Detection of breast pathologies in digital mammography images by thresholding and mathematical morphology

This paper proposes an algorithm for mass and micro-calcification detection by manual thresholding and prewitt detector. This algorithm has been tested using mammography images of different densities from multiple databases of a health clinic and images taken from the internet (40 images in total). The results are very accurate, allowing better detection of breast pathologies (mass and micro-calcification). Finally, the detection of breast pathologies was performed using as input a detection algorithm specially designed for this purpose. After segmentation by manual thresholding, morphological opening, morphological dilatation and Prewitt contour detection we have a demarcation of the masses and breast micro-calcification. The results obtained show the robustness of the proposed manual thresholding method. In order to evaluate the efficiency of our pathology detector, we compared our results with those in the literature and performed a qualitative evaluation with a rate of 98.04% for the detection of breast pathologies.  A radiologist from the health clinic evaluated the results and considers them acceptable to the CAD

Elaboration d’un SVA d’aide à l’éducation sous forme d’application mobile sur un réseau d’opérateur de télécommunications: recherche d'assistants pédagogiques à domicile

La présente recherche a pour objectif de proposer un Service à Valeur Ajouté (SVA) axé sur l’élaboration d’une plateforme collaborative en ligne entre les assistants pédagogiques et les apprenants. Il sera question dans cet article de répondre aux questions de recherche. Comment les technologies peuvent-ils contribuer à reconfigurer l’environnement de formation pris en otage par les diverses crises sociopolitiques ? Comment l’usage des technologies peut-il contribuer à favoriser l’émergence des nouveaux métiers comme le conseiller ou l’assistant pédagogique à domicile? En vue de répondre aux deux questions de recherche, nous avons par une démarche méthodologie rigoureuse, analysé et conçu l’application en passant par une étude détaillée des fonctionnalités à offrir, la modélisation du système et le choix de l’architecture du système. Par la suite, nous avons étudié le déploiement d’un SVA dans un réseau de télécommunications plus particulièrement celui de Viettel Cameroun. Un ensemble d’applications "NextSchool" et "NextScool Admin" testées par des utilisateurs sur le réseau d’opérateur Viettel Cameroun S.A ont vu le jour

Tuteur intelligent d’aide à l’apprentissage mobile pour la continuité pédagogique en période de post-COVID-19 : cas de l’apprentissage de la langue anglaise

International audienceThis article is part of an approach for adapting solutions proposed during the health crisis for usein a post-COVID-19 context. To ensure educational continuity for the teaching of English during the COVID-19 pandemic, we proposed the migration of our recommended smart tutor to a valueadded service (VAS) embedded in the 3G network of a telecommunications operator. This solutionwas tested with a sample of students organized into three experimental groups. The results showthat the students using the VAS learning method, i.e., utilizing the smart tutor in their learning,have progressed sufficiently in terms of their scores. However, their average progress is notsignificantly different from that of students using the traditional learning method.Le présent article s’inscrit dans une approche d’adaptabilité des solutions proposées en période de crise sanitaire à un usage en situation post-COVID-19. Nous proposons la migration de notre tuteur intelligent recommandé pour assurer la continuité pédagogique de l’enseignement de l’anglais pendant la période de COVID-19 vers un service à valeur ajoutée (SVA) embarqué dans le réseau 3G d’un opérateur de télécommunications. Cette solution a été testée auprès d’un échantillon étudiant organisé autour de trois groupes expérimentaux. Les résultats montrent que les étudiantes et étudiants utilisant la méthode d’apprentissage par le SVA, c’est-à-dire mobilisant le tuteur intelligent dans leur apprentissage, ont assez progressé sur le plan des scores. Cependant, leur progression moyenne n’est pas significativement différente de celle des étudiantes et étudiants utilisant la méthode traditionnelle d’apprentissage

UNE APPROCHE PARALLELE D'EVALUATION DES PARAMETRES DE TEXTURE POUR L'ANALYSE D'IMAGES DE GRANDE TAILLE

International audienceThe main objective of this paper is to develop a new image processing technique that could better be adapted to the processing of large and complex images, especially SAR images, in relation to the former methods of our works. We propose here a new approach of textural parameters evaluation which is about (Ng+1)n-1 times faster than the co-occurrence matrix approach considered as classical, where n is the order of the textural parameter and Ng being the maximum grey level in the image. This approach is based on a new modeling of textural parameters of a generic order n>1 equivalent to the classical formulation, but which is no longer based on frequency matrix (co-occurrence matrix in case of order n=2). The resulted model enables us a gain of about (Ng+1)n octets of memory space required by the computer for the processing of these images. Further more, this technique is a parallel approach of computation. It enables a possibility of real time computation independently to the image sizes

SAR Image Classification Combining Structural and Statistical Methods

International audienc

Apport du variogramme dans la classification d'images satellitaires radar RSO,

International audienc

Utilisation de la densité des données dans l'apprentissage des réseaux RBF

In this paper we discuss the learning problem of Radial Basis Function (RBF) Neural Networks. We propose a new learning algorithm of fuzzy RBF networks for classification. The main features of this algorithm are its stability compared to the classical learning algorithm of RBF networks (which uses k-means on the hidden layer) and accuracy with respect to the algorithm of Keramitsoglu et al. [1] from which it is derived. The new learning algorithm automatically calculates the number of neurons on the hidden layer and the parameters of the RBF neurons by exploiting high density areas. The experimentations carried out in pattern recognition provide better results than those of Keramitsoglu et al. with a shorter running time.Dans cet article nous abordons le problème d'apprentissage avec les réseaux dit à fonction de base radiale (RBF). Nous proposons un nouvel algorithme de construction des réseaux RBF flou pour la classification. Les caractéristiques principales de cet algorithme sont sa stabilité par rapport à l'algorithme classique des réseaux RBF (qui utilise k-moyennes sur la couche cachée) et sa précision par rapport à l'algorithme de Keramitsoglu et al. [1] dont il est issu. Le nouvel algorithme d'apprentis-sage calcule automatiquement le nombre de neurones sur la couche cachée et les paramètres des neurones RBF en exploitant les zones de forte densité. Les expérimentations effectuées en reconnaissance de formes fournissent de meilleurs résultats que ceux de Keramitsoglu et al. avec un court temps d'exécution