ISBN-13: 9786131507908 / Francuski / Miękka / 2018 / 120 str.
Le cancer du sein est la deuxiA]me cause de dA(c)cA]s et la maladie la plus frA(c)quente chez les femmes A nos jours. A ce titre plusieurs travaux ont A(c)tA(c) effectuA(c)s afin de dA(c)velopper des outils d'aide au diagnostic de cette maladie cancA(c)reuse. Dans le cadre de ce mA(c)moire, nous implA(c)mentons un systA]me nommA(c) ProSADM (Programmation d'un SystA]me d'Aide au Diagnostic MA(c)dical) basA(c) sur des modA]les de l'intelligence artificielle, principalement les rA(c)seaux de neurones et la logique floue pour le diagnostic du cancer du sein. Nous dA(c)veloppons deux techniques neuronales qui sont PMC (le perceptron multicouche) et L.V.Q (Learning Vector Quantization), ainsi que nous utilisons le modA]le neuro-flou ANFIS (Adaptative Neuro-Fuzzy Inference System) pour l'amA(c)lioration des performances du systA]me et avoir une meilleur A(c)valuation des techniques implA(c)mentA(c) . Les rA(c)sultats obtenus indiquent que les mA(c)thodes proposA(c)es sont trA]s prometteuses
Le cancer du sein est la deuxième cause de décès et la maladie la plus fréquente chez les femmes à nos jours. A ce titre plusieurs travaux ont été effectués afin de développer des outils daide au diagnostic de cette maladie cancéreuse. Dans le cadre de ce mémoire, nous implémentons un système nommé ProSADM (Programmation dun Système dAide au Diagnostic Médical) basé sur des modèles de lintelligence artificielle, principalement les réseaux de neurones et la logique floue pour le diagnostic du cancer du sein. Nous développons deux techniques neuronales qui sont PMC (le perceptron multicouche) et L.V.Q (Learning Vector Quantization) ,ainsi que nous utilisons le modèle neuro-flou ANFIS (Adaptative Neuro-Fuzzy Inference System) pour lamélioration des performances du système et avoir une meilleur évaluation des techniques implémenté . Les résultats obtenus indiquent que les méthodes proposées sont très prometteuses