La Proposition d’une Architecture basée Deep Learning pour la prédiction des maladies cardiaques dans un environnement IoT

Simple item page
dc.contributor.authorBenzitouni, Rabah
dc.contributor.authorMerabet, Linda
dc.contributor.authorZertal, Soumia
dc.date.accessioned2022-11-22T00:47:13Z
dc.date.available2022-11-22T00:47:13Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractCe travail s'inscrive dans le domaine de l'intelligence artificielle et les technologies de l'Internet des Objets (IoT) afin de résoudre les problèmes liés à la santé, notamment ceux liés aux maladies cardiovasculaires. Dans ce mémoire, nous allons proposer une architecture composée de trois serveurs (serveur d'application, serveur base de données, et serveur web). Le serveur d'application possède un rôle important dans l'architecture proposée, car il est le responsable de la prédiction des maladies cardiaques et d'améliorer l'efficacité de la machine intelligente. Pour cela, nous avons adopté l'algorithme DNN pour faire la prédiction des maladies cardiovasculaires, après plusieurs tests de divers algorithmes d'apprentissage automatique, car il donnait des résultats efficaces. Aussi, l'approche proposée donne la possibilité aux cardiologues pour contribuer à l'expansion de la base de données via le portail électronique qui leur est destiné. De plus, l'approche proposée ouvre la voie vers l'adoption de nouveaux algorithmes intelligents s'ils donnent des résultats efficaces par rapport au précédent. Après la validation et l'évaluations de l'approche proposée, les résultats obtenus sont encourageants et prometteursar
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/14486
dc.language.isofrar
dc.publisherUniversité de Larbi Ben M'hidi- Oum El Bouaghiar
dc.subjectCapteurar
dc.subjectApprentissage profondar
dc.subjectPrédictionar
dc.subjectApprentissage automatiquear
dc.subjectIoTar
dc.subjectMaladies cardiovasculairesar
dc.titleLa Proposition d’une Architecture basée Deep Learning pour la prédiction des maladies cardiaques dans un environnement IoTar
dc.typeOtherar
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
mémoire.pdf
Size:
2.38 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
No Thumbnail Available
Name:
Résumé.docx
Size:
14.44 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