Segmentation cognitive d’image IRM par un système multi-agents
No Thumbnail Available
Date
2011-10-08
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Boussalem Mohamed
Abstract
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.