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Aide au diagnostic pour un médecin anesthésiste réanimateur / lazouni, mohammed el amine
Titre : Aide au diagnostic pour un médecin anesthésiste réanimateur Type de document : texte imprimé Auteurs : lazouni, mohammed el amine, Auteur ; Chikh, Mohamed Amine, Directeur de thèse Année de publication : 2013-2014 Importance : 132 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : cd. Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre) Mots-clés : Biomedicale Résumé : L’anesthésie-réanimation est une spécialité de la science médicale qui se consacre
à la prise en charge pré, per et post-opératoire des patients d’un côté, et de l’autre,
à la prise en charge des patients présentant ou susceptibles de présenter une ou plusieurs
défaillances viscérales aiguës, mettant directement en jeu le pronostic vital.
La présence d’un Médecin Anesthésiste Réanimateur (MAR) est obligatoire dans
chaque structure médico-chirurgicale (clinique, hôpital), ainsi que dans le Service
d’Aide Médicale Urgente (SAMU) et aussi dans les services de réanimation, ce qui
constitue un problème majeur vu leur nombre réduit. En effet, ces médecins doivent
assurer une consultation pré-anesthésique de tous les patients à opérer dont l’état
nécessite une anesthésie générale ou locorégionale (AG, AL). De plus, ils doivent
être présents au bloc opératoire lors de ces interventions, ainsi que pour le suivi post
opératoire, c’est-à-dire, pendant la phase de surveillance des malades hospitalisés.
C’est pour cela, que dans ce travail nous proposons un système d’aide au diagnostic
médical visant à aider les MARs dans leurs routines cliniques et plus exactement
dans la consultation d’anesthésie.
L’approche proposée dans cette thèse est basée sur le test de cinq différentes
techniques de classification sur une nouvelle base de données collectée localement
(1200 patients) : les réseaux de neurones multicouches (MLP), les réseaux de neurones
à base de fonctions radiales (RBF), les arbres de décision C4.5, les machines
à vecteurs de supports (SVM), et les K-plus proches voisins (KNN). Le système que
nous avons proposé et implémenté se compose de quatre FRAMEWORKs, chacun
réalise une tâche bien spécifique. Le premier est consacré à la détection de score
‘Americain Society of Anesthesiologists’ ASA, le rôle du second est de décider si leAide au diagnostic pour un médecin anesthésiste réanimateur [texte imprimé] / lazouni, mohammed el amine, Auteur ; Chikh, Mohamed Amine, Directeur de thèse . - 2013-2014 . - 132 p. : ill. ; 30 cm. + cd.
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Mots-clés : Biomedicale Résumé : L’anesthésie-réanimation est une spécialité de la science médicale qui se consacre
à la prise en charge pré, per et post-opératoire des patients d’un côté, et de l’autre,
à la prise en charge des patients présentant ou susceptibles de présenter une ou plusieurs
défaillances viscérales aiguës, mettant directement en jeu le pronostic vital.
La présence d’un Médecin Anesthésiste Réanimateur (MAR) est obligatoire dans
chaque structure médico-chirurgicale (clinique, hôpital), ainsi que dans le Service
d’Aide Médicale Urgente (SAMU) et aussi dans les services de réanimation, ce qui
constitue un problème majeur vu leur nombre réduit. En effet, ces médecins doivent
assurer une consultation pré-anesthésique de tous les patients à opérer dont l’état
nécessite une anesthésie générale ou locorégionale (AG, AL). De plus, ils doivent
être présents au bloc opératoire lors de ces interventions, ainsi que pour le suivi post
opératoire, c’est-à-dire, pendant la phase de surveillance des malades hospitalisés.
C’est pour cela, que dans ce travail nous proposons un système d’aide au diagnostic
médical visant à aider les MARs dans leurs routines cliniques et plus exactement
dans la consultation d’anesthésie.
L’approche proposée dans cette thèse est basée sur le test de cinq différentes
techniques de classification sur une nouvelle base de données collectée localement
(1200 patients) : les réseaux de neurones multicouches (MLP), les réseaux de neurones
à base de fonctions radiales (RBF), les arbres de décision C4.5, les machines
à vecteurs de supports (SVM), et les K-plus proches voisins (KNN). Le système que
nous avons proposé et implémenté se compose de quatre FRAMEWORKs, chacun
réalise une tâche bien spécifique. Le premier est consacré à la détection de score
‘Americain Society of Anesthesiologists’ ASA, le rôle du second est de décider si leExemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T05060 EDOC615-16/ 01 Thèse قاعة الأطروحات 615 Pharmacologie, thérapeutique Exclu du prêt T05061 EDOC615-16/ 02 Thèse قاعة الأطروحات 615 Pharmacologie, thérapeutique Exclu du prêt