Dépôt DSpace/Université Larbi Tébessi-Tébessa

Segmentation des images pathologiques à l’aide des techniques IA

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dc.contributor.author Nadjah, abdelmouiz
dc.date.accessioned 2022-07-17T14:42:52Z
dc.date.available 2022-07-17T14:42:52Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/4949
dc.description.abstract Les maladies oncologiques comme le cancer du sein nécessitent une étude anatomopathologique précise. Le diagnostic implique souvent la détection de régions tumorales à partir d'une énorme image histopathologique de lame entière. Ceci est encore plus compliqué lorsque les services de pathologie diagnostiquent généralement des centaines et des milliers de lames chaque jour, ce qui peut prendre du temps et a lieu des erreurs. La segmentation d'images devient l'un des outils importants dans le domaine médical et plus précisément dans l’analyse des images pathologique où elle est utilisée pour extraire une région d'intérêt de tissus. Dans ce travail nos objectifs sont (1) de développer un algorithme permet l’annotation automatique des masques des images et (2) de segmenter les images histopathologique du cancer de sein colorées à l'hématoxyline et à l'éosine à l’aide d’un modèle CNN, afin de permettre au pathologiste de faire des diagnostics immédiates et précis. en_US
dc.description.sponsorship GasmiMohamed en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Université Larbi Tébessi - Tébessa en_US
dc.subject segmentation, artificial intelligence, CNN, pathological image, breast cancer en_US
dc.subject segmentation, intelligence artificielle, CNN, image pathologique, cancer du sein. en_US
dc.title Segmentation des images pathologiques à l’aide des techniques IA en_US
dc.type Thesis en_US


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