%0 Book Section
%9 OS CH : Chapitres d'ouvrages scientifiques
%A Diahi, J.G.
%A Giron, A.
%A Frouge, C.
%A Fertil, B.
%T Detection of breast cancer in mammography : a neural approach. 1. detection of clustered microcalcifications
%B CARI'96 : actes du 3ème colloque africain sur la recherche en informatique = CARI'96 : proceedings of the 3rd African conference on research in computer science
%C Paris
%D 1996
%E Moukeli, P.
%L fdi:010008776
%G ENG
%I ORSTOM
%@ 2-7099-1333-X
%K MEDECINE ; TRAITEMENT D'IMAGE ; DIAGNOSTIC ; CLASSIFICATION
%P 683-694
%U https://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010008776
%> https://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/pleins_textes_6/colloques2/010008776.pdf
%W Horizon (IRD)
%X Un système de détection automatique du cancer du sein est en cours de développement dans notre laboratoire. Les foyers de microcalcifications, les images stellaires, les opacités circonscrites et les asymétries de densité sont les anomalies considérées. Des réseaux de neurones artificiels, spécialisés chacun dans la détection d'une anomalie donnée, ont été définis pour cette tâche. Ce papier présente le module chargé de la détection des foyers de microcalcifications. C'est un réseau de neurones à trois couches, conçu avec l'algorithme de rétro-propagation. La mammographie est analysée de la gauche vers la droite et de haut en bas, à travers de petites portions. Le taux de succès est de 97 % pour les zones contenant des foyers de microcalcifications et de 95 % pour celles qui n'en contiennent pas. (Résumé d'auteur)
%S Colloques et Séminaires
%B CARI'96 : Colloque Africain sur la Recherche en Informatique = CARI'96 : African Conference on Research in Computer Science
%8 1996/10/09-16
%$ 122TRAI