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Classification des images médicales par les séparateurs à vaste marge / Chahinez mériém BENTAOUZA

Public ISBD Titre : Classification des images médicales par les séparateurs à vaste marge Type de document : texte imprimé Auteurs : Chahinez mériém BENTAOUZA, Auteur Année de publication : 2007 Importance : 75 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : image médicale, tumeur cérébrale, classification,apprentissage ,réseaux de neurones,support vecteur machine, multiclasses,supervisé,noyau Résumé : Ces derniéres décennies , les tumeurs cérébrales font l’objet de plusieurs analyses en partant de leurs diagenostiques ( scanner IRM ,… ) à leurs traitements ( chirurgie , microscopie ,….) ce mémoire est une étude comparative de la classification supervisée de ces tumeurs par deux méthodes issues de l’intelligence artificielle qui sont les réseaux de neurones (MLP) et les séparateurs à vastesq marges (SVMs multiclasses ) Partant du problém de la classification des tumeurs cérébrales de deux quatre et neuf classes , les résultats obtenus par les SVMs multiclasses sont plus satisfaisants en les comparent avec les réseaux de neurones Sans avoir besoin de manipluer plusieurs paramétres et perdre beaucoup de temps pour faire un apprentissage qui n’aboutira pas à la convergence de l’algorithme , les SVMs multiclasse donnent automatiquemeznt un résultat fiable Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohamed Classification des images médicales par les séparateurs à vaste marge [texte imprimé] / Chahinez mériém BENTAOUZA, Auteur . - 2007 . - 75 p. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:Modélisation & Simulation Mots-clés : image médicale, tumeur cérébrale, classification,apprentissage ,réseaux de neurones,support vecteur machine, multiclasses,supervisé,noyau Résumé : Ces derniéres décennies , les tumeurs cérébrales font l’objet de plusieurs analyses en partant de leurs diagenostiques ( scanner IRM ,… ) à leurs traitements ( chirurgie , microscopie ,….) ce mémoire est une étude comparative de la classification supervisée de ces tumeurs par deux méthodes issues de l’intelligence artificielle qui sont les réseaux de neurones (MLP) et les séparateurs à vastesq marges (SVMs multiclasses ) Partant du problém de la classification des tumeurs cérébrales de deux quatre et neuf classes , les résultats obtenus par les SVMs multiclasses sont plus satisfaisants en les comparent avec les réseaux de neurones Sans avoir besoin de manipluer plusieurs paramétres et perdre beaucoup de temps pour faire un apprentissage qui n’aboutira pas à la convergence de l’algorithme , les SVMs multiclasse donnent automatiquemeznt un résultat fiable Directeur de thèse : BENYETTOU ,Mohamed

Exemplaires

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
4332	02-08-172	version papier	Bibliothèque USTOMB	Mémoire de Magister	Exclu du prêt