La pr diction et l'analyse pr cises des maladies canc reuses jouent un r le crucial dans l'am lioration des r sultats pour les patients et la planification des traitements. Dans cette th se, le mod le de pr diction et d'analyse du cancer utilise des algorithmes d'apprentissage profond, en particulier des r seaux neuronaux artificiels (ANN) et des r seaux neuronaux convolutifs (CNN), avec l'utilisation d'images PET/CT. Le syst me vise am liorer la pr cision et l'efficacit du diagnostic du cancer et fournir des informations pr cieuses pour la prise de d cisions concernant le traitement. Le syst me tire parti de la puissance des mod les d'apprentissage profond, connus pour fournir des informations pr cieuses sur le m tabolisme du cancer et les structures anatomiques. En entra nant les mod les CNN sur un vaste ensemble de donn es d'images PET/CT annot es, le syst me peut apprendre reconna tre des mod les et des caract ristiques indiquant des r gions canc reuses. Pour valuer la pr cision du syst me, des mesures de performance telles que l'intersection sur l'union (IoU) et la mesure F sont utilis es. L'IoU mesure le chevauchement entre les r gions canc reuses pr dites et les annotations de la v rit de terrain, tandis que la F-measure value l' quilibre entre la pr cision et le rappel des pr dictions. Ces param tres fournissent des mesures quantitatives de la performance du syst me.
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