Un estimateur robuste de la courbure discrète a été proposé récemment par Kerautret et al. [1]. Dans ce document, nous exploitons la précision et la stabilité de cet estimateur afin de définir une méthode d’extraction des contours pour analyser les caractéristiques géométriques. Nous proposons d’utiliser une fonction courbure de référence pour l’extraction de la frontière d’une forme dans une image en niveaux de gris. La frontière d’extraction se fait en utilisant des informations géométriques représentées par la courbure de référence et en utilisant aussi des informations gradients de l’image source. L’application de ce travail est accomplie dans une application médicale, qui concerne la contribution à la caractérisation des formes atypiques de la maladie de Parkinson. Nous proposons une technique de mesure sur l’atrophie du tronc cérébral en mesurant la courbure dans le domaine discret. La première partie de ce travail a été consacrée à analyser le problème principal et la motivation du sujet de stage. La deuxième partie concerne les notions principales de "Estimateur robuste de courbures par optimisation globale" (GMC) dans un travail précédent travail. Dans la troisième partie de ce document, nous proposons une stratégie pour définir une liste des contours pour l’analyse les caractéristiques géométriques et pour extraire ces contours. Les résultats de cette approche est une application de comparer les courbes des cas pathologiques et des cas normales de la maladie de Parkinson sur les IRMs du cerveau de patients de la région Guadeloupe et quelques expériences sur les autres types d’images sont présentées dans la dernière partie.
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Un estimateur robuste de la courbure discrète a été proposé récemment par Kerautret et al. [1]. Dans ce document, nous exploitons la précision et la stabilité de cet estimateur afin de définir une méthode d’extraction des contours pour analyser les caractéristiques géométriques. Nous proposons d’utiliser une fonction courbure de référence pour l’extraction de la frontière d’une forme dans une image en niveaux de gris. La frontière d’extraction se fait en utilisant des informations géométriques représentées par la courbure de référence et en utilisant aussi des informations gradients de l’image source. L’application de ce travail est accomplie dans une application médicale, qui concerne la contribution à la caractérisation des formes atypiques de la maladie de Parkinson. Nous proposons une technique de mesure sur l’atrophie du tronc cérébral en mesurant la courbure dans le domaine discret. La première partie de ce travail a été consacrée à analyser le problème principal et la motivation du sujet de stage. La deuxième partie concerne les notions principales de "Estimateur robuste de courbures par optimisation globale" (GMC) dans un travail précédent travail. Dans la troisième partie de ce document, nous proposons une stratégie pour définir une liste des contours pour l’analyse les caractéristiques géométriques et pour extraire ces contours. Les résultats de cette approche est une application de comparer les courbes des cas pathologiques et des cas normales de la maladie de Parkinson sur les IRMs du cerveau de patients de la région Guadeloupe et quelques expériences sur les autres types d’images sont présentées dans la dernière partie.
