dc.contributor.author |
Benhacine, Yamina |
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dc.contributor.author |
Aloui, Soraya ; promotrice |
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dc.date.accessioned |
2024-04-04T11:05:19Z |
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dc.date.available |
2024-04-04T11:05:19Z |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.identifier.other |
004MAS/1236 |
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dc.identifier.uri |
http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/23133 |
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dc.description |
Option : Intelligence Artificielle |
en_US |
dc.description.abstract |
Le cancer du poumon est une naissance dans les cellules pulmonaires. La tumeur cancéreuse est un groupe de cellules cancéreuses qui peuvent envahir les tissus voisins et les détruire. La tumeur peut également se propager (métastases) à d'autres parties du corps.
Certaines personnes ont plus de risques que d'autres d'avoir un cancer du poumon. De façon générale, les personnes à risque plus élevé de cancer du poumon sont celles qui fument ou ont fumé la cigarette quotidiennement pendant au moins 20 années de manière continue ou discontinue.
Il existe plusieurs techniques de deep learning pour l'analyse prédictive du cancer du poumon, cela peut aider les patients à prévenir cette maladie ou à la détection précoce afin d'éviter les complications.
Notre travail décrit la prédiction et la détection des tumeurs pulmonaires à l'aide des réseaux de neurones convolutifs " CNN ". La détection des tumeurs pulmonaires est notre objectif pour créer ce système afin de sauver la vie des patients. Donc, notre système se base sur trois étapes nécessaires à savoir : Prétraitement d'images, extraction de caractéristiques avec le modèle CNN. Et enfin, Les couches entièrement connectés de CNN pour classifier l'image TDM en cancéreux ou non-cancéreux. La technique CNN a fourni une précision de 57% et peut être utile pour aider les professionnels de la santé dans le traitement. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université Abderramane Mira-Bejaia |
en_US |
dc.subject |
Tumeur pulmonaire : CNN : Deep Learning : TDM : Détection : Prédiction |
en_US |
dc.title |
Un système de détection et de prédiction du cancer pulmonaire basé sur CNN. |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |