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dc.contributor.author |
Labdi, Dounia |
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dc.contributor.author |
Zemmouri, Rekia |
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dc.date.accessioned |
2021-12-01T07:15:39Z |
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dc.date.available |
2021-12-01T07:15:39Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13318 |
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dc.description |
621.1068 ; 82 p |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Une 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 obtenus |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Univ Blida1 |
fr_FR |
dc.subject |
maladie neurodégénérative, IRM, apprentissage profond, Res-net |
fr_FR |
dc.title |
Détection des petites structures dans les images d’IRM Cérébrales |
fr_FR |
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