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Colloque
Plusieurs études récentes démontrent l'aptitude des réseaux de neurones pour la reconnaissance de textures. Ce travail consiste à évaluer la performance d'un réseau entraîné à la classification de textures échographiques médicales. Nous avons entraîné un réseau à 3 couches en utilisant de l'algorithme d'apprentissage par rétro-propagation de l'erreur. Les données cliniques disponibles se composaient d'un nombre limité d'échantillons échographiques de différents normales et cancéreux. Pour ensemencer lui augmenter en appliquant un bruit gaussien aux échantillons de départ pour en créer de nouveaux. De l'ensemble résultant, 75% furent utilisés pour l'entraînement du réseau, les 25% restants constituant un ensemble d'évaluation indépendant. …
Colloque
Le but de la recherche est d'étudier, à partir d'un environnement clinique réel, l'utilisation de méthodes quantitatives d'analyse des images échographiques, qui peuvent contribuer à classer les textures selon leur pathologie respective. Nous avons expérimenté trois méthodes. La première est basée sur l'estimation de la distribution d'amplitude des échos. La seconde méthode, qui est une généralisation de la première, utilise les matrices de cooccurrence. Le troisième ensemble de paramètres évalués est calculé à partir d'une transformation orthogonale de l'image, soit la transformée de Walsh-Hadamard. La distance de Mahalanobis est ensuite utilisée afin d'évaluer la séparation de deux classes d'échantillons de …
Colloque
Le but de la recherche est d'étudier, à partir d'un environnement clinique réel, l'utilisation de méthodes quantitatives d'analyse des images échographiques, qui peuvent contribuer à classer les textures selon leur pathologie respective. Nous avons expérimenté trois méthodes. La première est basée sur l'estimation de la distribution d'amplitude des échos. La seconde méthode, qui est une généralisation de la première, utilise les matrices de cooccurrence. Le troisième ensemble de paramètres évalués est calculé à partir d'une transformation orthogonale de l'image, soit la transformée de Walsh-Hadamard. La distance de Mahalanobis est ensuite utilisée afin d'évaluer la séparation de deux classes d'échantillons de …
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Le but de la recherche est d'étudier, à partir d'un environnement clinique réel, l'utilisation de méthodes quantitatives d'analyse des images échographiques, qui peuvent contribuer à classer les textures selon leur pathologie respective. Nous avons expérimenté trois méthodes. La première est basée sur l'estimation de la distribution d'amplitude des échos. La seconde méthode, qui est une généralisation de la première, utilise les matrices de cooccurrence. Le troisième ensemble de paramètres évalués est calculé à partir d'une transformation orthogonale de l'image, soit la transformée de Walsh-Hadamard. La distance de Mahalanobis est ensuite utilisée afin d'évaluer la séparation de deux classes d'échantillons de …
