| Titre : | la prédiction de la maladie d’Alzheimer dans la neuro-imagerie avec deep-learning |
| Auteurs : | Chaibi Hassen, Directeur de thèse ; Reffas Fatima Zohra, Auteur ; Chouiter Nour El Houda, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2020-2021 |
| Format : | 67 p / ill / 29 cm |
| Accompagnement : | CD rom |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Alzheimer ; IRm ; apprentissage profond ; CNN ; classification |
| Résumé : |
La maladie d’Alzheimer est une maladie neurodégénérative qui affecte le cerveau plus précisément le système nerveux, entrainant la mort des cellules nerveuses résultant une perte progressive de neurone dans des régions responsables de la mémoire et donc la perte de cette dernière, ce processus pathologique induit aux modifications de la morphologie du cortex cérébral ce qui influe les capacités cognitives. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est l'une des techniques d'imagerie médicale les plus puissantes, qui permet d'observer la structure des tissus dans différents plans de l'espace et la position exacte des lésions invisibles. Dans ce travail, nous nous concentrons sur l'utilisation de l'apprentissage profond et en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour classifier les images IRM afin de pouvoir potentiellement prédire la maladie d’Alzheimer à un stade précoce. Ce qui devra aider à prendre en charge ces malades. Nous résultats sont très satisfaisantes. |
| Note de contenu : |
Chapitre I La maladie d’Alzheimer et l’imagerie médicale Chapitre II DEEP LEARNING Chapitre III L’approche proposée Chapitre IV Implémentation et Résultats |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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