DeepLCP - Une approche basée sur l'apprentissage profond pour la prévention du cancer : cas du cancer de poumons

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont bien appliqués dans le domaine du cancer du poumon, mais la plupart des travaux existants sont basés sur les diagnostics d'imagerie du patient. Le problème est que l'imagerie ne peut détecter la maladie que très tardivement et que le patient peut difficilement être sauvé. Notre objectif est : de prévenir avec précision le cancer du poumon en calculant la probabilité d'être atteint de la maladie à l'aide des informations personnelles du sujet examiné et de relever les principaux facteurs de la pathologie. Notre approche DeepLCP repose sur la combinaison du traitement de langage naturel (NLP) et des réseaux de neurones convolutionnels (CNN)). Les résultats expérimentaux du DeepLCP permettent d'approuver une haute précision, un faible taux d'erreur et de perte d'information lors de la phase de validation (CNN).

A propos de l'auteur

Mayssa Ben kahla est titulaire d¿un master Informatique et en phase de préparation de sujet de thèse. Dalel Kanzari est titulaire d'un doctorat en informatique de gestion. Elle est actuellement maître assistante à ISSATSo.Ahmed Maalel est titulaire d'un doctorat en informatique. Il est actuellement maître assistant à ISSATSO.

Détails du produit

• Auteurs: Mayss BEN KAHLA, Mayssa BEN KAHLA, Dale Kanzari, Dalel Kanzari, Ahmed MAALEL
• Edition: Éditions universitaires européennes
• Langues: Français
• Format d'édition: Livre de poche
• Sortie: 28.07.2020
• EAN: 9786202535595
• ISBN: 9786202535595
• Pages: 88
• Catégorie: Sciences naturelles, médecine, informatique, technique > Informatique, ordinateurs > Informatique