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Prédiction automatique du degré de sévérité de tuberculose pulmonaire

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dc.contributor.author ZAHAF, Kheira
dc.contributor.author LATROUCH, Malika
dc.date.accessioned 2019-12-16T09:41:16Z
dc.date.available 2019-12-16T09:41:16Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/14282
dc.description.abstract La tuberculose (TBC) est une maladie infectieuse qui demeure une cause majeure de décès dans le monde. D'autre part, il y a eu un développement considérable ces dernières années, dans le domaine de l'apprentissage en pro- fondeur, qui permet la classi cation d'images extrêmement hétérogènes. De plus, il a été véri é que les réseaux de neurones convolutionnels profonds (CNN) sont des algorithmes très prometteurs pour diverses tâches visuelles. Nous nous intéressons dans ce travail à la prédiction automatique du degré de sévérité de la tuberculose pulmonaire via une analyse d'images tomoden- sitométriques. Cela permettra d'accélérer le diagnostic de la maladie à partir d'une image de radiologie sans avoir recours à des analyses médicales coû- teuses. Vu la qualité des images de radiologie, cette étude s'avère beaucoup plus di cile qu'une analyse d'images ordinaires. Dans ce rapport nous nous intéressons à la prédiction automatique du degré de sévérité de tuberculose pulmonaire. Dans ce rapport, nous nous intéressons à l'utilisation d'un réseau de neu- rones profond pour la prédiction automatique du degré de sévérité des cas tu- berculeux. Nous proposons d'utiliser l'architecture Inception. Nos di érentes expérimentations sont réalisées dans le contexte de la tâche Tuberculosis de ImageCLEF2019 [20]. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.relation.ispartofseries MINF262;
dc.title Prédiction automatique du degré de sévérité de tuberculose pulmonaire en_US
dc.type Other en_US


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