DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | AZZAZ RAHMANI, OUssama | - |
dc.contributor.author | TAGUIOUINE, MOunir | - |
dc.date.accessioned | 2022-04-13T08:09:37Z | - |
dc.date.available | 2022-04-13T08:09:37Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/195 | - |
dc.description | Mr Malki Abdelhamid Encadreur Mr Malki Mimoun Encadreur | en_US |
dc.description.abstract | Machine learning has become a flourishing field with a wide range of applications
in the academic and industrial sectors. The COVID pandemic might be seen as
a trigger for incorporating the domain of deep learning into medical practitioners’
facilities. Although it has not yet been extensively adopted, it has piqued the
curiosity of scholars. And as a consequence, it shed light on the application of these
novel technologies in the medical area.
We provide a perspective on the cutting-edge approaches emerging in the field
of medical image analysis, with a particular emphasis on updates obtained from the
worldwide COVID-19 infectious disease.
We also present the applications of deep learning in pulmonary medical imaging.
In addition, we discuss Coronavirus disease 19, its effects on the world, and how it
motivated researchers to come up with innovation to battle this disease. After that,
we put under scrutiny the suggested approaches in current literature that use deep
learning in the field of diagnosis based on the x-ray medical imaging modality***
L’apprentissage automatique est devenu un domaine florissant avec un large éventail
d’applications dans les secteurs académiques et industriels. La pandémie de COVID
pourrait être considérée comme un déclencheur pour intégrer l’apprentissage profond
dans les établissements médicaux. Bien qu’il n’ait pas encore été largement
adopté, il a piqué la curiosité des chercheurs. Et par conséquent, il a mis en lumière
l’application de ces nouvelles technologies dans le domaine médical.
Ce travail donne une perspective sur les approches de pointe émergentes dans le
domaine de l’analyse des images médicales, avec un accent particulier sur les mises
à jour obtenues à partir de la maladie infectieuse COVID-19 dans le monde.
Nous présentons également les applications de l’apprentissage profond en imagerie
médicale pulmonaire. De plus, nous discutons de la maladie à coronavirus 19,
de ses effets sur le monde et de la façon dont elle a motivé les chercheurs à proposer
des innovations pour lutter contre cette maladie. Après cela, nous examinons les
approches suggérées dans la littérature actuelle qui utilisent l’apprentissage profond
dans le domaine du diagnostic basé sur la modalité d’imagerie médicale par rayons
X. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.title | AI-based decision support system for Pulmonary Diseases using Deep Learning techniques for computer vision | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Master
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