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dc.contributor.authorLabdi, Dounia-
dc.contributor.authorZemmouri, Rekia-
dc.date.accessioned2021-12-01T07:15:39Z-
dc.date.available2021-12-01T07:15:39Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13318-
dc.description621.1068 ; 82 pfr_FR
dc.description.abstractUne maladie neurodégénérative est un état pathologique, affectant les neurones, en les condamnant à une mort certaine. Nous proposons, dans notre travail, un système d’analyse des images d’IRM cérébrales, pour classifier les images, selon la présence, ou l’absence d’une maladie neurodégénérative. Nous allons considérer, dans notre cas, trois catégories (sain, Alzheimer, épilepsie). Le système proposé est basé, sur l’apprentissage profond, avec une architecture Res-net, utilisée pour réaliser la classification recommandée. Les algorithmes développés sont testés sur un ensemble d’images, issue de bases de données, et l’évaluation des résultats, que nous avons obtenus est effectuée, en faisant une interprétation à partir des graphes obtenusfr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniv Blida1fr_FR
dc.subjectmaladie neurodégénérative, IRM, apprentissage profond, Res-netfr_FR
dc.titleDétection des petites structures dans les images d’IRM Cérébralesfr_FR
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