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Auteur Nabil BELMOKHTAR
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Titre : Interprétation des IRM Cérébrales de Patients Atteints de la Maladie d’Alzheimer Type de document : document électronique Auteurs : Nabil BELMOKHTAR, Auteur Année de publication : 2014 Importance : 115 p. Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Imagerie,Vision Artificielle et Robotique Médicale Mots-clés : Maladie d’Alzheimer, Diagnostic, Interprétation IRM, Classification SVM, Systèmes Multi-Agents, JADE Résumé : Avec près de 100.000 cas en Algérie, la maladie d'Alzheimer (MA) représente un problème majeur de santé publique. A ce titre plusieurs méthodes automatiques ont été développées pour aider le clinicien dans sa démarche diagnostique. Nous proposons dans ce mémoire une méthode d’interprétation des IRM cérébrales pour le diagnostic de la maladie d’Alzheimer. Notre méthode est inspirée de diverses approches à savoir l’anatomie computationnelle en neuroimagerie, l’apprentissage automatique et les systèmes multi-agents. Elle est capable d’utiliser les données issues du processus d’extraction de caractéristiques, basé sur une analyse voxel-à-voxel, pour catégoriser trois groupes de sujets : Patients atteints de la Maladie d’Alzheimer (MA), patients MCI (Mild Cognitive Impairment) et sujets sains âgés, à partir d’images IRM anatomiques. Les classifieurs utilisés sont de type SVM (Support Vector Machine) binaires. Afin de réduire le temps de calcul, nous avons opté pour l'intégration du parallélisme à travers l'utilisation d'une plateforme multi-agents (JADE : Java Agent DEvelopement Framework). Directeur de thèse : BENAMRANE , Nacéra Interprétation des IRM Cérébrales de Patients Atteints de la Maladie d’Alzheimer [document électronique] / Nabil BELMOKHTAR, Auteur . - 2014 . - 115 p. + CD.
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique:Imagerie,Vision Artificielle et Robotique Médicale Mots-clés : Maladie d’Alzheimer, Diagnostic, Interprétation IRM, Classification SVM, Systèmes Multi-Agents, JADE Résumé : Avec près de 100.000 cas en Algérie, la maladie d'Alzheimer (MA) représente un problème majeur de santé publique. A ce titre plusieurs méthodes automatiques ont été développées pour aider le clinicien dans sa démarche diagnostique. Nous proposons dans ce mémoire une méthode d’interprétation des IRM cérébrales pour le diagnostic de la maladie d’Alzheimer. Notre méthode est inspirée de diverses approches à savoir l’anatomie computationnelle en neuroimagerie, l’apprentissage automatique et les systèmes multi-agents. Elle est capable d’utiliser les données issues du processus d’extraction de caractéristiques, basé sur une analyse voxel-à-voxel, pour catégoriser trois groupes de sujets : Patients atteints de la Maladie d’Alzheimer (MA), patients MCI (Mild Cognitive Impairment) et sujets sains âgés, à partir d’images IRM anatomiques. Les classifieurs utilisés sont de type SVM (Support Vector Machine) binaires. Afin de réduire le temps de calcul, nous avons opté pour l'intégration du parallélisme à travers l'utilisation d'une plateforme multi-agents (JADE : Java Agent DEvelopement Framework). Directeur de thèse : BENAMRANE , Nacéra Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 4503 02-08-343 Version numérique et papier Bibliothèque Centrale Mémoire de Magister Exclu du prêt Documents numériques
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