INDEXATION DES IMAGES BASEES AUTOMATES CELLULAIRES ET AGENTS
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Date
2015
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Abstract
Cette thèse a pour objet d’indexation et de recherche d’images par le contenu (CBIR) dans un
contexte de base d’images médicales. Nous nous plaçons dans la structure classique d’un
système d’indexation et de recherche classique des systèmes interactifs, c'est-à-dire que
l’utilisateur à la performance d’annoter le résultat obtenu par le système afin d’affiner la
recherche, c’est ce l’on appelle bouclage de pertinence.
Les systèmes CBIR demeurent des problèmes importants qui trouvent des applications
potentielles en médecine, étant donner la place que l’image numérique médicale occupe à
présent dans le quotidien des hôpitaux.
Dans notre travail, la recherche est réalisée à l’aide d’un système multi-agents (SMA), les
images mammographiques malignes et bénignes sont organisées avec les automates
cellulaires (AC) afin de construire un réseau de cellules qui joue le rôle d’un environnement
des SMA. Les agents parcourent le réseau à la recherche des images pertinentes et marquent
les chemins pertinents afin de guider les agents vers les cellules intéressants dans la phase
bouclage. Cet apprentissage permet aux agents de trouver plus facilement les cellules qui
contiennent des images pertinentes dans la phase de bouclage et offre une importante
réduction du temps grâce au parallélisme et l’interaction des agents dans le but d’un bon
résultat.
La qualité des résultats obtenus pour la recherche d’images pathologiques valide le système
proposé aussi évalué par un médecin du service.