Cette thèse présente une approche d'aide au diagnostic pour la caractérisation et le classement de noyaux de cellules (marqués par immunofluorescence) de patients atteints par la maladie de la progéria. L'analyse des noyaux permet de diagnostiquer s'ils sont normaux ou pathologiques. L'approche est basée sur une modélisation systématique des éléments de diagnostic par différentes caractéristiques et algorithmes de classement par apprentissage. La première partie s'intéresse au classement des noyaux en fonction de leur forme. Nous effectuons une caractérisation efficace par indices de forme, parmi lesquels quatre nouveaux indices de notre conception. Ces indices permettent de discriminer la forme et ainsi construire un sous-modèle de classement efficace. La deuxième partie propose une nouvelle méthode de caractérisation statistique de texture. Cette technique est basée sur le dénombrement des régions de même niveau de gris. Les informations extraites sont stockées sous forme matricielle puis caractérisées à l'aide d'indices de texture dont deux nouveaux qui détectent les textures ayant de grandes zones homogènes mais d'intensités différentes.
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