Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24365
Titre: Early Detection of Diabetic Retinopathy Through Deep Neural Networks
Auteur(s): Bergoug, Ilyes
Mots-clés: rétinopathie diabétique, apprentissage profond, imagerie médicale, détection précoce, images rétiniennes, aide à la décision.
Date de publication: 26-jui-2024
Editeur: University of tlemcen
Collection/Numéro: 040 Master Info;
Résumé: La 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.
URI/URL: http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24365
Collection(s) :Master chimie

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