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OUSSENA Baya

PhD graduated
Team : PEQUAN
Departure date : 12/20/2005
Supervision : René ALT
Co-supervision : HENNI A.

Recherche et parallélisation d'un algorithme de traitement et de compression d'images médicales avec sauvegarde

La Mammographie est l'un des principaux systèmes d'imagerie le plus efficace pour la détection du cancer de sein à sa première étape. Les microcalcifications et les foyers de microcalcifications sont connus pour être les premiers signes d'un développement d'un éventuel cancer du sein. La transformation en ondelettes et l'analyse multirésolution sont des outils puissants pour l'analyse des images constituées de différentes structures. L'application de la théorie des ondelettes constitue le noyau de cette présente thèse qui se compose de trois principaux volets. Le but du premier volet est d'élaborer une méthode pour la détection et la classification des différents types de microcalcifications. Pour ce faire, une technique utilisant l'analyse multirésolution est employée pour fournir une méthode de rehaussement et de contrôle des microcalcifications. La méthode peut séparer les microcalcifications des autres structures contenues dans l'image mammograpique. La détection et le rehaussement des microcalcifications sont assurés pour chaque type séparément en employant des coefficients d'ondelettes appropriés déterminés expérimentalement. Le deuxième volet porte sur une méthode de compression des images médicales avec conservation des détails diagnostiques, les microcalcifications dans le cas présent d'étude. Une méthode de décomposition en paquets d'ondelettes est mise en oeuvre et une décomposition de l'image sur 66 sous-bandes en employant les filtres les moins asymétriques de Daubechies est proposée; ainsi la compression peut sauvegarder les détails de l'information contenus dans l'image pour une future détection dans l'analyse médicale. Des exemples sont donnés pour démontrer l'efficacité de l'approche. La transformation en ondelettes est une technique de calcul intensif qui porte généralement sur de grands volumes de données dont le temps de calcul est proportionnel à la taille des données en entrée. Pour diminuer le temps de calcul, le troisième et dernier volet porte sur l'étude de la parallélisation de l'algorithme de compression en général et du processus de décomposition en ondelettes en particulier sur une grappe de PC. Trois approches sont alors étudiées pour la parallélisation du processus de décomposition, toutes trois sont basées sur un parallélisme de données à gros grains.
Mots clés : ondelettes orthogonales, analyse multirésolution, paquet d'ondelettes, mammographie, cancer du sein, microcalcification, fusion d'images, compression, algorithme parallèle, grappe, Myrinet - MPI.
Defence : 02/21/2005 - 10h - Institut National d'Informatique, Salle de Conférences à Alger
Jury members :
ALT René, Professeur, UPMC Paris VI, Directeur de thèse
HENNI Abderrazak, Maître de Conférence, INI Alger, Co-directeur de thèse
BLOCH Isabelle, Professeur, ENST Paris, Rapporteur
SMARA Youcef, Professeur, USTHB Alger, Rapporteur
DRIAS Habiba, Professeur, INI Alger, Examinateur
ROBINET Bernard, Professeur, ENST, Examinateur
NACER Mohamed Ahmed, Professeur, USTHB Alger, Examinateur
LAMOTTE Jean-Luc, Maître de Conférence? HDR, UPMC Paris VI, Examinateur
BENDIB Ahmed, Professeur en sénologie, CHU Mustapha Bacha Alger, Invité
MEDJEK Lounes, Professeur en radiologie, CHU Ain Naadja Alger, Invité
MORCRETTE Michelle, Maître de Conférence, UPMC Paris VI, Invitée

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