(untitled) (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2025)
Le diagnostic et l’évaluation des cancers du sang nécessitent beaucoup de temps et d’efforts en raison de leur complexité. L’amélioration de la précision des informations acquises par les techniques d’analyse manuelle repose en grande partie sur des outils et des modèles d’automatisation. La recherche progresse avec des techniques de détection précoce permettant d’examiner les caractéristiques des cellules sanguines humaines. À ce jour, les chercheurs ont développé des modèles d’apprentissage plus approfondis basés sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN), principalement grâce à des approches DCNN d’ensemble hybrides. Avec des taux de précision supérieurs à 99 %, cette technologie d’apprentissage profond améliore considérablement la capacité à suivre avec précision la progression des cancers du sang. Par conséquent, l’utilisation de technologies de pointe pour proposer des solutions au diagnostic clinique est devenue plus facile. Les informations obtenues grâce à cette recherche, comparées aux études précédentes utilisant LDSVM, démontrent le potentiel d’une meilleure solution.