"Prédiction des maladies les plus fréquentes par les techniques de deep learning"
| dc.contributor.author | Beghriche, Tawfik | |
| dc.contributor.author | Ben taybe, farida | |
| dc.date.accessioned | 2020-12-09T14:06:47Z | |
| dc.date.available | 2020-12-09T14:06:47Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | ملخص: ھذا العمل ھو جزء من مجال الذكاء الاصطناعي لحل المشاكل المتعلقة بالصحة .قمنا بتطبیق نظام التعرف على علم الأمراض باستخدام تقنیات التعلم العمیق . تتمثل مساھمتنا الرئیسیة في ھذا العمل ، من ناحیة ، في استخدام مجموعة من المیزات لتقلیل عدد العلاجات التي تقلل من المعدات الطبیة والموظفین اللازمین. من ناحیة أخرى ، قدمت كفاءتھا من حیث حساب الوقت والأداء لاتخاذ قرار مھم بشأن علم الأمراض. DNN summary : This work is part of the field of artificial intelligence to solve health-related problems. We implemented a pathology recognition system using deep learning techniques . Our main contribution to this work is, on the one hand, to use a range of features to reduce the number of treatments that reduce the medical equipment and personnel needed. On the other hand, DNN provided its efficiency in terms of calculating time and performance for important pathology decision making. | en_US |
| dc.description.sponsorship | Soutenu publiquement le ** october 2020 devant un jury composé de: Mr. DJERIOUI ,Mohamed ,Université de M'sila, Co-Encadreur; Mr. BRIK ,Youcef ,Université de M'sila, Encadreur. | en_US |
| dc.identifier.other | EL/ESEM011/20 | |
| dc.identifier.uri | https://depot.univ-msila.dz/handle/123456789/22029 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Univ M'sila | en_US |
| dc.subject | heart disease, breast cancer, diabetes, classification, Machine learning , Deep learning , DNN, CNN, DFF . | en_US |
| dc.subject | أمراض القلب، سرطان الثدي، مرض السكري ، التصنیف ، التعلم العمیق ، .، CNN , DNN , DFF، تعلم الالة | en_US |
| dc.title | "Prédiction des maladies les plus fréquentes par les techniques de deep learning" | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |