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Titre : IMAGE CLASSIFICATION OF GLIOMAS USING MACHINE LEARNING: A RADIOMICS APPROACH Type de document : thèse Auteurs : JABAL MOHAMED SOBHI, Auteur Année de publication : 2020 Langues : Français (fre) Mots-clés : Glioma Neuroimaging Radiomics Artificial Intelligence Résumé :
Les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires les plus fréquentes, avec une histologie et profils génomique hétérogènes. Elles sont classifiées a des tumeurs bénignes et malignes selon leur grade de I à IV.
Cette étude vise à appliquer différents outils d'apprentissage automatique pour le classement et la classification des gliomes en mettant l'accent sur l'approche radiomique dans l'imagerie par résonance magnétique cérébrale des adultes humains.
Expérimentalement in silico, nous avons performé différents modèles d'apprentissage automatique pour la classification des gliomes. La performance a été mesurée à travers plusieurs paramètres, principalement le taux de précision et l’aire sous la courbe (AUC) de la caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC). Les données d'imagerie ont été obtenues de The Cancer Imaging Archive (TCIA), en relation avec des patients de The Cancer Genome Atlas (TCGA), correspondant à des images IRM cérébrales de patients diagnostiqués avec un gliome.
Notre approche et les modèles d'apprentissage automatique appliqués ont réussi à classifier correctement les images RM de différents grades de gliomes et à atteindre des taux de précision élevés sur l'ensemble de données de validation.
En conclusion, l'apprentissage automatique est un outil prometteur émergent pour aider au diagnostic ainsi qu'à la prédiction du pronostic clinique des gliomes, contribuant ainsi à la transition vers une ère de médecine de précision dans les soins de santé."
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0772020 Président : BRAHIMI AZEDDINE Directeur : BOUTARBOUCH MAHJOUBA Juge : BENKABBOU AMINE Juge : MAJBAR MOHAMMED ANASS IMAGE CLASSIFICATION OF GLIOMAS USING MACHINE LEARNING: A RADIOMICS APPROACH [thèse] / JABAL MOHAMED SOBHI, Auteur . - 2020.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Glioma Neuroimaging Radiomics Artificial Intelligence Résumé :
Les gliomes sont les tumeurs cérébrales primaires les plus fréquentes, avec une histologie et profils génomique hétérogènes. Elles sont classifiées a des tumeurs bénignes et malignes selon leur grade de I à IV.
Cette étude vise à appliquer différents outils d'apprentissage automatique pour le classement et la classification des gliomes en mettant l'accent sur l'approche radiomique dans l'imagerie par résonance magnétique cérébrale des adultes humains.
Expérimentalement in silico, nous avons performé différents modèles d'apprentissage automatique pour la classification des gliomes. La performance a été mesurée à travers plusieurs paramètres, principalement le taux de précision et l’aire sous la courbe (AUC) de la caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC). Les données d'imagerie ont été obtenues de The Cancer Imaging Archive (TCIA), en relation avec des patients de The Cancer Genome Atlas (TCGA), correspondant à des images IRM cérébrales de patients diagnostiqués avec un gliome.
Notre approche et les modèles d'apprentissage automatique appliqués ont réussi à classifier correctement les images RM de différents grades de gliomes et à atteindre des taux de précision élevés sur l'ensemble de données de validation.
En conclusion, l'apprentissage automatique est un outil prometteur émergent pour aider au diagnostic ainsi qu'à la prédiction du pronostic clinique des gliomes, contribuant ainsi à la transition vers une ère de médecine de précision dans les soins de santé."
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0772020 Président : BRAHIMI AZEDDINE Directeur : BOUTARBOUCH MAHJOUBA Juge : BENKABBOU AMINE Juge : MAJBAR MOHAMMED ANASS Réservation
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Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M0772020 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2020 Disponible M0772020-1 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2020 Disponible Documents numériques
M0772020URL L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET L'AVENIR DES ANTIBIOTIQUES FACE A LA MENACE DE L'ANTIBIORESISTANCE / ESSAMADI MONCEF
Titre : L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET L'AVENIR DES ANTIBIOTIQUES FACE A LA MENACE DE L'ANTIBIORESISTANCE Type de document : thèse Auteurs : ESSAMADI MONCEF, Auteur Année de publication : 2023 Langues : Français (fre) Mots-clés : Résistance aux antibiotiques Bactéries Intelligence artificielle Futur Antibiotic resistance Bacteria Artificial intelligence Futur مقاومة المضادات الحيوية البكتيريا الذكاء االصطناعي المستقبل Résumé : L'antibiorésistance est l'un des plus grands défis actuels en matière de santé publique. La
mauvaise utilisation des antibiotiques ont conduit à l'émergence de bactéries résistantes,
rendant les traitements actuels inefficaces. Face à cette menace, de nouvelles approches sont
nécessaires pour résoudre ce problème. C'est là que l'intelligence artificielle (IA) peut jouer un
rôle crucial.
La première partie de cette thèse comprend des généralités sur les antibiotiques telles que leur
histoire, leurs activités et quelques définitions ainsi qu’un rappel sur les principales classes et
familles d’antibiotiques.
La deuxième partie aborde la résistance aux antibiotiques, en discutant les différents
mécanismes de résistance (naturels et acquis), les nombreuses causes de la crise
d'antibiorésistance principalement l’automédication et les prescriptions inappropriées, la
résistance chez les principales familles d'antibiotiques et la situation de l'antibiorésistance au
Maroc.
La troisième partie définit l'IA, son histoire et ses différentes applications en médecine, y
compris la médecine prédictive, la médecine de précision, la robotique chirurgicale, les robots
compagnons et la médecine préventive en population générale.
La quatrième partie de la thèse se penche sur l'importance de l'alliance entre l'IA et les
antibiotiques pour la guerre qu’on mène contre l'antibiorésistance. On examine en détail
plusieurs domaines dans lesquels l'IA peut être utile pour améliorer la gestion des antibiotiques
comme la détection précoce des infections bactériennes, ce qui permettrait un traitement rapide
et efficace que l’optimisation de l'utilisation des antibiotiques existants. Par la suite, cette partie
explore comment l'IA peut contribuer à la découverte de nouveaux antibiotiques en analysant
les données génétiques et moléculaires pour identifier des composés susceptibles de
fonctionner contre des bactéries résistantes. Enfin, l'importance de la communication et de
l'éducation sur l'utilisation des antibiotiques ont été traités et comment l'IA peut être utilisée
pour atteindre un certain niveau de conscience des professionnels de santé et du grand public
sur l'utilisation responsable des antibiotiques.
Les deux dernières parties ont été consacrées aux limites de l’IA dans la lutte contre
l’antibiorésistance et d’autres alternatives du futur qui pourront contribuer à relever ce défi.
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2312023 Président : Ahmed GAOUZI Directeur : Mimoun ZOUHDI Juge : Saida TELLAL Juge : Mariama CHADLI Juge : Yassine SEKHSOKH L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET L'AVENIR DES ANTIBIOTIQUES FACE A LA MENACE DE L'ANTIBIORESISTANCE [thèse] / ESSAMADI MONCEF, Auteur . - 2023.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Résistance aux antibiotiques Bactéries Intelligence artificielle Futur Antibiotic resistance Bacteria Artificial intelligence Futur مقاومة المضادات الحيوية البكتيريا الذكاء االصطناعي المستقبل Résumé : L'antibiorésistance est l'un des plus grands défis actuels en matière de santé publique. La
mauvaise utilisation des antibiotiques ont conduit à l'émergence de bactéries résistantes,
rendant les traitements actuels inefficaces. Face à cette menace, de nouvelles approches sont
nécessaires pour résoudre ce problème. C'est là que l'intelligence artificielle (IA) peut jouer un
rôle crucial.
La première partie de cette thèse comprend des généralités sur les antibiotiques telles que leur
histoire, leurs activités et quelques définitions ainsi qu’un rappel sur les principales classes et
familles d’antibiotiques.
La deuxième partie aborde la résistance aux antibiotiques, en discutant les différents
mécanismes de résistance (naturels et acquis), les nombreuses causes de la crise
d'antibiorésistance principalement l’automédication et les prescriptions inappropriées, la
résistance chez les principales familles d'antibiotiques et la situation de l'antibiorésistance au
Maroc.
La troisième partie définit l'IA, son histoire et ses différentes applications en médecine, y
compris la médecine prédictive, la médecine de précision, la robotique chirurgicale, les robots
compagnons et la médecine préventive en population générale.
La quatrième partie de la thèse se penche sur l'importance de l'alliance entre l'IA et les
antibiotiques pour la guerre qu’on mène contre l'antibiorésistance. On examine en détail
plusieurs domaines dans lesquels l'IA peut être utile pour améliorer la gestion des antibiotiques
comme la détection précoce des infections bactériennes, ce qui permettrait un traitement rapide
et efficace que l’optimisation de l'utilisation des antibiotiques existants. Par la suite, cette partie
explore comment l'IA peut contribuer à la découverte de nouveaux antibiotiques en analysant
les données génétiques et moléculaires pour identifier des composés susceptibles de
fonctionner contre des bactéries résistantes. Enfin, l'importance de la communication et de
l'éducation sur l'utilisation des antibiotiques ont été traités et comment l'IA peut être utilisée
pour atteindre un certain niveau de conscience des professionnels de santé et du grand public
sur l'utilisation responsable des antibiotiques.
Les deux dernières parties ont été consacrées aux limites de l’IA dans la lutte contre
l’antibiorésistance et d’autres alternatives du futur qui pourront contribuer à relever ce défi.
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2312023 Président : Ahmed GAOUZI Directeur : Mimoun ZOUHDI Juge : Saida TELLAL Juge : Mariama CHADLI Juge : Yassine SEKHSOKH Réservation
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Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M2312023 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2023 Disponible INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN CHIRURGIE VISCÉRALE / EL JELLOULI Wiam
Titre : INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN CHIRURGIE VISCÉRALE Type de document : thèse Auteurs : EL JELLOULI Wiam, Auteur Année de publication : 2023 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle chirurgie viscérale Médecine Santé Artificial intelligence machine and deep learning intraoperative algorithms visceral surgery medicine health . ذكاء التعلم الاصطناعي والتلقائي والعميق خوارزميات أثناء Résumé : L’objectif de notre travail est de faire une mise au point sur l’apport de l’IA dans la chirurgie viscérale. L'utilisation de l’IA dans la chirurgie viscérale est rendue possible grâce au développement de l’apprentissage profond et du Big Data. Qui a un impact positif dès la première consultation jusqu’au post-op un système qui a votre dossier médical dès la naissance jusqu'aujourd'hui capable :d'orienter votre médecin grâce aux big data développé ,de détecter la lésion grace aux examens paracliniques assistée par ordinateur, de la classer et la qualifié par le plus grand nombre des algorithmes ,de poser le diagnostic et enfin d'aider a la prise de décision chirurgicale Simuler planifier les meilleures stratégies d'intervention excepté les résultats et les complications post-opératoire avant même de poser le patient sur table du bloc, aujourd’hui n'est plus un rêve l'intelligence artificielle a permet la modélisation de l'intervention chirurgicale par les jumeaux numériques. Au bloc finalement une intubation sous videolaryngoscope une anesthésie surveillé par l'EEG pour optimiser la dose de médicament, un bloc commander vocalement et bien équipées ainsi qu'un robot sous votre contrôle par une console avec meilleure stabilité, un trocart pivoter aux espaces restreint du corps humain des petit incision, des gestes chirurgicaux simple autonome et un séjour post-op rétréci font partie des avantages multiples de la chirurgie robotique L’IA également utilisée dans l’amélioration de la qualité de la formation de chirurgien, au lieu d'appeler un partenaire plus expérimenté, un chirurgien pouvait instantanément faire appel à l'expérience collective d'experts du monde entier ? ceci peut sembler un objectif très ambitieux, mais il n'est peut-être pas aussi éloigné Les limites actuelles, notamment le petit nombre d’études prospectives, les métriques utilisées qui ne reflètent pas l’applicabilité clinique, les obstacles techniques liés à la science de l’IA ,le cout très élevés, ainsi que les principaux cadres éthiques tels que la responsabilité, l’équité et la sécurité sont des obstacles important a surmonter avant la généralisation de l’IA Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2652023 Président : AIT ALI Abdelmounaim Directeur : AIT ALI Abdelmounaim Juge : MALKI Hhadj Omar Juge : ABOU EL ALAA Khalil Juge : EL HJOUJI Abderrahamne ; OMOR Youssef INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN CHIRURGIE VISCÉRALE [thèse] / EL JELLOULI Wiam, Auteur . - 2023.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Intelligence artificielle chirurgie viscérale Médecine Santé Artificial intelligence machine and deep learning intraoperative algorithms visceral surgery medicine health . ذكاء التعلم الاصطناعي والتلقائي والعميق خوارزميات أثناء Résumé : L’objectif de notre travail est de faire une mise au point sur l’apport de l’IA dans la chirurgie viscérale. L'utilisation de l’IA dans la chirurgie viscérale est rendue possible grâce au développement de l’apprentissage profond et du Big Data. Qui a un impact positif dès la première consultation jusqu’au post-op un système qui a votre dossier médical dès la naissance jusqu'aujourd'hui capable :d'orienter votre médecin grâce aux big data développé ,de détecter la lésion grace aux examens paracliniques assistée par ordinateur, de la classer et la qualifié par le plus grand nombre des algorithmes ,de poser le diagnostic et enfin d'aider a la prise de décision chirurgicale Simuler planifier les meilleures stratégies d'intervention excepté les résultats et les complications post-opératoire avant même de poser le patient sur table du bloc, aujourd’hui n'est plus un rêve l'intelligence artificielle a permet la modélisation de l'intervention chirurgicale par les jumeaux numériques. Au bloc finalement une intubation sous videolaryngoscope une anesthésie surveillé par l'EEG pour optimiser la dose de médicament, un bloc commander vocalement et bien équipées ainsi qu'un robot sous votre contrôle par une console avec meilleure stabilité, un trocart pivoter aux espaces restreint du corps humain des petit incision, des gestes chirurgicaux simple autonome et un séjour post-op rétréci font partie des avantages multiples de la chirurgie robotique L’IA également utilisée dans l’amélioration de la qualité de la formation de chirurgien, au lieu d'appeler un partenaire plus expérimenté, un chirurgien pouvait instantanément faire appel à l'expérience collective d'experts du monde entier ? ceci peut sembler un objectif très ambitieux, mais il n'est peut-être pas aussi éloigné Les limites actuelles, notamment le petit nombre d’études prospectives, les métriques utilisées qui ne reflètent pas l’applicabilité clinique, les obstacles techniques liés à la science de l’IA ,le cout très élevés, ainsi que les principaux cadres éthiques tels que la responsabilité, l’équité et la sécurité sont des obstacles important a surmonter avant la généralisation de l’IA Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2652023 Président : AIT ALI Abdelmounaim Directeur : AIT ALI Abdelmounaim Juge : MALKI Hhadj Omar Juge : ABOU EL ALAA Khalil Juge : EL HJOUJI Abderrahamne ; OMOR Youssef Réservation
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Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M2652023 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2023 Disponible