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http://dspace.univ-temouchent.edu.dz/handle/123456789/3718
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | BOUDJEMAI, Khadidja | - |
dc.contributor.author | BOUKRAA, Kawther | - |
dc.contributor.author | BENDIABDALLAH, Mohammed Hakim | - |
dc.date.accessioned | 2024-04-21T10:06:42Z | - |
dc.date.available | 2024-04-21T10:06:42Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.univ-temouchent.edu.dz/handle/123456789/3718 | - |
dc.description.abstract | L'utilisation de l'intelligence arti cielle et de d'analyse de données dans le domaine médical est de plus en plus fréquente a n de minimiser le taux d'erreur qui peut causer le décès du patient, améliorer la qualité et le temps du diagnostic, par l'utilisation des techniques dites intelligentes pour l'aide au diagnostic médical. Ce projet s'intéresse particulièrement à implémenter une application web d'aide au diagnostic médical à distance du diabète du type 2. Nous avons propose une architecture de réseau de neuronesete Pima. Nous avons compare les resultats avec d'autres methodes de classi cation, les resultats etait satisfaisantes en termes de precision et en temps de classi cation. | en_US |
dc.language.iso | other | en_US |
dc.subject | Aide à la décision , Intelligence arti cielle, Web service, Classi cation, Réseau de neurones, Apprentissage automatique, Diab ete de type 2, Pima. | en_US |
dc.title | L'utilisation de service web et des réseaux de neurones pour le diagnostic médical à distance | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Informatique |
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