Segmentation et classification des tumeurs du cancer du sein sur des images échographiques à l’aide de Deep Learning
| dc.contributor.author | Houti, Mohamed El Amine | |
| dc.contributor.author | Yahiaoui, Ibrahim El Khalil | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-26T11:57:44Z | |
| dc.date.available | 2026-10-26T11:57:44Z | |
| dc.date.issued | 2026-06-24 | |
| dc.description.abstract | Ce projet porte sur l’étude et la conception d’un convertisseur Flyback multi-sorties, délivrant trois tensions : 5 V, 3,3 V et une sortie auxiliaire de 12 V, pour des applications photovoltaïques. À l’issue d’une analyse théorique approfondie, le mode de conduction discontinue (DCM) a été retenu, afin de simplifier la commande et d’éviter la saturation du noyau magnétique. Le dimensionnement théorique a été validé par simulation sous Matlab/Simulink, avant la réalisation d’un prototype expérimental. Le transformateur haute fréquence a été bobiné avec soin, ce qui a permis d’obtenir correctement les trois niveaux de tension souhaités. La régulation est assurée sur la sortie principale (5 V) à l’aide du circuit intégré UC3843. Un circuit snubber a par ailleurs été ajouté pour protéger le MOSFET contre les surtensions, réduisant ainsi les contraintes sur l’interrupteur. Les résultats expérimentaux, notamment ceux issus du raccordement avec un panneau photovoltaïque, confirment la stabilité et les performances attendues du système. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/27138 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | University of Tlemcen | |
| dc.relation.ispartofseries | N°inventaire 0016 | |
| dc.subject | Convertisseur Flyback | |
| dc.subject | mode DCM | |
| dc.subject | régulation croisée | |
| dc.subject | transformateur multi-sorties | |
| dc.subject | UC3843 | |
| dc.subject | validation expérimentale | |
| dc.subject | photovoltaïque. | |
| dc.title | Segmentation et classification des tumeurs du cancer du sein sur des images échographiques à l’aide de Deep Learning | |
| dc.type | Thesis |
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