University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
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Auteur Ferradji,Mohamed Abderraouf |
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Titre : Un ennvironement virtuel pour le support du diagnostic médical collaboratif Type de document : texte imprimé Auteurs : Merabet,Asma, Auteur ; Ferradji,Mohamed Abderraouf, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (52 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Travail collaboratif
TCAO
Diagnostic médical
Environnement
virtuel
Apprentissage profondIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le travail collaboratif est une stratégie importante qui a connu un grand intérêt
dans certaines activités critiques comme le diagnostic médical. Cependant, pour assurer
la qualité du diagnostic médical collaboratif, il semble très important de tirer
profit des technologies de l’information et de la communication qui offrent plus de
flexibilité en termes de temps et d’espace. Dans ce mémoire, nous présentons un environnement
virtuel qui vise à supporter la collaboration à distance entre les médecins.
Cette proposition se base principalement sur les études cognitives effectuées dans le
domaine médical. De plus, pour soutenir la prise de décision médicale dans certains
types de maladies, nous avons intégré un système intelligent dans notre environnement
en utilisant les technologies d’apprentissage profond.Côte titre : MAI/0396 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1kEYej0aPGFxhOtiutQZ4vI7stAbv_bc9/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Un ennvironement virtuel pour le support du diagnostic médical collaboratif [texte imprimé] / Merabet,Asma, Auteur ; Ferradji,Mohamed Abderraouf, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (52 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Travail collaboratif
TCAO
Diagnostic médical
Environnement
virtuel
Apprentissage profondIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le travail collaboratif est une stratégie importante qui a connu un grand intérêt
dans certaines activités critiques comme le diagnostic médical. Cependant, pour assurer
la qualité du diagnostic médical collaboratif, il semble très important de tirer
profit des technologies de l’information et de la communication qui offrent plus de
flexibilité en termes de temps et d’espace. Dans ce mémoire, nous présentons un environnement
virtuel qui vise à supporter la collaboration à distance entre les médecins.
Cette proposition se base principalement sur les études cognitives effectuées dans le
domaine médical. De plus, pour soutenir la prise de décision médicale dans certains
types de maladies, nous avons intégré un système intelligent dans notre environnement
en utilisant les technologies d’apprentissage profond.Côte titre : MAI/0396 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1kEYej0aPGFxhOtiutQZ4vI7stAbv_bc9/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0396 MAI/0396 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Smart Web application to support medical diagnosis decision making Type de document : texte imprimé Auteurs : Faycal Zetoutou, Auteur ; Zakaria Nedjem Eddine Mahdadi, Auteur ; Ferradji,Mohamed Abderraouf, Directeur de thèse Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (64 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Artificial Intelligence
Machine LearningIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Despite the impressive research results related to the application of artificial intelligence in the
medical field, its exploitation in the real clinical setting, especially in diagnostic decision making,
remains very limited. Therefore, our objective in this work is to develop a smart web application
that supports medical professionals in making efficient diagnostic decisions. Based on deep learning
techniques and intelligent prediction models, the proposed system provides doctors with accurate
predictions that aim to promote their medical diagnostic skills and enhance the patient healthcare
quality. Furthermore, this smart web application highlights the importance of collaboration in medical
diagnosis while facilitating efficient interaction and knowledge sharing among medical professionals.Côte titre : MAI/0711 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ovs5Z4fZ6gJD2GjmSnxvFi99F4mjm4Rc/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Smart Web application to support medical diagnosis decision making [texte imprimé] / Faycal Zetoutou, Auteur ; Zakaria Nedjem Eddine Mahdadi, Auteur ; Ferradji,Mohamed Abderraouf, Directeur de thèse . - 2023 . - 1 vol (64 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Artificial Intelligence
Machine LearningIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Despite the impressive research results related to the application of artificial intelligence in the
medical field, its exploitation in the real clinical setting, especially in diagnostic decision making,
remains very limited. Therefore, our objective in this work is to develop a smart web application
that supports medical professionals in making efficient diagnostic decisions. Based on deep learning
techniques and intelligent prediction models, the proposed system provides doctors with accurate
predictions that aim to promote their medical diagnostic skills and enhance the patient healthcare
quality. Furthermore, this smart web application highlights the importance of collaboration in medical
diagnosis while facilitating efficient interaction and knowledge sharing among medical professionals.Côte titre : MAI/0711 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ovs5Z4fZ6gJD2GjmSnxvFi99F4mjm4Rc/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0711 MAI/0711 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible