Etude comparative de solution de deep learning de classification d'images médicales .

dc.contributor.authorTayeb Mhamed
dc.contributor.authorSaoudi Yasmina
dc.contributor.otherDahmani Farida ép. Bouarab
dc.date.accessioned2021-02-28T10:44:40Z
dc.date.available2021-02-28T10:44:40Z
dc.date.issued2019
dc.description124 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)en
dc.description.abstractCe mémoire traite du deep learning appliqué à la classification d’images médicale et se focalise plus précisément sur l’étude et l’évaluation des différentes techniques les plus couramment employées pour ce type de problématiques pour ensuite désigner la plus efficaces de celles testés . Nous avons procédé en introduisant puis en implémentant plusieurs approches à savoir une première basées sur l’emplois de réseaux de neurones de convolutions ,une secondes exploitant l’implémentation de réseaux à base de capsules tel que théorisés par G.Hinton et une dernière approche exploitant les techniques offertes par le transfère learning en vue de réaliser un modèle de classification issue de l’outil AutoML de Google nouvellement incluse dans leur offre Firebase ; nous avons ensuite évaluer chacunes d’entre elles à l’aide de mesures préétablie faisant office de canon pour ce type de problématique tel que la sensibilité et la spécificité avant de conclure en analysant les résultats obtenus.en
dc.identifier.citationConduite De Projets Informatiques
dc.identifier.otherMAST.INF.17-19en
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/12857
dc.language.isofren
dc.publisherUniversité Mouloud Mammerien
dc.subjectDeepLearningen
dc.subjectCNNen
dc.subjectConvolutionen
dc.subjectCapsNetsen
dc.subjectCapsulesen
dc.subjectAutoMLen
dc.subjectBenchmarkingen
dc.subjectTensorflowen
dc.subjectPythonen
dc.subjectKerasen
dc.subjectMédicaleen
dc.subjectImagerieen
dc.subjectPneumonieen
dc.subjectClassificationen
dc.subjectNeuronesen
dc.subjectRéseaux de neuronesen
dc.subjectTransfer Learningen
dc.subjectCollaboratoryen
dc.subjectJupyteren
dc.titleEtude comparative de solution de deep learning de classification d'images médicales .en
dc.typeThesisen

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