Apprentissage profond appliqué au diagnostic précoce de la maladie d’Alzheimer / Aziza Bensadallah  

Public ISBD Titre : Apprentissage profond appliqué au diagnostic précoce de la maladie d’Alzheimer Type de document : texte imprimé Auteurs : Aziza Bensadallah, Auteur ; Amina Mansar, Auteur ; Seif eddine Chouaba, Directeur de thèse Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (53 f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Physique Mots-clés : Apprentissage Profond Maladie d’Alzheimer Index. décimale : 530-Physique Résumé : L’intelligence artificielle connait un boom depuis les années 2000 de par le stockage systématique des données et l’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs ainsi que l’apparition des méthodes dites de deep learning. Cela a permis d’envisager des recherches et applications dans de nombreux domaines, et en particulier le domaine médical. La maladie d'Alzheimer est une maladie neurodégénérative progressive qui affecte la mémoire, la cognition et les fonctions motrices. Le diagnostic précoce est essentiel pour permettre une prise en charge efficace de la maladie. Ce travail de master montre qu’il est possible d’utiliser des modèles type CNN pour classer automatiquement la maladie d'Alzheimer en quatre stages (légèrement démentes, modérément démentes, non démentes, et très légèrement démentes) à partir des images IRM. Le modèle proposé a été évalué et testé sur une base de données constituée de 6400 images d'IRM. Les résultats obtenus sont encourageants et prometteurs. Côte titre : MAPH/0601 En ligne : https://drive.google.com/file/d/16Hnb8zIu2dX5yoLLx7B4aEE7rxWlTC_u/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Apprentissage profond appliqué au diagnostic précoce de la maladie d’Alzheimer [texte imprimé] / Aziza Bensadallah, Auteur ; Amina Mansar, Auteur ; Seif eddine Chouaba, Directeur de thèse . - 2023 . - 1 vol (53 f.) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Physique Mots-clés : Apprentissage Profond Maladie d’Alzheimer Index. décimale : 530-Physique Résumé : L’intelligence artificielle connait un boom depuis les années 2000 de par le stockage systématique des données et l’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs ainsi que l’apparition des méthodes dites de deep learning. Cela a permis d’envisager des recherches et applications dans de nombreux domaines, et en particulier le domaine médical. La maladie d'Alzheimer est une maladie neurodégénérative progressive qui affecte la mémoire, la cognition et les fonctions motrices. Le diagnostic précoce est essentiel pour permettre une prise en charge efficace de la maladie. Ce travail de master montre qu’il est possible d’utiliser des modèles type CNN pour classer automatiquement la maladie d'Alzheimer en quatre stages (légèrement démentes, modérément démentes, non démentes, et très légèrement démentes) à partir des images IRM. Le modèle proposé a été évalué et testé sur une base de données constituée de 6400 images d'IRM. Les résultats obtenus sont encourageants et prometteurs. Côte titre : MAPH/0601 En ligne : https://drive.google.com/file/d/16Hnb8zIu2dX5yoLLx7B4aEE7rxWlTC_u/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAPH/0601	MAPH/0601	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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