détection de cancer de la peau par l'utilisation d'apprentissage profond
No Thumbnail Available
Date
2021-06
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
universty of elouedجامعة الوادي
Abstract
"أصبح الكشف عن مرض السرطان مجال دراسة واسع ومهم وبسبب انتشاره السريع الذي يعود الى كثرة العوامل
المسببة له وبغرض مساعدة األطباء قررنا برمجة هذا البرنامج. يعد تصنيف الصورة أداة فعالة في المساعدة لحل هذه
المشكلة واكتشاف مرض السرطان.
يهدف النظام المقترح في هذا العمل الى الكشف عن وجود مرض سرطان الجلد ونوعه إذا كان حميد او خبيث. في
هذا العمل تم استخدام تقنيات التصنيف لكشف سرطان الجلد وتحديد طبيعته من خالل استخدام نماذج التصنيف المختلفة
وهي نقل التعلم وشبكة عصبونية التفافية.
في الجزء التجريبي قمنا بتقييم بنيات مختلفة مثل Cnn , Resnet_50 ,Vgg16, Vgg19, InceptionV3
,MobileNetV2 من حيث دقة الكشف وفي االخير نستنتج ان النتيجة التي حصلت عليها Resnet_50 هي أفضل نتيجة
تم الحصول عليها مقارنة بالبنيات االخرى بدقة 81.2% وهذا يدل على أهمية نقل التعلم ""Cancer detection has become a broad and important field of study to help doctors and
patients because of the increase in factors that help in its spread. Image classification is an
effective tool in helping to solve this problem and detect cancer.
The proposed system in this work aims to detect the existence of skin cancer and its
type, whether benign or malignant. In this work, classification techniques were used to detect
skin cancer and determine its nature through the use of different classification models, which
are transfer learning and a convolutional neural network.
In the experimental part, we evaluated different structures such as Cnn, Resnet_50,
Vgg16, Vgg19 InceptionV3, MobileNetV2 in terms of detection accuracy and in the last we
conclude that the result obtained by Resnet_50 is the best result obtained compared to other
structures with an accuracy of 81.2% and this indicates the importance of transfer learning.
"
Description
mémoier master informatique
Keywords
" سرطان الجلد -تصنيف الصور - التعلم العميق - نقل التعلم – بايثون", Skin Cancer - Image Classification -Deep Learning - Transfer Learning - Python