Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/30892
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorAIADI, Oussama-
dc.contributor.authorKADRI, Mohammed el Mehdi-
dc.contributor.authorSAGGAI, Abdelmounaim-
dc.date.accessioned2022-10-16T13:44:25Z-
dc.date.available2022-10-16T13:44:25Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/30892-
dc.description.abstractBreast 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.abstractيعد 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.isoenen_US
dc.subjectBreast canceren_US
dc.subjectArtificial intelligenten_US
dc.subjectCNNen_US
dc.subjectDCTNeten_US
dc.titleBreast Cancer detection using Deep learningen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Département d'informatique et technologie de l'information - Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
KADRI_SEGGAI.pdf1,6 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.