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Les r廥eaux neuronaux convolutifs profonds, ou simplement les r廥eaux neuronaux convolutifs (CNN), sont r嶰emment devenus l'un des mod鋩es d'apprentissage les plus puissants et les plus expressifs pour la reconnaissance des formes d'images, le traitement des images m嶮icales, la vision par ordinateur, la reconnaissance optique des caract鋨es et la reconnaissance de l'嶰riture manuscrite, etc. qui permettent d'effectuer des t歊hes de classification, tant binaires que cat嶲orielles, de mani鋨e efficace et simple. En plus de sa large utilisation dans divers domaines et champs, il a gagn?en popularit?et en reconnaissance dans le domaine des sciences m嶮icales, car divers rapports m嶮icaux sont aujourd'hui tr鋊 fiables sur la reconnaissance d'images bas嶪 sur l'apprentissage profond. Dans ce livre, nous avons form?un mod鋩e de r廥eau neuronal structur?profond, qui est essentiellement un mod鋩e CNN sur un grand ensemble de donn嶪s d'images radiographiques appel?MURA (Musculoskeletal Radiographs Abnormality) et nous avons essay?de pr嶮ire les anomalies d'une image radiographique (si une image est normale ou anormale) sur la base de classifications binaires.
