Ce livre développe et évalue différentes techniques multi-fractales pour la détection, la classification et l'analyse des images médicales. L'analyse multifractale a une meilleure façon de traiter les irrégularités par rapport à l'approche classique car elle extrait l'information directement de la singularité, et les caractéristiques obtenues sont utilisées pour les descriptions et l'analyse des modèles d'image. L'originalité de ce livre est qu'il utilise la multi-fractalité comme un outil pour résoudre les problèmes de classification dans les images biomédicales puisque les propriétés d'échelle de la plupart des images naturelles présentent des propriétés d'auto-similarité qui sont très communes dans la plupart des maladies médicales. Ce travail de recherche étudie les structures des images CT de l'emphysème et extrait les caractéristiques statistiques d'auto-similarité caractérisées par l'exposant de Holder afin de développer de nouveaux descripteurs pour la classification des modèles. Les résultats obtenus dans ce livre pourraient être très utiles dans les environnements académiques, les instituts de recherche, et également pour aider les professionnels dans le domaine de la médecine.