Titre :	Segmentation des images médicales en cholécystectomie laparoscopique
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Nesrine Benaissa, Auteur ; Maroua Aissa, Auteur ; Haroun Djaghloul, Directeur de thèse
Année de publication :	2022
Importance :	1 vol (56 f .)
Format :	29cm
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	Informatique
Index. décimale :	004 Informatique
Résumé :	Nous avons introduit dans ce travail le problème de la segmentation de la scène de chirurgie laparoscopique , l’ensemble de données m2caiSeg, CholecT80 et CholecT50, et voir un réseau de référence pour résoudre le problème. Nous avons également montrées les différents architecture basé sur des réseaux de neurones convolutionnels profonds . Nos approches montrent de bons résultats en terme de performance de classification dans la premier partie permet de classification basé sur l’apprentissage profond capable de classer et d’identifier les différents organs et instruments chirurgicaux , la deuxième partie consiste a faire une classification des instruments chirurgicaux seulement et la troisième partie permet de séléctionnée les différents organs et instruments chaqu’un avec d’une couleur précise dans des images laparoscopiques cela est l’objectif de la ségmentation sémantique Ainis que mantionnées une architecture
Côte titre :	MAI/0602
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1ThsneJIyANj9ZJDZ4fqurWcG78erOt0f/view?usp=share [...]
Format de la ressource électronique :	pdf

Segmentation des images médicales en cholécystectomie laparoscopique [texte imprimé] / Nesrine Benaissa, Auteur ; Maroua Aissa, Auteur ; Haroun Djaghloul, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (56 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	Informatique
Index. décimale :	004 Informatique
Résumé :	Nous avons introduit dans ce travail le problème de la segmentation de la scène de chirurgie laparoscopique , l’ensemble de données m2caiSeg, CholecT80 et CholecT50, et voir un réseau de référence pour résoudre le problème. Nous avons également montrées les différents architecture basé sur des réseaux de neurones convolutionnels profonds . Nos approches montrent de bons résultats en terme de performance de classification dans la premier partie permet de classification basé sur l’apprentissage profond capable de classer et d’identifier les différents organs et instruments chirurgicaux , la deuxième partie consiste a faire une classification des instruments chirurgicaux seulement et la troisième partie permet de séléctionnée les différents organs et instruments chaqu’un avec d’une couleur précise dans des images laparoscopiques cela est l’objectif de la ségmentation sémantique Ainis que mantionnées une architecture
Côte titre :	MAI/0602
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1ThsneJIyANj9ZJDZ4fqurWcG78erOt0f/view?usp=share [...]
Format de la ressource électronique :	pdf