Les techniques d’imagerie mammographiques

Table des matières

Introduction générale
1 Principes anatomiques
1.1 Introduction
1.2 Épidémiologie du cancer du sein en Algérie
1.3 Anatomie du sein
1.4 Définition du cancer du sein
1.5 les différentes tumeurs
1.5.1 Les tumeurs bénignes
1.5.2 Les tumeurs malignes
1.5.3 Causes du cancer du sein
1.5.4 Le cancer du sein chez l’homme
1.6 Les examens mammographiques
1.6.1 Dépistage
1.6.2 Diagnostic
1.6.3 Traitement
1.7 Les techniques d’imagerie mammographiques
1.7.1 La mammographie
1.7.1.1 La technique
1.7.2 Échographie mammaire
1.7.3 L’imagerie par résonance magnétique
1.7.4 Les incidences en mammographie
1.8 Les signes radiologiques
1.8.1 Les opacités du sein
1.8.1.1 L’analyse des opacités mammaire
1.8.2 Les calcications
1.8.2.1 Les macro-calcications
1.8.2.2 Les micro-calcications
1.9 Le système SAD 
1.9.1 La classification des pathologies mammaires
1.9.1.1 La classification de Le Gal
1.9.1.2 La classification BIRADS
1.10 Conclusion
2 Processus automatisé De reconnaissance des Masses mammaires
2.1 Introduction
2.2 L’état de l’art
2.3 Présentation des bases d’images mammographiques
2.3.1 Digital Data base for Screening Mammography (DDSM)
2.3.2 La base de données (MIAS)
2.3.2.1 Le type de la densité mammaire
2.3.2.2 Le type de la lésion si elle existe
2.4 Approche proposée
2.4.1 prétraitement
2.4.2 Segmentation
2.4.2.1 Principe du FCM
2.4.3 L’extraction des caractéristiques
2.4.3.1 Caractéristique couleur
2.4.3.2 Caractéristique de Texture
2.4.3.3 Caractéristique de forme
2.5 Modèles de classification
2.5.1 La classification supervisée
2.5.2 La classification non supervisée
2.5.3 La classification semi-supervisée
2.6 Conclusion
3 Caractérisation Des Masses Mammaires
3.1 Introduction
3.2 L’état de l’art
3.3 L’extraction des caractéristiques
3.3.1 L’extraction d’attributs texturaux dans les images en niveau de gris
3.3.1.1 Statistiques du premier ordre
3.3.1.2 Statistiques du deuxième ordre
3.3.1.3 Matrice de cooccurrence
3.4 Attributs d’Haralik
3.5 Les descripteurs de formes
3.5.1 Approche basée contour
3.5.2 Approche basée région
3.5.3 Attributs géométriques
3.6 Conclusion
4 Résultats et Discussion
4.1 Introduction
4.2 Classification neuronal
4.3 Classification par SVM
4.3.1 Principe de l’algorithme
4.4 Présentation de la base DDSM d’images mammographiques
4.4.1 Le choix de la base DDSM
4.5 Le choix des descripteurs
4.5.1 La caractérisation de la masse mammaire
4.5.2 Présentation de notre modèle de traitement
4.6 Les caractéristiques de la masse
4.6.1 la forme
4.6.2 la texture
4.7 Classification
4.7.1 Base d’apprentissage
4.7.2 Phase de test
4.8 Les résultats obtenus
4.9 Conclusion
Conclusion générale et perspectives
Références bibliographiques