| Titre : | Détection et dépistage du cancer à l'aide de Deep Learning |
| Auteurs : | Chakib Gacem, Auteur ; Ahmed Tibermacine, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2018 |
| Format : | 1 vol. (58 p.) / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
L'utilisation des outils informatiques automatisés et, en particulier, l'apprentissage automatique pour faciliter et améliorer l'analyse et le diagnostic médicale est devenu un domaine de recherche prometteur et important. Dans ce projet, nous montrons que les caractéristiques de
l'apprentissage supervisé peuvent être utilisées pour la détection et l'analyse de la maladie du cancer. L’avantage de la méthode proposée par rapport aux autres méthodes de détection du cancer est la possibilité d'appliquer des données provenant de différents types de cancer pour former automatiquement des fonctions qui aident à améliorer la détection et le diagnostic de problème spécifie. La technique est ici appliquée à la détection et à la classification de cancer en fonction des données d'expression des images. Dans ce domaine, nous montrons que la performance de cette méthode est parmi les meilleures que celle des méthodes précédentes, promettant ainsi une approche plus globale et générique pour la détection et le diagnostic du cancer. |
| Sommaire : |
Tables de matières
Remerciements .................................................................................... I Dédicace .................................................................................. II Résumé ............................................................................................... III Chapitre 1 : Réseaux de neurones/ Allez plus loin: le Deep Learning Introduction générale ............................................................... 1 1. Introduction ..................................................................................................................... 4 2. Réseaux de neurones ....................................................................................................... 4 2.1. Modèle biologique ....................................................................................................... 4 2.2. Du neurone biologique au neurone formel (artificiel) ................................................. 5 2.3. Neurone artificiel ......................................................................................................... 6 2.3.1. Historique ............................................................................................................. 7 2.3.2. Définition ............................................................................................................. 8 2.3.3. Topologie ............................................................................................................. 8 2.3.3.1. Réseaux de neurones statiques ...................................................................... 9 2.3.3.2. Réseaux de neurones dynamiques ou réseaux bouclés ................................. 9 2.3.4. Fonction d’activation .......................................................................................... 10 2.3.5. Type du réseau de neurone ................................................................................. 11 2.3.5.1. Perceptron ................................................................................................... 11 2.3.5.2. Perceptron multicouche .............................................................................. 13 2.3.5.3. Réseau de neurones hopfield ...................................................................... 14 2.3.5.4. Réseau de neurones RBF ............................................................................ 15 2.3.6. Type d’apprentissage .......................................................................................... 16 3. Machine Learning ......................................................................................................... 17 4. Deep Learning ............................................................................................................... 17 4.1. Definition de Deep Learning ..................................................................................... 17 4.2. Historique .................................................................................................................. 17 4.3. Fonctionnement de Deep Learning ............................................................................ 18 4.4. Méthode d’utilisation du Deep Learning ................................................................... 19 4.4.1. L’entraînement à partir de zéro .......................................................................... 19 4.4.2. Transfer Learning « Apprentissage par transfert » ............................................. 19 4.4.3. Extraction de caractéristiques ............................................................................. 20 4.5. Domaine d’application .............................................................................................. 20 V 4.6. Les avantages du Deep Learning ............................................................................... 22 5. Conclusion ..................................................................................................................... 23 Chapitre 2 : Détection du cancer 1. Introduction ................................................................................................................... 25 2. Qu’estce que le cancer ................................................................................................. 25 3. Les types de cancers ...................................................................................................... 25 3.1. Les cancers « solides » .............................................................................................. 25 3.2. Les cancers « liquides » ou sanguins ......................................................................... 26 3.3. Les cancers « métastatiques » ou disséminés ............................................................ 26 3.4. Les cancers secondaires ............................................................................................. 26 4. Diagnostic ...................................................................................................................... 26 5. Les méthodes de détection des cancers en médecine générale ..................................... 27 5.1. Bilan sanguin ............................................................................................................. 27 5.2. La Biopsie .................................................................................................................. 27 5.3. Cytoponction ............................................................................................................. 27 5.4. Endoscopie ................................................................................................................. 27 5.5. Radiologie .................................................................................................................. 28 5.6. Échographie ............................................................................................................... 28 5.7. Mammographie .......................................................................................................... 28 5.8. IRM ............................................................................................................................ 28 5.9. Scanner ...................................................................................................................... 28 5.10. Nouvelles techniques ............................................................................................. 28 5.10.1. Scanner multi coupes ......................................................................................... 29 5.10.2. TEP – SCAN ...................................................................................................... 29 6. Imagerie Médicale ......................................................................................................... 29 6.1. Principe ......................................................................................................................29 6.2. Les différentes techniques de l’imagerie médicale .................................................... 30 6.2.1. Champ magnétique ............................................................................................. 30 6.2.2. Radioactivité ....................................................................................................... 30 6.2.3. Rayons X ............................................................................................................ 31 6.2.4. Rayons lumineux ................................................................................................ 32 6.3. Perspectives ............................................................................................................... 32 7. Traitement D’image ...................................................................................................... 32 7.1. Traitement de l’image médicale dans le domaine informatique ................................ 33 8. Conclusion ..................................................................................................................... 35 VI Chapitre 3 : Conception et implémentation 1. Introduction ................................................................................................................... 37 2. Conception .................................................................................................................... 37 2.1. Système de détection de cancer a base de réseau de neurone convolution (CNN) ... 37 2.1.1. Définition ........................................................................................................... 37 2.1.2. Algorithme ......................................................................................................... 38 2.1.3. Fonctionnement du système ............................................................................... 40 2.2. Conception globale du système ................................................................................. 40 2.3. Conception détaillée du système ............................................................................... 41 2.3.1. Phase d'acquisition des images et pré-traitement ............................................... 41 2.3.1.1. Redimensionnement des images ................................................................. 41 2.3.1.2. Filtrage médian ........................................................................................... 42 2.3.2. Phase de l'apprentissage et de test ...................................................................... 43 2.3.3. Phase d'utilisation ............................................................................................... 45 3. Implémentation .............................................................................................................. 48 3.1. Environnement du développement ............................................................................ 48 3.1.1. Langage utilisée .................................................................................................. 48 3.1.1.1. Python ......................................................................................................... 48 3.1.2. Bibliothèques et outils utilisées .......................................................................... 48 3.1.2.1. Open cv ....................................................................................................... 48 3.2. Détails de l'implémentation ....................................................................................... 49 3.2.1. Phase d’acquisition des images et pré-traitement .............................................. 49 3.2.2. Phase d’apprentissage ........................................................................................ 50 3.2.3. Phase d’utilisation ...................................................................... 52 3.3. Résultat de système ................................................................................ 52 3.3.1. Résultat de l’entrainement des images ............................................................... 52 4. Conclusion ............................................................................................ 55 Conclusion générale ........................................................................................ 56 Références ......................................................................................... 57 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/395 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
