Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/11489
Titre: Aide Au Diagnostic Pour Un Médecin Anesthésiste Réanimateur.
Auteur(s): Lazouni, Mohammed El Amine
Mots-clés: Anesthésie-réanimation, Base de données, classification, MLP, RBF.
C4.5, KNN, vote majoritaire.
Date de publication: 13-mai-2014
Résumé: L'anesthésie-réanimation est une spécialité de la science médicale qui se consacre à la prise en charge pré, per et post-opératoire des patients d'un côté, et de l’autre, à la prise en charge des patients présentant ou susceptibles de présenter une ou plusieurs défaillances viscérales aiguës, mettant directement en jeu le pronostic vital. La présence d'un Médecin Anesthésiste Réanimateur (MAR) est obligatoire dans chaque structure médicochirurgicale (clinique, hôpital), ainsi que dans le Service d'Aide Médicale Urgente (SAMU) et aussi dans les services de réanimation, ce qui constitue un problème majeur vu leur nombre réduit. En effet, ces médecins doivent assurer une consultation pré-anesthésique de tous les patients à opérer dont l’état nécessite une anesthésie générale ou locorégionale (AG, AL). De plus, ils doivent être présents au bloc opératoire lors de ces interventions, ainsi que pour le suivi post opératoire, c'est-à-dire, pendant la phase de surveillance des malades hospitalisés. C’est pour cela, que dans ce travail nous proposons un système d’aide au diagnostic médical visant à aider les MARs dans leurs routines cliniques et plus exactement dans la consultation d'anesthésie. L’approche proposée dans cette thèse est basée sur le test de cinq différentes techniques de classification sur une nouvelle base de données collectée localement (1200 patients) : les réseaux de neurones multicouches (MLP), les réseaux de neurones à base de fonctions radiales (RBF), les arbres de décision C4.5, les machines à vecteurs de supports (SVM), et les K-plus proches voisins (KNN). Le système que nous avons proposé et implémenté se compose de quatre FRAMEWORKs, chacun réalise une tâche bien spécifique. Le premier est consacré à la détection de score « Americain Society of Anesthesiologists » ASA, le rôle du second est de décider si le patient sera accepté ou refusé pour la chirurgie, l’objectif du troisième consiste à choisir la meilleure technique d’anesthésie pour le patient c’est-à-dire celle qui offre la meilleure sécurité, et finalement le dernier examine si l’intubation trachéale du patient est facile ou difficile. Un système du vote majoritaire a été utilisé dans le but d’obtenir la meilleure précision possible. Les résultats obtenus sont satisfaisants et prometteurs, ils montrent la cohérence et la robustesse de notre système proposé.
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/11489
Collection(s) :Doctorat en GBM

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
Doct.EBM.Lazouni.pdf3,8 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.