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La segmentation des tissus cérébraux en IRM constitue un domaine de recherche, particulièrement, actif de nos jours. Les méthodes qui lui sont liées sont variées et peuvent s-appuyer sur diverses bases théoriques (Probabilités, logique floue) et se répartissent en trois grandes familles (Contour, région et classification). Nous nous intéressons dans ce travail à la méthode de classification non supervisée appelée FCM (Fuzzy c-means), basée sur le regroupement des pixels selon leurs niveaux de gris. Mais cette dernière ne tiens pas compte du contexte spatial, ce qui rend l-algorithme sensible aux bruits et aux inhomogénéités d-intensité, dues aux conditions réelles d-acquisition. Pour cela, nous avons opté pour la recherche de variantes dont la fonction objective est modifiée, afin de prendre en considération ces inhomogénéités.
Né en 1980 à Bejaia, NASRI Nadjib est titulaire d'un Magister en Automatique et traitement de signal de l'université A/MIRA de Bejaia. Actuellement travaille sur le traitement des images notamment médicales au sein du laboratoire LTII de bejaia.