Maintenance de réseau bayésien pour le diagnostic des pathologies des seins.
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Date
2018
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Abstract
Cette étude porte sur une proposition d’un nouveau modèle de réseau bayésien pour le
diagnostic des pathologies les plus fréquentes du sein et leur implémentation sous un système
de diagnostic médical dans le cadre de la maintenance, l’idée principale consiste à reproduire
le processus de diagnostic du médecin qui permet une identification d’une maladie par ses
symptômes.
Le réseau bayésien proposé permet une représentation des connaissances qualitatives et
quantitatives exprimant l’incertitude décomposée en quatre niveaux, niveau clinique, niveau
imagerie médicale, niveau biologique et niveau de diagnostic. Nous utilisons les réseaux
bayésiens pour calculer les probabilités à postériori de ou des causes, les plus probables d’une
anomalie observée en utilisant l’algorithme d’inférence exacte clustering (JLO). En effet, en
raison d’erreurs dans la construction du modèle fourni à priori par un expert, et des
changements dans la dynamique des domaines, nous avons opté pour une amélioration des
performances du système. Nous proposons la maintenance du réseau bayésien qui met en
application des politiques de mise à jour d'une structure fixe. La maintenance s’intéresse à sa
réorganisation de cette structure en définissant des variables supplémentaires notées comme
des actions de maintenance où on pourrait les ajouter ou les supprimer et modifier leurs
valeurs.