Browsing by Author "Lassouaoui, Nadia"

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    Les Algorithmes génétiques Application à la segmentation des images
    (CERIST, Alger, 2004) Lassouaoui, Nadia; Hamami, Latifa; Nouali-Taboudjemat, Nadia
    Les algorithmes génétiques ont des propriétés qui en font des candidats de choix pour résoudre des problèmes d’optimisation dans lesquels la taille de l’espace de recherche est importante, où les paramètres interagissent de manière complexe et où très peu d’informations sur la fonction à optimiser sont disponibles. Ces propriétés ont motivé leur application à divers domaines. Dans ce papier, nous présentons les fondements des AGs ; les travaux récents effectués en analyse d’images et plus particulièrement en segmentation ; nous étudions en détails et appliquons un algorithme non supervisé de segmentation, nous l’améliorons en proposant un nouvel opérateur de mutation. Et avec le multiseuillage par Fisher, nous l’avons adapté à la détection des corps cellulaires dans des images de cellules biologiques du col.
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    Detection and Description the Lesions in Brain Images
    (University Cadi Ayyad (Marroc), 2005-11) Lassouaoui, Nadia; Hamami, Latifa; Nouali-Taboudjemat, Nadia; Hadjar, Samir; Saadi, Hocine
    In this paper, we present the various stages for lesion recognition in brain images. We firstly apply a filtering based on geodesic reconstruction operator for increasing the quality of image. After, we use an unsupervised segmentation genetic algorithm for detecting the abnormal zones with respect of theirs morphological characteristics because they define the nature of illness (cyst, tumour, malignant, benign, …). The obtained segmented images are analyzed for computing the characteristics of illness which are necessary for the recognition stage for deducing a decision about the type of illness. So, we give also the various algorithms used for computing the morphological characteristics of lesions (size, shape, position, texture, …). Since we obtain a decision about the malignity or benignity of the lesion and a quantitative information for helping the doctors to locate the sick part.
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    Extraction des lésions dans des images de scanner cérébral pour système de télédiagnostic
    (Springer-Verlag, 2004) Lassouaoui, Nadia; Hamami, Latifa; Nouali-Taboudjemat, Nadia; Aït Abdelkader, Belaïd
    Le cancer est l’une des maladies les plus répandues dans le monde. Des chercheurs ont pensé à réaliser des systèmes qui seront des outils d’aide au diagnostic et à la décision pour les médecins. La mise sur réseau de tels systèmes permet d’avoir une application de télédiagnostic, le but est d’apporter «une seconde opinion» par un spécialiste distant pour confirmer ou infirmer le diagnostic établi par le praticien local, ou bien aider ce dernier à arriver à un diagnostic correct. Afin de concevoir un tel système, plusieurs aspects sont à prendre en charge. L’un des aspects les plus importants sont les problèmes liés à la taille des images médicales par rapport au débit de transmission. Pour cela, dans le cas du cancer du cerveau, nous proposons de concevoir un module pour l’extraction des lésions, son rôle est d’extraire la lésion tout en respectant sa taille, sa forme et sa position. Ainsi, les images à transmettre sont à deux niveaux de gris, noir et blanc, donc la taille diminue. Un second objectif de ce module est de simplifier l’image pour le médecin tout en conservant toutes les caractéristiques morphologiques de la lésion. Pour cela, nous pouvons procéder de deux manières, soit extraire les limites des lésions, soit extraire toute la zone correspondant à la surface des lésions. Nous utilisons des opérateurs basés sur la théorie de le morphologie mathématique, des résultats prometteurs ont été obtenus, ce qui permettra au médecin d’entamer sûrement l’étape de diagnostic en local ou à distance. Dans ce papier nous présentons principalement notre système de télédiagnostic ainsi les différents algorithmes pour la conception de ce module de segmentation.
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    Genetic algorithms and multifractal segmentation of cervical cell images
    (IEEE, 2003-07) Lassouaoui, Nadia; Hamami, Latifa
    This paper deals with the segmentation problem of cervical cell images. Knowing that the malignity criteria appear on the morphology of the core and the cytoplasm of each cell, then, the goal of this segmentation is to separate each cell on its component, that permits to analyze separately their morphology (size and shape) in the recognition step, for deducing decision about the malignity of each cell. For that, we use a multifractal algorithm based on the computation of the singularity exponent on each point of the image. For increasing the quality of the segmentation, we propose to add an optimization step based on genetic algorithms. The proposed processing has been tested on several images. Herein, we present some results obtained by two cervical cell images.
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    Morphological geodesic reconstruction in the extraction of the lesions in brain images
    (Université Aboubekr Belkaïd –Tlemcen, 2003-09) Lassouaoui, Nadia; Hamami, Latifa
    In this paper, we present algorithms that permit to extract the lesions in brain images. The goal is to extract the abnormal zones with respect of theirs morphological haracteristics as: size, shape and position. Then, we present to the doctor a simple image of abnormal zone that is easy to analysis and correct to diagnosis. For it, we used an algorithm of edge detection based on morphological gradient for delimit this areas; moreover, we have used algorithm based on complex operator knowing by morphological geodesic reconstruction, it permits to extract the areas where the lesions exist. These algorithms are based on mathematical morphology operators. The results obtained are satisfactory; the edge detection respects the characteristics and the morphology of the sick part of the brain, whereas with the algorithm of segmentation in homogeneous areas, we could make the extraction of the sick part of the brain, with the respect of all characteristics in a reasonable time allowing to think of real-time operation.