Classification des images mammographiques par apprentissage profond

Abstract

Dans le cadre de la réalisation du projet de fin d'études, nous avons étudié diverses méthodes et algorithmes dédiés à la reconnaissance et à la classification des images mammographiques. Parmi les approches analysées, nous avons opté pour les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et entraîné nos modèles sur la base de données INBreast. Notre travail a impliqué l'utilisation de plusieurs modèles pré-entraînés, notamment VGG16, VGG19, AlexNet et ResNet50. Après évaluation, nous avons constaté que VGG16 offrait les meilleures performances, atteignant une précision de 54 % pour la classification BI-RADS et 80 % pour la classification binaire.