Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/30892
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | AIADI, Oussama | - |
dc.contributor.author | KADRI, Mohammed el Mehdi | - |
dc.contributor.author | SAGGAI, Abdelmounaim | - |
dc.date.accessioned | 2022-10-16T13:44:25Z | - |
dc.date.available | 2022-10-16T13:44:25Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/30892 | - |
dc.description.abstract | Breast cancer is among the leading cause of mortality among women in developing as well as under-developing countries. The detection and classification of breast cancer in the early stages of its development may allow patients to have proper treatment. In this article, we proposed some approaches using Artificial intelligent that helps in the detection and classification of breast cancer. Our first contributions aim to investigate some different CNN architectures for breast cancer. Then we tried a different approach using DCTNet architecture, the process is faster compared to CNN. In the last contribution we tried to investigate the fusion of the last two methods, to see if there would be any improvements. | en_US |
dc.description.abstract | يعد سرطان الثدي من ب ن ي الأسباب الرئيسية للوفيات ب ن ي النساء ف معضم ن البلدان. قد يتيح الكشف عن سرطان الثدي وتصنيفه ف المراحل الأولى للحصول على العلاج المناسب اقرب وقت ممكن ن ف هذه المقالة اق رتحنا بعض الأساليب ن . ف باستخدام الذكاء الاصطنا ع الكشف عن سرطان الثدي وتصنيفه. ن الذي يساعد ف بعض هياكل ن تهدف الأولى إلى التحقيق ف CNN المختلفة لسرطان الثدي . ثم جربنا طريقة مختلفة باستخدام بنية DCTNet ، فالعملية أسرع مقارنة ب CNN . المساهمة الأخ تة ، حاولنا التحقق ن ف من اندماج الطريقت ن ي الأخ تت ن ي ، لمعرفة ما إذا كان سيكون هناك أي تحسينات . | - |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.subject | Breast cancer | en_US |
dc.subject | Artificial intelligent | en_US |
dc.subject | CNN | en_US |
dc.subject | DCTNet | en_US |
dc.title | Breast Cancer detection using Deep learning | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Département d'informatique et technologie de l'information - Master |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
KADRI_SEGGAI.pdf | 1,6 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.