Détection automatique des membranopathies du sang grâce aux réseaux de neurones de convolution / Bana Fridath BIO NIGAN (2025)

Public ISBD Titre : Détection automatique des membranopathies du sang grâce aux réseaux de neurones de convolution Type de document : texte imprimé Auteurs : Bana Fridath BIO NIGAN, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2025 Importance : 144 P. Format : 29 cm Note générale : Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle  Cellule sanguine  Reconnaissance  Détection  Classification  Bénin  Détection automatique  Membranopathie  Sang  Réseau de neurones de convolution  Réseau de neurones Résumé : L’intelligence artificielle est aujourd’hui présente dans tous les secteurs de notre vie où elle concurrence avec l’intelligence humaine par sa capacité à traiter instantanément un grand nombre de données avec un faible risque d’erreurs. Malgré ces avantages, de nombreux services au Bénin continuent de fonctionner sans l’intelligence artificielle, particulièrement dans le domaine de la santé où certains actes médicaux sont encore posés manuellement dans le plus grand hôpital du pays, le Centre National Hospitalier Universitaire-Hubert Koutoukou Maga. L’objectif de cette thèse était de développer pour le service d’hématologie du premier hôpital de référence du Bénin, un système automatique de diagnostic rapide et précis de la drépanocytose, de l’elliptocytose et de la schizocytose à partir de la reconnaissance des globules rouges. Pour ce faire, des combinaisons d’algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning) et de techniques d'analyse d'images ont été utilisées pour classifier les différents types de globules blancs et détecter de façon automatique des membranopathies des cellules sanguines rouges. Un modèle de réseaux de neurones de convolution avec des performances de 98,78% pour l'entraînement, 90,11% pour le test et 88,53% pour la validation a été conçu pour la classification automatique des globules blancs. Le même modèle de réseaux de neurones de convolution associé à des techniques de traitement d’image détecte automatiquement la drépanocytose, l'elliptocytose et la schizocytose, avec des performances de 100% pour l'entraînement et 86% pour la validation. Des tests concluants ont été aussi obtenus au laboratoire avec l’application mobile développée à cet effet. Ces résultats autorisent à penser que cet outil qui analyse en un bref délai et avec une grande précision, un nombre élevé de frottis sanguins, permettra d’améliorer les performances des laboratoires d’hématologie des formations sanitaires du Bénin et d’ailleurs. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2961 Détection automatique des membranopathies du sang grâce aux réseaux de neurones de convolution [texte imprimé] / Bana Fridath BIO NIGAN, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2025 . - 144 P. ; 29 cm. Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle  Cellule sanguine  Reconnaissance  Détection  Classification  Bénin  Détection automatique  Membranopathie  Sang  Réseau de neurones de convolution  Réseau de neurones Résumé : L’intelligence artificielle est aujourd’hui présente dans tous les secteurs de notre vie où elle concurrence avec l’intelligence humaine par sa capacité à traiter instantanément un grand nombre de données avec un faible risque d’erreurs. Malgré ces avantages, de nombreux services au Bénin continuent de fonctionner sans l’intelligence artificielle, particulièrement dans le domaine de la santé où certains actes médicaux sont encore posés manuellement dans le plus grand hôpital du pays, le Centre National Hospitalier Universitaire-Hubert Koutoukou Maga. L’objectif de cette thèse était de développer pour le service d’hématologie du premier hôpital de référence du Bénin, un système automatique de diagnostic rapide et précis de la drépanocytose, de l’elliptocytose et de la schizocytose à partir de la reconnaissance des globules rouges. Pour ce faire, des combinaisons d’algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning) et de techniques d'analyse d'images ont été utilisées pour classifier les différents types de globules blancs et détecter de façon automatique des membranopathies des cellules sanguines rouges. Un modèle de réseaux de neurones de convolution avec des performances de 98,78% pour l'entraînement, 90,11% pour le test et 88,53% pour la validation a été conçu pour la classification automatique des globules blancs. Le même modèle de réseaux de neurones de convolution associé à des techniques de traitement d’image détecte automatiquement la drépanocytose, l'elliptocytose et la schizocytose, avec des performances de 100% pour l'entraînement et 86% pour la validation. Des tests concluants ont été aussi obtenus au laboratoire avec l’application mobile développée à cet effet. Ces résultats autorisent à penser que cet outil qui analyse en un bref délai et avec une grande précision, un nombre élevé de frottis sanguins, permettra d’améliorer les performances des laboratoires d’hématologie des formations sanitaires du Bénin et d’ailleurs. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2961

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
563	563	Thèse de doctorat d'Etat	Thèses mathématiques et informatique	Informatique-Télécommunication	Exclu du prêt

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