Prédiction de la dose de rayonnement du cancer du poumon à l'aide dedeeplearning dans la région d’Ouargla

Abstract

Automatic prediction of pulmonary diseases aims to provide relevant responses to constraints in this area of medicine. Our work focused on studying the patient's condition, obtaining the accuracy of the dose prescribed by the physicist during treatment, explaining the concepts of automated education, and directly targeting effective methods. We also introduced theArtificial Neural Network(ANN) that can address our problems in particular in terms of computational strength, data structure and models. The results obtained show special interest for researchers and to develop this work a huge database must be created

يهدف التنبؤ التلقائي بأمراض الرئة إلى توفير استجابات ذات صلة للقيود في هذا المجال من الطباستجابة لذلك ركز عملنا على دراسة حالة المريض والحصول على دقة الجرعة الموصوفة من طرف الفيزيائي أثناء العلاج وشرح مفاهيم التعليم الآلي واستهداف الطرق الفعالة بشكل مباشر قدمنا أيضًا الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)التي يمكنها معالجة مشاكلنا على وجه الخصوص من حيث القوة الحسابية وبنية البيانات والنماذج. تظهر النتائج التي تم الحصول عليها اهتمامًا خاصًا للباحثين ولتطوير هذا العمل يجب إنشاء قاعدة بيانات ضخمة.

La prévision automatique des maladies pulmonaires vise à fournir des réponses pertinentes aux contraintes dans ce domaine de la médecine. Notre travail a porté sur l’étude de l’état du patient, l’obtention de la précision de dose prescrite par le physicien pendant le traitement, l’explication des concepts d’éducation automatisée et le ciblage direct de méthodes efficaces. Nous avons également introduit le Réseau neurones artificiels(ANN) qui peut traiter nos problèmes en particulier en termes de force de calcul, de structure de données et de modèles. Les résultats obtenus montrent un intérêt particulier pour les chercheurs et pour développer ce travail une énorme base de données doit être créée