Author/Authors :
Korchiyne, R. Université Ibn Tofail - Faculté des Sciences - Laboratoire Systèmes des Télécommunications et Ingénierie de la Décision (LASTID), Maroc , Sbihi, A. Université Abdelmalek Essaâdi - ENSA - Laboratoire de Technologies de l’Information et de la Communication« LabTIC », Maroc , Farssi, S.M Ecole Supérieure Polytechnique - Laboratoire de Vision, Sénégal , Touahni, R. Université Ibn Tofail - Faculté des Sciences - Laboratoire Systèmes des Télécommunications et Ingénierie dela Décision (LASTID), Maroc , Tahiri Alaoui, M. Ecole Supérieure Polytechnique - Laboratoire de Vision, Sénégal
Abstract :
Dans cet article, nous proposons une méthode puissante pour la caractérisation et la segmentation des images médicales basée sur la géométrie fractale. Le principe de cette méthode en analyse d’images est justifié par l’auto-similarité d’une texture sur une résolution finie qui repose principalement sur l’estimation d’attributs fractals. Diverses méthodes ont été proposées pour estimer la dimension fractale. Dans ce travail nous développons une méthode basée sur le spectre multifractal de Hausdorff pour caractériser des images médicales CT-Scan.Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette géométrie et son adaptabilité pour caractériser les altérations des textures osseuses saines et ostéoporotiques.
NaturalLanguageKeyword :
Géometrie fractale , spectre multifractal , spectre de Hausdorff , image médicale
