Sommaire

Auteurs

Introduction

Matériels et méthodes

Résultats

Discussion

Conclusion

Bibliographie

 

Résultats

 

La figure 5 montre le cas d'un patient avec les images de hanche côté sain et côté pathologique. Une analyse statistique des 44 paramètres montre une différence significative entre les groupes sains et pathologiques (test de Student, p < 0,05).

Les résultats de classification sain/pathologique sont plus performants à partir des deux premiers groupes (statistiques du premier ordre, matrice de cooccurrence). Ceci apparaît clairement sur l'axe de Fisher qui représente la variable discriminante pour 2 groupes [17] (fig. 6).
d
a
d
b
d
c
d
d
d
e
d
f
Figure 5 - Images des hanches gauches et droites d'un patient :
(a) hanche droite saine avec (c) son contour et (e) la région extraite de la tête (zoom x2),
(b) hanche gauche pathologique avec (d) son contour et (f) la région extraite de la tête (zoom x2).
prétraitement
Figure 6.- Graphique de Fisher issu de l'analyse discriminante montrant la séparabilité des groupes sain/pathologique pour 32 images dans chaque groupe et 4 groupes de paramètres de texture: statistiques du 1er ordre, matrice de co-occurrence, longueurs de plage, et énergies de Laws.


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