Etude et experimentation des réseaux resnet- 50 et inception- v3 dans laclassification de cancer dela peau
| dc.contributor.author | Ghediri Nadjette | |
| dc.contributor.author | Sakri Zelikha | |
| dc.contributor.author | Chebbout Samira | |
| dc.date.accessioned | 2021-11-06T08:37:30Z | |
| dc.date.available | 2021-11-06T08:37:30Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Ce travail consiste en la réalisation d'un système d'aide au diagnostic du cancer de la peau et du mélanome, l'un des cancers de la peau les plus mortels dans le monde. A travers ce travail, nous avons implémenté et expérimenté deux modèles de classification des images dermoscopiques sur la base de données ISIC-2020. Le modèle basé sur le réseau pré-entrainé ResNet-50 a été entrainé sur la base d'images ISIC-2020 afin de distinguer 9 classes de cancer de peau. Nous avons obtenu un taux de reconnaissance de 65%. Le modèle basé sur le réseau pré-entrainé Inception-v3 a été entrainé sur la base d'images ISIC-2020 afin de distinguer 2 classes de cancer de la peau, le mélanome malin/bénin. Nous avons obtenu un taux de reconnaissance de 99%. | ar |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/11201 | |
| dc.language.iso | fr | ar |
| dc.publisher | Université de Larbi Ben M’hidi-Oum Oum El Bouaghi | ar |
| dc.subject | Cancer de peau | ar |
| dc.subject | Classification mélanome | ar |
| dc.subject | Apprentissage profond supervisée | ar |
| dc.title | Etude et experimentation des réseaux resnet- 50 et inception- v3 dans laclassification de cancer dela peau | ar |
| dc.type | Other | ar |
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