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http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/4949
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Nadjah, abdelmouiz | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-17T14:42:52Z | - |
dc.date.available | 2022-07-17T14:42:52Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/4949 | - |
dc.description.abstract | Les maladies oncologiques comme le cancer du sein nécessitent une étude anatomopathologique précise. Le diagnostic implique souvent la détection de régions tumorales à partir d'une énorme image histopathologique de lame entière. Ceci est encore plus compliqué lorsque les services de pathologie diagnostiquent généralement des centaines et des milliers de lames chaque jour, ce qui peut prendre du temps et a lieu des erreurs. La segmentation d'images devient l'un des outils importants dans le domaine médical et plus précisément dans l’analyse des images pathologique où elle est utilisée pour extraire une région d'intérêt de tissus. Dans ce travail nos objectifs sont (1) de développer un algorithme permet l’annotation automatique des masques des images et (2) de segmenter les images histopathologique du cancer de sein colorées à l'hématoxyline et à l'éosine à l’aide d’un modèle CNN, afin de permettre au pathologiste de faire des diagnostics immédiates et précis. | en_US |
dc.description.sponsorship | GasmiMohamed | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | Université Larbi Tébessi - Tébessa | en_US |
dc.subject | segmentation, artificial intelligence, CNN, pathological image, breast cancer | en_US |
dc.subject | segmentation, intelligence artificielle, CNN, image pathologique, cancer du sein. | en_US |
dc.title | Segmentation des images pathologiques à l’aide des techniques IA | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | 3- إعلام آلي |
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