Will-be-set-by-IN-TECH en fonction du critère Edge, résoudre les problèmes de segmentation comme le bruit et les discontinuités (Osher & Fedkiw, 2002).Toutefois, la qualité du sein ne rend la segmentation efficace qu'en prenant en compte les aspects intra-zone et inter-zone.Pour atteindre notre objectif qui est la segmentation du roi dans les images mammographiques, nous appliquons la méthode Level Set basée sur la fonction externe (fonction de convergence) qui représente autant que possible les critères de zone et de contour.Dans cet article, nous incluons la texture/détection de forme dans le processus de diagnostic des mammographies.Le but principal de ce travail est l'élaboration d'un CADi pour atteindre une bonne identification du roi et contribuer à une meilleure qualité d'analyse.Ce travail est intégré au projet MIPAX (Medical Image Processing and Analysis eXchange) qui a été défini comme l'objet de la collaboration ces (Computer, Electronic And Smart engineering systems design Laboratory in National School of Engineers of Sfax) et ANIM(Numeric Archiving and Medical Imaging in National School of Medicine) .Ainsi, ce projet a été scindé en trois parties ; Archivage Numérique PACS (Picture Archiving and Communication System), Données Base de l'environnement utilisateur et analyse automatique des images médicales. Ce travail actuel s'articule autour de la dernière partie. Pour atteindre notre objectif (CADi), nous montrons d'abord pourquoi et comment adapter l'approche basée sur les ensembles de niveaux en cas de pseudo-détection, qui est une détection semi-automatique en utilisant la technique des ensembles de niveaux ; et d'autre part, nous étudions la performance des caractéristiques de limite, de région et de texture dans un processus de diagnostic par mammographie. Le reste de cet article est organisé comme suit. La section 2 présente l'état de l'art de l'analyse de forme/texture ; sans perte de généralité, nous décrivons les travaux les plus originaux et les plus importants portant sur l'analyse mammographique.La section 3 décrit le schéma fonctionnel proposé pour le diagnostic de masse.La section 4 illustre le modèle déformable, à savoir l'approche Level Set adoptée dans la segmentation et son adaptation en cas de détection du cancer du sein.Par la suite, la section 5 présente la méthode d'analyse adoptée et montre comment une combinaison de caractéristiques de forme et de texture pourrait être avantageuse pour un bon diagnostic.En ce qui concerne la section 6, elle présente les résultats obtenus par le schéma proposé.Enfin, la section 7 présente quelques remarques finales et des dessins des travaux futurs.

Will-be-set-by-IN-TECH en función del criterio de borde, resolver los problemas de segmentación como ruido y discontinuidades (Osher & Fedkiw, 2002). Sin embargo, la calidad de la mama hace que la segmentación sea efectiva solo teniendo en cuenta los aspectos intra-área e inter-área. Para alcanzar nuestro objetivo, que es la segmentación del ROI en imágenes mamográficas, aplicamos el método Level Set basado en la función externa (función de convergencia) que representa los criterios de área y contorno tanto como sea posible. En este documento, incluimos la textura/detección de forma en el proceso de diagnóstico de mamografías. El objetivo principal de este trabajo es la elaboración de un CADi para alcanzar una buena identificación del ROI y contribuir a una mejor calidad del análisis. Este trabajo, se integra dentro del proyecto MIPAX (Medical Image Processing and Analysis eXchange) que se definió como el objeto de la colaboración CES (Computer, Electronic And Smart engineering systems design Laboratory in National School of Engineers of Sfax) y ANIM(Numeric Archiving and Medical Imaging in National School of Medicine). Así, este proyecto se dividió en tres partes; Numeric Archiving PACS (Picture Archiving and Communication System), Data Base del entorno de usuario y análisis automático de imágenes médicas. Este presente trabajo se articula en torno a la última parte. Para lograr nuestro objetivo (CADi), en primer lugar, mostramos por qué y cómo adaptar el enfoque basado en el conjunto de niveles en caso de pseudodetección, que es una detección semiautomática mediante el uso de la técnica de conjunto de niveles; y en segundo lugar, estudiamos el rendimiento de las características de límite, región y textura en un proceso de diagnóstico de mamografía. El resto de este documento se organiza de la siguiente manera. La sección 2 presenta el estado del arte del análisis de forma/textura; sin pérdida de generalidad, describimos el trabajo más original e importante que aborda el análisis de mamografía. La sección 3 describe el diagrama de bloques propuesto para el diagnóstico de masas. La sección 4 ilustra el modelo deformable, a saber, el enfoque de conjunto de niveles adoptado en la segmentación y su adaptación en caso de detección de cáncer de mama. Después, la sección 5 presenta el método adoptado para el análisis y muestra cómo una combinación de características de forma y textura podría ser ventajosa para un buen diagnóstico. En cuanto a la sección 6, presenta los resultados obtenidos por el esquema propuesto. Por último, la sección 7 da algunas observaciones finales y dibuja algún trabajo futuro.

Will-be-set-by-IN-TECH depending on edge criterion, solve the problems of segmentation as noise and discontinuities (Osher & Fedkiw, 2002).However, breast quality makes segmentation effective only by taking both intra-area and inter-area aspects into account.To attain our objective which is the ROI segmentation in mammographic images, we apply the Level Set method based on external function (convergence function) that represents area and contour criteria as much as possible.In this paper, we include the texture/shape detection in the process of mammograms diagnosis.The main purpose of this work is the elaboration of a CADi to reach a good identification of ROI and contribute to a better quality of analysis.This work, is integrate within the MIPAX (Medical Image Processing and Analysis eXchange) project which was defined as the object of CES (Computer, Electronic And Smart engineering systems design Laboratory in National School of Engineers of Sfax) and ANIM(Numeric Archiving and Medical Imaging in National School of Medicine) collaboration.So, this project was split in three parts; Numeric Archiving PACS (Picture Archiving and Communication System), Data Base of User Environment and Automatic Analysis of Medical Images.This present work articulate around the last part.To attain our objective (CADi), we firstly show why and how to adapt Level Set-based approach in case of pseudo-detection, which is a semi-automatic detection by using level-set technique; and secondly, we study the performance of boundary, region and texture features in a mammogram diagnosis process.The remainder of this paper is organised as follows.Section 2 presents the state of the art of shape/texture analysis; without loss of generality, we outline the most original and important work addressing mammogram analysis.Section 3 describes the proposed block diagram for mass diagnosis.Section 4 illustrates the deformable model, namely, Level Set approach adopted in segmentation and its adaptation in case of breast cancer detection.Afterwards, section 5 presents the adopted method for analysis and shows how a combination of shape and texture features could be advantageous for a good diagnosis.As for section 6, it presents the results obtained by the proposed scheme.Lastly, section 7 gives some concluding remarks and draws some future work.

سيتم تعيينها حسب التكنولوجيا اعتمادًا على معيار الحافة، لحل مشاكل التجزئة مثل الضوضاء والانقطاعات (أوشر وفيدكيو، 2002). ومع ذلك، فإن جودة الثدي تجعل التجزئة فعالة فقط من خلال أخذ كل من الجوانب داخل المنطقة وفيما بين المناطق في الاعتبار. لتحقيق هدفنا وهو تجزئة العائد على الاستثمار في صور التصوير الشعاعي للثدي، نطبق طريقة مجموعة المستوى بناءً على الوظيفة الخارجية (وظيفة التقارب) التي تمثل معايير المنطقة والمحيط قدر الإمكان. في هذه الورقة، نقوم بتضمين الملمس/الكشف عن الشكل في عملية تشخيص التصوير الشعاعي للثدي. الغرض الرئيسي من هذا العمل هو وضع CADI للوصول إلى تحديد جيد لعائد الاستثمار والمساهمة في تحسين جودة التحليل. هذا العمل، يتم دمجه في مشروع MIPAX (تبادل معالجة وتحليل الصور الطبية) الذي تم تعريفه على أنه موضوع CES (مختبر تصميم الأنظمة الهندسية للكمبيوتر والإلكترونيات والذكية في المدرسة الوطنية للمهندسين في صفاقس) و ANIM (الأرشفة الرقمية والتصوير الطبي في المدرسة الوطنية للطب) التعاون. لذلك، تم تقسيم هذا المشروع إلى ثلاثة أجزاء ؛ الأرشفة الرقمية PACS (نظام أرشفة الصور والاتصالات)، البيانات قاعدة بيئة المستخدم والتحليل التلقائي للصور الطبية. يوضح هذا العمل الحالي الجزء الأخير. لتحقيق هدفنا (CADi)، نوضح أولاً سبب وكيفية تكييف النهج القائم على مجموعة المستوى في حالة الكشف الزائف، وهو اكتشاف شبه تلقائي باستخدام تقنية تحديد المستوى ؛ وثانيًا، ندرس أداء ميزات الحدود والمنطقة والملمس في عملية تشخيص تصوير الثدي الشعاعي. يتم تنظيم ما تبقى من هذه الورقة على النحو التالي. يعرض القسم 2 حالة تحليل الشكل/الملمس ؛ دون فقدان عمومية، نحدد العمل الأكثر أصالة وأهمية الذي يتناول تحليل التصوير الشعاعي للثدي. يصف القسم 3 مخطط الكتلة المقترح للتشخيص الشامل. يوضح القسم 4 النموذج القابل للتشوه، وهو نهج مجموعة المستويات المعتمد في التجزئة وتكييفه في حالة الكشف عن سرطان الثدي. بعد ذلك، يقدم القسم 5 الطريقة المعتمدة للتحليل ويوضح كيف يمكن أن يكون الجمع بين ميزات الشكل والملمس مفيدًا للتشخيص الجيد. أما بالنسبة للقسم 6، فإنه يعرض النتائج التي حصل عليها المخطط المقترح. وأخيرًا، يقدم القسم 7 بعض الملاحظات الختامية ويرسم بعض الأعمال المستقبلية.