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Ce livre présente un modèle générique pour les systèmes d´aide au diagnostic basés sur les images médicales. La modélisation se base sur 4 éléments d´information (EI). Un EI Objet-Observation permet l´acquisition de l´image qui est ensuite améliorée par un EI Observation-Observation. Puis, un EI Observation-Primitive détecte les régions formant la zone d´intérêt (ZI). Pour cela, nous avons introduit deux méthodes automatiques selon que ZI est composée d´une ou de plusieurs régions. Enfin, un EI Primitive-Décision met en oeuvre un réseau de neurones pour associer chaque région de ZI à une classe diagnostique. Dans les cas où la prise de décision à partir de l´observation de ZI est impossible, un EI Primitive-Description intermédiaire quantifie les caractéristiques de ZI par un ensemble de descripteurs reflétant les signes cliniques. Pour le attributs géométriques, une méthode d´approximation polygonale basée sur les algorithmes génétiques a été envisagée. Ce modèle générique a été mis en oeuvre dans le cadre de deux applications représentatives : la première consiste à dépister le mélanome et la deuxième concerne la détection des zones tumorales dans les IRMs du cerveau humain.

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