La détection de la maladie du cancer à partir des Données des puces à ADN à l’aide de L’apprentissage profond

Abstract

Actuellement, le cancer est la principale cause de mortalités dans le monde. D’après les statistiques de l’OMS (organisation mondiale de la santé), environ 1 décès sur un totale de 6 est dû à un cancer, Ainsi d'ici 2030 le nombre de nouveaux cas de cancer estimés par an pourrait augmenter jusqu'à 25 millions.Cependant, le diagnostic précoce peut sauver d'innombrables vies et économiser des milliards de dollars. A cet effet les chercheurs dans le domaine de la bio-informatique ont optés à la techniquedes puces à ADN qui contiennent des données d'expression génique qui vont être analysées et traitées à travers l’apprentissage profond. Dans ce contexte les objectifs de cette thèse ont pour but de développer un modèle d’apprentissage profond en s’appuyant sur leCNN et ses architectures VGG16, Xceptionavec l’application de la méthode DeepInsight, ce modèle a la capacité de classer les gènes stockés dans des puces ADN, et gérer le problème de la grande dimensionnalité des caractéristiques grâce à la méthode CFS, ce modèle a été testé sur quatre datasets Colon cancer, prostate cancer, leukimia cancer, Cns cancer