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| Titre: | Automated Detection of Diabetic Retinopathy Lesions in Retinal Images using Deep Learning |
| Auteur(s): | Saffidine, Omaima Ghofrane
Hameurlain, Lamia |
| Mots-clés: | Diabetic Retinopathy (DR)
Intelligence artificielle (IA)
Réseaux de neurones convolutifs (CNN) |
| Date de publication: | 2025 |
| Résumé: | Diabetic Retinopathy (DR) diagnosis holds immense potential for transformation
through the application of Artificial Intelligence (AI) in healthcare. This thesis will
present a deep learning-based approach for the automated detection of diabetic
retinopathy lesions in retinal fundus images using Convolutional Neural Networks
(CNNs). This method enhances diagnostic accuracy, reduces human error, and
supports clinical decision-making by providing consistent and efficient analysis of
medical images across various modalities. |
| URI/URL: | http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/handle/123456789/5611 |
| Collection(s) : | Mémoires de master
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