Titre : |
Conception d’un modèle médical à base de résumés linguistiques |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
AMGHAR, Djazia EP HAMDAN, Auteur ; Chikh, Mohamed Amine, Auteur |
Editeur : |
Université tlemcen |
Année de publication : |
2019 |
Importance : |
124 p. |
Présentation : |
ill. |
Format : |
30 cm |
Accompagnement : |
cd |
Langues : |
Français (fre) |
Résumé : |
D’une manière générale, la collecte des données médicales créent une grande base des données numériques. Notre travail de recherche vise à extraire des résumés linguistiques flous à partir d'une grande base de données médicale. De ce faite, nous proposons un modèle de diagnostique médical qui traite le problème de volumes de données médicales par la méthode de résumé linguistique, à base de calcul de cardinalité floue. Ce type de résumé permet de construire une base de connaissances réduite qui contient toutes les informations essentielles, pour une meilleure décision. Cette dernier est aussi utilisé pour construire un système interrogation flexible qui traite des requêtes sémantiques simples et des requêtes complexes en langage naturel à la l’aide d’une nouvelle approche, proposé dans notre thèse de recherche. De ce fait, nous proposons aussi de développer un nouveau type de classifieur supervisé basé sur ces résumés linguistiques des données médicales. Pour réaliser cet objectif, nous utilisons le calcul de la similarité entre les différents ensembles flous de résumés linguistiques. La classe (type de maladie) du patient est identifiée par le calcul de l’intégrale de Sugeno. Dans ce contexte, nous réalisons un nouveau modèle médical qui combine entre la réduction sémantique des données, la recherche sémantique de données et de créer un nouveau classifieur supervisé qui est basé sur les résumés linguistiques. Ainsi, la solution proposée a été validée expérimentalement sur des bases de données médicales réelles. Les résultats obtenus sont comparés à ceux de l’état de l’art où nous montrons l’efficacité de modèle de la déduction proposée. |
Conception d’un modèle médical à base de résumés linguistiques [texte imprimé] / AMGHAR, Djazia EP HAMDAN, Auteur ; Chikh, Mohamed Amine, Auteur . - Université tlemcen, 2019 . - 124 p. : ill. ; 30 cm + cd. Langues : Français ( fre)
Résumé : |
D’une manière générale, la collecte des données médicales créent une grande base des données numériques. Notre travail de recherche vise à extraire des résumés linguistiques flous à partir d'une grande base de données médicale. De ce faite, nous proposons un modèle de diagnostique médical qui traite le problème de volumes de données médicales par la méthode de résumé linguistique, à base de calcul de cardinalité floue. Ce type de résumé permet de construire une base de connaissances réduite qui contient toutes les informations essentielles, pour une meilleure décision. Cette dernier est aussi utilisé pour construire un système interrogation flexible qui traite des requêtes sémantiques simples et des requêtes complexes en langage naturel à la l’aide d’une nouvelle approche, proposé dans notre thèse de recherche. De ce fait, nous proposons aussi de développer un nouveau type de classifieur supervisé basé sur ces résumés linguistiques des données médicales. Pour réaliser cet objectif, nous utilisons le calcul de la similarité entre les différents ensembles flous de résumés linguistiques. La classe (type de maladie) du patient est identifiée par le calcul de l’intégrale de Sugeno. Dans ce contexte, nous réalisons un nouveau modèle médical qui combine entre la réduction sémantique des données, la recherche sémantique de données et de créer un nouveau classifieur supervisé qui est basé sur les résumés linguistiques. Ainsi, la solution proposée a été validée expérimentalement sur des bases de données médicales réelles. Les résultats obtenus sont comparés à ceux de l’état de l’art où nous montrons l’efficacité de modèle de la déduction proposée. |
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