DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Guitt, BAhia | - |
dc.contributor.author | YAGOUB, FAtima Zohra | - |
dc.date.accessioned | 2022-04-12T08:02:53Z | - |
dc.date.available | 2022-04-12T08:02:53Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/162 | - |
dc.description | Encadré par : M. Chaib Soulaymane M. Benammar Abdessalem | en_US |
dc.description.abstract | L’objectif de ce projet est de concevoir et de développer un système intelligent de
diagnostique du cancer de la peau. Ce système est composé d’une application mobile
pour les patients,les médecins et un administrateur. Il permet entre autres fonctionnalités
de classifier des images cutanées et d’interagir avec des spécialistes sur la base des résultats
obtenus. Ceci permet de réduire le temps de diagnostique, d’éviter les déplacements des
patients et d’optimiser l’effort des spécialistes. Les approches d’identification sur lesquelles
il est basé, nous les avions élaborées pour explorer l’applicabilité du nouveau paradigme
d’attention sur des images médicales. Les résultats expérimentaux ainsi que le système de
diagnostique résultant attestent du bien fondé de notre démarche.***
The objective of this project is to design and develop an intelligent skin cancer diagnostic
system. This system is composed of a mobile application for patients, doctors and
administrator . It allows, among other functionalities, to classify skin images and to interact
with specialists on the basis of the results obtained. This reduces diagnosis time,
avoids patient travel and optimizes the effort of specialists. The identification approaches
on which it is based were developed to explore the applicability of the new paradigm of
attention to medical images. The experimental results as well as the resulting diagnostic
system attest to the validity of our approach. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | Cancer De La Peau | en_US |
dc.subject | Apprentissage Profond | en_US |
dc.subject | Classification | en_US |
dc.subject | Reconnaissance Des Images Médicales | en_US |
dc.title | Apprentissage profond pour la classification automatique des tumeurs de la peau | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Ingénieur
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