Segmentation automatique par Deep Learning pour la détection d’infection pulmonaire / Amira Belilita  

Public ISBD Titre : Segmentation automatique par Deep Learning pour la détection d’infection pulmonaire Type de document : texte imprimé Auteurs : Amira Belilita, Auteur ; Oumnia Ayat Errahmane Belaouel, Auteur ; Seif eddine Chouaba, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (58 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Physique Mots-clés : Intelligence Artificielle (IA) Segmentation Index. décimale : 530-Physique Résumé : La segmentation d’images est l’un des domaines prometteurs et émergents du traitement d’images. La segmentation d’images est une procédure importante dans de nombreux systèmes de diagnostic médical, à titre d’exemple dans la délimitation pulmonaire et la mesure des lésions. L’objectif de ce stage de Master est d’étudier, de classifier et d’appliquer quelques méthodes de segmentation automatique des images courantes de pneumonie par les méthodes de Deep Learning qui peuvent aider à identifier les maladies pulmonaires et rendre le diagnostic clinique plus pratique et plus précis. Divers algorithmes de segmentation d’image sont présentés. Deux réseaux d’apprentissage profond, U-NET, et PSP-NET sont étudiés et implimentés. Les résultats globaux sont discutés et comparés en tenant compte de différents paramètres. Côte titre : MAPH/0552 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1aj9znfh2_aiFIjdiSZqJqJjK2S9PHPR9/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Segmentation automatique par Deep Learning pour la détection d’infection pulmonaire [texte imprimé] / Amira Belilita, Auteur ; Oumnia Ayat Errahmane Belaouel, Auteur ; Seif eddine Chouaba, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (58 f.) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Physique Mots-clés : Intelligence Artificielle (IA) Segmentation Index. décimale : 530-Physique Résumé : La segmentation d’images est l’un des domaines prometteurs et émergents du traitement d’images. La segmentation d’images est une procédure importante dans de nombreux systèmes de diagnostic médical, à titre d’exemple dans la délimitation pulmonaire et la mesure des lésions. L’objectif de ce stage de Master est d’étudier, de classifier et d’appliquer quelques méthodes de segmentation automatique des images courantes de pneumonie par les méthodes de Deep Learning qui peuvent aider à identifier les maladies pulmonaires et rendre le diagnostic clinique plus pratique et plus précis. Divers algorithmes de segmentation d’image sont présentés. Deux réseaux d’apprentissage profond, U-NET, et PSP-NET sont étudiés et implimentés. Les résultats globaux sont discutés et comparés en tenant compte de différents paramètres. Côte titre : MAPH/0552 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1aj9znfh2_aiFIjdiSZqJqJjK2S9PHPR9/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAPH/0552	MAPH/0552	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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