Amri, SabrinaSahbi, NadiaZouad, Sara2023-11-272023-11-272023http://dspace.univ-oeb.dz:4000/handle/123456789/17054Ce travail se concentre sur le développement d'une architecture de réseau de neurones artificiels pour la prédiction du cancer du sein. L'étude met en évidence l'efficacité des CNN Convolutional Neural Networks (CNN) dans l'apprentissage à partir de données génétiques et cliniques complexes. Les principales caractéristiques associées au cancer du sein sont identifiées grâce à cette méthode. La prédiction du cancer du sein est d’une grande importance clinique, permettant des décisions médicales éclairées et des traitements adaptés. Cependant, cette tâche est complexe en raison de la diversité des données disponibles. L'ensemble de données utilisé est relativement petit mais précieux en raison de sa richesse en données génétiques et cliniques. Les résultats de cette recherche constituent une avancée significative dans la compréhension de la maladie et peuvent orienter les futures recherches et le développement de méthodes plus précises de prédiction de survie.frOther