Segmentation et classification (svm) des lésions cutanée

Abstract

Le cancer de la peau est la forme de cancer la plus courante chez l'homme. Leur diagnostic précis présente des défis considérables pour les médecins, qui doivent se baser sur des observations visuelles des caractéristiques des lésions. Pour améliorer la précision du diagnostic, des méthodes automatisées utilisant des techniques avancées de traitement d’image ont été développées pour détecter et identifier le mélanome de manière précoce. Notre contribution dans ce mémoire est la mise en oeuvre d’un modèle de classification des images dromoscopiques du mélanome qui différencie un mélanome bénin d’un autre malin. La classification est basée sur l'extraction de caractéristiques géométriques, colorimétriques et texturales avec celle du descripteur HOG Pour améliorer les performances de classification, la segmentation joue un rôle crucial dans l'identification des régions d'intérêt correspondant aux lésions.