Un Réseau De Neurones Artificiel Pour L’aide Au Diagnostic De Cancer.

Résumé: Le cancer représente une maladie mortelle des plus graves que l’humanité ait connu. Une maladie qui se présente sous plusieurs formes, attaquant plusieurs organes du corps notamment, la peau, le sein, les poumons, le pancreas et ainsi de suite. Ceci étant, le cancer représente un problème majeur à la santé publique. En outre, le cancer est une maladie qui n’a pas de traitement qui garantit la guérison si ce n’est le diagnostique précoce qui pourrait conduire à la guérison suivant un protocole médical bien définit. Il s’agit d’un projet essentiellement axé sur l’utilisation des réseaux de neurones artificiels en tant que modèles de reconnaissance de formes dans le cadre de l’aide au diagnostic médical. L’objectif de ce sujet de Master est d’effectuer une synthèse des travaux de l’état de l’art portant sur les approches des réseaux de neurones ayant été proposées pour la détection et la classification du cancer de sein, cancer de poumon et cancer de peau avec une synthèse des travaux ayant les meilleurs résultats effectuées suivie d’une étude comparative des modèles employés par rapport à leurs différents paramètres, les Data-set utilisés mais aussi les résultats obtenus.*** Cancer is one of the most serious and deadly diseases that humanity has ever known. A disease that presents itself in many forms, attacking several organs of the body including the skin, breast, lungs, pancreas and so on. This being the case, cancer represents a major public health problem. In addition, cancer is a disease that has no treatment that guarantees a cure except for early diagnosis that could lead to a cure following a well-defined medical protocol. This is a project mainly focused on the use of artificial neural networks as pattern recognition models in the context of medical diagnosis support. The objective of this Master subject is to carry out a synthesis of the works of the state of the art relating to the approaches of the neural networks having been proposed for the detection and the classification of the breast cancer, lung cancer and skin cancer with a synthesis of the works having the best results carried out followed by a comparative study of the models employed compared to their various parameters, the used dataset as well as the obtained results.

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