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dc.contributor.author |
Adda, Mohamed Yakoub |
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dc.contributor.author |
Bouaichaoui, Achouak |
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dc.date.accessioned |
2021-11-18T10:32:37Z |
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dc.date.available |
2021-11-18T10:32:37Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13051 |
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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 |
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