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dc.contributor.author |
Charefi, Aya Houria |
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dc.contributor.author |
Tetbirt, Chahrazed |
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dc.date.accessioned |
2021-12-01T07:54:37Z |
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dc.date.available |
2021-12-01T07:54:37Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13326 |
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dc.description |
621.1071 ; 104 p |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Face au développement récent de la médecine, la recherche ne peut rester
indifférente aux multiples retombées que ces développements ont engendrées. En effet,
plusieurs domaines ont connu l’éclosion de nouveaux concepts, qui en sont directement issus.
L’une des évolutions les plus marquées, qui a été engendrée, est celle de l’introduction de
l’intelligence artificielle dans le domaine médical. Actuellement, l’intelligence artificielle
(réseaux de neurones et l’arbre de décision) bénéficient de fondements théoriques solides.
Avec leurs aptitudes en classification, mémorisation, filtrage et approximation, ils sont
devenus un moyen très efficace. L’opération de reconnaissance de formes constitue l’une des
applications les plus connues dans l’intelligence artificielle. L’application d’IA est donc bien
destinée à assurer la reconnaissance et la classification des ondes et des anomalies dans un
signal de la pression artérielle |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Univ Blida1 |
fr_FR |
dc.subject |
intelligence artificielle ; réseaux de neurones ; arbre de décision ; classification ; pression artérielle |
fr_FR |
dc.title |
Classification et prédiction des données du système cardiovasculaire en développant des applications de l’intelligence artificielle |
fr_FR |
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