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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/322
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | HAMZA CHERIF, Ikram | - |
dc.date.accessioned | 2011-09-29T12:39:06Z | - |
dc.date.available | 2011-09-29T12:39:06Z | - |
dc.date.issued | 2011-09-29 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/322 | - |
dc.description.abstract | Le cardiotocogramme (CTG) est une ancienne technique de la surveillance fœtale qui permet une analyse visuelle des paramètres du rythme cardiaque fœtal (RCF). Certains paramètres comme la variabilité à court terme (VCT) ne sont pas détectés par l’œil humain, pour cette raison que différents systèmes informatisés ont été développé (Oxford8000/8002, STAN, SisPorto 2.0…). L’objectif de ce mémoire est la construction d’un classifieur en utilisant une base de donnée issus du système informatisé SisPorto 2.0. Et comme technique de classification nous avons utilisé les supports vecteurs machines (SVM) et les réseaux de neurones. Une étude comparative est faite entre les deux classifieurs. Les résultats obtenus sont satisfaisants et constituent une base d’un travail à poursuivre et à amélioré. | - |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | RCF | - |
dc.subject | cardiotocogramme | - |
dc.subject | VCT | - |
dc.subject | SVM | - |
dc.subject | réseaux de neurones | - |
dc.title | Classification des tracés TocoGraphiques (CTG) d'un foetus à l'aide de classifieurs multiples | en_US |
dc.type | Working Paper | en_US |
Collection(s) : | Master MID |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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