Please use this identifier to cite or link to this item: http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/23135
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorBenberkane, Oussama-
dc.contributor.authorKherbachi, Samy-
dc.contributor.authorAmroun, K. ; promoteur-
dc.date.accessioned2024-04-04T11:18:15Z-
dc.date.available2024-04-04T11:18:15Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.other004MAS/1238-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/23135-
dc.descriptionOption : Intelligence Artificielleen_US
dc.description.abstractCe mémoire vise à développer un modèle d'intelligence artificielle basé sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour prédire l'approche chirurgicale optimale pour les tumeurs cérébrales situées à la base du crâne, en se basant sur des images d'IRM. Le Deep Learning, en particulier avec le Transfer Learning, a montré son efficacité dans la classification des tumeurs cérébrales à partir d'images d'IRM. Trois modèles populaires en Transfer Learning ont été utilisés et des techniques d'Ensembling ont été envisagées pour améliorer la classification. Les résultats préliminaires sont encourageants, mais des travaux futurs sont nécessaires pour augmenter la taille de l'ensemble de données et explorer d'autres architectures et techniques d'optimisation. Notre approche est ensuite implémentée dans une application web permettant aux résidents, médecins inexpérimentés et étudiants d'acquérir plus d'expérience en termes de choix de l'approche chirurgicale optimale. Ce mémoire ouvre la voie à des avancées cliniques significatives dans la classification des tumeurs cérébrales, en particulier pour les professionnels médicaux moins expérimentés.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderramane Mira-Bejaiaen_US
dc.subjectCNN : Intelligence artificielle : IRM : Deep Learningen_US
dc.titlePrédiction de la voie d'abord chirurgicale des tumeurs pétreuses : une approche basée sur le Deep Learning.en_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Mémoires de Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
output.pdf6.28 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.