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([2025])
Détection des Lésions Cutanées à l’Aide des Techniques d’Apprentissage Automatique [texte imprimé] / Oulèye BARO, Auteur . - Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique, [2025] . - 63 P. ; 29 cm. Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Détection Lésions Cutanées Apprentissage automatique Intelligence artificielle Apprentissage profond Réseau de neurones convolutifs Image médicale Image dermatoscopique Dermatologie Imagerie médicale Métadonnée Image |
| Résumé : |
Les maladies de la peau, et notamment les lésions cutanées suspectes, représentent
un enjeu majeur de santé publique à travers le monde. Ce mémoire s’inscrit dans
la perspective d’améliorer leur détection précoce grâce aux méthodes d’intelligence
artificielle, notamment l’apprentissage profond. L’objectif principal de ce travail est
de développer un modèle basé sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) capable
d’identifier automatiquement des lésions cutanées à partir d’images médicales.
Pour ce faire, nous avons exploité un ensemble de données d’images dermatoscopiques
annotées, en appliquant un pipeline de prétraitement et d’entraînement de modèles
profonds. Différentes architectures ont été comparées afin d’évaluer leur efficacité en
termes de précision, rappel et F1-score.
Les résultats obtenus montrent que le modèle proposé atteint une performance compétitive,
confirmant le potentiel de l’IA pour assister les dermatologues dans le diagnostic.
Ce travail ouvre ainsi la voie à des outils de dépistage automatisé fiables,
accessibles et rapides pour les systèmes de santé. |
| Permalink : |
https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3277 |
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MEM 11659 |
Mémoires de master |
Master mathématiques et Informatique |
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