Beschreibung
Dans le cadre de cette thèse, nous avons focalisé notre étude sur la segmentation automatique des images IRM cérébrales par les algorithmes bio-inspirés. Parmi les méthodes non supervisées présentées, nous nous sommes intéressés à lalgorithme de c-moyennes floues (FCM). Cet algorithme a été largement appliqué, au regard de son adaptation et son efficacité à traiter des données imprécises et incertaines. Cependant, son inconvénient majeur est lié à linitialisation aléatoire des centres de classes qui provoque une convergence prématurée et bloque FCM dans des minima locaux. Afin daméliorer davantage les performances de FCM, nous avons proposé une nouvelle méthode dinitialisation, basée sur lalgorithme doptimisation par essaim de particules PSO. Notre contribution sarticule autour de deux étapes principales. La première consiste à reformuler le problème de la segmentation en un problème doptimisation, par la définition dune nouvelle fonction objectif qui cherche les meilleurs centres de classes. La deuxième étape concerne linitialisation de lalgorithme FCM avec les centres déjà obtenus.
Autorenporträt
Moussa Semchedine a reçu son diplôme de Doctorat en informatique en 2018 au département d'informatique de l'université Setif 1, Algérie. Ses recherches portent principalement sur les algorithmes bio-inspirés et leurs applications dans les problèmes de segmentation d'images IRM.
Herstellerkennzeichnung:
BoD - Books on Demand
In de Tarpen 42
22848 Norderstedt
DE
E-Mail: info@bod.de
