classification non supervisée du cancer du sien.

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Dans ce mémoire, on s’est intéressé à l’étude des systèmes d’aide au diagnostic dédiés audépistage du cancer du sein, notamment la classification des noyaux cellulaires. En effet,les statistiques confirment que le cancer du sein représente une menace prépondérantepour la vie de la femme.Cependant, une telle menace n’est gérée que par la prise en charge rapide de la maladiepour maximiser les chances de survie. D’où, le recours au moyen informatiqueautomatisant la procédure de diagnostic appelée: le Diagnostic Assisté par Ordinateur(DAO).Ce travail de recherche a nécessité tout d’abord la maîtrise de certaines connaissances dansle domaine du cancer du sein. Nous avons, alors, étudié en détail la basse de donnéesnécessaire pour réalise nos classifieurs.Afin d’améliorer le résultat de classification des noyaux cellulaires (malignes oubénignes), un état de l’art détaillé concernant les étapes d’un diagnostic assisté parordinateur a été réalisé afin de réussir la classification des noyaux cellulaires. Dans cecontexte, une étude concernant les performances du classifier à base de (fcm) à savoir lasensibilité Se et la spécificité Sp ,nous avons remarqué avec une léger amélioration pour laspécificité Sp .Et Concernant les performances du classifiée (carte de kohonen) nous avons remarquéque Se et Sp sont similaire avec une légère amélioration pour la sensibilité.Les résultats obtenus sont expliqués par le fait que le nombre des cas non pathologiquesest plus grand par rapport aux cas pathologiques.La difficulté rencontré concerne l’existence des noyaux cellulaires de la base de donnéespour appartenant à des classes différentes mais leurs positions sont tous rapprochées.Ce problème cause des difficultés de reconnaissance pour la classification ce qui justifieénormément la présence des faux positifs (fp) et des faux négatifs (fn).Il apparaît qu’une fusion d’entre l’approche FCM et l’approche basé sur Kohonen permetde résoudre et de diminuer le nombre des FPS et des FNS. Cette future vision peut êtreconcrétisée dans ce travail.

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00f8993e-c609-4576-acf1-df97ab8044e4

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0

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الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

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205613_1.pdf

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ألقاب المؤلفين

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اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

classification non supervisée du cancer du sien.

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0

إشراف وإعداد

الإشراف

chikh Mohammed amine

الإعداد

youbi Mohammed Ridha

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