Titre : | SYSTEME D’AIDE A LA DECISION POUR CLASSIFICATION DES LEUCEMIES AIGUĂ‹S LYMPHOBLASTIQUES PAR RESEAUX DE NEURONES A CONVOLUTION (DEEP LEARNING) | Type de document : | thèse | Auteurs : | JADIDI SAID, Auteur | AnnĂ©e de publication : | 2020 | Langues : | Français (fre) | Mots-clĂ©s : | LeucĂ©mie aigue lymphoĂŻde Les rĂ©seaux des neurones de convolution Intelligence artificielle | RĂ©sumĂ© : | L’objectif principal de notre travail est de développer un outil rapide et efficace basé sur l’intelligence artificielle (IA) qui aide au diagnostic des leucémies aigues lymphoïdes (LAL). L’autre objectif est comparer l’algorithme développé avec l’état d’art de la littérature et les outils existants.
Le résultat de travail est une application accessible depuis n’importe quel appareil mobile/desktop qui permet classifier. Il est issu également cette étude que la précision notre modèle a atteint le seuil maximal pour tous la détection des leucémies aigues lymphoïdes 95%, pour la classification on a abouti à une précision 70%. | Numéro (Thèse ou Mémoire) : | MM0472020 | Président : | IBRAHIMI Azedine | Directeur : | ESSABBAR Mouneem |
SYSTEME D’AIDE A LA DECISION POUR CLASSIFICATION DES LEUCEMIES AIGUĂ‹S LYMPHOBLASTIQUES PAR RESEAUX DE NEURONES A CONVOLUTION (DEEP LEARNING) [thèse] / JADIDI SAID, Auteur . - 2020. Langues : Français ( fre) Mots-clĂ©s : | LeucĂ©mie aigue lymphoĂŻde Les rĂ©seaux des neurones de convolution Intelligence artificielle | RĂ©sumĂ© : | L’objectif principal de notre travail est de développer un outil rapide et efficace basé sur l’intelligence artificielle (IA) qui aide au diagnostic des leucémies aigues lymphoïdes (LAL). L’autre objectif est comparer l’algorithme développé avec l’état d’art de la littérature et les outils existants.
Le résultat de travail est une application accessible depuis n’importe quel appareil mobile/desktop qui permet classifier. Il est issu également cette étude que la précision notre modèle a atteint le seuil maximal pour tous la détection des leucémies aigues lymphoïdes 95%, pour la classification on a abouti à une précision 70%. | Numéro (Thèse ou Mémoire) : | MM0472020 | Président : | IBRAHIMI Azedine | Directeur : | ESSABBAR Mouneem |
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