existent dans la littérature,chacun possédant ses avantagesz et ses limites d'utilisation .Ce travait coporte quatre méthodes de segmentation: Fuzzy c-means standard (FCM),Fuzzyc-means basées sur l'optimisation par essaim particulaire (OEP) (FCM -PSO) ,fuzzy c-means basé sur génétiques ( FCM-GA ) et enfin, FCM qui est basé sur algorithme de l'évolution différentielle (FCM-DE) .Nous cloturons ce travail par une comparaison entre ces quatre méthodes ,en termes de qualité de segmentation et de performance.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/2464
dc.language.isofren_US
dc.publisherFACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE- UNIVERSITE DE M’SILAen_US
dc.subjectSegmentation d'images ,IRM,fuzzy c-means (FCM) ,FCM-PSO ,FCM-GA ,FCM-DE.en_US
dc.titleSegmentation floue diimages IRM base sur d'optimisation par Essaim Particulare OEP (PSO)en_US
dc.typeThesisen_US

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