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Dans ce travail, une approche de classification basee sur le formalisme des reseaux Bayesiens est proposee pour la modelisation d'un systeme d'aide au diagnostic de tumeurs cerebrales par interpretation des images medicales. Nous nous sommes appuyes sur l'information relative a la forme et a la texture des regions en relation avec la lesion tumorale sur des images IRM de sequences differentes. Dans une premiere partie, nous avons mis l'accent sur le processus de pretraitement des images comprenant la definition des regions d'interet, l'extraction de caracteristiques et la selection. Au niveau de cette derniere phase, plusieurs methodes de reduction de dimensionnalite decrites dans la litterature ont ete utilisees ainsi que d'autres algorithmes que nous avons proposes dans le but de ne conserver que l'information utile au diagnostic. Ensuite nous avons procede a la construction de trois modeles de reseaux Bayesiens, de structures differentes. Enfin nous avons mene une etude experimentale sur les modeles proposes et nous avons effectue une comparaison avec la methode des k plus proches voisins en tant que l'un des classifieurs les plus connus dans la litterature.

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9783841748478

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