Détection Et Classification Du Cancer De La Peau Par L'utilisation De L'apprentissage Profond
Résumé: Les images médicales de la peau contiennent suffisamment d'informations pour déterminer si une lésion est cancéreuse ou non. Les médecins et les experts dans ce domaine ont adopté cette méthode en raison de la difficulté de mener des biopsies dans la plupart des cas pour diverses raisons. Le but de ce projet est de concevoir un système intelligent capable de distinguer les images médicales de la peau afin d'aider les médecins et de détecter automatiquement les cas de cancer de la peau. Le système proposé permet de classifier une image en deux classes (image d'une lésion bénigne ou image d’une lésion maligne). Notre approche de détection du cancer de la peau est basée sur l'apprentissage profond, en particulier sur les réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Ces réseaux ont prouvé leur capacité ces dernières années, notamment dans le domaine médical, en remportant le premier prix dans diverses compétitions dédiées à la classification des images médicales. Dans ce travail, nous avons développé un modèle CNN spécifique pour ce type de cancer. Notre modèle a donné des résultats satisfaisants
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