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dc.contributor.advisorKAHLESSENANE, Fares-
dc.contributor.authorFAKROUN, Aicha-
dc.contributor.authorMAACHE, Souhila-
dc.date.accessioned2022-10-30T13:49:54Z-
dc.date.available2022-10-30T13:49:54Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-ouargla.dz/jspui/handle/123456789/31091-
dc.descriptionAdministration et sécurité des réseauxen_US
dc.description.abstractCOVID-19, également connu sous le nom de Coronavirus, a partiellement paralysé le monde de presque toutes les manières, le domaine de la vision par ordinateur, de l'apprentissage en profondeur et de la machine... a montré une grande amélioration et est maintenant appliqué dans de nombreux domaines tels que la sécurité et la médecine. La propagation rapide de cette épidémie nous a incités à remuer nos esprits, à trouver des solutions et à profiter de la technologie disponible pour réduire l'impact de l'épidémie. À l'aide d'une radiographie pulmonaire, il fournit de la profondeur à un réseau neuronal convolutif pour aider les cliniciens à prendre les bonnes décisions de diagnostic. Et après plusieurs tests et différentes façons d'utiliser les modèles CNN, nous pouvons dire que nous avons atteint le résultat souhaité à 98.66%.en_US
dc.description.abstractتسبب COVID-19 المعروف ايضا باسم Coronavirus في شل العالم جزئيا بكل الطرق تقريبا فقد اظهر مجال رؤية الكمبيوتر و التعمم العميق و التعمم الالي ...تحسنا كبي ا ر و يتم تطبيقه الان في العديد من المجالات مثل الامن و الطب دفعنا الانتشار السريع لهذا الوباء الى اثارة اذهاننا و ايجاد الحمول و الاستفادة من التكنولوجيا المتاحة لمحد من تأثير الوباء باستخدام الاشعة السينية لمصدر بتوفير شبكة عصبية تلافيفية عميقة (CNN) لمساعدة الاطباء عمى اتخاذ ق ا ر ا رت التشخيص الصحيحة و بعد عدة اختبا ا رت و طرق مختمفة لاستخدام نماذج يمكننا القول اننا حققنا النتيجة المرجوة بنسبة .66%98.-
dc.language.isofren_US
dc.subjectCOVID-19en_US
dc.subjectla vision par ordinateuren_US
dc.subjectapprentissage en profondeuren_US
dc.subjectla machineen_US
dc.subjectun réseau neuronal convolutif (CNNen_US
dc.subjectradiographie pulmonaireen_US
dc.titleDétection du COVID-19 à l’aide des images médicales X-rayen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Département d'informatique et technologie de l'information - Master

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