Reconnaissance Automatique Du Diabète Et Prédiction de la dose d'insuline.

Abstract

Le diabète est une maladie chronique qui nécessite un soin médical continu avec une autogestion par le diabétique lui-même, pour éviter les complications à court terme (hypoglycémie, hyperglycémie…) et réduire le risque des complications à long terme (complications cardiaques, insuffisance rénale, rétinopathie, lésions nerveuses, endommagement des vaisseaux sanguins). Ce mémoire est divisé en deux parties. Premièrement nous avons étudié la reconnaissance et la classification de cette pathologie. Pour améliorer les résultats de la classification une technique de caractérisation basée sur le calcul de la matrice de corrélation a été utilisée pour sélectionner les descripteurs les plus pertinents. Ces descripteurs ont été utilisés avec différentes techniques d’intelligence artificielle comme le réseau de neurones probabiliste et l’approche neuro-floue ANFIS. La base de données utilisée a été téléchargée à partir du site de l’UCI (Machine Learning Database).les résultats obtenus indiquent que les méthodes proposées pour la reconnaissance du diabète sont très prometteuses. Deuxièmement, un modèle d’aide à la décision est mis en oeuvre en utilisant un réseau de neurones multicouches. Le modèle proposé est supposé être capable de prédire la dose d'insuline qui devrait être injectée. Un autre modèle neuro-flou est utilisé pour évaluer les résultats de la dose d'insuline délivrée par le premier modèle.