Faouzi Adjed soutient sa thèse de doctorat: « Segmentation et détection du cancer de la peau en utilisant la variation totale et l’analyse multi-résolution » le lundi 18 décembre 2017

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Faouzi Adjed soutient sa thèse de doctorat: « Segmentation et détection du cancer de la peau en utilisant la variation totale et l’analyse multi-résolution » le lundi 18 décembre 2017

Faouzi Adjed soutient sa thèse de doctorat le lundi 18 décembre 2017.

Titre: Segmentation et détection du cancer de la peau en utilisant la variation totale et l’analyse multi-résolution

Résumé:

Les décès du cancer de la peau sont majoritairement des mélanomes malins. Il est considéré comme l’un des plus dangereux cancer. A ses débuts, les mélanomes malins sont traités avec des simples biopsies et sont complètement curable. Pour cela, une détection précoce est la meilleure solution pour réduire ses conséquences désastreuses. Imagerie médicale telle que la dermoscopie et les caméras à images standard sont les outils disponibles les plus adaptées pour diagnostiquer précocement les mélanomes. Le diagnostic assisté par ordinateur (CAD) est développé dans le but d’accompagner les radiologistes dans la détection et le diagnostic. Cependant, il y a un besoin d’améliorer la précision de la segmentation et de détection des lésions. Dans ce travail, le modèle de Chan et Vese a été adapté pour segmenter davantage les variations à l’intérieur des lésions avec un résultats très encouragent. La deuxième tâche consiste à extraire des caractéristiques afin de discriminer les mélanomes. Deux méthodes ont été développée, une se basant sur l’irrégularité des bords des lésions et l’autre par la fusion des caractéristiques texturales et structurelles. Les résultats ont montrés de bonnes performances avec une précision de 86.54% et de 86.07%, respectivement.

Mots-clés: Segmentation; Détection; Variation Totale; Analyse Multi-résolution; Imagerie médicale

  • Date: 18/12/2017
  • Lieu: IBISC, site Pelvoux
  • Doctorante: Faouzi ADJED, équipe IRA2
  • Directeur de thèse coté IBISC: Fakher-Eddine ABABSA (MCF HDR Univ. Evry)
  • Document de thèse sur HAL