Développement d’une Application d’Évaluation d’Ulcère du Pied Diabétique

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Djellali, Yousra	-
dc.contributor.author	Medjber, Baya	-
dc.date.accessioned	2021-11-25T09:25:30Z	-
dc.date.available	2021-11-25T09:25:30Z	-
dc.date.issued	2021	-
dc.identifier.uri	http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13159	-
dc.description	621.1064 ; 102 p	fr_FR
dc.description.abstract	Plusieurs méthodes et algorithmes ont été développés pour la reconnaissance et la classification de l’ulcère du pied diabétique (UPD) chez les patients malades. Parmi toutes ces techniques, nous avons choisis l’approche CNN en appliquant l’apprentissage par transfert sur 3 bases de données. Nous avons utilisé plusieurs modèles pré entrainés (VGG16, VGG19 et InseptionResNet V2). Après avoir testé ces derniers, nous avons constaté que le VGG19 est le plus performant en classification d’ulcère du pied diabétique selon (UT) avec une précision de 99,47% en test. L’application réalisée permet d’évaluer l’UPD à partir de son type plus le risque d’amputation	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	Univ Blida1	fr_FR
dc.subject	CNN, UPD, VGG16, VGG19, InseptionResNet V2, Apprentissage par Transfert	fr_FR
dc.title	Développement d’une Application d’Évaluation d’Ulcère du Pied Diabétique	fr_FR
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