Apprentissage numérique pour la recherche d'informations en imagerie médicale : Modélisation des filtres de Gabor - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2013

Apprentissage numérique pour la recherche d'informations en imagerie médicale : Modélisation des filtres de Gabor

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Abstract

We propose in this paper , a method of indexing and searching images by exploiting the digital image content . Our method is based on the representation of digital image content by a specific vector to index image characteristics. This vector will be called : digital signature of the image. To do this, we exploited the texture of the image using Gabor wavelets . In this work , each image of the training set is represented by its indexed and characteristics ( texture ) . This representation takes place offline , is characterized by the backing , in a database , all the signatures of indexed images . This allows us, online, to search digital similarity to a query picture. This same query image is indexed online with the same algorithm used offline . To evaluate the performance we tested our application on a learning image database containing 320 mammograms. The results show that the representation of the digital image content is important in information retrieval imaging .
Nous proposons, dans cet article, une méthode d'indexation et de recherche d'images en exploitant le contenu numérique des images. Notre méthode est fondée sur la représentation du contenu numérique de l'image par un vecteur de caractéristiques propres à l'image indexée. Ce vecteur sera appelé : signature numérique de l'image. Pour ce faire, nous avons exploité la texture de l'image en utilisant les ondelettes de Gabor. Dans ce travail, chaque image de la base d'apprentissage est indexée et représentée par ses caractéristiques (texture). Cette représentation, qui s'effectue en offline, est caractérisée par la sauvegarde, dans une base de données, de toutes les signatures des images indexées. Ce qui nous permet, en online, d'effectuer une recherche de similarité numérique par rapport à une image requête. Cette même image requête sera indexée en online avec le même algorithme utilisé en offline. Afin d'évaluer les performances nous avons testé notre application sur une base d'images d'apprentissage contenant 320 mammographies. Les résultats obtenus montrent bien que la représentation du contenu numérique des images s'avère important en matière de recherche d'information en imagerie.
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Dates and versions

hal-00927280 , version 1 (13-01-2014)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00927280 , version 1

Cite

Noureddine Bourkache, Sahbi Sidhom, Mourad Laghrouche. Apprentissage numérique pour la recherche d'informations en imagerie médicale : Modélisation des filtres de Gabor. International symposium ISKO-Maghreb ̓ 2013 "Concepts and Tools for Knowledge Management (KM)", ENSIAS - Université Mohammed V Souissi, Rabat, Maroc, Nov 2013, Marrakech, Maroc. ⟨hal-00927280⟩
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