Le cancer est l'une des maladies les plus repandues dans le monde. Des chercheurs ont pense a realiser des systemes qui seront des outils d'aide au diagnostic et a la decision pour les medecins. La mise sur reseau de tels systemes permet d'avoir une application de telediagnostic, le but est d'apporter « une seconde opinion » par un specialiste distant pour confirmer ou infirmer le diagnostic etabli par le praticien local, ou bien aider ce dernier a arriver a un diagnostic correct. Afin de concevoir un tel systeme, plusieurs aspects sont a prendre en charge. L'un des aspects les plus importants sont les problemes lies a la taille des images medicales par rapport au debit de transmission. Pour cela, dans le cas du cancer du cerveau, nous proposons de concevoir un module pour l'extraction des lesions, son role est d'extraire la lesion tout en respectant sa taille, sa forme et sa position. Ainsi, les images a transmettre sont a deux niveaux de gris, noir et blanc, donc la taille diminue. Un second objectif de ce module est de simplifier l'image pour le medecin tout en conservant toutes les caracteristiques morphologiques de la lesion. Pour cela, nous pouvons proceder de deux manieres, soit extraire les limites des lesions, soit extraire toute la zone correspondant a la surface des lesions. Nous utilisons des operateurs bases sur la theorie de le morphologie mathematique, des resultats prometteurs ont ete obtenus, ce qui permettra au medecin d'entamer surement l'etape de diagnostic en local ou a distance. Dans ce papier nous presentons principalement notre systeme de telediagnostic ainsi les differents algorithmes pour la conception de ce module de segmentation.
['Nadia Lassouaoui', 'Latifa Hamami', 'Nadia Nouali', 'Belaïd Aït Abdelkader']
Extraction des lésions dans des images de scanner cérébral pour système de télédiagnostic