Résumé:
L’utilisation des systèmes de classification pour le domaine médical augmente
graduellement.Ces systèmes peuvent réduire le temps nécessaire au diagnostic et apportent
une aide non négligeable puisqu’ils réduisent les erreurs dues à la fatigue. Parmi ces systèmes,
se trouvent les systèmes immunitaires artificiels(AIS). Le système immunitaire artificiel est
un domaine de recherche qui comble les domaines de l'immunologie, de l'informatique et
l'ingénierie. L’objectif de ce travail est de développer la méthode de l’AIS comme Clonclas,
AIRS et simuler le comportement du système immunitaire naturel (immunité, anticorps,
antigènes, réseaux immunitaires, etc.) ainsi que l’exploitation typique de ses caractéristiques
pour ce qui est d'apprentissage et de mémorisation comme moyens de résolution de problèmes
de diagnostic du cancer.Dans notre travail nous allons appliquer cetteméthode à la
reconnaissance du cancer, en essayant par la suite de donner desperspectives de notre
étude.L’étude est appliquée sur la base de cancer BCW (Breast Cancer Wisconsin). Une
modélisation artificielle de Clonclas et l’AIRS est proposée pour mettre en œuvre cette
application.
