Etude Et Experimentation Des Réseaux Resnet- 50 Et Inception- V3 Dans Laclassification De Cancer Dela Peau
2021
Mémoire de Master
Sciences De L'Information Et De La Communication

Université Larbi Ben M'hidi - Om-el-bouaghi

G
Ghediri Nadjette
S
Sakri Zelikha
C
Chebbout Samira

Résumé: Ce travail consiste en la réalisation d'un système d'aide au diagnostic du cancer de la peau et du mélanome, l'un des cancers de la peau les plus mortels dans le monde. A travers ce travail, nous avons implémenté et expérimenté deux modèles de classification des images dermoscopiques sur la base de données ISIC-2020. Le modèle basé sur le réseau pré-entrainé ResNet-50 a été entrainé sur la base d'images ISIC-2020 afin de distinguer 9 classes de cancer de peau. Nous avons obtenu un taux de reconnaissance de 65%. Le modèle basé sur le réseau pré-entrainé Inception-v3 a été entrainé sur la base d'images ISIC-2020 afin de distinguer 2 classes de cancer de la peau, le mélanome malin/bénin. Nous avons obtenu un taux de reconnaissance de 99%.

Mots-clès:

cancer de peau
classification mélanome
apprentissage profond supervisée
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