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إنهكاسات مضامين الجريمة عبر مواقع التواصل الإجتماعي على سلوك الشباب الجزائري: دراسة إستطلاعية على عينة من شباب الوسط الحضري بولاية البويرة
No full textL’impact du changement climatique sur la production du miel dans la Wilaya de Bouira.
No full textAprès avoir effectué une recherche documentaire, nous avons accompli une enquête sur l’impact du changement climatique sur la production du miel dans la wilaya de Bouira. Cette enquête nous a permis de se rapprocher des apiculteurs locaux et de constater que le principal facteur de déclin de la production du miel est le changement climatique, en particulier la sécheresse.
Nous avons également pris connaissance des différentes mesures d'adaptation mises en place par les apiculteurs pour faire face à ces changements climatiques, et leurs propositions pour améliorer et augmenter la production du miel
الثقافة التنظيمية ودورها في توجيه الفعل العمالي : دراسة ميدانية بمديرية التربية لولاية بجاية
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Mobile Application for Early Prediction of Diabetic Retinopathy Using Deep Learning Approach
Get PDFLe diabète est une maladie chronique qui touche des millions de personnes dans le
monde. Bien qu'il puisse être géré avec des soins et un traitement appropriés, il peut égale
ment entraîner une série de complications qui a ectent diverses parties du corps. L'une
des complications les plus courantes du diabète est la rétinopathie diabétique (RD), qui
a ecte les yeux et est l'une des principales causes de cécité chez les adultes en âge de tra
vailler. La RD est causée par des niveaux élevés de glucose dans le sang qui endommagent
les vaisseaux sanguins de la rétine, entraînant une perte de vision.
Dans la science médicale moderne, les images sont l'outil indispensable pour un diagnos
tic précis des patients. En attendant l'évaluation des imageries médicales contemporaines
reste complexe. Ces derniers temps, la vision par ordinateur avec Deep Neural Networks
peut former un modèle parfaitement et le niveau de précision sera également plus élevé
que les autres modèles de réseaux neuronaux. Dans cette étude, les images du fond d'÷il
contenant une rétinopathie diabétique ont été prises en considération.
L'objectif principal de ce projet est de développer une approche basée sur l'apprentissage
profond pour aider à diagnostiquer et prédire la rétinopathie diabétique à partir d'un
ensemble de données relatives à de vrais patients.
Les modèles d'apprentissage en profondeur sont capables de quanti er les caractéris
tiques telles que les vaisseaux sanguins, les gouttes de liquide, les exsudats, les hémorragies
et les micro-anévrismes dans di érentes classes.
Le modèle calculera les poids qui donnent le niveau de gravité de l'÷il du patient. Le
principal dé de cette étude est le verdict précis des seuils de chaque classe d'entités. Le
modèle sera utile pour identi er la classe appropriée de gravité des images de rétinopathie
diabétique.
L'approche proposée aide à prédire le risque de maladie, car elle peut nettoyer les don
nées, normaliser et extraire les caractéristiques pertinentes des données structurées, et
représente e cacement ces caractéristiques extraites avec un faible poids dimensionnel et
spéci que en utilisant la sélection des caractéristiques pour produire des résultats opti
maux avec deux méthodes de validation di érentes dans a n d'améliorer les performances
et la complexité pratique du modèle proposé et ainsi réduire l'erreur de prédiction de la
rétinopathie diabétique. Le modèle prédictif proposé est testé sur une application créée
pour les besoins de ce test.
Les résultats montrent que les performances du modèle prédictif proposé .....
Mots-clés : Rétinopathie diabétique (RD), Rétine, Filtrage des données, Sélection
de fonctionnalités, Classi cation, Apprentissage en profondeur (DL), Réseau de neu
rones profonds (DNN), Réseau de neurones convolutifs (CNN), Métriques d'évaluation,
Métriques d'erreur, Complexité pratiqu
