Segmentation des images médicales par des approches bio-inspirées

Abstract

L'avancée des technologies d'imagerie médicale a révolutionné le domaine du diagnostic et du traitement des maladies, offrant des outils puissants et efficace pour les professionnels de la santé. Parmi ces outils, la segmentation des images médicales joue un rôle crucial en permettant d'identifier et d'éliminer les structures anatomiques d'intérêt, facilitant ainsi la détection précoce des pathologies et la planification des traitements. Cette thèse doctorale se concentre sur l'amélioration des algorithmes de segmentation en explorant l'utilisation des techniques inspirées de la nature pour segmenter les IRM cérébrales. En s'appuyant sur les principes de l'optimisation biologique, cette recherche vise à développer des approches innovantes capables de surmonter les limites des méthodes traditionnelles et d'améliorer la précision et l'efficacité de la segmentation.Après une revue exhaustive des méthodes de diagnostic et de segmentation existantes, cette thèse propose trois approches novatrices pour améliorer la segmentation des images médicales. Les résultats expérimentaux obtenus sur des images IRM démontrent l'efficacité et la robustesse des approches proposées, en offrant une segmentation plus précise et cohérente des structures anatomiques, notamment dans le contexte du cancer cérébrale. Ces résultats soulignent le potentiel prometteur des techniques inspirées de la nature pour améliorer la qualité des soins de santé et ouvrent de nouvelles perspectives pour l'innovation dans le domaine de la radiologie médicale. En conclusion, cette thèse contribue à enrichir le domaine de la segmentation des images médicales en proposant des approches novatrices basées sur l'optimisation biologique. Ces avancées offrent des nouvelles opportunités pour améliorer la précision du diagnostic, optimiser la planification des traitements et, ultimement, améliorer les résultats cliniques pour les patients.