Ce projet vise à développer une application console C# pour l’assistance au diagnostic des tumeurs cérébrales à partir d’IRM, en milieu hospitalier. En combinant des techniques de traitement d’image, d’extraction de caractéristiques radiomiques et d’apprentissage automatique, il permet de segmenter les régions tumorales et de classifier les tumeurs en deux catégories : LGG (Low Grade Glioma) et HGG (High Grade Glioma).

L’objectif principal est de fournir un model capable :

• de prétraiter les IRM brutes pour améliorer la qualité visuelle ;
• de segmenter automatiquement les régions suspectes via K-Means ;
• d’extraire des caractéristiques GLCM pertinentes pour la tumeur (ex. : contraste, énergie…) ;
• et de classer la tumeur à l’aide d’un modèle SVM à noyau linéaire.