Débruitage des images basées sur l’apprentissage profond

dc.contributor.author	Berraf, Issam Abdelwahab
dc.contributor.author	Titri, Mohamed Mounir
dc.contributor.author	Boucherit, Ismail
dc.date.accessioned	2023-02-08T10:57:06Z
dc.date.available	2023-02-08T10:57:06Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	L’objectif principal de ce projet est de construire un système d'intelligence artificielle susceptible de fournir des images médicales de bonne qualité aux experts du domaine médical afin qu'ils puissent facilement poser leur diagnostic sur des cas critiques notamment après les pandémies massives qui ont eu lieu ces dernières années telles que SARS-CoV-2 (COVID- 19) et bien d'autres qui ont coûté tant de vies humaines. Nous utiliserons un système de réseau de neurones convolutifs (CNN) pour le traitement d'images et le débruitage d'un ensemble de données de radiographie pulmonaire (rayons X) de la maladie covid-19	fr
dc.identifier.citation	Système de Télécommunications	fr
dc.identifier.govdoc	M122189
dc.identifier.uri	https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/8041
dc.language.iso	fr	fr
dc.relation.ispartofseries	M22189;
dc.subject	Imagerie médicale	fr
dc.subject	rayons X	fr
dc.subject	apprentissage en profondeur	fr
dc.subject	auto-encodeur	fr
dc.subject	réseaux de neurones	fr
dc.subject	CNN	fr
dc.subject	débruitage	fr
dc.subject	python	fr
dc.title	Débruitage des images basées sur l’apprentissage profond	fr
dc.type	Memoire	fr

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