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Prédiction de la voie d'abord chirurgicale des tumeurs pétreuses : une approche basée sur le Deep Learning.

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dc.contributor.author Benberkane, Oussama
dc.contributor.author Kherbachi, Samy
dc.contributor.author Amroun, K. ; promoteur
dc.date.accessioned 2024-04-04T11:18:15Z
dc.date.available 2024-04-04T11:18:15Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.other 004MAS/1238
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/23135
dc.description Option : Intelligence Artificielle en_US
dc.description.abstract Ce 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.iso fr en_US
dc.publisher Université Abderramane Mira-Bejaia en_US
dc.subject CNN : Intelligence artificielle : IRM : Deep Learning en_US
dc.title Prédiction de la voie d'abord chirurgicale des tumeurs pétreuses : une approche basée sur le Deep Learning. en_US
dc.type Thesis en_US


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