Étude Comparative en Indexation Appliquée à l'Image Médicale

Noureddine Bourkache 1 Sahbi Sidhom 2 Mourad Laghrouche 3
1 Laboratoire Lampa
LAMPA - Laboratoire d'Analyse & Modélisation des Phénomènes Aléatoires [Tizi-Ouzou]
2 KIWI - Knowledge Information and Web Intelligence
LORIA - AIS - Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics
Résumé : Nous avons vu dans un travail antérieur 1 une méthode d'indexation d'image et de recherche d'information sur un fond d'images mammographiques. Les images sont représentées par leur contenu numérique en plus des attributs sémantiques. La première technique se base sur l'extraction des paramètres de texture en utilisant les ondelettes de Gabor. La seconde se base sur une indexation textuelle : représentation par concepts sémantiques. Les résultats obtenus étaient relativement satisfaisants mais restreints à un type spécifique d'images: les mammographies. Nous avons donc pensé à tester la robustesse de notre algorithme dans à un éventail plus élargie d'images. Nous l'avons alors adapté à d'autres types d'image autre que mammographiques: cérébrales et autres images non médicales utilisées comme "parasites" afin de mieux évaluer les performances. Nous exposerons dans ce papier l'approche utilisée ainsi que les différents résultats obtenus. Une comparaison des résultats sera alors réalisée à la fin de ce papier avant de terminer par une conclusion. Mots clés: Recherche d'images par le contenu, Signature numérique d'image, Paramètres de texture, Filtre de Gabor, Concepts sémantiques, Indexation textuelle. Abstract : We saw in a former work a method of images indexing and information research on mammographic image-scanner databases. The images are represented by their digital component in addition to the semantic attributes. The first technique is based on the extraction of the texture parameters by using the Gabor's Wivelets. The second is based on a textual indexing: representation by semantic concepts. The obtained results were relatively satisfactory but restricted with a specific type of images: mammographies. We thus thought of testing the robustness of our algorithm in to a range more widened of images. We then adapted it to other types of image other than mammographic: cerebral and other nonmedical images used like " parasites " for better evaluating the performances. We will expose in this paper the approach used as well as the various results obtained. A comparison of the results will then be carried out at the end of this paper before finishing by a conclusion.
Type de document :
Communication dans un congrès
ESC Université de la Manouba (Tunisie). 5th. International Symposium ISKO-Maghreb (2015) on Knowledge Organization in the perspective of Digital Humanities: Researches and Applications, Nov 2015, Hammamet, Tunisie. ESC Université de la Manouba (Tunisie), 1 (1), pp.191, 2015, Organisation de la Connaissance dans la perspective des Humanités Numériques : recherches et applications. 〈http://www.isko-maghreb.org/〉
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Contributeur : Sahbi Sidhom <>
Soumis le : jeudi 14 janvier 2016 - 11:06:34
Dernière modification le : mardi 24 avril 2018 - 13:36:51
Document(s) archivé(s) le : vendredi 11 novembre 2016 - 05:23:04

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Noureddine Bourkache, Sahbi Sidhom, Mourad Laghrouche. Étude Comparative en Indexation Appliquée à l'Image Médicale. ESC Université de la Manouba (Tunisie). 5th. International Symposium ISKO-Maghreb (2015) on Knowledge Organization in the perspective of Digital Humanities: Researches and Applications, Nov 2015, Hammamet, Tunisie. ESC Université de la Manouba (Tunisie), 1 (1), pp.191, 2015, Organisation de la Connaissance dans la perspective des Humanités Numériques : recherches et applications. 〈http://www.isko-maghreb.org/〉. 〈hal-01255992〉

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