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Titre : Construction d’une ontologie pour le Web sémantique Type de document : texte imprimé Auteurs : HACINE GHERBI, Ahcine ; TOUAHRIA, M, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Importance : 1 vol (76 f.) Format : 29 Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Web Sémantique Ontologie Annotation sémantique Les profils UML OCL Action Semantics ODM UMLBackend OWLGrtd XML RDF/RDFS OWL Protégé2000 écologie évolutive. Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Les ontologies sont un paradigme puissant pour la représentation et l'échange des connaissances dans
le domaine du Web Sémantique qui ne s'intéressent qu'au traitement automatique de la sémantique.
Néanmoins, elles doivent être exprimées dans des formalismes qui devraient en tirer pleinement
profit, tout en offrant des outils de modélisations simples et efficaces.
UML trouve beaucoup de succès au sein des concepteurs de modèles et a bénéficié, par conséquent,
d'un cumul d'expérience très important ainsi qu'une large gamme d'outils dédiés. Cependant, ces
outils (UML profile, OCL, AS) ne permettent pas la définition d'une sémantique formelle ce qui
entrave l'inférence automatique sur des modèles UML.
Il serait profitable de tirer profit de ces deux puissants outils pour rajouter de la sémantique aux
modèles conceptuels. Chacun de ces deux outils ayant ses propres mécanismes, il est donc
nécessaire de trouver un point de rattachement qui est possible avec l'utilisation d’ODM, où il est
possible d'utiliser un même éditeur pour faire des modèles UML et des ontologies. ODM nous
permettra de passer de UML au OWL (et inversement) et donc de pouvoir utiliser les mécanismes
de traitement automatique.
Note de contenu : Table des matières
Remerciements………………………………………………………………………. i
Introduction………………………………………………….………………………. 1
Chapitre 1: Le web sémantique
1.1 Introduction……………………………………………………………….…… 4
1.2 Les principes du Web Sémantique……………………………….………….… 7
1.2.1 Principe 1: Identification par URI………………………………………... 7
1.2.2 Principe 2 : Typage des ressources et liens Web…………………………. 7
1.2.3 Principe 3 : Tolérance de l'information partielle…………………………. 8
1.2.4 Principe 4 : L'indisponibilité d'une vérité absolue…………………….….. 8
1.2.5 Principe 5 : Support de l'évolution………….……………………………. 10
1.2.6 Principe 6 : Architecture minimaliste………………………………..…… 10
1.3 Les principales composantes du web sémantique………………………..….… 11
1.3.1 Ontologie…………………………………………..……………………… 12
1.3.2 Annotation sémantique………………………………………………… … 14
1.3.3 Langage de représentation de connaissance………………………… …… 15
1.4 Quelques outils pour le Web Sémantique………………………………… ...… 22
1.5 Conclusion……………………………………………………………….. …… 25
Chapitre 2: Sur la notion d'ontologie
2.1 Introduction…………………………………………………………………….. 26
2.2 Apparition d'ontologie ………………………………………………...……….. 26
2.3 La notion d'ontologie………………………………………...…………….…… 27
2.3.1 L'interopérabilité……………………………………………………….….. 27
2.3.2 La réutilisation…………………………………………………………..…. 28
2.4 Les constituants d'une ontologie…………………………………………….….. 28
2.5 Discussion………………………………………………………………….…… 30
2.5.1 Différence entre ontologie et base de connaissance………………….……. 30
2.5.2 Différence entre ontologie et hiérarchie de classes…………………….….. 30
2.6 Classification d’ontologies………………………………………………...….... 31
2.6.1 Classification selon l’objet de conceptualisation……………………….…. 31
2.6.2 Classification selon le niveau de complétude………………………….….. 32
2.6.3 Classification selon le niveau de détail………………………………….… 32
2.6.4 Classification selon le formalisme utilisé ……………………………….… 33
2.7 Méthodes et outils de construction d’ontologie…………………………….…... 33
2.7.1 METHONTOLOGY…………………………………………………….… 33
2.7.2 L’approche TOVE…………………………………………………….…… 35
2.7.3 L’approche SENSUS…………………………………………………...….. 35
2.7.4 Outils d’ingénierie ontologique à partir du texte………………….…..…... 36
2.7.5 Outils d’ingénierie ontologique à partir des modèles conceptuels ou
opérationnels……………………………………………………………..… 38
2.8 Conclusion……………………………………………………..………….…… 39
Chapitre 3: Méthodes de construction d'ontologie à partir des modèles
conceptuels UML
3.1 Introduction…………………………………………………………….…...…. 40
3.2 Quelques solutions permettant d'ajouter de la sémantique aux modèles
conceptuels………………………………………………………………....….. 41
3.2.1 Les profils UML…………………………………………………………….. 41
3.2.2 Le standard OCL……………………………………………………………. 43
3.2.3 Action Semantics………………………………………………………….… 44
3.2.4 La spécification ODM………………………………………………….…… 45
3.3 Les raisons qui empêchent l'utilisation d'UML pour modéliser directement une
ontologie…………………………………………………………………..…... 46
3.4 Quelques travaux………………………………………………………………. 48
3.5 Conclusion……………………………………………………………………... 49
Chapitre 4: Conception d'une ontologie
4.1 Introduction…………………………………………………………………….. 50
4.2 Utilisation des ontologies en biologie…………………………………..…..….. 50
4.3 Conception de l'ontologie du domaine de l'écologie évolutive ………..…….… 50
4.3.1 Domaine de l'ontologie …………………………………………….……… 50
4.3.2 Processus d'affinement de l'ontologie ……………………………..………. 52
4.4 Respect des principes de construction………………………………..…….….. 52
4.5 Présentation de cette ontologie…………………………………………..….…. 53
4.5.1 Les axes primitifs de l'arbre ontologique construit ……………………….. 53
4.6 L'héritage multiple…………………………………………………….……..… 56
4.7 Les propriétés des classes de cette ontologie……………………………..…… 56
4.7.1 Propriété d'objet …………………………………………………………… 56
4.7.2 Propriété de type de données………………………………………………. 56
4.8 Représentation hiérarchique des concepts………………………………..……. 57
4.9 Conclusion…………………………………………………………………..…. 59
Chapitre 5: Implémentation
5.1 Introduction……………………………………………………..…………….. 60
5.2 Environnement de développement……………………………….…………… 60
5.3 Implémentation …………………………………………………..…………… 60
5.3.1 Normalisation des noms de l'ontologie……………………………………. 60
5.3.2 Création d'un nouveau projet……………………………………………… 61
5.3.3 L'édition de l'ontologie …………………………………………………… 62
5.4 L'exportation et l'importation de cette ontologie…………………………….... 65
5.4.1 L'exportation et l'importation avec UMLBackend (Protégé3.4.4)………… 65
5.4.2 Importation avec OWL 2.0 (sous protégé 4.2) ……………………………. 68
5.4.3 L'outil OWLGrtd…………………………………………………………... 69
5.5 Le raisonnement ……………………………………………………….……... 70
5.6 Conclusion………………………………………………………………..……. 70
Conclusion générale………………………………………………………………..... 71
Références…………………………………………………………………………..... 73Côte titre : MI/0001-0002 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gz0f3amliCSPvSAGJBtFxB1mSVZ4hO9R/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Construction d’une ontologie pour le Web sémantique [texte imprimé] / HACINE GHERBI, Ahcine ; TOUAHRIA, M, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, [s.d.] . - 1 vol (76 f.) ; 29.
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Web Sémantique Ontologie Annotation sémantique Les profils UML OCL Action Semantics ODM UMLBackend OWLGrtd XML RDF/RDFS OWL Protégé2000 écologie évolutive. Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Les ontologies sont un paradigme puissant pour la représentation et l'échange des connaissances dans
le domaine du Web Sémantique qui ne s'intéressent qu'au traitement automatique de la sémantique.
Néanmoins, elles doivent être exprimées dans des formalismes qui devraient en tirer pleinement
profit, tout en offrant des outils de modélisations simples et efficaces.
UML trouve beaucoup de succès au sein des concepteurs de modèles et a bénéficié, par conséquent,
d'un cumul d'expérience très important ainsi qu'une large gamme d'outils dédiés. Cependant, ces
outils (UML profile, OCL, AS) ne permettent pas la définition d'une sémantique formelle ce qui
entrave l'inférence automatique sur des modèles UML.
Il serait profitable de tirer profit de ces deux puissants outils pour rajouter de la sémantique aux
modèles conceptuels. Chacun de ces deux outils ayant ses propres mécanismes, il est donc
nécessaire de trouver un point de rattachement qui est possible avec l'utilisation d’ODM, où il est
possible d'utiliser un même éditeur pour faire des modèles UML et des ontologies. ODM nous
permettra de passer de UML au OWL (et inversement) et donc de pouvoir utiliser les mécanismes
de traitement automatique.
Note de contenu : Table des matières
Remerciements………………………………………………………………………. i
Introduction………………………………………………….………………………. 1
Chapitre 1: Le web sémantique
1.1 Introduction……………………………………………………………….…… 4
1.2 Les principes du Web Sémantique……………………………….………….… 7
1.2.1 Principe 1: Identification par URI………………………………………... 7
1.2.2 Principe 2 : Typage des ressources et liens Web…………………………. 7
1.2.3 Principe 3 : Tolérance de l'information partielle…………………………. 8
1.2.4 Principe 4 : L'indisponibilité d'une vérité absolue…………………….….. 8
1.2.5 Principe 5 : Support de l'évolution………….……………………………. 10
1.2.6 Principe 6 : Architecture minimaliste………………………………..…… 10
1.3 Les principales composantes du web sémantique………………………..….… 11
1.3.1 Ontologie…………………………………………..……………………… 12
1.3.2 Annotation sémantique………………………………………………… … 14
1.3.3 Langage de représentation de connaissance………………………… …… 15
1.4 Quelques outils pour le Web Sémantique………………………………… ...… 22
1.5 Conclusion……………………………………………………………….. …… 25
Chapitre 2: Sur la notion d'ontologie
2.1 Introduction…………………………………………………………………….. 26
2.2 Apparition d'ontologie ………………………………………………...……….. 26
2.3 La notion d'ontologie………………………………………...…………….…… 27
2.3.1 L'interopérabilité……………………………………………………….….. 27
2.3.2 La réutilisation…………………………………………………………..…. 28
2.4 Les constituants d'une ontologie…………………………………………….….. 28
2.5 Discussion………………………………………………………………….…… 30
2.5.1 Différence entre ontologie et base de connaissance………………….……. 30
2.5.2 Différence entre ontologie et hiérarchie de classes…………………….….. 30
2.6 Classification d’ontologies………………………………………………...….... 31
2.6.1 Classification selon l’objet de conceptualisation……………………….…. 31
2.6.2 Classification selon le niveau de complétude………………………….….. 32
2.6.3 Classification selon le niveau de détail………………………………….… 32
2.6.4 Classification selon le formalisme utilisé ……………………………….… 33
2.7 Méthodes et outils de construction d’ontologie…………………………….…... 33
2.7.1 METHONTOLOGY…………………………………………………….… 33
2.7.2 L’approche TOVE…………………………………………………….…… 35
2.7.3 L’approche SENSUS…………………………………………………...….. 35
2.7.4 Outils d’ingénierie ontologique à partir du texte………………….…..…... 36
2.7.5 Outils d’ingénierie ontologique à partir des modèles conceptuels ou
opérationnels……………………………………………………………..… 38
2.8 Conclusion……………………………………………………..………….…… 39
Chapitre 3: Méthodes de construction d'ontologie à partir des modèles
conceptuels UML
3.1 Introduction…………………………………………………………….…...…. 40
3.2 Quelques solutions permettant d'ajouter de la sémantique aux modèles
conceptuels………………………………………………………………....….. 41
3.2.1 Les profils UML…………………………………………………………….. 41
3.2.2 Le standard OCL……………………………………………………………. 43
3.2.3 Action Semantics………………………………………………………….… 44
3.2.4 La spécification ODM………………………………………………….…… 45
3.3 Les raisons qui empêchent l'utilisation d'UML pour modéliser directement une
ontologie…………………………………………………………………..…... 46
3.4 Quelques travaux………………………………………………………………. 48
3.5 Conclusion……………………………………………………………………... 49
Chapitre 4: Conception d'une ontologie
4.1 Introduction…………………………………………………………………….. 50
4.2 Utilisation des ontologies en biologie…………………………………..…..….. 50
4.3 Conception de l'ontologie du domaine de l'écologie évolutive ………..…….… 50
4.3.1 Domaine de l'ontologie …………………………………………….……… 50
4.3.2 Processus d'affinement de l'ontologie ……………………………..………. 52
4.4 Respect des principes de construction………………………………..…….….. 52
4.5 Présentation de cette ontologie…………………………………………..….…. 53
4.5.1 Les axes primitifs de l'arbre ontologique construit ……………………….. 53
4.6 L'héritage multiple…………………………………………………….……..… 56
4.7 Les propriétés des classes de cette ontologie……………………………..…… 56
4.7.1 Propriété d'objet …………………………………………………………… 56
4.7.2 Propriété de type de données………………………………………………. 56
4.8 Représentation hiérarchique des concepts………………………………..……. 57
4.9 Conclusion…………………………………………………………………..…. 59
Chapitre 5: Implémentation
5.1 Introduction……………………………………………………..…………….. 60
5.2 Environnement de développement……………………………….…………… 60
5.3 Implémentation …………………………………………………..…………… 60
5.3.1 Normalisation des noms de l'ontologie……………………………………. 60
5.3.2 Création d'un nouveau projet……………………………………………… 61
5.3.3 L'édition de l'ontologie …………………………………………………… 62
5.4 L'exportation et l'importation de cette ontologie…………………………….... 65
5.4.1 L'exportation et l'importation avec UMLBackend (Protégé3.4.4)………… 65
5.4.2 Importation avec OWL 2.0 (sous protégé 4.2) ……………………………. 68
5.4.3 L'outil OWLGrtd…………………………………………………………... 69
5.5 Le raisonnement ……………………………………………………….……... 70
5.6 Conclusion………………………………………………………………..……. 70
Conclusion générale………………………………………………………………..... 71
Références…………………………………………………………………………..... 73Côte titre : MI/0001-0002 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1gz0f3amliCSPvSAGJBtFxB1mSVZ4hO9R/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MI/0001 MI/0001-0002 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleMI/0002 MI/0001-0002 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleExtraction de connaissance à partir des données biomédicales guidée par une ontologie: Application au dépistage du cancer des seins / NECHADI, Sara
Titre : Extraction de connaissance à partir des données biomédicales guidée par une ontologie: Application au dépistage du cancer des seins Type de document : texte imprimé Auteurs : NECHADI, Sara ; Alti,Adel, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2012 Importance : 1 vol (86f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : CAD ontologie extraction de paramètres classification réseau de neurones MLP mammographie microcalcifications Index. décimale : 004 Informatique Résumé :
Résumé
Le cancer du sein est un véritable fléau de nos jours puisqu’il touche une grande population féminine et constitue à lui seul le plus grand pourcentage de mortalité chez les femmes. Cependant la détection de la tumeur à une étape précoce augmentera considérablement les chances de guérisons des patientes. Il apparait indispensable de développer de nouvelles méthodes ou de nouveaux protocoles pour le dépistage du cancer du sein. Nous proposons à cet effet une nouvelle méthode de classification des images de mammographies basée sur l’utilisation des ontologies.
Cette méthode consiste à rajouter l’aspect sémantique à l'information médicale des images de mammographie via une ontologie spécialisée développée à cet effet en se basant sur le système de caractérisation BI-RADS.
La méthode proposée a été testée sur 150 mammographies provenant de la base d'images DDSM (Digital Database for Screening Mammography).
Note de contenu :
Table de matière
Remerciement
Dédicace
Table de la matière
Liste des Figures
Liste des tableaux
Introduction générale ………………………………………………………………………..1
Chapitre 1 : Extraction des connaissances et fouille de données
1. Introduction…………………………………………………………………………..4
2. L’extraction des connaissances à partir de donnée (ECD)……………………….4
2.1 Définition d’ECD………………………………………………………..4
2.2 Processus d’ECD………………………………………………………………5
2.2.1 Les étapes de processus ECD…………………………………………..5
2.2.2 Les caractéristiques de processus ECD………………………………...7
3. Fouille de données (Data mining)……………………………………………………7
3.1 Définition de Data mining………………………………………………….7
3.2 Domaines d’application……………………………………………………7
3.3 Les tâches de Data mining…………………………………………………9
4. Conclusion……………………………………………………………………………12
Chapitre 2 : L’imagerie médicale et système CAD
I. Introduction…………………………………………………………………………13
II. L’imagerie médicale………………………………………………………………...13
1. Définition d’imagerie médicale……………………………………………………....13
2. Le but de l’imagerie médicale……………………………………………………13
3. Les principes physiques utilisés en imagerie médicale……………………..........14
3.1 Les rayons X…………………………………………………………………14
3.2 Les ultrasons ………………………………………………………………...15
3.3 La résonance magnétique nucléaire (RMN)…………………………………15
4. Les modalités d’imagerie médicale………………………………………............16
4.1 La radiographie………………………………………………………………16
4.2 Le scanner……………………………………………………………………16
4.3 L’échographie………………………………………………………………..17
4.4 Imagerie par résonance magnétique (IRM)………………………………….18
4.5 La mammographie…………………………………………………………...19
III. Le système CAD en imagerie médicale…………………………………………….21
1. Le CAD en mammographie (état de l’art)………………………………………..21
1.1 la détection automatique des cancers en mammographie…………………….22
1.1.1 Les composants d’un système de détection automatique…………….22
1.1.2 Prétraitement des images……………………………………………...23
1.1.3 Marquage……………………………………………………………...23
1.1.4 Prise de décision………………………………………………………25
IV. Conclusion…………………………………………………………………………....27
Chapitre 3: La segmentation des images médicales
1. Introduction…………………………………………………………………………28
2. Qu’est-ce que la segmentation ?...............................................................................28
3. Objectif de segmentation d’image ………………………………………………...28
4. Les différentes méthodes de segmentation………………………………………...29
4.1 L’approche par région………………………………………………………..29
4.1.1 seuillage ………………………………………………………………....29
4.1.2 croissance de région……………………………………………………...29
4.1.3 Division-fusion de régions………………………………………………30
4.2 L’approche contour…………………………………………………………30
4.3 Méthodes de classification…………………………………………………..31
4.3.1 méthodes de classification supervisées……………..................................31
4.3.2 méthodes de classification non supervisées……………………………. 34
5. Conclusion……………………………………………………………………………36
Chapitre 4 : Le cancer des seins
1. Introduction…………………………………………………………………………37
2. Qu’est-ce qu’un cancer ?...........................................................................................37
3. L’anatomie de sein………………………………………………………………….37
3.1 Description générale…………………………………………………………37
3.2 Description détaillée…………………………………………………………38
4. Pathologies mammaire……………………………………………………………..39
4.1 Les maladies bénignes……………………………………………………….40
4.2 Les maladies malignes………………………………………………………41
4.2.1 Les symptômes………………………………………………………….41
4.2.2 Les facteurs de risques………………………………………………….42
4.2.3 Le dépistage…………………………………………………………….. 42
4.2.4 Le diagnostic…………………………………………………………….44
4.2.5 Les différents types de cancer……………………………………………44
4.2.6 Caractéristiques des différents types de cancer…………………………..45
4.2.7 La classification BI-RADS [ACR, 2003]………………………………..48
4.2.8 La classification proposée………………………………………………..48
4.2.9 Le traitement du cancer…………………………………………………..50
5. Conclusion…………………………………………………………………………..52
Chapitre 5 : Les ontologies
1. Introduction…………………………………………………………………………53
2. Définition……………………………………………………………………………53
3. Pourquoi les ontologies ?...........................................................................................54
4. Les aspects d’une ontologie………………………………………………………...55
4.1 Formelle……………………………………………………………………………55
4.2 Consensuelle………………………………………………………………………..55
4.3 Référençable…………………………………………………………………………55
5. Les composants d’une ontologie…………………………………………………...55
5.1 Classes/concepts……………………………………………………………………..55
5.2 Les relations………………………………………………………………………….55
5.3 Les fonctions………………………………………………………………………57
5.4 Les axiomes…………………………………………………………………………57
5.5 Les instances (individus)…………………………………………………………….57
6. Les différents types d’ontologies…………………………………………………...57
6.1 Selon le degré de formalisme………………………………………………...58
6.2 Selon les objets modalisés…………………………………………………...58
7. Construction d’une ontologie………………………………………………………60
7.1 Etapes de construction d’une ontologie……………………………………...60
7.2 Quelques méthodes de construction………………………………………….61
8. Usage des ontologies………………………………………………………………...62
9. Langages de représentation………………………………………………………..63
9.1 RDF………………………………………………………………………...63
9.2 RDFS…………………………………………………………………………63
9.3 DAML-OIL…………………………………………………………………..64
9.4 OWL…………………………………………………………………………64
10. Conclusion…………………………………………………………………………..65
Chapitre 6 : contribution au dépistage du cancer de seins
1. Introduction………………………………………………………………………….….66
2. Description générale de système………………………………………………………..66
2.1 Extraction des paramètres………………………………………………………...67
3. Base de données mammographies………………………………………………………67
3.1 Description de fichier ics…………………………………………………………68
3.2 description de fichier overlay………………………………………………...….68
4. Classification par les réseaux de neurones……………………………………………..69
5. Classification par l’ontologie…………………………………………………………...71
5.1 Construction d’une ontologie pour la prise de décision des pathologies mammaires………………………………………………………………………..71
5.1.1 Spécification…………………………………………………………….72
5.1.2 Conceptualisation……………………………………………………….72
6. Conclusion………………………………………………………………………………..77
Chapitre 7 : Implémentation et validation
1. Introduction……………………………………………………………………………....78
2. Environnement de développement………………………………………………………78
2.1 Protégé……………………………………………………………………………78
2.2 Le langage SWRL……………………………………………..…………………79
2.3 JESS (The JavaExpert System Shell)…………………………………….………79
3. La base d’image utilisée………………………………………………………….....79
4. Organisation de l’application………………………………………………………81
5. Classification par l’ontologie……………………………………………………….82
6. Menu d’utilisation de notre application…………………………………………...83
7. Conclusion…………………………………………………………………………...85
Conclusion générale…………………………………………...................................86
Bibliographie
Résumé
Côte titre : MAI/0034 Extraction de connaissance à partir des données biomédicales guidée par une ontologie: Application au dépistage du cancer des seins [texte imprimé] / NECHADI, Sara ; Alti,Adel, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2012 . - 1 vol (86f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : CAD ontologie extraction de paramètres classification réseau de neurones MLP mammographie microcalcifications Index. décimale : 004 Informatique Résumé :
Résumé
Le cancer du sein est un véritable fléau de nos jours puisqu’il touche une grande population féminine et constitue à lui seul le plus grand pourcentage de mortalité chez les femmes. Cependant la détection de la tumeur à une étape précoce augmentera considérablement les chances de guérisons des patientes. Il apparait indispensable de développer de nouvelles méthodes ou de nouveaux protocoles pour le dépistage du cancer du sein. Nous proposons à cet effet une nouvelle méthode de classification des images de mammographies basée sur l’utilisation des ontologies.
Cette méthode consiste à rajouter l’aspect sémantique à l'information médicale des images de mammographie via une ontologie spécialisée développée à cet effet en se basant sur le système de caractérisation BI-RADS.
La méthode proposée a été testée sur 150 mammographies provenant de la base d'images DDSM (Digital Database for Screening Mammography).
Note de contenu :
Table de matière
Remerciement
Dédicace
Table de la matière
Liste des Figures
Liste des tableaux
Introduction générale ………………………………………………………………………..1
Chapitre 1 : Extraction des connaissances et fouille de données
1. Introduction…………………………………………………………………………..4
2. L’extraction des connaissances à partir de donnée (ECD)……………………….4
2.1 Définition d’ECD………………………………………………………..4
2.2 Processus d’ECD………………………………………………………………5
2.2.1 Les étapes de processus ECD…………………………………………..5
2.2.2 Les caractéristiques de processus ECD………………………………...7
3. Fouille de données (Data mining)……………………………………………………7
3.1 Définition de Data mining………………………………………………….7
3.2 Domaines d’application……………………………………………………7
3.3 Les tâches de Data mining…………………………………………………9
4. Conclusion……………………………………………………………………………12
Chapitre 2 : L’imagerie médicale et système CAD
I. Introduction…………………………………………………………………………13
II. L’imagerie médicale………………………………………………………………...13
1. Définition d’imagerie médicale……………………………………………………....13
2. Le but de l’imagerie médicale……………………………………………………13
3. Les principes physiques utilisés en imagerie médicale……………………..........14
3.1 Les rayons X…………………………………………………………………14
3.2 Les ultrasons ………………………………………………………………...15
3.3 La résonance magnétique nucléaire (RMN)…………………………………15
4. Les modalités d’imagerie médicale………………………………………............16
4.1 La radiographie………………………………………………………………16
4.2 Le scanner……………………………………………………………………16
4.3 L’échographie………………………………………………………………..17
4.4 Imagerie par résonance magnétique (IRM)………………………………….18
4.5 La mammographie…………………………………………………………...19
III. Le système CAD en imagerie médicale…………………………………………….21
1. Le CAD en mammographie (état de l’art)………………………………………..21
1.1 la détection automatique des cancers en mammographie…………………….22
1.1.1 Les composants d’un système de détection automatique…………….22
1.1.2 Prétraitement des images……………………………………………...23
1.1.3 Marquage……………………………………………………………...23
1.1.4 Prise de décision………………………………………………………25
IV. Conclusion…………………………………………………………………………....27
Chapitre 3: La segmentation des images médicales
1. Introduction…………………………………………………………………………28
2. Qu’est-ce que la segmentation ?...............................................................................28
3. Objectif de segmentation d’image ………………………………………………...28
4. Les différentes méthodes de segmentation………………………………………...29
4.1 L’approche par région………………………………………………………..29
4.1.1 seuillage ………………………………………………………………....29
4.1.2 croissance de région……………………………………………………...29
4.1.3 Division-fusion de régions………………………………………………30
4.2 L’approche contour…………………………………………………………30
4.3 Méthodes de classification…………………………………………………..31
4.3.1 méthodes de classification supervisées……………..................................31
4.3.2 méthodes de classification non supervisées……………………………. 34
5. Conclusion……………………………………………………………………………36
Chapitre 4 : Le cancer des seins
1. Introduction…………………………………………………………………………37
2. Qu’est-ce qu’un cancer ?...........................................................................................37
3. L’anatomie de sein………………………………………………………………….37
3.1 Description générale…………………………………………………………37
3.2 Description détaillée…………………………………………………………38
4. Pathologies mammaire……………………………………………………………..39
4.1 Les maladies bénignes……………………………………………………….40
4.2 Les maladies malignes………………………………………………………41
4.2.1 Les symptômes………………………………………………………….41
4.2.2 Les facteurs de risques………………………………………………….42
4.2.3 Le dépistage…………………………………………………………….. 42
4.2.4 Le diagnostic…………………………………………………………….44
4.2.5 Les différents types de cancer……………………………………………44
4.2.6 Caractéristiques des différents types de cancer…………………………..45
4.2.7 La classification BI-RADS [ACR, 2003]………………………………..48
4.2.8 La classification proposée………………………………………………..48
4.2.9 Le traitement du cancer…………………………………………………..50
5. Conclusion…………………………………………………………………………..52
Chapitre 5 : Les ontologies
1. Introduction…………………………………………………………………………53
2. Définition……………………………………………………………………………53
3. Pourquoi les ontologies ?...........................................................................................54
4. Les aspects d’une ontologie………………………………………………………...55
4.1 Formelle……………………………………………………………………………55
4.2 Consensuelle………………………………………………………………………..55
4.3 Référençable…………………………………………………………………………55
5. Les composants d’une ontologie…………………………………………………...55
5.1 Classes/concepts……………………………………………………………………..55
5.2 Les relations………………………………………………………………………….55
5.3 Les fonctions………………………………………………………………………57
5.4 Les axiomes…………………………………………………………………………57
5.5 Les instances (individus)…………………………………………………………….57
6. Les différents types d’ontologies…………………………………………………...57
6.1 Selon le degré de formalisme………………………………………………...58
6.2 Selon les objets modalisés…………………………………………………...58
7. Construction d’une ontologie………………………………………………………60
7.1 Etapes de construction d’une ontologie……………………………………...60
7.2 Quelques méthodes de construction………………………………………….61
8. Usage des ontologies………………………………………………………………...62
9. Langages de représentation………………………………………………………..63
9.1 RDF………………………………………………………………………...63
9.2 RDFS…………………………………………………………………………63
9.3 DAML-OIL…………………………………………………………………..64
9.4 OWL…………………………………………………………………………64
10. Conclusion…………………………………………………………………………..65
Chapitre 6 : contribution au dépistage du cancer de seins
1. Introduction………………………………………………………………………….….66
2. Description générale de système………………………………………………………..66
2.1 Extraction des paramètres………………………………………………………...67
3. Base de données mammographies………………………………………………………67
3.1 Description de fichier ics…………………………………………………………68
3.2 description de fichier overlay………………………………………………...….68
4. Classification par les réseaux de neurones……………………………………………..69
5. Classification par l’ontologie…………………………………………………………...71
5.1 Construction d’une ontologie pour la prise de décision des pathologies mammaires………………………………………………………………………..71
5.1.1 Spécification…………………………………………………………….72
5.1.2 Conceptualisation……………………………………………………….72
6. Conclusion………………………………………………………………………………..77
Chapitre 7 : Implémentation et validation
1. Introduction……………………………………………………………………………....78
2. Environnement de développement………………………………………………………78
2.1 Protégé……………………………………………………………………………78
2.2 Le langage SWRL……………………………………………..…………………79
2.3 JESS (The JavaExpert System Shell)…………………………………….………79
3. La base d’image utilisée………………………………………………………….....79
4. Organisation de l’application………………………………………………………81
5. Classification par l’ontologie……………………………………………………….82
6. Menu d’utilisation de notre application…………………………………………...83
7. Conclusion…………………………………………………………………………...85
Conclusion générale…………………………………………...................................86
Bibliographie
Résumé
Côte titre : MAI/0034 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0034 MAI/0034 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleOntology Matching / Jerome Euzenat
Titre : Ontology Matching Type de document : texte imprimé Auteurs : Jerome Euzenat ; Pavel Shvaiko Mention d'édition : 2e éd. Editeur : Heidelberg : Springer Année de publication : 2013 Importance : 1 vol. (511 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-662-50042-2 Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Ontologie Index. décimale : 111 Ontologie (ontologie existentialiste, réalité) Résumé :
Les ontologies ont tendance à être trouvées partout. Ils sont considérés comme la balle d'argent pour de nombreuses applications, telles que l'intégration de bases de données, les systèmes peer-to-peer, le commerce électronique, les services du web sémantique, ou les réseaux sociaux. Cependant, dans des systèmes ouverts ou évolutifs, tels que le web sémantique, différentes parties adopteraient en général différentes ontologies. Ainsi, la simple utilisation d'ontologies, comme l'utilisation de XML, ne réduit pas l'hétérogénéité: elle ne fait que soulever des problèmes d'hétérogénéité à un niveau supérieur.
Le livre d'Eugenat et Shvaiko est consacré à l'appariement d'ontologies comme solution au problème d'hétérogénéité sémantique auquel sont confrontés les systèmes informatiques. La correspondance d'ontologie vise à trouver des correspondances entre des entités sémantiquement liées de différentes ontologies. Ces correspondances peuvent représenter l'égalité ainsi que d'autres relations, telles que la conséquence, la subsomption ou la disjonction, entre les entités ontologiques. De nombreuses solutions d'appariement différentes ont été proposées jusqu'à présent sous diverses perspectives, par exemple, les bases de données, les systèmes d'information et l'intelligence artificielle.
La deuxième édition de Ontology Matching a été entièrement révisée et mise à jour pour refléter les progrès les plus récents dans ce domaine en évolution rapide, qui est expliqué dans plus de 150 pages de nouveaux contenus. En particulier, le livre comprend un nouveau chapitre consacré à la méthode pour effectuer l'appariement d'ontologies. Il couvre également les sujets émergents, comme les données interconnexion, le partitionnement de l'ontologie et la taille, la correspondance contextuelle, réglage matcher, le débogage d'alignement et l'implication des utilisateurs dans l'appariement, pour ne citer que quelques-uns. Plus de 100 systèmes et cadres d'appariement à la fine pointe de la technologie ont été examinés.
Avec l'appariement d'ontologie, les chercheurs et les praticiens trouveront un ouvrage de référence que les candidats actuellement disponibles travaillent dans un cadre uniforme. En particulier, le travail et les techniques présentés dans ce livre peuvent être également appliqués à la correspondance de schéma de base de données, à l'intégration de catalogue, à l'appariement de schémas XML et à d'autres problèmes connexes. Les objectifs du livre comprennent la présentation (i) l'état de l'art et (ii) les derniers résultats de la recherche en alignement d'ontologies en fournissant un compte systématique et détaillée de l'adéquation des techniques et des systèmes correspondant à des perspectives théoriques, pratiques et d'application.Note de contenu :
Sommaire
Introduction.
- Part I The matching problem.
- Applications
.- The matching problem.
- Methodology.
- Part II Ontology matching techniques.
- Classifications of ontology matching techniques.
- Basic similarity measures.
- Global matching methods.
- Matching strategies.
- Part III Systems and evaluation.
- Overview of matching systems.
- Evaluation of matching systems.
- Part IV Representing, explaining, and processing alignments.
- Frameworks and formats: representing alignments.
- User involvement
.- Processing alignments.
- Part V Conclusions.
- Conclusions.
- Appendix A: Legends of figures.
- Appendix B: Running example.
- Appendix C: Exercises.
- Appendix D: Solution to exercises.Côte titre : Fs/19811 Ontology Matching [texte imprimé] / Jerome Euzenat ; Pavel Shvaiko . - 2e éd. . - Heidelberg : Springer, 2013 . - 1 vol. (511 p.) ; 24 cm.
ISBN : 978-3-662-50042-2
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Ontologie Index. décimale : 111 Ontologie (ontologie existentialiste, réalité) Résumé :
Les ontologies ont tendance à être trouvées partout. Ils sont considérés comme la balle d'argent pour de nombreuses applications, telles que l'intégration de bases de données, les systèmes peer-to-peer, le commerce électronique, les services du web sémantique, ou les réseaux sociaux. Cependant, dans des systèmes ouverts ou évolutifs, tels que le web sémantique, différentes parties adopteraient en général différentes ontologies. Ainsi, la simple utilisation d'ontologies, comme l'utilisation de XML, ne réduit pas l'hétérogénéité: elle ne fait que soulever des problèmes d'hétérogénéité à un niveau supérieur.
Le livre d'Eugenat et Shvaiko est consacré à l'appariement d'ontologies comme solution au problème d'hétérogénéité sémantique auquel sont confrontés les systèmes informatiques. La correspondance d'ontologie vise à trouver des correspondances entre des entités sémantiquement liées de différentes ontologies. Ces correspondances peuvent représenter l'égalité ainsi que d'autres relations, telles que la conséquence, la subsomption ou la disjonction, entre les entités ontologiques. De nombreuses solutions d'appariement différentes ont été proposées jusqu'à présent sous diverses perspectives, par exemple, les bases de données, les systèmes d'information et l'intelligence artificielle.
La deuxième édition de Ontology Matching a été entièrement révisée et mise à jour pour refléter les progrès les plus récents dans ce domaine en évolution rapide, qui est expliqué dans plus de 150 pages de nouveaux contenus. En particulier, le livre comprend un nouveau chapitre consacré à la méthode pour effectuer l'appariement d'ontologies. Il couvre également les sujets émergents, comme les données interconnexion, le partitionnement de l'ontologie et la taille, la correspondance contextuelle, réglage matcher, le débogage d'alignement et l'implication des utilisateurs dans l'appariement, pour ne citer que quelques-uns. Plus de 100 systèmes et cadres d'appariement à la fine pointe de la technologie ont été examinés.
Avec l'appariement d'ontologie, les chercheurs et les praticiens trouveront un ouvrage de référence que les candidats actuellement disponibles travaillent dans un cadre uniforme. En particulier, le travail et les techniques présentés dans ce livre peuvent être également appliqués à la correspondance de schéma de base de données, à l'intégration de catalogue, à l'appariement de schémas XML et à d'autres problèmes connexes. Les objectifs du livre comprennent la présentation (i) l'état de l'art et (ii) les derniers résultats de la recherche en alignement d'ontologies en fournissant un compte systématique et détaillée de l'adéquation des techniques et des systèmes correspondant à des perspectives théoriques, pratiques et d'application.Note de contenu :
Sommaire
Introduction.
- Part I The matching problem.
- Applications
.- The matching problem.
- Methodology.
- Part II Ontology matching techniques.
- Classifications of ontology matching techniques.
- Basic similarity measures.
- Global matching methods.
- Matching strategies.
- Part III Systems and evaluation.
- Overview of matching systems.
- Evaluation of matching systems.
- Part IV Representing, explaining, and processing alignments.
- Frameworks and formats: representing alignments.
- User involvement
.- Processing alignments.
- Part V Conclusions.
- Conclusions.
- Appendix A: Legends of figures.
- Appendix B: Running example.
- Appendix C: Exercises.
- Appendix D: Solution to exercises.Côte titre : Fs/19811 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/19811 Fs/19811 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible