| Titre : | Fusion de caractéristiques pour la classification des différents niveaux de démence de la maladie d’Alzheimer |
| Auteurs : | Mohamed Nennouche, Auteur ; Abdel-Malek Atchi, Auteur ; Nesrine Bouadjenek, Directeur de thèse |
| Type de document : | document électronique |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2022 |
| Format : | 1 fichier PDF (4.15 Mo) / ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2022 Bibliogr. f. 84 - 88 |
| Langues : | Français |
| Index. décimale : | PN00622 |
| Tags : | Alzheimer ; IRM Machine Learning Deep Traitement d’images ; Classification Biomédical |
| Résumé : | La maladie d’Alzheimer est une maladie touchant plus de 55,2 millions de personnes dans le monde, handicapant énormément ces personnes, rendant chaque action du quotidien plus compliquée. Notre projet a pour but de mettre en place un système d’aide au diagnostique se basant sur une fusion de deux méthodes d’extraction de caractéristiques : un réseau de neurones convolutif (CNN) profond et de l’Histogramme de Gradients Orientés (HOG) permettant la classification binaire dans un premier temps (malade et sain) et dans un deuxième temps la classification des différents niveaux de cette maladie en comparant les performances de différents types de classifieurs avec une étude comparative avec l’état de l’art. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
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| PN00622 | Ressources électroniques | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Electronique | Téléchargeable |
Documents numériques (1)
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NENNOUCHE.Mohamed_ATCHI.Abdelmalek.pdf URL
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