Methode d'apprentissage symbolique et application a la description de traitements d'images medicales

par IMED EDDINE SAIDANE

Thèse de doctorat en Sciences médicales

Sous la direction de Edwin Diday.

Soutenue en 1994

à Paris 9 .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Notre etude concerne l'automatisation du processus d'apprentissage dans le cadre de la description de traitements d'images biomedicales. Notre travail touche a quatre domaines: l'analyse de connaissances, l'intelligence artificielle, la structuration semantique des connaissances et l'imagerie medicale. Nous proposons un outil, base sur un formalisme de representation par objets symboliques et une methode d'apprentissage symbolique, utilisant des techniques de classification et de generalisation. La classification necessitant des comparaisons entre les objets a classifier, nous avons introduit des indices d'estimation de la dissimilarite entre objets symboliques et, notamment, entre objets comportant de la connaissance modale. Nous avons applique notre methode d'apprentissage a la mise au point et a l'utilisation de traitements d'images biomedicales, domaine qui se caracterise par le volume important et la diversite des connaissances mises en jeu. Pour maintenir une coherence structurelle entre la gestion et le traitement des images medicales, dont nous avons montre l'interconnexion des systemes qui les realisent, nous avons introduit un ensemble de regles de passage d'un systeme a l'autre. Nous donnons un exemple d'application de notre methode sur des donnees simulees et des donnees reelles


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Informations

  • Détails : 200 P.
  • Annexes : 160 REF.

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