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Relevant bibliographies by topics / Cancer image segmentation / Dissertations / Theses

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Dissertations / Theses on the topic 'Cancer image segmentation'

Author: Grafiati

Published: 2 June 2025

Last updated: 31 July 2025

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Li, Xiaobing. "Automatic image segmentation based on level set approach: application to brain tumor segmentation in MR images." Reims, 2009. http://theses.univ-reims.fr/exl-doc/GED00001120.pdf.

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Abstract:

L'objectif de la thèse est de développer une segmentation automatique des tumeurs cérébrales à partir de volumes IRM basée sur la technique des « level sets ». Le fonctionnement «automatique» de ce système utilise le fait que le cerveau normal est symétrique et donc la localisation des régions dissymétriques permet d'estimer le contour initial de la tumeur. La première étape concerne le prétraitement qui consiste à corriger l'inhomogénéité de l'intensité du volume IRM et à recaler spatialement les volumes d'IRM d'un même patient à différents instants. Le plan hémisphérique du cerveau est reche

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von, Lavante Etienne. "Segmentation and sizing of breast cancer masses with ultrasound elasticity imaging." Thesis, University of Oxford, 2009. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:81225f61-6b83-405b-aed5-17b316ed586a.

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Abstract:

Uncertainty in the sizing of breast cancer masses is a major issue in breast screening programs, as there is a tendency to severely underestimate the sizing of malignant masses, especially with ultrasound imaging as part of the standard triple assessment. Due to this issue about 20% of all surgically treated women have to undergo a second resection, therefore the aim of this thesis is to address this issue by developing novel image analysis methods. Ultrasound elasticity imaging has been proven to have a better ability to differentiate soft tissues compared to standard B-mode. Thus a novel seg

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Wu, Ke. "3D segmentation and registration for minimal invasive prostate cancer therapy." Phd thesis, Université Rennes 1, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00962028.

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Abstract:

The work of this Thesis is focused on image guided focal therapy of prostate cancer by High Intensity Focused Ultrasound (HIFU). Currently MRI is the only imaging technique that can locate the tumor in prostate. In contrast, the tumor is not visible in the ultrasound image which is used to guide the HIFU planning and therapy. The aim of the Thesis is to provide registration techniques of T2 MRI to ultrasound. Two approaches were explored: 1) Region-based registration. More particularly, we studied an ultrasound texture descriptors based on moments invariant to rotation and scaling. These descr

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Esmaeili, Pourfarhangi Kamyar. "Movie10: Computational image segmentation and tracking performed by LEVER." Diss., Temple University Libraries, 2019. http://cdm16002.contentdm.oclc.org/cdm/ref/collection/p245801coll10/id/584746.

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Abstract:

Bioengineering;<br>Ph.D.;<br>Metastasis is the leading cause of death among cancer patients. The metastatic cascade, during which cancer cells from the primary tumor reach a distant organ and form multiple secondary tumors, consists of a series of events starting with cancer cells invasion through the surrounding tissue of the primary tumor. Invading cells may perform proteolytic degradation of the surrounding extracellular matrix (ECM) and directed migration in order to disseminate through the tissue. Both of the mentioned processes are profoundly affected by several parameters originating fr

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Munnangi, Anirudh. "Innovative Segmentation Strategies for Melanoma Skin Cancer Detection." University of Cincinnati / OhioLINK, 2017. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1510916097483278.

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Al, Zu'bi Shadi Mahmoud. "3D multiresolution statistical approaches for accelerated medical image and volume segmentation." Thesis, Brunel University, 2011. http://bura.brunel.ac.uk/handle/2438/5300.

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Abstract:

Medical volume segmentation got the attraction of many researchers; therefore, many techniques have been implemented in terms of medical imaging including segmentations and other imaging processes. This research focuses on an implementation of segmentation system which uses several techniques together or on their own to segment medical volumes, the system takes a stack of 2D slices or a full 3D volumes acquired from medical scanners as a data input. Two main approaches have been implemented in this research for segmenting medical volume which are multi-resolution analysis and statistical model

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Sharma, Osheen. "Segmentation of cancer epithelium using nuclei morphology with Deep Neural Network." Thesis, KTH, Skolan för kemi, bioteknologi och hälsa (CBH), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-280383.

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Abstract:

Bladder cancer (BCa) is the fourth most commonly diagnosed cancers in men and the eighth most common in women. It is an abnormal growth of tissues which develops in the bladder lining. Histological analysis of bladder tissue facilities diagnosis as well as it serves as an important tool for research. To bet- ter understand the molecular profile of bladder cancer and to detect predictive and prognostic features, microscopy methods, such as immunofluorescence (IF), are used to investigate the characteristics of bladder cancer tissue. For this project, a new method is proposed to segment cancer e

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Vachier, Corinne. "Extraction de caractéristiques, segmentation d'image et morphologie mathématique." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 1995. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00004230.

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Abstract:

Cette thèse se propose d'explorer de nouvelles méthodes morphologiques permettant d'extraire les caractéristiques des régions qui composent une image. Ces méthodes sont en- suite destinées à être appliquées au problème de la segmentation d'image. Nous présentons tout d'abord deux approches classiques du problème de l'extraction de caractéristiques : celles basées sur les granulométries (opérations de tamisage) et celles basées sur l' étude des extrema des images numériques, en consacrant une attention particulière à la notion de dynamique. La dynamique value les extrema d'une image selon le co

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9

Noyel, Guillaume. "Filtrage, réduction de dimension, classification et segmentation morphologique hyperspectrale." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2008. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00004473.

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Abstract:

Le traitement d'images hyperspectrales est la généralisation de l'analyse des images couleurs, à trois composantes rouge, vert et bleu, aux images multivariées à plusieurs dizaines ou plusieurs centaines de composantes. Dans un sens général, les images hyperspectrales ne sont pas uniquement acquises dans le domaine des longueurs d'ondes mais correspondent à une description d'un pixel par un ensemble de valeurs : c'est à dire un vecteur. Chacune des composantes d'une image hyperspectrale constitue un canal spectral, et le vecteur associé à chaque pixel est appelé spectre. Pour valider la généra

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Girum, Kibrom Berihu. "Artificial intelligence for image-guided prostate brachytherapy procedures." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2020. http://www.theses.fr/2020UBFCI012.

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Abstract:

Les procédures de radiothérapie visent à exposer les cellules cancéreuses aux rayonnements ionisants. L'implantation permanente de sources radioactives à proximité des cellules cancéreuses est une technique classique pour guérir le cancer de la prostate à un stade précoce. Le processus implique l'acquisition d'images du patient, la délimitation des volumes cibles et des organes à risque à l'aide de l'imagerie, la planification du traitement, l’implantation de grains radioactifs guidées par l'image et l'évaluation post-implantatoire. L'analyse d'images médicales basée sur l'intelligence artific

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Goryawala, Mohammed. "A Novel 3-D Segmentation Algorithm for Anatomic Liver and Tumor Volume Calculations for Liver Cancer Treatment Planning." FIU Digital Commons, 2012. http://digitalcommons.fiu.edu/etd/617.

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Abstract:

Three-Dimensional (3-D) imaging is vital in computer-assisted surgical planning including minimal invasive surgery, targeted drug delivery, and tumor resection. Selective Internal Radiation Therapy (SIRT) is a liver directed radiation therapy for the treatment of liver cancer. Accurate calculation of anatomical liver and tumor volumes are essential for the determination of the tumor to normal liver ratio and for the calculation of the dose of Y-90 microspheres that will result in high concentration of the radiation in the tumor region as compared to nearby healthy tissue. Present manual techni

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Ghose, Soumya. "Robust image segmentation applied to magnetic resonance and ultrasound images of the prostate." Doctoral thesis, Universitat de Girona, 2012. http://hdl.handle.net/10803/98524.

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Abstract:

Prostate segmentation in trans rectal ultrasound (TRUS) and magnetic resonance images (MRI) facilitates volume estimation, multi-modal image registration, surgical planing and image guided prostate biopsies. The objective of this thesis is to develop computationally efficient prostate segmentation algorithms in both TRUS and MRI image modalities. In this thesis we propose a probabilistic learning approach to achieve a soft classification of the prostate for automatic initialization and evolution of a deformable model for prostate segmentation. Two deformable models are developed for the TRUS s

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Beasley, William. "Optimising adaptive radiotherapy for head and neck cancer." Thesis, University of Manchester, 2017. https://www.research.manchester.ac.uk/portal/en/theses/optimising-adaptive-radiotherapy-for-head-and-neck-cancer(96e831b0-751a-454d-8a6d-4dd490b6a88f).html.

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Abstract:

Anatomic changes occur throughout head and neck radiotherapy, and a new treatment plan is often required to mitigate the resulting changes in delivered dose to key structures. This process is known as adaptive radiotherapy (ART), and can be labour-intensive. The aim of this thesis is to optimise ART, addressing some of the technical and clinical challenges facing its routine clinical implementation. Optimising the frequency and timing of adaptive replanning is important, and it has been shown here that intensity modulated radiotherapy (IMRT) and volumetric modulated arc therapy (VMAT) are equa

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Kaur, Ravneet. "THRESHOLDING METHODS FOR LESION SEGMENTATION OF BASAL CELL CARCINOMA IN DERMOSCOPY IMAGES." OpenSIUC, 2017. https://opensiuc.lib.siu.edu/dissertations/1367.

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Abstract:

Purpose: Automatic border detection is the first and most crucial step for lesion segmentation and can be very challenging, due to several lesion characteristics. There are many melanoma border-detecting algorithms that perform poorly on dermoscopy images of basal cell carcinoma (BCC), which is the most common skin cancer. One of the reasons for poor lesion detection performance is that there are very few algorithms that detect BCC borders, because they are difficult to segment, even for dermatologists. This difficulty is due to low contrast, variation in lesion color and artifacts inside/outs

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Chaudry, Qaiser Mahmood. "Improving cancer subtype diagnosis and grading using clinical decision support system based on computer-aided tissue image analysis." Diss., Georgia Institute of Technology, 2013. http://hdl.handle.net/1853/47745.

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Abstract:

This research focuses towards the development of a clinical decision support system (CDSS) based on cellular and tissue image analysis and classification system that improves consistency and facilitates the clinical decision making process. In a typical cancer examination, pathologists make diagnosis by manually reading morphological features in patient biopsy images, in which cancer biomarkers are highlighted by using different staining techniques. This process is subjected to pathologist's training and experience, especially when the same cancer has several subtypes (i.e. benign tumor subtyp

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Li, Yingping. "Artificial intelligence and radiomics in cancer diagnosis." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG053.

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Abstract:

L'intelligence artificielle (IA) est très utilisée pour le diagnostic et le traitement de données médicales, donnant lieu à la médecine personnalisée assistée par l'IA. Ce manuscrit se concentre sur la proposition et l'analyse de méthodes d'IA, notamment l'apprentissage profond et la radiomique, pour le diagnostic du cancer. Tout d'abord, une approche efficace de segmentation automatique est essentielle pour mettre en place une méthode de diagnostic par IA, car c'est un préalable à une analyse par radiomiques. Nous avons proposé une nouvelle approche pour la segmentation automatique des lésion

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Boydev, Christine. "Segmentation automatique des images de tomographie conique pour la radiothérapie de la prostate." Thesis, Valenciennes, 2015. http://www.theses.fr/2015VALE0030/document.

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Abstract:

Dans le contexte du traitement du cancer de la prostate, l’utilisation de la tomodensitométrie à faisceau conique (CBCT) pour la radiothérapie guidée par l’image, éventuellement adaptative, présente certaines difficultés en raison du faible contraste et du bruit important dans les images pelviennes. L’objectif principal de cette thèse est d’apporter des contributions méthodologiques pour le recalage automatique entre l’image scanner CT de référence et l’image CBCT acquise le jour du traitement. La première partie de nos contributions concerne le développement d’une stratégie de correction du p

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RIYAHI, ALAM MOHAMAD SADEGH. "Preoperative Systems for Computer Aided Diagnosis based on Image Registration: Applications to Breast Cancer and Atherosclerosis." Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2015. http://hdl.handle.net/11583/2592170.

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Abstract:

Computer Aided Diagnosis (CAD) systems assist clinicians including radiologists and cardiologists to detect abnormalities and highlight conspicuous possible disease. Implementing a pre-operative CAD system contains a framework that accepts related technical as well as clinical parameters as input by analyzing the predefined method and demonstrates the prospective output. In this work we developed the Computer Aided Diagnostic System for biomedical imaging analysis of two applications on Breast Cancer and Atherosclerosis. The aim of the first CAD application is to optimize the registration str

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Garnier, Carole. "Segmentation de la prostate pour la thérapie par Ultrasons Haute Intensité guidée par l'image." Phd thesis, Université Rennes 1, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00498035.

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Abstract:

Ce travail traite le problème de la segmentation d'images échographiques de prostate acquises en condition per-opératoire dans le cadre de la destruction de tumeurs effectuée par une technique d'ultrasons haute intensité (HIFU). L'objectif est de délimiter précisément les tissus cible de façon à concentrer l'échauffement induit par les ultrasons tout en réduisant leur impact sur les structures voisines. L' étude bibliographique de l'état de l'art montre que toutes les méthodes de segmentation se référant aux dernières avancées méthodologiques ont été tentées sans pour autant apporter de répons

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Khorshed, Reema A. A. "A cell level automated approach for quantifying antibody staining in immunohistochemistry images : a structural approach for quantifying antibody staining in colonic cancer spheroid images by integrating image processing and machine learning towards the implementation of computer aided scoring of cancer markers." Thesis, University of Bradford, 2013. http://hdl.handle.net/10454/5763.

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Abstract:

Immunohistological (IHC) stained images occupy a fundamental role in the pathologist's diagnosis and monitoring of cancer development. The manual process of monitoring such images is a subjective, time consuming process that typically relies on the visual ability and experience level of the pathologist. A novel and comprehensive system for the automated quantification of antibody inside stained cell nuclei in immunohistochemistry images is proposed and demonstrated in this research. The system is based on a cellular level approach, where each nucleus is individually analyzed to observe the eff

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Skounakis, Emmanouil D. "Development of advanced 3D medical analysis tools for clinical training, diagnosis and treatment." Thesis, Brunel University, 2013. http://bura.brunel.ac.uk/handle/2438/7967.

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Abstract:

The objective of this PhD research was the development of novel 3D interactive medical platforms for medical image analysis, simulation and visualisation, with a focus on oncology images to support clinicians in managing the increasing amount of data provided by several medical image modalities. DoctorEye and Automatic Tumour Detector platforms were developed through constant interaction and feedback from expert clinicians, integrating a number of innovations in algorithms and methods, concerning image handling, segmentation, annotation, visualisation and plug-in technologies. DoctorEye is alr

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Liu, Fuchen. "Hierarchical clustering using equivalence test : application on automatic segmentation of dynamic contrast enhanced image sequence." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2017. http://www.theses.fr/2017USPCB013/document.

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Abstract:

L'imagerie de perfusion permet un accès non invasif à la micro-vascularisation tissulaire. Elle apparaît comme un outil prometteur pour la construction de biomarqueurs d'imagerie pour le diagnostic, le pronostic ou le suivi de traitement anti-angiogénique du cancer. Cependant, l'analyse quantitative des séries dynamiques de perfusion souffre d'un faible rapport signal sur bruit (SNR). Le SNR peut être amélioré en faisant la moyenne de l'information fonctionnelle dans de grandes régions d'intérêt, qui doivent néanmoins être fonctionnellement homogènes. Pour ce faire, nous proposons une nouvelle

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Fourcade, Constance. "Suivi de l'évolution du cancer du sein métastasé via le recalage et la segmentation d'images TEP en utilisant des réseaux entraînés et non-entraînés." Thesis, Ecole centrale de Nantes, 2022. http://www.theses.fr/2022ECDN0029.

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Abstract:

Le cancer du sein métastasé nécessite un suivi régulier. Au cours du traitement, des images de TEP- scan sont régulièrement acquises puis interprétées selon des recommandations telles que PERCIST pour décider d’un éventuel ajustement thérapeutique. Cependant, PERCIST se concentre seulement sur la lésion présentant l’activité tumorale la plus élevée. L’objectif de cette thèse est de développer des outils permettant de prendre en compte toutes les zones actives à l’aide du TEP-scan, afin de suivre au mieux l’évolution du cancer du sein. Notre première contribution est une méthode pour la segment

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Caiffa, Luigi. "Studio di classi di sferoidi multicellulari di carcinoma polmonare epidermoidale in radiobiologia." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2013. http://amslaurea.unibo.it/5372/.

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Abstract:

Il tumore del polmone rappresenta la prima causa di morte nei paesi industrializzati. Le possibilità di trapianto ed intervento chirurgico risultano molto limitate pertanto lo standard di cura risulta essere la radioterapia, a volte abbinata alla chemioterapia. Sebbene trattando radioterapicamente il tumore si ottengano ottimi risultati, attualmente non esistono solide linee guida per la personalizzazione del trattamento al paziente. Il poter eseguire in laboratorio test radioterapici su un elevato numero di campioni risulterebbe un valido approccio sperimentale d’indagine, ma la carenza di m

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Wallgren, Fjellander Michael. "Pixel-Based Algorithms for Data Analysis in Digital Pathology : Data Analysis of the BOMI2 Redox Dataset, A Step Away From Cell Segmentation Dependant Methods." Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för visuell information och interaktion, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-397504.

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Abstract:

In this project report a novel pixel-based approach to digital pathology is proposed. The algorithm directly decides the class of single pixels in an image without needing the larger context of neighbouring pixels. This allows researchers to circumvent complications that might arise from using classical cell segmentation methods based around counting cells - which then relies on the cell segmentation being close to perfect. Such issues are avoided by pixel-based approaches by instead directly measuring total area. The algorithm is tested on the BOMI2 Redox dataset consisting of 79 samples of m

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Malhaire, Caroline. "Optimization of the Prediction of Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer by Breast MRI : Contributions of Semantic Descriptors, Radiomics, and Segmentation Methods." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPAST006.

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Abstract:

La chimiothérapie néoadjuvante (CNA) est une stratégie thérapeutique devenue centrale pour les cancers du sein agressifs et localement avancés. L'obtention d'une réponse pathologique complète (pCR), définie comme une réponse tumorale complète au niveau du sein et de l'aisselle est associée à une amélioration de la survie, notamment dans les cancers du sein de type triple négatif et HER2-positif. Cette stratégie permet d’adapter la prise en charge à la réponse tumorale, les traitements d’escalade permettant une amélioration de la survie des patientes en réponse incomplète. La dissection axillai

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Hedman, Karolina. "Differences in tumor volume for treated glioblastoma patients examined with 18F-fluorothymidine PET and contrast-enhanced MRI." Thesis, Umeå universitet, Institutionen för fysik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-173693.

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Abstract:

Background: Glioblastoma (GBM) is the most common and malignant primary brain tumor. It is a rapidly progressing tumor that infiltrates the adjacent healthy brain tissue and is difficult to treat. Despite modern treatment including surgical resection followed by radiochemotherapy and adjuvant chemotherapy, the outcome remains poor. The median overall survival is 10-12 months. Neuroimaging is the most important diagnostic tool in the assessment of GBMs and the current imaging standard is contrast-enhanced magnetic resonance imaging (MRI). Positron emission tomography (PET) has been recommended

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Cheikhrouhou, Imen. "Description et classification des masses mammaires pour le diagnostic du cancer du sein." Phd thesis, Université d'Evry-Val d'Essonne, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00875976.

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Abstract:

Le diagnostic assisté par ordinateur du cancer du sein devient de plus en plus une nécessité vu la croissance exponentielle du nombre de mammographies effectuées chaque année. En particulier, le diagnostic des masses mammaires et leur classification suscitent actuellement un grand intérêt. En effet, la complexité des formes traitées et la difficulté rencontrée afin de les discerner nécessitent l'usage de descripteurs appropriés. Dans ce travail, des méthodes de caractérisation adaptées aux pathologies mammaires sont proposées ainsi que l'étude de différentes méthodes de classification est abor

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Duran, Audrey. "Intelligence artificielle pour la caractérisation du cancer de la prostate par agressivité en IRM multiparamétrique." Thesis, Lyon, 2022. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2022LYSEI008/these.pdf.

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Abstract:

Le cancer de la prostate (CaP) est le cancer le plus diagnostiqué dans plus de la moitié des pays du monde et le cinquième cancer le plus meurtrier chez les hommes en 2020. Le diagnostic du CaP inclut l'acquisition d'une imagerie par résonance magnétique multiparamétrique (IRM-mp) - qui combine une séquence T2-pondérée (T2-w), une imagerie pondérée en diffusion (DWI) et une séquence dynamique de contraste amélioré (DCE) - avant la réalisation de biopsies. L'analyse jointe de ces images multimodales est fastidieuse et chronophage, en particulier lorsque les séquences mènent à des conclusions di

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Karnoukian, Marc. "Imagerie spectro-polarimétrique : système, algorithmes et biopsie optique." Thesis, Strasbourg, 2017. http://www.theses.fr/2017STRAD001/document.

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Abstract:

Le cancer est une pathologie que l’on se doit de détecter le plus tôt possible si l’on veut accroître les chances de guérison. Ces travaux étudient l’apport de la signature polarimétrique à la caractérisation et l’identification des tissus cancéreux. Il s’agit d’extraire des images multidimensionnelles de polarisation des informations physiques qui caractérisent les constituants de l’objet bien au-delà de l’information visuelle des images d’intensité. Durant cette thèse, un imageur de Mueller, POLARIS, a pu être mis en place ainsi que les outils de traitement et de calibration adaptés. Une mét

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Daniels, Charlotte Jane. "Mathematical approaches for the clinical translation of hyperpolarised 13C imaging in oncology." Thesis, University of Cambridge, 2018. https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/275339.

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Abstract:

Dissolution dynamic nuclear polarisation is an emerging clinical technique which enables the metabolism of hyperpolarised 13C-labelled molecules to be dynamically and non- invasively imaged in tissue. The first molecule to gain clinical approval is [1-13C]pyruvate, the conversion of which to [1-13C]lactate has been shown to detect early treatment re- sponse in cancers and correlate with tumour grade. As the technique has recently been translated into humans, accurate and reliable quantitative methods are required in order to detect, analyse and compare regions of altered metabolism in patients

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Signolle, Nicolas. "Approches multiéchelles pour la segmentation de très grandes images : application à la quantification de biomarqueurs en histopathologie cancérologique." Phd thesis, Université de Caen, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01073319.

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Abstract:

Visualiser et analyser automatiquement des coupes fines de tumeurs cancéreuses sont des enjeux majeurs pour progresser dans la compréhension des mécanismes de la cancérisation et mettre en évidence de nouveaux indicateurs de réponse au traitement. Les nouveaux scanners microscopiques apportent une aide essentielle en fournissant des images couleur haute résolution de la totalité des lames histologiques. Ceci permet de s'affranchir de l'hétérogénéité de distribution des marqueurs à quantifier. La taille de ces images, appelées lames virtuelles, peut atteindre plusieurs GigaOctets. L'objectif de

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Makni, Nasr. "Méthodes d'identification, d'aide au diagnostic et de planification utilisant de l'imagerie multi-modalité pour les thérapies focales du cancer de la prostate." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00818024.

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Abstract:

Le cancer de la prostate est le premier cancer chez l'homme de plus de 50ans dans les pays industrialisés. Les pratiques diagnostiques et les options thérapeutiques n'ont cessé d'évoluer et les récents progrès de l'imagerie de la prostate rendent possibles la détection de tumeurs de petite taille et le guidage de traitements ciblés dont le but est de minimiser la morbidité de la thérapie. Nous proposons, dans cette thèse, un ensemble de méthodes et de traitements automatisés de données d'imagerie médicale, dans le but d'assister et de guider le praticien dans la prise de décision diagnostique

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ENRICO, BENA CHIARA. "Stochasticity in biological systems: from modelling to experimental validation in cell growth and post-transcriptional gene regulation." Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2019. http://hdl.handle.net/11583/2743333.

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Pescia, Daniel. "Segmentation of liver tumors on CT images." Thesis, Châtenay-Malabry, Ecole centrale de Paris, 2011. http://www.theses.fr/2011ECAP0002/document.

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Abstract:

Cette thèse porte sur la segmentation des tumeurs du foie sur des images tomodensitométriques. Ce sujet présente un intérêt certain pour le domaine médical puisque les médecins pourraient ainsi bénéficier d’une méthode reproductible et fiable pour segmenter de telles lésions. Une segmentation précise des tumeurs du foie permettrait en effet d’aider les médecins lors de l’évaluation des lésions (détection, localisation, quantification), du choix d’un traitement, et de sa planification. Les méthodes développées dans ce cadre doivent faire face à trois principales difficultés scientifiques: (i) l

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McGarry, Gregory John. "Model-based mammographic image analysis." Thesis, Queensland University of Technology, 2002.

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Oliver, i. Malagelada Arnau. "Automatic mass segmentation in mammographic images." Doctoral thesis, Universitat de Girona, 2007. http://hdl.handle.net/10803/7739.

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Abstract:

Aquesta tesi està emmarcada dins la detecció precoç de masses, un dels símptomes més clars del càncer de mama, en imatges mamogràfiques. Primerament, s'ha fet un anàlisi extensiu dels diferents mètodes de la literatura, concloent que aquests mètodes són dependents de diferent paràmetres: el tamany i la forma de la massa i la densitat de la mama. Així, l'objectiu de la tesi és analitzar, dissenyar i implementar un mètode de detecció robust i independent d'aquests tres paràmetres. Per a tal fi, s'ha construït un patró deformable de la massa a partir de l'anàlisi de masses reals i, a continuació,

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Marcomini, Karem Daiane. "Caracterização de lesões em imagens digitais de ultrassonografia e elastografia da mama utilizando técnicas inteligentes." Universidade de São Paulo, 2017. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-08122017-113952/.

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Abstract:

Muitos procedimentos vêm sendo desenvolvidos para auxiliar no diagnóstico precoce do câncer de mama. Devido a subjetividade na interpretação de imagens, os sistemas de diagnóstico auxiliado por computador (CADx) têm oferecido ao especialista uma segunda opinião mais precisa e confiável. Nesse propósito, essa pesquisa apresenta uma metodologia de investigação da potencialidade diagnóstica de um sistema computacional na classificação de achados suspeitos em imagens de ultrassom modo-B e de elastografia da mama. A base de dados foi constituída por 31 lesões malignas e 52 benignas e um conjunto ad

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Massich, i. Vall Joan. "Deformable object segmentation in ultra-sound images." Doctoral thesis, Universitat de Girona, 2013. http://hdl.handle.net/10803/128329.

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Abstract:

This thesis analyses the current strategies to segment breast lesions in Ultra-Sound (US) data and proposes a fully automatic methodology for generating accurate segmentations of breast lesions in US data with low false positive rates. The proposed approach targets the segmentation as a minimization procedure for a multi-label probabilistic framework that takes advantage of min-cut/max- flow Graph-Cut (GC) minimization for inferring the appropriate label from a set of tissue labels for all the pixels within the target image. The image is divided into contiguous regions so that all the pixels b

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Pescia, Daniel. "Segmentation des tumeurs du foie sur des images CT." Phd thesis, Ecole Centrale Paris, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00649030.

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Abstract:

Cette thèse porte sur la segmentation des tumeurs du foie sur des images tomodensitométriques. Ce sujet présente un intérêt certain pour le domaine médical puisque les médecins pourraient ainsi bénéficier d'une méthode reproductible et fiable pour segmenter de telles lésions. Une segmentation précise des tumeurs du foie permettrait en effet d'aider les médecins lors de l'évaluation des lésions (détection, localisation, quantification), du choix d'un traitement, et de sa planification. Les méthodes développées dans ce cadre doivent faire face à trois principales difficultés scientifiques: (i) l

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Feudjio, Kougoum Cyrille Désiré. "Segmentation of mammographic images for computer aided diagnosis." Thesis, Lille 1, 2016. http://www.theses.fr/2016LIL10152/document.

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Abstract:

Les outils d’aide au diagnostic sont de nos jours au cœur de plusieurs protocoles cliniques car ils améliorent la qualité du diagnostic posé et des soins médicaux. Ce travail de recherche met en avant une architecture hiérarchique pour la conception d'un outil d'aide à la détection du cancer du sein robuste et performant. Il s’intéresse à la réduction des fausses alarmes en identifiant les régions potentiellement cancérogènes. La gamme dynamique des niveaux de gris des zones sombres est étirée pour améliorer le contraste entre la région du sein et l'arrière plan et permettre une meilleure extr

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Viana, Joaquim Mesquita da Cunha. "Classification of skin tumours through the analysis of unconstrained images." Thesis, De Montfort University, 2009. http://hdl.handle.net/2086/2400.

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Abstract:

Skin cancer is the most frequent malignant neoplasm for Caucasian individuals. According to the Skin Cancer Foundation, the incidence of melanoma, the most malignant of skin tumours, and resultant mortality, have increased exponentially during the past 30 years, and continues to grow. [1]. Although often intractable in advanced stages, skin cancer in general and melanoma in particular, if detected in an early stage, can achieve cure ratios of over 95% [1,55]. Early screening of the lesions is, therefore, crucial, if a cure is to be achieved. Most skin lesions classification systems rely on a h

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Hatt, Mathieu. "Analyse et traitement d'images multi modales en oncologie." Habilitation à diriger des recherches, Université de Bretagne occidentale - Brest, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00721743.

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Abstract:

Avec une formation initiale en sciences de l'informatique et une spécialisation image, mes activités de recherche actuelles concernent le traitement et l'analyse de l'information et de l'image pour des applications en médecine, plus particulièrement l'oncologie et la radiothérapie. Plus spécifiquement, je m'intéresse à la segmentation et la classification automatique pour la définition des contours d'organes et de tumeurs, au filtrage du bruit et à la déconvolution pour l'amélioration qualitative et quantitative, et plus récemment, aux modèles multi observation pour la prise en compte des imag

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Van, Tol Markus Lane. "A graph-based method for segmentation of tumors and lymph nodes in volumetric PET images." Thesis, University of Iowa, 2014. https://ir.uiowa.edu/etd/2290.

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Abstract:

For radiation treatment of cancer and image-based quantitative assessment of treatment response, target structures like tumors and lymph nodes need to be segmented. In current clinical practice, this is done manually, which is time consuming and error-prone. To address this issue, a semi-automated graph-based segmentation approach was developed. It was validated with 60 real datasets, segmented by two users manually and with this new algorithm, and 44 scans of a phantom dataset. The results showed a statistically significant improvement in intra- and interoperator consistency of segmentations,

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Soares, Heliana Bezerra. "An?lise e classifica??o de imagens de les?es da pele por atributos de cor, forma e textura utilizando m?quina de vetor de suporte." Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2008. http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/15118.

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Abstract:

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:54:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HelianaBS_da_capa_ate_cap4.pdf: 2361373 bytes, checksum: 3e1e43e8ba1aadc274663b8b8e3de72f (MD5) Previous issue date: 2008-02-22<br>Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico<br>The skin cancer is the most common of all cancers and the increase of its incidence must, in part, caused by the behavior of the people in relation to the exposition to the sun. In Brazil, the non-melanoma skin cancer is the most incident in the majority of the regions. The dermatoscopy and videodermatoscopy are the main

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Phillips, Adon. "Melanoma Diagnostics Using Fully Convolutional Networks on Whole Slide Images." Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2017. http://hdl.handle.net/10393/36929.

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Abstract:

Semantic segmentation as an approach to recognizing and localizing objects within an image is a major research area in computer vision. Now that convolutional neural networks are being increasingly used for such tasks, there have been many improve- ments in grand challenge results, and many new research opportunities in previously untennable areas. Using fully convolutional networks, we have developed a semantic segmentation pipeline for the identification of melanocytic tumor regions, epidermis, and dermis lay- ers in whole slide microscopy images of cutaneous melanoma or cutaneous metastati

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Zossou, Vincent-Béni Sèna. "Détection du carcinome hépatocellulaire et des métastases hépatiques basée sur les images tomodensitométriques et l'apprentissage automatique." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASR034.

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Abstract:

Les médecins radiologues utilisent des séries d’images issues de la tomodensitométrie (TDM) abdominale pour examiner le foie et diagnostiquer les éventuelles pathologies. Cependant, ce processus est souvent long, complexe et sujet à des risques d’erreurs humaines. Les études des récentes années démontrent que l’intelligence artificielle (IA) a ouvert de nouvelles perspectives en imagerie médicale, permettant de détecter plus tôt les cancers du foie et d’optimiser l’ensemble du processus diagnostique. En Afrique, et particulièrement au Bénin, peu d’études ont été menées sur l’utilisation de ces

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Mohamed, Samar. "Integrated Feature Analysis for Prostate Tissue Characterization Using TRUS Images." Thesis, University of Waterloo, 2006. http://hdl.handle.net/10012/2888.

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Abstract:

The Prostate is a male gland that is located around the urethra. Prostate Cancer is the second most diagnosed malignancy in men over the age of fifty. Typically, prostate cancer is diagnosed from clinical data, medical images, and biopsy. <br /><br /> Computer Aided Diagnosis (CAD) was introduced to help in the diagnosis in order to assist in the biopsy operations. Usually, CAD is carried out utilizing either the clinical data, using data mining techniques, or using features extracted from either TransRectal UltraSound (TRUS) images or the Radio Frequency (RF) signals. <br /><br

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Irshad, Humayun. "Automated Mitosis Detection in Color and Multi-spectral High-Content Images in Histopathology : Application to Breast Cancer Grading in Digital Pathology." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM007/document.

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Abstract:

La gradation de lames de biopsie fournit des informations pronostiques essentielles pour le diagnostic et le traitement. La détection et le comptage manuel des mitoses est un travail fastidieux, sujet à des variations inter-et intra- observateur considérables. L'objectif principal de cette thèse de doctorat est le développement d'un système capable de fournir une détection des mitoses sur des images provenant de différents types de scanners rapides automatiques, ainsi que d'un microscope multispectral. L'évaluation des différents systèmes proposés est effectuée dans le cadre du projet MICO (MI

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Pham, Minh Hoan. "Méthodes de détection des régions cancéreuses dans des images obtenues par tomographie calculée." Thesis, Toulouse 3, 2015. http://www.theses.fr/2015TOU30388.

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Abstract:

La Tomographie Calculée (CT) est une technique non-invasive permettant de fournir des images de toutes les parties du corps humain sans superposition des structures adjacentes. Cette technique se base sur l'absorption de rayon X et permet la reconstruction d'images du corps humain. Les mesures avec CT à rayons X sont soumises à de nombreuses imperfections ou d'artefacts d'images qui comportent : bruit quantique, diffusion des rayons X par le patient, et des effets non linéaires de volume. Le traitement d'image est un outil indispensable pour améliorer le contraste et extraire d'une manière aut

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