Résumé: La mammographie demeure la technique pour diagnostiquer les différentes affections de la glande mammaire. Elle sert non seulement à améliorer le diagnostique en cas d'anomalie clinique, mais elle permet aussi de dépister des cancers de petites tailles non palpables. L'objectif de tout système radiographique est l’obtention d'une image de la plus haute qualité possible afin d'assurer la précision diagnostique la plus élevée. L'objectif de notre travail est d'aider le praticien a mieux localiser les régions malsaines du sein. La modélisation de l'image par les champs aléatoires de Markov permet d'effectuer une segmentation d'images en zones homogénes séparées par des bords francs. Tous les modéles Markoviens exigent la minimisation d'une fonction d'énergie non convexe qui est résolue par les algorithmes aléatoires tel que le recuit simulé ou les algorithmes déterministes tel que l'ICM.

Alger:
Langue: Français
Collation: 96 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Ingeneiur d'Etat
Etablissement de soutenance: Alger, Institut National de formation en Informatique
Spécialité: Informatique
Index décimal 519.233 .Processus de Markov (chaînes de Markov)
Thème Informatique

Mots clés:
mammographie
microcalcification
Markov, Champs aléatoires de
champs aléatoires

Note: Bibliogr. pp.[1-3]