Classification de Tumeurs C�r�brales � Base de R�seaux Bay�siens

Dans ce travail, une approche de classification base sur le formalisme des rseaux Baysiens est propose pour la modlisation d'un systme d'aide au diagnostic de tumeurs crbrales par interprtation des images mdicales. Nous nous sommes appuys sur l'information relative la forme et la texture des rgions en relation avec la lsion tumorale sur des images IRM de squences diffrentes. Dans une premire partie, nous avons mis l'accent sur le processus de prtraitement des images comprenant la dfinition des rgions d'intrt, l'extraction de caractristiques et la slection. Au niveau de cette dernire phase, plusieurs mthodes de rduction de dimensionnalit dcrites dans la littrature ont t utilises ainsi que d'autres algorithmes que nous avons proposs dans le but de ne conserver que l'information utile au diagnostic. Ensuite nous avons procd la construction de trois modles de rseaux Baysiens, de structures diffrentes. Enfin nous avons men une tude exprimentale sur les modles proposs et nous avons effectu une comparaison avec la mthode des k plus proches voisins en tant que l'un des classifieurs les plus connus dans la littrature.