Thèse ⊕ Libre accès ★ À la une ◈ Informatique & IA 🌐 Français

Intelligence artificielle explicable pour le diagnostic précoce des maladies tropicales négligées

??
📅 30/01/2024
👁 6,869 vues
⬇ 2,100 téléchargements
📌 89 citations
📄

Résumé / Abstract

Nous proposons un système de diagnostic basé sur des réseaux de neurones convolutifs interprétables (XAI) pour la détection précoce de la leishmaniose cutanée à partir d'images dermatoscopiques. Notre approche atteint une sensibilité de 94.2%.

Mots-clés : intelligence artificielle XAI maladies tropicales leishmaniose deep learning
Type Thèse
Langue Français
Date de publication 30 January 2024
Discipline Informatique & IA
Institution Université de Conakry
Guinée
Accès ✅ Libre accès
📥

Accès au document

📭 Le fichier PDF n'est pas encore disponible pour cette publication.
🔬

Détails éditoriaux

🏛 Institution Université de Conakry
Guinée
🌐 Langue Français
📅 Publié le 30/01/2024
🔓 Accès ✅ Libre accès (Open Access)

Identifiant DOI

10.47832/sol.2024.0289
🔗 Résoudre le DOI ↗
💬

Commentaires & Discussion

Connectez-vous pour participer à la discussion scientifique.

🔬 Aucun commentaire pour l'instant. Soyez le premier à réagir !