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http://dlibrary.univ-boumerdes.dz:8080/handle/123456789/8724
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Titre: | Détéction et classification des hémorragies intracrâniennes dans les images TDM par le Deep Learning |
Auteur(s): | Lamri, Mohamed Amine |
Mots-clés: | Hémorragie TDM (image) VGG-16 |
Date de publication: | 2020 |
Résumé: | Le Présent travail se veut comme un outil d'aide à la détection de l'hémorragie intracrânienne (HIC) et de ses cinq (05) sous-types. Le modèle retenu après les différentes expérimentations est à base de l'architecture VGG-16. A partir d'une image TDM cérébrale en entrée notre modèle sera capable de détecter la présence d'une HIC chez un patient, et pourra la classée dans un de ses cinq sous-types avec un taux de classification de 96%. Par ailleurs, des notions importantes sur les HIC et la technique du Deep Learning sont rapportées dans les premières parties de ce mémoire |
Description: | 83 p. : ill. ; 30 cm |
URI/URL: | http://dlibrary.univ-boumerdes.dz:8080/handle/123456789/8724 |
Collection(s) : | Instrumentation Biomédicale
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