| Titre : | A learning-based approach for Tuberculosis detection |
| Auteurs : | Hamou mohamed reda, Directeur de thèse ; ZADI Salah Eddine, Auteur ; HADEF Boubakar, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | S.l. : Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2021-2022 |
| Format : | 99p. / 29cm |
| Accompagnement : | CD |
| Note générale : | Bibliographie |
| Langues: | Français |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | Apprentissage automatique, Ajustement des hyper paramètres, modèle final. |
| Résumé : |
Aujourd'hui, sur 5 familles, au moins une personne peut contracter la tuberculose, qui est une maladie contagieuse et dangereuse pour la santé de l'individu, et le problème du manque de diagnostic et de détection précoce de cette maladie est un obstacle majeur pour les agents de santé et le patient. Par conséquent, nous avons proposé une méthode de détection de la tuberculose qui aide les patients et les médecins à utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique, car nous avons travaillé sur des techniques modernes qui améliorent les algorithmes d'apprentissage automatique et leur donnent les meilleurs hyper paramètres (Ajustement des hyper paramètres) pour choisir le modèle approprié en calculant la précision et après évaluation de nos solutions, les résultats ont été très satisfaisants, puisque la précision du modèle final a atteint plus de 98%, et ainsi les résultats obtenus ont prouvé l'utilité de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour détecter les maladies en général et la tuberculose en particulier, malgré le manque de données dans ce domaine. |
| Note de contenu : |
1-Infectious diseases and tuberculosis 2-Artificial intelligence And Machine Learning 3-RESULT, DISCUSSION AND EXPERIMENTATION |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| TECT01785 | T.I.MS00629 | Périodique | Ouvrages | 27 | Libre accès Disponible |
