FILET VEINEUX PROFONDE : IDENTIFICATION DE LA THROMBOSE VEINE PROFONDE VIA UN RÉSEAU D'APPRENTISSAGE PROFONDE OPTIMISÉ PAR LA STERNE fuligineuse (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2024)
La thrombose veineuse profonde (TVP) se produit lorsqu'une thrombose (caillots sanguins) se forme dans les veines bien en dessous de la surface de la peau en raison de veines ou de lésions de la circulation sanguine lente. Une obstruction du flux sanguin dans une veine peut être partiellement ou totalement causée par des caillots sanguins. Les TVP surviennent généralement dans la cuisse, le bas de la jambe ou le bassin, mais peuvent également survenir dans d'autres parties du corps, telles que le cerveau, le foie, les intestins, le bras ou les reins. Cette recherche propose un nouveau Deep Vein Net, intégrant une optimisation CNN dilatée et Sooty Tern basée sur l'apprentissage profond pour détecter efficacement la TVP à partir d'images CT et IRM. Les images CT et IRM d'entrée sont prétraitées pour éliminer les artefacts de bruit à l'aide de la transformation en ondelettes discrètes (DWT). De plus, les images prétraitées sont introduites dans un réseau neuronal convolutionnel dilaté (Dilated CNN) pour l'extraction de caractéristiques afin d'extraire les caractéristiques les plus pertinentes. Enfin, l'algorithme STO utilise l'Extreme Learning Machine floue des stades de thrombose normale et de TVP pour sélectionner les meilleures caractéristiques pour une classification supplémentaire. Des mesures telles que les scores rec, spe, acc, pre et F1 ont été utilisées pour évaluer les performances de Deep Vein Net. La méthode suggérée atteint une précision de classification de 99,25 % lors de l'identification des cas de TVP.
Keywords: Thrombose veineuse profonde; L'apprentissage en profondeur; Transformation en ondelettes discrète; Réseau neuronal convolutionnel dilaté; Algorithme d'optimisation de la Sterne fuligineuse