Algorithmes de Détection Automatisée des Masses sur des Mammographies

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Ce travail est consacré à une contribution aux outils d’aide au DAO du cancer du sein basée sur la détection des masses.Le pourcentage de plus en plus élevé du cancer du sein, l’insuffisance des radiologues comparativement au volume des mammographies à analyser,le manque de fiabilité de certains diagnostics liés aux biopsies inutiles, nous ont imposé la nécessité de tels outils qui devront non seulement permettre aux radiologues de gagner en temps mais aussi aider ces derniers à rendre leurs décisions aussi précises que possible.Pour pallier certaines limites et insuffisances des techniques existantes,nous avons mis au point deux algorithmes de détection des masses dans les mammographies: minimisation de la somme d’inertie et seuillage adaptatif local.Nous avons noté une baisse de sensibilité dans les 2 cas en l’absence des modules de rehaussement (95,91% au lieu de 97,95% et 93,87% au lieu 95.91% pour le second).Ceci montre l’efficacité de ces divers sous blocks.La dernière partie est consacrée à la comparaison des performances des 2 outils.Les outils proposés sont conçus autour d’un microordinateur couplé à un interface dont le médecin aura besoin pour dialoguer avec la machine

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