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dc.contributor.authorMANSEUR, Abdelghani-
dc.contributor.authorTEDJANI, MOHAMMED ELKEBIR-
dc.contributor.authorBOUGUETTA, FARID-
dc.date.accessioned2024-09-30T09:06:43Z-
dc.date.available2024-09-30T09:06:43Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationFACULTE DES NOUVELLES TECHNOLOGIES DE L'INFORMATIQUE ET DE LA COMMUNICATIONen_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/36933-
dc.descriptionAutomatique et systèmesen_US
dc.description.abstractL’analyse de scène, la vidéo, l’imagerie médicale et de nombreux autres domaines utilisent l’analyse d’image de texture, qui est un concept bien établi. Afin d’étudier le succès de la méthode statistique dans l’analyse des images de texture, cette mémoire consacre un certain nombre de méthodes distinctes au sujet. Caractéristiques se MATLAB pour calculer les différentes caractéristiques statistiques des images de mammographie, nous comparerons les résultats présentés en fonction de ces caractéristiques statistiques. Ensuite, en utilisant des avantages statistiques, nous appliquerons l’algorithme de fragmentation par k-means pour extraire ou pour identifier et distinguer les parties infectées du sein des parties saines, car notre mémoire porte sur le cancer du sein.en_US
dc.description.sponsorshipDépartement d’Electronique et Communicationen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUNIVERSITY KASDI MERBAH OUARGLAen_US
dc.subjectanalyse d’imageen_US
dc.subjecttextureen_US
dc.subjectcaractéristiques statistiques fragmentationen_US
dc.subjectimagerie échographiqueen_US
dc.titleAnalyse d'images médicales texturéesen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Département d'Electronique et des Télécommunications - Master

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