Cette th?se pr?sente une approche d'aide au diagnostic pour la caract?risation et le classement de noyaux de cellules (marqu?s par immunofluorescence) de patients atteints par la maladie de la prog?ria. L'analyse des noyaux permet de diagnostiquer s'ils sont normaux ou pathologiques. L'approche est bas?e sur une mod?lisation syst?matique des ?l?ments de diagnostic par diff?rentes caract?ristiques et algorithmes de classement par apprentissage. La premi?re partie s'int?resse au classement des noyaux en fonction de leur forme. Nous effectuons une caract?risation 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-mod?le de classement efficace. La deuxi?me partie propose une nouvelle m?thode de caract?risation statistique de texture. Cette technique est bas?e sur le d?nombrement des r?gions de m?me niveau de gris. Les informations extraites sont stock?es sous forme matricielle puis caract?ris?es ? l'aide d'indices de texture dont deux nouveaux qui d?tectent les textures ayant de grandes zones homog?nes mais d'intensit?s diff?rentes.
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