Browsing by Author "Benmazou Sarah"

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    INDEXATION DES IMAGES BASEES AUTOMATES CELLULAIRES ET AGENTS
    (2015) Benmazou Sarah
    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.
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    INDEXATION DES IMAGES BASEES AUTOMATES CELLULAIRES ET AGENTS
    (2015) Benmazou Sarah
    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.