Browsing by Author "BOUCENNA, Radhia"
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Item Segmentation and classification of MRI to detected brain tumors used FCM and SVM.(Université Mohamed el-Bachir el-Ibrahimi Bordj Bou Arréridj Faculté de Mathématique et Informatique, 2020) BOUCENNA, Radhia; MEHEMEL, Imenew ¢ ¤ ryW |r ¯ rbt`§ ¤ A d ¨ ÐAK A§® l wm ¤ Tlt w¡ A d C¤ T yt ºAW ¯ ¨syVAn m y r A r§wOt Am`tFA Anm An¡¤ . yb r ¯¤ dym AhS` d`t Ty ECw Ah ¤ Ay ECw T A`tF¯ § £d ¤ @¡ ¨fk§ ¯ , Cw Kk ¨ T R¤ ºr ¨¶AO ¯ ysn zy r tF¯ @¡ ¤ GLCM ybW CwO T¶z t FCM ¹ T¶z t ry ¤ AOq ¤ T AR ¤ £d§d ¤ Cw ¨ w}wl At ¯ T ys ¤ Ty A T Cd . ¢ w d§d T ¤¥sm SVM ynOt Ty ECw , SVM , FCM , C¤ ,¨syVAn m y r A r§wOt , ynOt ,T¶z t : Ty Atfm Amlk .GLCM R´esum´e Une tumeur c´er´ebrale est une masse ou une croissance de cellules anormales dans le cerveau. Elle est consid´er´ee comme une maladie grave et se pr´esente sous plusieurs formes, certaines b´enignes et d’autres malignes. Ici, nous avons utilis´e l’imagerie par r´esonance magn´etique (IRM) pour donner un r´esultat de lecture clair dans la d´etection de la tumeur, cela seul ne suffit pas, mais nous devons utiliser des algorithmes, dont le premier est l’algorithme de segmentation FCM pour segmenter l’image puis appliquer GLCM pour extraire les caract´eristiques du tissu statistique de second ordre et am´eliorer la pr´ecision de la production pour atteindre et identifier la tumeur sans ajouter ni diminuer et enfin l’algorithme de classification SVM charg´e de d´eterminer son type. Mots-cl´es : Segmontation, Classification, IRM, Tumeur, FCM, SVM, GLCM. Abstract A brain tumor is a mass or growth of abnormal cells in the brain. It is considered a serious illness and comes in many forms, some benign and others malignant. Here we have used magnetic resonance imaging (MRI) to give a clear reading result in tumor detection, this alone is not enough, but we have to use algorithms, the first of which is FCM segmentation algorithm to segment image then apply GLCM to extract second order statistical tissue characteristics and improve production precision to reach and identify tumor without adding or shrinking and finally SVM classification algorithm to determine its type. Key-words: Segmontation, Classification, MRI, Tumor, FCM, SVM, GLCM.