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https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20415
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | RABANI, Mohamed El-Mourtada | - |
dc.date.accessioned | 2022-12-08T09:03:37Z | - |
dc.date.available | 2022-12-08T09:03:37Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20415 | - |
dc.description | 4.629.1.111, 59p, illustree | fr_FR |
dc.description.abstract | L'intersection de la technologie mondiale et des dispositifs informatiques miniaturisés à haute capacité a conduit à une révolution dans la prestation des soins de santé et à la naissance de la télémédecine et de la santé mobile. Les progrès rapides des appareils d'imagerie portables avec d'autres appareils tels que les applications pour smartphones et les appareils portables font de grands progrès dans le domaine de l'imagerie cardiovasculaire comme jamais auparavant. Bien que ces technologies offrent une belle promesse en imagerie cardiovasculaire, c'est loin d'être simple. L'afflux massif de données provenant de la télémédecine, notamment l'imagerie cardiovasculaire, remplace les capacités existantes du système de santé et des logiciels statistiques actuels. Avec est le seul et unique moyen de naviguer dans ce labyrinthe complexe d'afflux de données à travers diverses approches. Les techniques d'apprentissage en profondeur élargissent encore leur rôle par la reconnaissance d'images et les mesures automatisées. L'intelligence artificielle offre des possibilités illimitées d'analyser rigoureusement les données. À mesure que nous avançons, les futurs de la santé mobile, de la et de l'intelligence artificielle s'entremêlent de plus en plus pour donner naissance à la médecine de précision. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.publisher | blida1 | fr_FR |
dc.subject | :L'intelligence artificielle ; l'apprentissage automatique ; télémédecine | fr_FR |
dc.title | AI : in the detection of heart risk for Telehealth | fr_FR |
Collection(s) : | Mémoires de Master |
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