.. Segmentation-et-classification-des-tissus-du-cerveau, 54 4.3.1 Classification par k-means, p.56

L. Recouvrement-de-spectre, Il y a recouvrement de spectre lorsque le champ d'exploration (FOV) est plus petit que l'échantillon étudié. Ce phénomène se traduit par une superposition d'informations situées en dehors du champ d'exploration sur l'image

B. Atine, Méthodes d'apprentissage floue : application à la segmentation d'images biologiques, 2005.

M. N. Ahmed, S. M. Yamany, A. A. Farag, and T. Moriarty, A modified fuzzy c-means algorithm for bias field estimation and segmentation of MRI data, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol.21, issue.3, pp.193-199460, 1946.
DOI : 10.1109/42.996338

[. Diday, La méthode des nuées dynamiques, pp.19-34, 1971.

J. [. Duchesnay, Y. Montois, and . Jacquelet, Cooperative agents society organized as an irregular pyramid: A mammography segmentation application, DP06] G. Dugas-Phocion. Segmentation d'IRM Cérébrales Multi-Séquences et Application à la Sclérose en Plaques, pp.2435-2445, 2003.
DOI : 10.1016/S0167-8655(03)00077-1

]. E. Duc01 and . Duchesnay, Agents situés dans l'image et organisés en pyramide irrégulière : contribution à la segmentation par une approche d'agrégation coopérative et adaptative, Fer95] J. Ferber. Les Systèmes Multi-Agents Vers une intelligence collective. Inter- Editions, 1995.

M. A. Gonzalez-ballester, A. P. Zisserman, and M. Brady, Estimation of the partial volume effect in MRI, Medical Image Analysis, vol.6, issue.4, pp.389-405, 2002.
DOI : 10.1016/S1361-8415(02)00061-0

URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/inria-00615630

]. L. Ger99 and . Germond, Trois principes de coopération pour la segmentation en imagerie de résonance magnétique cérébrale, 1999.

[. Géraud and . Haroun, Segmentation des structures internes du cerveau en imagerie par résonance magnétique Segmentation des tissus cérébraux sur des images par résonance magnétique, 1998.

F. [. Haroun, S. Boumghar, L. Hassas, . Hamamijag98-]-c, and . Jaggi, A Massive Multi-agent System for Brain MRI Segmentation Segmentation par méthode markovienne de l'encéphale humain en imagerie par résonance magnétique : théorie, mise en oeuvre et évaluation, pp.174-186, 1998.

. M. Kkm, H. Khouadjia, S. Khanfouf, and . Meshoul, Une approche adaptative pour la segmentation d'images : Implémentation sur la plate-forme multi-agents netlogo

[. Laguel, Déploiement sur une plate-forme de visualisation d'un algorithme coopératif pour la segmentation d'images irm autour d'un système multiagents, 2010.

[. Gregori, M. , P. Camara, J. , A. Bada et al., A jabber-based multi-agent system platform, Proceedings of the fifth international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems , AAMAS '06, 2006.
DOI : 10.1145/1160633.1160866

. [. Mazouzi, M. C. Batouche, and Z. Guessoum, Un système multi-agents autoadaptatif pour la segmentation et la reconstruction de scènes 3d, 3rd International Conference : Sciences of Electronic, 2005.

N. Richard, M. Dojat, and C. Garbay, Multi-agent approach for image processing for mri human brain scans interpretation Une approche située, coopérative et décentralisée pour l'interprétation d'images cérébrales par RMN, 9th Conference on Artificial Intelligence in Medicine Europe Ecole Doctorale « Mathématiques , Sciences et Technologie de l'Information », 2003.

[. Rose, Croissance de région variationnelle et contraintes géométriques tridimensionnelles pour la segmentation d'image, 2008.

M. Semchedine, L. Toumi, A. Moussaouiwei00-]-g, and . Weiss, Classification adaptative robuste pour la segmentation d'images irm cérébrales. JIG'2007 -3èmes Journées Internationales sur l'Informatique Graphique Multiagent system : A modern approach to ditributed artificial intelligence, Zad65] L. A. Zadeh. Fuzzy sets. Information Control, pp.13338-353, 1965.

]. S. Zuc76 and . Zucker, Region growing : Childhood and adolescence, Graphics and Image Processing, vol.5, issue.3, pp.382-399, 1976.