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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorBergoug, Ilyes-
dc.date.accessioned2025-01-26T08:54:26Z-
dc.date.available2025-01-26T08:54:26Z-
dc.date.issued2024-06-26-
dc.identifier.urihttp://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24365-
dc.description.abstractLa rétinopathie diabétique, une complication grave du diabète, peut entraîner une perte de vision si elle n'est pas détectée tôt. Ce mémoire développe un système d'aide à la décision utilisant le deep learning pour aider les professionnels de santé à diagnostiquer la rétinopathie diabétique à partir d'images rétiniennes. Notre approche intègre l'imagerie médicale et l'intelligence artificielle, en utilisant divers modèles d'apprentissage profond formés sur de vastes ensembles de données. Plusieurs techniques ont été utilisées pour améliorer la robustesse du modèle. Plusieurs modèles ont été testés sur différents ensembles de données, obtenant des résultats raisonnables. Ce système vise à améliorer la précision et l’efficacité du diagnostic, contribuant ainsi de manière significative à la détection précoce et à la gestion de la rétinopathie diabétique.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of tlemcenen_US
dc.relation.ispartofseries040 Master Info;-
dc.subjectrétinopathie diabétique, apprentissage profond, imagerie médicale, détection précoce, images rétiniennes, aide à la décision.en_US
dc.titleEarly Detection of Diabetic Retinopathy Through Deep Neural Networksen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master chimie

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