Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31795
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Lati, Abdelhai | - |
dc.contributor.advisor | BENCHABANE Abderrazak | - |
dc.contributor.author | SANDALI, Salim | - |
dc.contributor.author | GAGUI, Achraf Abdelghani | - |
dc.date.accessioned | 2023-01-17T15:06:39Z | - |
dc.date.available | 2023-01-17T15:06:39Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31795 | - |
dc.description | Automatic and Systems | en_US |
dc.description.abstract | _Corona virus is considered one of the most dangerous and fastest growing diseases today due to the rapid spread of the infection and the large number of victims. Referring to direct diagnostic methods which have become ineffective due to the severity of the virus, it is necessary to develop methods that lead to rapid and accurate diagnosis. In this work, we propose to improve X-ray images by different enhancement techniques to increase the performance of automatic diagnosis using deep learning | en_US |
dc.description.abstract | آثار طرق تحسين الصور في تشخيص كوفيد باستخدام التعلم العميق ملخص _ يعتبر فيروس كورونا من أخطر الأمراض وأسرعها نموا اليوم بسبب سرعة انتشار العدوى وكثرة الضحايا . نظرا إلى طرق التشخيص المباشر التي أصبحت غير فعالة بسبب شدة الفيروس، أصبح من الضروري تطوير طرق تؤدي إلى التشخيص السريع و الدقيق. في هذا العمل، نقترح تحسين صور الأشعة السينية بتقنيات تحسين مختلفة لزيادة أداء التشخيص التلقائي باستخدام التعلم العميق.. | - |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | UNIVERSITY OF OUARGLA | en_US |
dc.subject | Corona | en_US |
dc.subject | detection | en_US |
dc.subject | Artificial Intelligence | en_US |
dc.subject | enhancement | en_US |
dc.subject | Effect | en_US |
dc.subject | accuracy | en_US |
dc.title | Effect of Image Enhancement Techniques on COVID-19 Detection Using Deep Learning | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Département d'Electronique et des Télécommunications - Master |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Salim SANDALI.pdf | Automatic and Systems | 3,42 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.