Développement d’un système d’aide au diagnostic des pathologies des poumons

Simple item page
dc.contributor.authorKabouche, Zina
dc.contributor.authorRebai, Akila
dc.contributor.authorHamza, Lamia
dc.date.accessioned2022-11-14T04:42:37Z
dc.date.available2022-11-14T04:42:37Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractL'avancement parallèle de la médecine et de l'informatique a pu prodiguer des techniques révolutionnaires dans la localisation et traitement de maladies graves toutefois, les pathologies pulmonaires restent à ce jour un diagnostic difficile malgré la précision des appareils d'imagerie médicale. La solution qui se présente de plus en plus est de mettre en œuvre une autre alternative informatique qui est l'intelligence artificielle au service de la détection de ces maladies. Dans ce mémoire, nous avons testé les performances des réseaux de neurones sur la base de données du poumon. Où nous avons choisi cinq maladies les plus courantes : la pneumonie, la tuberculose, la fibrose pulmonaire, l'atélectasie et le COVID-19. Les réseaux de neurones (CNN multi-classes) ont prouvé leur capacité à générer des images à haute résolution et ont obtenu un grand succès dans le domaine de la vision par ordinateur. Nous supposons que cet outil sera capable de générer de nouvelles images précises pour le jeu de données concernant les maladies pulmonaires afin d'améliorer le diagnostic de cette maladie.ar
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/14282
dc.language.isofrar
dc.publisherUniversité de Larbi Ben M'hidi- Oum El Bouaghiar
dc.subjectRéseaux de neuronesar
dc.subjectDeep learningar
dc.subjectApprentissage automatiquear
dc.subjectMaladies pulmonairesar
dc.subjectSystèmes d'aide : décision médicalear
dc.titleDéveloppement d’un système d’aide au diagnostic des pathologies des poumonsar
dc.title.alternativeapplication d’un apprentissage profondar
dc.typeOtherar
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
mémoire.pdf
Size:
6.05 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
No Thumbnail Available
Name:
ملخـــــــص.docx
Size:
14.52 KB
Format:
Microsoft Word XML
Description:
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
قسم الإعلام الالي