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Algorithms and Data Structures 1 : This handout is intended for students enrolled in Licence (L1) Field Mathematics and Computer Science.
(University of Boumerdes : Faculty of Sciences : Department of Computer Science, 2025) Rahmoune, Nabila
This guide has been developed to assist students in the Mathematics and Computer Science (MI) field during their first steps at university, in accordance with the official program following the transition of higher education towards the English language. Algorithms and data structures are core topics in computer science and information sciences. Algorithmics involves the study of designing and analyzing algorithms sequences of instructions aimed at solving specific problems. Data structures, on the other hand, provide efficient methods for storing and organizing data, enabling fast processing and easy manipulation of information.....
Segmentation and detection of the retinal vascular network using fast filtering
(Inder science, 2023) Rahmoune, Nabila; Rahmoune, Adel
Changes in retinal blood vessels are a characteristic sign of many retinal diseases. Therefore, the automatic segmentation of vessels is an essential element for the diagnosis of different ocular diseases. In this paper, we present a novel algorithm for the detection and the segmentation of the vascular network of blood vessels in fundus images. Our algorithm employs two mean linear filters using the convolutional kernel, one directional along a line and the second on a square region, in combination with thresholding. The proposed approach’s performance was tested on the public datasets DRIVE and STARE. Based on the test results, the mean segmentation accuracy, sensitivity, specificity and time complexity of retinal images in DRIVE are 94.27%, 97.01%, 66.20% and 1.63 s and for the STARE database, they are 93.41%, 95.54%, 66.55% and 2.13 s respectively. The proposed algorithm is simple and very fast. It achieved satisfactory mean segmentation accuracy with very low time complexity
Segmentation et détection du réseau vasculaire de la rétine dans les images de fond d’oeil
(Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Sciences, 2023) Rahmoune, Nabila; Rahmoune, Adel(Directeur de thèse)
Les changements dans les vaisseaux sanguins rétiniens sont un signe caractérisant de nombreuses maladies oculaires particulièrement la rétinopathie diabétique. Cette maladie se caractérise par les lésions causées par le diabète. L?excès de sucre dans le sang finit par altérer les capillaires rétiniens (petits vaisseaux de la rétine). Cette pathologie est la seconde cause de cécité. Par conséquent, la segmentation de l?arbre vasculaire rétinien est une étape primordiale pour le processus du dépistage et de la détection précoce de cette pathologie afin de mener la prise en charge à temps. Ce travail de recherche traite le problème de la segmentation du réseau vasculaire de l?image rétinienne. Notre travail consiste à développer une nouvelle approche permettant la détection et l?extraction du réseau vasculaire rétinien à partir des images de fond d?œil afin de localiser les anomalies apparaissant sur le réseau vasculaire des rétines telles que les hémorragies et les neovasculaires. La nouvelle méthode, non-supervisée, proposée exploite les caractéristiques des vaisseaux sanguins en échelle de gris. Elle est basée sur le filtrage, en l?occurrence deux types de filtrage, un directionnel et l?autre de moyenneur carrés, combinés au seuillage sur les valeurs des pixels afin d?en segmenter et détecter les vaisseaux sanguins de la rétine. Afin de mesurer la performance de l?algorithme développé et le valider, nous l?avons testé et évalué sur toutes les images rétiniennes de référence des deux bases de données à accès publique DRIVE et STARE. Ces bases d?images ont été utilisées très souvent dans la recherche. Nous avons comparé les résultats obtenus avec d?autres méthodes présentées dans la littérature. Les résultats expérimentaux démontrent l?efficacité et la rapidité de l?approche proposée par rapport à plusieurs d?autres approches de la littérature. L'algorithme développé se distingue par sa simplicité qui facilite sa mise en oeuvre et sa rapidité en ayant une complexité temporelle linéaire avec une précision satisfaisante