| Titre : | A new version of deep learning segmentation to detect brain tumor In An IOT system |
| Auteurs : | Bouarara Hadj Ahmed, Directeur de thèse ; Friki Imed Salah Eddine, Auteur ; Bekaddour Abdel Madjid, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2021-2022 |
| Format : | 91 p / ill / 29 cm |
| Accompagnement : | CD rom |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | IRM, augmentation de données, modèles d’apprentissage par transfert, modèle de hachage UNet_Model_Verstion_Updated. |
| Résumé : |
Avec le développement du domaine de l’intelligence artificielle, en particulier l’apprentissage en profondeur, et la propagation fréquente des tumeurs cancéreuses. C’est pourquoi nous avons proposé une solution utilisant divers outils d’apprentissage profond pour traiter différents problèmes liés à la détection, au diagnostic et à la localisation des tumeurs cérébrales. Cette solution se compose de plusieurs parties : 1)Réception des données par des outils de diagnostic tels que l’IRM. 2) Des méthodes d’augmentation des données ont été utilisées. 3) Utilisation de quatre modèles d’éducation au transfert, représentés par : Xception, VGG16, ResNet50, InceptionV3 Pour la détection des tumeurs. 4)Nous avons proposé un modèle de segmentation appelé UNet_Model _Verstion_Updated pour localiser le tumeur. Les résultats obtenus représentent une preuve empirique du bénéfice tiré de l’utilisation de l’apprentissage en profondeur et de la vision par ordinateur pour aider les cliniciens à prendre des décisions et à retirer des tumeurs cérébrales. |
| Note de contenu : |
-Deep Learning -bioinformatics and computer vision in tumors -new version of deeplearning segmentation to detect brain tumor in an IOT system -Result, discussion and experimentation |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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| aucun exemplaire |
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