| Titre : | Elaboration d’un systéme d’aide au diagnostic medical par Deep Learning |
| Auteurs : | akila Akroum, Auteur ; Brahim. Khaldi, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2023 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE02337T |
| Format : | 78P. / couv. ill. / 29cm. |
| Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Dans ce travail, nous proposons l’utilisation de réseaux de neurones récurrents LSTM pour aider au diagnostic du cancer du sein en utilisant des images de mammographie. Le but est de développer un système d’aide au diagnostic capable de détecter les signes précoces de cancer du sein en analysant des images de mammographie. Pour ce faire, nous avons utilisé un jeu de données de mammographies numériques en provenance du Digital Database for Screening Mammography (DDSM). Nous avons entraîné notre modèle sur ce jeu de données en utilisant des techniques d’apprentissage profond pour améliorer ses performances de prédiction. Les résultats de nos expériences montrent que le modèle proposé peut aider les professionnels de santé à détecter le cancer du sein avec une précision élevée. Ce travail contribue donc à améliorer les techniques de diagnostic de cette maladie et à sauver des vies en permettant une détection précoce. Mots clés : Cancer du sein, IRM, mammographie, Apprentissage automatique, Apprentissage Profond, les réseaux de neurones, RNN, LSTM, Classification. |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE02337T | INF923 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Consultation sur place Exclu du prêt |
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