La détection de la maladie d’Alzheimer avec l’apprentissage profond / Imane Bouzidi

Public ISBD Titre : La détection de la maladie d’Alzheimer avec l’apprentissage profond Type de document : document multimédia Auteurs : Imane Bouzidi, Auteur ; Rofaida Makhloufi, Auteur ; Mustapha Bouakkaz, Directeur de thèse ; Sarah Saida Boudouh, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2023 Importance : 69 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Système d’information et de décision Langues : Français Mots-clés : Maladie d’Alzheimer (MA)  Détection  DL  CNN  IRM  ResNet50  VGG16  VGG19 Résumé : La maladie d’alzheimer est une maladie qui affect la mémoire et les fonctions cognitives, elle menace la vie des gens dans le monde entier, donc il faut faire un diagnostic précoce pour tarder les complications qu’elle engendre. Dans ce mémoire une approche basée sur le deep learning et les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la détection et la classification de cette maladie. La classification se fait en quatre classes, pour cela on fait entraînement de six modèles (ResNet50, VGG16, VGG19, Inception, Xception et MobileNet) avec une base do données qui contient des images IRM. Le modèle VGG19 a atteint la plus haute accuracy 100% dans la phase entraînement, même chose pour la phase du test avec 93.66% de précision. note de thèses : Mémoire de master en informatique La détection de la maladie d’Alzheimer avec l’apprentissage profond [document multimédia] / Imane Bouzidi, Auteur ; Rofaida Makhloufi, Auteur ; Mustapha Bouakkaz, Directeur de thèse ; Sarah Saida Boudouh, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2023 . - 69 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Système d’information et de décision Langues : Français Mots-clés : Maladie d’Alzheimer (MA)  Détection  DL  CNN  IRM  ResNet50  VGG16  VGG19 Résumé : La maladie d’alzheimer est une maladie qui affect la mémoire et les fonctions cognitives, elle menace la vie des gens dans le monde entier, donc il faut faire un diagnostic précoce pour tarder les complications qu’elle engendre. Dans ce mémoire une approche basée sur le deep learning et les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la détection et la classification de cette maladie. La classification se fait en quatre classes, pour cela on fait entraînement de six modèles (ResNet50, VGG16, VGG19, Inception, Xception et MobileNet) avec une base do données qui contient des images IRM. Le modèle VGG19 a atteint la plus haute accuracy 100% dans la phase entraînement, même chose pour la phase du test avec 93.66% de précision. note de thèses : Mémoire de master en informatique

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MF 02-53	MF 02-53	CD	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible

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