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dc.contributor.authorBELADGHAM, Mohammed-
dc.date.accessioned2013-06-17T09:06:09Z-
dc.date.available2013-06-17T09:06:09Z-
dc.date.issued2012-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/2318-
dc.description.abstractLe développement remarquable des technologies de l’information et des télécommunications durant ces dernières années a engendré une évolution considérable dans le domaine de la médecine. Le télédiagnostic, qui est actuellement parmi les secteurs potentiels en télémédecine, est une discipline qui permet à deux ou plusieurs équipes médicales d’échanger des images médicales et de les commenter dans une démarche d’aide au diagnostic. L'imagerie médicale moderne génère des données considérables pouvant rapidement saturer les systèmes de transmission et de stockage. La nécessité de compresser les images apparaît donc aujourd'hui incontournable. Actuellement, la compression dans un service de radiologie est toujours effectuée sans perte quand qu’elle existe car elle constitue à ce jour le seul type de compression toléré par les experts. En effet, la compression sans perte garantit l’intégrité des données et permet d’éviter les erreurs de diagnostic. Cependant, ce type de compression n’offre pas de réduction significative du volume de ces données. Dans ce contexte, la compression avec perte peut être la réponse la plus appropriée. Les méthodes actuelles de compression d’images médicales reposent sur la transformée en ondelettes. La première contribution de cette thèse est de proposer une adaptation et amélioration de l’algorithme SPIHT à la structure Lifting afin de réduire les limites des ondelettes classiques à banc de filtre. Les résultats sur une base d’IRM et TDM montrent une supériorité visuelle et numérique de notre méthode par rapport aux méthodes classiques. Ces résultats visuels prometteurs sont confirmés par des nouveaux paramètres d’évaluation (WPSNR, MSSIM, VIF, VSNR, WSNR…). La seconde et la principale contribution de cette thèse est de proposer une nouvelle transformation appelée ondelettes quinconce (QWT), plus performante que l’ondelette classique (DWT). Nous appliquons cette transformée non séparable (QWT) couplée avec le codeur SPIHT. Les résultats obtenus, à l’aide de l’algorithme que nous proposons, sont très satisfaisants et encourageants comparés à plusieurs des meilleurs codeurs cités dans la littérature. Dans notre dernière contribution, nous proposons un algorithme basé sur la QWT et la QV.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectCompressionen_US
dc.subjectImagerie médicaleen_US
dc.subjectOndelettesen_US
dc.subjectStructure Liftingen_US
dc.subjectOndelettes quinconceen_US
dc.subjectSPIHTen_US
dc.subjectQVen_US
dc.subjectParamètres d’évaluationen_US
dc.titleCONSTRUCTION D’UNE TECHNIQUE D’AIDE AU DIAGNOSTIC EN IMAGERIE MEDICALE. APPLICATION A LA COMPRESSION D’IMAGESen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Doctorat Classique GEE

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