Traitement dimage pour la détection précoce de mélanomes

Zusatztext

Le mélanome est le cancer de la peau le plus mortel. La Règle ABCD, développée par lAmerican Cancer Society, est un ensemble de caractéristiques extraites des lésions mélanocytes dans le but de classifier les lésions et de distinguer entre mélanomes et lésions bénignes. Dans ce travail lautomatisation de la Règle ABCD par les techniques de traitement d'images est présentée. Un prétraitement est implémenté dans le but de filtrer les bruits et déliminer les poils. Après transformation de limage par KL, le seuil dOtsu est modifié est utilisé pour localiser la lésion. Une chaîne de transformations est appliquée à limage, pour mesurer et extraire les paramètres ABCD, (A: asymétrie. B: bord, irrégularités. C: couleur et D: différente structures). Ces paramètres sont utilisés par le classificateur TDS (Total Démoscopie Score). Après essais des algorithmes implémentés, la sensitivité est de 77.78% et la spécificité est de 80.33%.

Autorenportrait

Reda Kasmi né à Aokas, doctorant au département de Génie électrique à l'université de Bejaia (Algerie). Titulaire d'un diplôme de Magister (MS) en automatique et traitement du signal en 2011, ingénieur en électronique en 2008. Domaine de recherche concerne la détection précoce de mélanomes et le carcinome par les techniques du traitement d'images

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