L’apprentissage Profond(deep Learning) Pour La Classification Des Lames Anapath Numérisées
Résumé: La phase de diagnostic dans le domaine médical considéré le plus important vu que tout le processus de traitement sera basé sur ce diagnostic. Cette importante étape nécessite beaucoup de temps et d’efforts surtout des lorsqu’on a besoin d’un examen complémentaire. La maladie oncologique est l’une des maladies qui nécessitent un examen anapath qui dépasse 15 jours, la chose qui influence sur l’étape de traitement. Notre objectif dans ce travail est d’accélérer le processus d’exploration de la pièce anapath par un traitement automatique. Ce dernier basé sur la numérisation de la lame anapath en premier lieu afin de mettre ces images sous un traitement de classification recenser sur les réseaux de neurones convolutionnels. À cette fin, nous avons introduit deux méthodes différentes, chacune basée sur l’apprentissage en profondeur et nous avons proposé plusieurs modèles différents selon l’ordonnancement des couches et un jeu de paramètres, dans le but d’obtenir la meilleure classification possible des images pathologiques recueillies à partir d’échantillons réels.
Mots-clès:
Nos services universitaires et académiques
Thèses-Algérie vous propose ses divers services d’édition: mise en page, révision, correction, traduction, analyse du plagiat, ainsi que la réalisation des supports graphiques et de présentation (Slideshows).
Obtenez dès à présent et en toute facilité votre devis gratuit et une estimation de la durée de réalisation et bénéficiez d'une qualité de travail irréprochable et d'un temps de livraison imbattable!
Aucun fichier associé
Si le fichier est volumineux, l'affichage peut échouer. Vous pouvez obtenir le fichier directement en cliquant sur le bouton "Télécharger".
