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METHODE AUTOMATIQUE POUR LâAMELIORATION DU TEMPS DâACQUISITION DES IMAGES MEDICALES IRM (IMAGERIE PAR RESONANCE MAGNETIQUE)
Nous prĂ©sentons dans cet article, lâamĂ©lioration du temps dâacquisition des images mĂ©dicales IRM oĂč la technique dâIRM nâutilisait ni les rayons X, ni les ultrasons, mais faisait plutĂŽt appel aux champs magnĂ©tiques en exploitant des propriĂ©tĂ©s physiques de la matiĂšre au niveau sub-atomique, en particulier de lâeau qui constitue environ les trois quarts de la masse du corps humain. LâIRM, en plus, permet aussi dâobtenir non seulement des coupes axiales du cerveau comme le CT scan, mais aussi des coupes sagittales et coronales. Le temps dâacquisition est fonction du rapport signal sur bruit S/B qui est lui-mĂȘme dĂ©pendant du temps dâĂ©cho TE et du temps de rĂ©pĂ©tition TR : S/B= f(TE,TR). La contribution du TR est prĂ©pondĂ©rante par qualitĂ© de lâimage RMN. Il sâagit de trouver au compromis entre une bonne rĂ©solution, une qualitĂ© de lâimage satisfaisante et un temps dâacquisition le plus court possible. Notre but est de trouver une solution a ce problĂšme en amĂ©liorant la segmentation de lâimage, la dĂ©tection dâanomalies naissantes en agissant sur TR (en rĂ©duisant les rĂ©pĂ©titionsgrĂące Ă une bonne classification de lâimage par une mĂ©thode statistique (classification automatique non supervisĂ©e par nuĂ©es dynamiques) ; Ceci dans le but dâutiliser le diagnostique assistĂ© par ordinateurs de lĂ©sions dĂ©gĂ©nĂ©ratives du cerveau au stade primaire
DISPLAY THE DISEASE PLACE FOR NON LINEAR MODEL WITH â ANOVAâ TECHNIQUE
ABSTRACTIn this paper, we transform a nonlinear model to a linear one by using numerical analysis with ââRunger-Kutta4(RK4)ââ. Whichis a mathematical technique to approximate solution of ordinary differential equations; this method is most popular where thestep size H is working to increase the lighting of the image compared with the original picture. The new data (normal &pathological images) obtained from this method is used in the statistical study of simple regression and âANOVAâ techniqueto detect the tumor of MRI images. After that, we study the linear regression and âANOVAâ technique by using ANOVAstatistical test (equation of ANOVA: fcal) and compare it with ANOVA table(ftab) for probability p-value =0.01 (here forarea 200x200, ftab=1) and see all pixels inferior toââ1ââ that means the hypothesis ho is accepted. All these detail is to extractthe place of the lesion on MRI ,(which contain matrix data of normal image and pathological ones), the extract the acceptedho pixels directly on the pathological image. The simulation program applied here is Matlab.KEYWORDS: Runge kutta ,linear regression, Anova