Modélisation et classification avec Deep Learning
| dc.contributor.author | Ounissi, Mohammed | |
| dc.contributor.author | Harnane, Zahra Ilham | |
| dc.contributor.author | Lamamra, Kheireddine | |
| dc.date.accessioned | 2021-09-22T07:28:35Z | |
| dc.date.available | 2021-09-22T07:28:35Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | Dans ce travail, nous présentons la classification d'images de radiographie dans l'objectif de détecter si une personne est atteinte par le Coronavirus Covid-19 ou non ce qui facilitera le processus de diagnostic pour les médecins. Pour cela, nous avons conçu un modèle de classification par Deep-Learning qui représente une forme de l'apprentissage profond. Les résultats obtenus sont très satisfaisante mais ce modèle de diagnostic ne remplacera pas les tests des laboratoires d'analyses médicales à savoir le test PCR (Polymerase Chain Reaction). | ar |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/10725 | |
| dc.language.iso | fr | ar |
| dc.publisher | Univérsité Oum El Bouaghi | ar |
| dc.subject | Réseau de neurone | ar |
| dc.subject | Classification d'image | ar |
| dc.title | Modélisation et classification avec Deep Learning | ar |
| dc.title.alternative | application à la détection du Coronavirus Covid-19 | ar |
| dc.type | Other | ar |