L’utilisation des systèmes intelligents pour le diagnostic médical

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Date
2017-01-25
Auteurs
Bendiabdallah Mohammed Hakim
Nom de la revue
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Éditeur
Université Oran 1 Ahmed Ben Bella
Résumé
Le coût et le temps d’accès aux données ont une grande importance dans la prise de décision. Le recours à Canevas à remettre au vice vice-rectorat de la formation supérieure de post-graduation, de l'habilitation universitaire et de la recherche scientifique. CTD l’intelligence artificielle constitue un moyen privilégié pour faire face à ces contraintes. Appartenant à la famille des réseaux de neurones incrémentaux, Fuzzy Adaptive resonance theory map field (Fuzzy ARTMAP) est un algorithme supervisé, possédant la capacité d’apprentissage en ligne et incrémental. Notre étude concerne le diagnostic médical orienté vers la reconnaissance du Diabète de Type 2 et des arythmies cardiaques. Les objectifs posés dans cette thèse permettent d’aider les médecins à renforcer leurs diagnostics, minimiser le risque d’erreurs médicales et à établir un diagnostic correct, à moindres coûts, à temps de traitement optimum et avec un minimum d’erreur. Pour cela, nous avons proposé une architecture modifiée du modèle Fuzzy ARTMAP, que nous avons nommé Modified Fuzzy ARTMAP, ce dernier a amélioré significativement les résultats obtenus par le modèle Fuzzy ARTMAP classique.
Description
Mots-clés
Réseaux de neurones, Fuzzy ARTMAP, diagnostic, Apprentissage en-ligne, ECG, PIMA, Arythmie cardiaque, Diabète type 2, Modified Fuzzy ARTMAP
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