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Titre: Elaboration d’un Système d’Aide au Diagnostic en Imagerie Médicale pour la Prévention de Pathologies Mammaires

Domaine: Mathématiques informatique (MI)

Filière: Informatique

Option: INFORMATIQUE

Auteur: BELKHODJA Leila

Soutenu (e) le: 08/01/2020

Sous la direction de: HAMDADOU Djamila, Professeur, Université Oran 1

Le président du jury : BENYAMINA Abou El Hassen, Professeur, Université Oran 1

Examinateur1: NOURINE Rachid, MCA, Université Oran 1

Examinateur2: DJEBBAR Bachir, Professeur, USTO MB.

Examinateur3: CHIKH Mohamed Amine, Professeur, Université Abou BekrBelkaid Tlemcen

Examinateur4: BENSLIMANE Sidi Mohamed, Professeur, ESI Sidi Bel Abbes

Mention: Très honorables

Résumé:

Des études récentes ont prouvé que le cancer du sein continu à être la première cause de mortalité chez les femmes. S'il est détecté à un stade précoce, il peut être guéri dans 9 cas sur 10. Il n'y a actuellement aucun moyen efficace pour le réduire à terme sauf par la prévention. A cet effet, des campagnes de dépistage, destinées aux femmes asymptomatiques, sont organisées périodiquement, où des centaines de mammographies sont analysées. Cependant, l'analyse de ce type d'images par la perception visuelle des radiologues peut souvent manquer de véritables lectures positives, d'où la nécessité d'introduire des outils automatiques qui prennent en charge ces volumes importants de données. Les systèmes d'aide à la détection sont des outils très importants qui peuvent servir aux radiologues comme seconds lecteurs de mammographies, afin de déceler toute trace de cancer précocement par la recherche de signes pathologiques bien spécifiques, telles que les masses mammaires. Cette thèse apporte une solution à cette problématique par la mise en place d'un système automatique d'aide à la détection de masses sur les mammographies, nommé IMCAD (IMune Computer AidedDetection). Le système proposé, ayant les facultés d'apprentissage et d'évolution automatiques, est appliqué sur des cas réels de la base d'images INbreast et permet de localiser les zones suspectes en intégrant des méthodes de traitement de l'image médicale depuis l'acquisition jusqu'à la décision. Il est basé sur une approche robuste de segmentation floue suivie d'une phase de détection menée par un système bio-inspiré qui imite le comportement de l'humain face au danger : le système immunitaire artificiel. Afin de valider notre proposition, nous avons utilisé la courbe ROC, la surface sous cette courbe et l'indice de précision.


Mots clefs: Mammographie; Masses mammaires; Système d'aide à la détection; Reconnaissance immunitaire; Segmentation floue; Indices de validité; Systèmes bio inspirés; Pyramide de gauss; Description des masses; Filtrage.


Publications associées à la thèse

Article 1 TH5113:

Titre: IMCAD: Computer Aided System for Breast Masses Detection based on Immune Recognition

Revue: International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence

Référence: 1989-1660

Date: Juin 2019