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dc.contributor.authorSTAMBOULI, Sarah-
dc.contributor.authorMOUSSAOUI, Zahra-
dc.date.accessioned2017-10-30T10:08:06Z-
dc.date.available2017-10-30T10:08:06Z-
dc.date.issued2015-05-27-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/10992-
dc.description.abstractDe nos jours, les inféctions urinaires sont des maladies plus fréquentes chez les femmes et plus graves chez les hommes. L'aide au diagnostic dans ce cas précis consiste à proposer des décisions à partir de la description d'un cas clinique, ce dernier est obtenu à l'aide des signes issus de l'interrogatoire combinés aux examens cytobactériologique. Dans ce mémoire, nous avons construit un systéme expert appelé INFUR qui permet d'assister les médecins urologues de déceler d'éventuelles infections urinaires ; ce système est basé sur des modéles de l'I.A . Nous avons réussi à implémenter un système évolutif qui apprend de ses erreurs et donne la possibilité d'enrichir la base de données à partir de nouveaux patients. Les résultats obtenus indiquent qu' INFUR est un Systéme interactif, fiable et flexible d'aide au diagnostic.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectAide au diagnostic, Infection Urinaire, Systéme expert.en_US
dc.subjectLogique Floue, Neuro-Flou.en_US
dc.titleConception et Réalisation du Système Expert Médical infur.en_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en Génie Biomedical

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