Détection et classification des tumeurs dans les tissus mammaires par la machine à vecteur de support(SVM)

Abstract

Avec la découverte de la radiographie , des images sont régulièrement acquises pour le diagnostic médical. Favorisé par l'utilisation croissante de systèmes d'imagerie numérique directe, le traitement d'images numériques est devenu de plus en plus important dans les soins de santé . Les travaux de ce mémoire s'articulent autour de deux axes : Un algorithmes de segmentation de masse est développé sur les images mammographies, basé sur l'analyse de région par morphologie mathématique (Ligne de Partage des Eaux) , et le seconde axe est la classification des tumeurs selon la bénignité ou la malignités de ces tumeurs en appliquant l’agorithme de machine à support vecteur et les réseaux de neurones.

Mots clef : classification, identification, segmentation, SVM, LPE.

Abstract : With the discovery of radiography, images are regularly acquired for medical diagnosis. Favored by the increasing use of direct digital imaging systems, the treatment of digital images has become increasingly important in healthcare. The work of this thesis revolves around two axes: A segmentation algorithms mass is developed on the mammography images, based on the analysis of region by mathematical morphology (Water Sharing Line), and the second axis is the classification of tumors according to the benignity or malignancy of these tumors by applying the agorithm of vector support machine and neural networks.