Contributions à l'étude de la classification spectrale et applications

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150 Extraction de connaissances appliquée à la biologie et l’imagerie médicale (a) Résultat du spectral clustering (b) Superposition de la solution et du résultat du spectral clustering (c) Fusion du résultat du spectral clustering avec l’IRM Figure 4.23 – Résultat du spectral clustering pour k = 6
4.9.3 Résultats du spectral clustering 151 Figure 4.24 – Résultat du spectral clustering sur les TACs normalisées Régions Index de similarité Index d’inclusion cérébrales en pourcentage en pourcentage Cervelet 73.11 87.53 Lobe frontal 69.83 94.76 Lobe occipital 67.50 84.79 Thalamus 81.85 98.41 Lobe pariétal 44.48 68.07 Table 4.2 – Critères d’évaluation quantitative
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Institut National Polytechnique de
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ii TABLE DES MATIÈRES 2.5.1 Expér
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Table des figures 1.1 Illustration
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TABLE DES FIGURES vii 4.8 Etude ave
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Remerciements Je tiens tout d’abo
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Introduction Les domaines des biolo
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adéquates dans un cadre non superv
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Chapitre 1 : Classification spectra
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Chapitre 1 Classification spectrale
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1.1.1 Algorithme de classification
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1.1.2 Problème du choix du paramè
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1.1.2 Problème du choix du paramè
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1.2.2 Cas d’une distribution isot
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1.3 Validations numériques 19 1.3
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1.3.1 Mesures de qualité 21 (a) Sm
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1.4 Méthodes de classification spe
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1.4.2 Traitement d’images 29 une
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1.4.2 Traitement d’images 31 (a)
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Chapitre 2 Classification et élém
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2.2 Présentation du résultat prin
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2.3 Propriétés de classification
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2.3.2 Classification via l’opéra
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2.4.1 Eléments finis de Lagrange 5
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2.4.2 Interprétation des élément
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2.4.3 Propriété de classification
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2.4.3 Propriété de classification
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2.4.4 Condensation de masse 61 Le t
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2.4.4 Condensation de masse 63 Eval
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2.5.1 Expérimentations numériques
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2.5.3 Passage du discret au continu
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2.5.5 Cas limites de validité de l
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2.5.5 Cas limites de validité de l
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