Magister Thesis

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Segmentation cognitive d’image IRM par un système multi-agents
(Boussalem Mohamed, 2011-10-08) Boussalem Mohamed
Il existe un grand nombre de méthodes de segmentation d'images. Celles-ci sont généralement adaptées à un type d'image particulier (photographie numérique, IRM, image satellite,. . .). Cependant, les résultats de segmentation d’image demeurent jusque là insuffisants et sujet de critiques de la part des utilisateurs. L’émergence des systèmes multi-agents a ouvert à la vision cognitive une nouvelle perspective très prometteuse quant à la conception de systèmes à la fois fortement autonomes, scalables dans la mesure de faire spécialiser chaque agent pour une tâche bien précise. Dans ce mémoire, nous proposons une méthode de segmentation des IRM cérébrales, et ce reposant sur un système multi agents cognitif. L’objectif de cette méthode est de segmenter une IRM cérébrale d’une façon distribuée, en utilisant un ensemble de connaissances. Ces connaissances relèvent d’une part de la segmentation d’images en général, et à l’anatomie cérébrale, d’une autre part. Le système cognitif développé est composé de quatre agents. Chaque agent est responsable de l’extraction d’une région particulière du tissu cérébral (matière blanche, matière grise, et LCR), ainsi qu’un agent contrôleur.