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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/13051
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Adda, Mohamed Yakoub | - |
dc.contributor.author | Bouaichaoui, Achouak | - |
dc.date.accessioned | 2021-11-18T10:32:37Z | - |
dc.date.available | 2021-11-18T10:32:37Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13051 | - |
dc.description | 621.1062 ; 98 p | fr_FR |
dc.description.abstract | L’objectif de notre travail que nous nous sommes fixés étant de réaliser un système d’aide de diagnostic des pathologies cardiovasculaire en utilisant l’intelligence artificiel, se système pourrai venir en aide au praticien en particulier les cardiologues. Pour cela nous nous sommes intéressés aux signaux la pression artérielle, recueillis d’une manière invasive de la zone luminale. Et pour vérifier notre système nous avons récupérer une base de données simulé de plus de 3325 cas physiologique et non physiologique, nous avons en premier lieu extrais les attributs de ces signaux avec des techniques mathématiques que nous avons utilisés, en second lieu comme entrées de deux classifieurs, Réseau neuronal et support vecteur machine | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | Univ Blida1 | fr_FR |
dc.subject | Classification des signaux ; Réseau neuronal ; Intelligence artificielle ; Support vecteur machine ; physiologique | fr_FR |
dc.title | Classification des signaux médicaux à l’aide de l’intelligence artificiel | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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