Résumé: L'objectif de ce travail est d'élargir le champ d'utilisation des méthodes de fouille de données qu'elles soient adaptées aux spécificités et aux caractéristiques des données complexes comme les données médicales; dans ce contexte, et appliqué aux données bio-médocales, nous proposons une architecture de fusion dans un cadre possibilité de données de type hétérogène ( donnée numérique ou linguistique et une image de modalité IRM), la théorie des ensembles floues a été retenue pour la représentation de la donnée numérique issue du dossier médicale; quand à la représentation de l'image, une hybridation entre l'algorithme AntClust basé sue une population d'argents fourmis et l'algorithme flou FCM à été proposée.

M'Sila:
Langue: Français
Collation: 150 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Magister
Etablissement de soutenance: M'Sila, Université Mohamed Boudiaf. Faculté des Sciences de l'Ingenieur
Spécialité: Informatique
Index décimal 621 .Physique appliquée (électrotechnique, génie civil, génie mécanique, ingénierie appliquée, principes physiques en ingénierie)
Thème Informatique

Mots clés:
Traitement d'images : Techniques numériques
Algorithmes
Fourmis artificielles, Algorithmes de

Note: Bibliogr. pp.139-150