Coccidioidomycosis Detectionand Classification using Deep learning

dc.contributor.authorRayane Chegrouche
dc.contributor.authorAdvisors: • Dr.Rim Gasmi
dc.date.accessioned2025-07-01T09:25:39Z
dc.date.available2025-07-01T09:25:39Z
dc.date.issued2025-07-01
dc.description.abstractIn this study, we propose a deep learning-based system for coccidiosis diagnosis, employing twomainapproaches:classificationanddetection.Forclassification,weevaluatetheperformanceofsixdeeplearningalgorithmsbytrainingthemondatasetscontainingimagesofhealthylungtissue andtissueinfectedwithValleyfever.Fordetection,weusefivealgorithms,includingYOLOv11, to identify the locations of spherical fungi within infected lung tissue.We focus on analyzing the performance of each model using precise metrics including precision, recall, map, and F1 score.This studyhighlightstheeffectivenessofusingdeeplearninginaccuratelydetectingfungalcoccidiosis and reducing the likelihood of misdiagnosis, thus enhancing the accuracy and speed of medical in- tervention in infected cases. في هذه الدراسة، نقترح نظامًا قائمًا على التعلم العميق لتشخيص داء الكوكسيديا، باستخدام نهجين رئيسيين: التصنيف والكشف. للتصنيف، نقوم بتقييم أداء ستة خوارزميات تعلم عميق من خلال تدريب مجموعات بيانات موند التي تحتوي على صور لأنسجة الرئة السليمة والأنسجة المصابة بحمى الوادي. للكشف، نستخدم خمس خوارزميات، بما في ذلك YOLOv11، لتحديد مواقع الفطريات الكروية داخل أنسجة الرئة المصابة. نركز على تحليل أداء كل نموذج باستخدام مقاييس دقيقة بما في ذلك الدقة والتذكر والخريطة ودرجة F1. تسلط هذه الدراسة الضوء على فعالية استخدام التعلم العميق في الكشف غير الدقيق عن داء الكوكسيديا الفطري وتقليل احتمالية التشخيص الخاطئ، وبالتالي تعزيز دقة وسرعة التدخل الطبي في الحالات المصابة.
dc.description.sponsorshipKeywords: Deeplearning,classification,detection,YOLO,coccidioidomycosis,precision,map, recall,F1 score.. الكلمات المفتاحية: التعلم العميق, التصنيف ,الكشف،,YOLOداءالكوكسيدياالفطريprecision,mAP, score.F1recall,
dc.identifier.urihttp://dspace.cuillizi.dz/handle/123456789/429
dc.publisherالمركز الجامعي إليزي - معهد العلوم، قسم الإعلام الآلي
dc.titleCoccidioidomycosis Detectionand Classification using Deep learning
dc.typeOther

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Mémoire de Master 2.pdf
Size:
1017.52 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:

Collections