Contourage Automatique des Images Médicales en Radiothérapie par L’apprentissage Profond (Deep Learning) / Abderaouf Behouch  

Public ISBD Titre : Contourage Automatique des Images Médicales en Radiothérapie par L’apprentissage Profond (Deep Learning) Type de document : texte imprimé Auteurs : Abderaouf Behouch, Auteur ; Hacene Azizi, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (94 f.) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Apprentissage automatique Apprentissage profond Radiothérapie Segmentation d'images médicales. Index. décimale : 530 - Physique Résumé : Dans cette thèse, nous proposons un modèle basé sur l'apprentissage profond pour identifier les organes sains à risque pendant le traitement Avec le dépistage du cancer du sein, notre modèle fournit des résultats d'identification précis en beaucoup moins de temps que la méthode traditionnelle, grâce à Tirez parti du réseau neuronal convolutif profond. Notre modèle complet a été testé et vérifié avec une gamme de Données générales contenant plus de 1400 diapositives. Une étude comparative a été menée entre différentes méthodes d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, et les résultats ont montré que l'apprentissage profond est mis en réseau Le bypass neuronal a donné les meilleurs résultats en termes de coefficient de similitude. Côte titre : MAPH/0423 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ToLINCPnzYxn9CakFdLNh5EO20av34_G/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Contourage Automatique des Images Médicales en Radiothérapie par L’apprentissage Profond (Deep Learning) [texte imprimé] / Abderaouf Behouch, Auteur ; Hacene Azizi, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (94 f.) ; 29 cm. Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Physique Mots-clés : Apprentissage automatique Apprentissage profond Radiothérapie Segmentation d'images médicales. Index. décimale : 530 - Physique Résumé : Dans cette thèse, nous proposons un modèle basé sur l'apprentissage profond pour identifier les organes sains à risque pendant le traitement Avec le dépistage du cancer du sein, notre modèle fournit des résultats d'identification précis en beaucoup moins de temps que la méthode traditionnelle, grâce à Tirez parti du réseau neuronal convolutif profond. Notre modèle complet a été testé et vérifié avec une gamme de Données générales contenant plus de 1400 diapositives. Une étude comparative a été menée entre différentes méthodes d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, et les résultats ont montré que l'apprentissage profond est mis en réseau Le bypass neuronal a donné les meilleurs résultats en termes de coefficient de similitude. Côte titre : MAPH/0423 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ToLINCPnzYxn9CakFdLNh5EO20av34_G/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAPH/0423	MAPH/0423	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Anglais	Disponible Disponible

---

1 (1 - 1 / 1)