Titre :	Détection et classification automatisée des tumeurs dans les images médicales
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Zakia Ouis, Auteur ; Sabiha Tamelikacht, Auteur ; Mourad Kedim, Auteur
Editeur :	Tizi-Ouzou : UMMTO F.G.E.I
Année de publication :	2023
Importance :	63p
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Tumeurs  Imagerie médicale  Détection des contours  Intelligence artificielle  Deep Learning  Réseaux de neurones convolutifs (CNN)  Classification.
Résumé :	Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont actuellement considérés comme les outils d'IA les plus performants pour la détection des tumeurs. Dans notre travail, nous avons exploité les capacités du logiciel MATLAB pour analyser un ensemble d'images tumorales provenant d'échographies et de mammographies. En utilisant des méthodes d'analyse des propriétés des régions d'intérêt dans les images, nous avons pu détecter les zones tumorales, les délimiter par un contour, et ensuite classifier leur nature à l'aide d'un modèle CNN développé dans l'environnement DEEP NETWORK DESIGNER de MATLAB.
Diplôme :	Master
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=37713

Détection et classification automatisée des tumeurs dans les images médicales [theses et memoires] / Zakia Ouis, Auteur ; Sabiha Tamelikacht, Auteur ; Mourad Kedim, Auteur . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : UMMTO F.G.E.I, 2023 . - 63p : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Tumeurs  Imagerie médicale  Détection des contours  Intelligence artificielle  Deep Learning  Réseaux de neurones convolutifs (CNN)  Classification.
Résumé :	Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont actuellement considérés comme les outils d'IA les plus performants pour la détection des tumeurs. Dans notre travail, nous avons exploité les capacités du logiciel MATLAB pour analyser un ensemble d'images tumorales provenant d'échographies et de mammographies. En utilisant des méthodes d'analyse des propriétés des régions d'intérêt dans les images, nous avons pu détecter les zones tumorales, les délimiter par un contour, et ensuite classifier leur nature à l'aide d'un modèle CNN développé dans l'environnement DEEP NETWORK DESIGNER de MATLAB.
Diplôme :	Master
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=37713