DEEP-LEARNING APPLIQUE A LA SEGMENTATION DES IMAGES MEDICALES

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

La Segmentation d’images basée sur l’apprentissage en profondeur est désormais établie comme un outil robuste de segmentation d’images. Il a été largement utilisé pour séparer les zones homogènes en tant que premier élément critique du pipeline de diagnostic et de traitement. L’objectif de ce travail est de proposer une approche de Deep Learning dans le domaine de l’épidémiologie pour détecter les tumeurs cérébrales. Pour ce faire, nous avons choisi d’utiliser les réseaux de neurones convolutifs (CNN), où différents modèles ont été implémentés nous permettant d’obtenir les meilleurs résultats. Dans cette étude, nous avons proposé deux approches de réseau neuronal convolutif et créé deux modèles fondés sur ces approches, les modèles créés ont été initiés et ont prouvé leur efficacité en atteignant une précision élevée et un score F1 dans leurs tests à l’aide de données BraTS 2019.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

fb20907f-ddcd-4eb2-80b6-27a173d4adf2

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

1093546_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Hocine Saadi","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Yasser Saidi ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Z. Chouiref","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Z. Guessoum","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

DEEP-LEARNING APPLIQUE A LA SEGMENTATION DES IMAGES MEDICALES

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كلمات الباحثين

Segmentation d’images, réseau de neurones convolutifs, traitement d’images, classification d’images, imagerie médicale, intelligence artificielle, apprentissage automatique, apprentissage en profondeur, réseaux de neurones.

إشراف وإعداد

الإشراف

Z. Chouiref, Z. Guessoum

الإعداد

Hocine Saadi, Yasser Saidi

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