ماستر (LMD)
الفرنسية
2022
0bb4f904-0aa3-4ebe-9c9f-4b0bbdff0526
Détection du covid-19 à partir des images radiographiques grâce à deep learning
Nesrine Boukhari, Sara Saidi, Djaafer Zouache
كلية العلوم والتكنولوجيا-جامعة محمد البشير الإبراهيمي - برج بوعريريج · الجزائر
الموضوعات
علوم تطبيقية وتكنولوجية
روابط وملفات
التعريف والنوع
- رقم الوثيقة
- 0bb4f904-0aa3-4ebe-9c9f-4b0bbdff0526
- رقم العقد
- 0
- نوع الوسائط
- Crawler
- نوع المحتوى
- الرسائل العلمية
- صيغة المصدر
- ماستر (LMD)
- نوع الملف
- pdf text
- أسماء الملفات
- 793647_1.pdf
بيانات النشر
- ألقاب المؤلفين
- [{"name_ar":" Nesrine Boukhari","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":" Sara Saidi","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Djaafer Zouache","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]
- اللغة
- French
المصدر والدورية
- اسم المصدر
- Détection du covid-19 à partir des images radiographiques grâce à deep learning
المحتوى والصفحات
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- 51 Conclusion générale La classification des images est une tâche importante dans le domaine de la vision par ordinateur, la reconnaissance d’objets et l’apprentissage automatique. Grâce à l'apprentissage en profondeur (Deep Learning), L'avenir de l'intelligence artificielle dans le développement de grandes applications et très rapides. En raison des nombreux problèmes scientifiques, la plupart des chercheurs et des scientifiques s'efforcent d'imposer leurs études sur le terrain. Dans ce projet nous avons présenté une des opérations de traitements des images qui sont la détection de Covid-19 en utilisant des images chest x-ray et nous avons utilisé le Deep Learning qui a montré ses performances ces dernières années .afin de mieux comprendre et d'obtenir de meilleurs résultats dans ce sujet. Nous avons choisi la méthode CNNs comme une méthode de classification. Ce choix est justifié par la simplicité et l'efficacité de la méthode qui joue un rôle important dans la compréhension du contenu de l'image et dans les tâches liées à la segmentation, la classification Enfin, nous préciserons que les approches d'intelligence artificielle, notamment avec l'introduction de techniques, apportent une aide significative aux médecins dans les fonctions de diagnostic, de thérapie et de pronostic des maladies les plus courantes. Technologies d'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes liés aux données médicales et la difficulté d'en extraire des conclusions ainsi que étendre ce système et être capables de détecter des endroits dans les poumons en construisant un autre réseau CNN juste pour cela seraient intrigantes à l'avenir. L’objectif de ce projet est de détecter le Covid-19 de manière rapide et obtenir la meilleure architecture pour faire la classification précise pour réduire l’infection de la malade.
إشراف وإعداد
- الإشراف
- Djaafer Zouache
- الإعداد
- Nesrine Boukhari, Sara Saidi
الاقتباسات الببليوغرافية
APA
Nesrine Boukhari، Sara Saidi و Djaafer Zouache. (2022). Détection du covid-19 à partir des images radiographiques grâce à deep learning. أطروحة(ماستر (LMD)). كلية العلوم والتكنولوجيا-جامعة محمد البشير الإبراهيمي - برج بوعريريج. الجزائر.
MLA
Nesrine Boukhari، Sara Saidi و Djaafer Zouache. Détection du covid-19 à partir des images radiographiques grâce à deep learning. 2022. كلية العلوم والتكنولوجيا-جامعة محمد البشير الإبراهيمي - برج بوعريريج، ماستر (LMD).