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Recent Submissions
محضر المجلس العلمي للمعهد المنعقد بتاريخ 28 سبتمبر 2025
(معهد العلوم الفلاحية والبيطرية -تاورة- سوق أهراس, 2025-09-30) نيابة ما بعد التدرج والبحث العلمي
Elevage des veaux et génisses d'élevage
(Université de Souk Ahras, 2025-09-30) Djalel Eddine GHERISSi
Objectifs de l’enseignement :
1. Comprendre l'anatomie et la physiologie du système digestif du veau.
2. Expliquer les processus de digestion et de métabolisme chez les veaux pré-ruminants, y compris la digestion des protéines, des graisses et des glucides.
3. Appréhender l'importance de l'absorption des immunoglobulines colostrales pour la santé et l'immunité des veaux.
4. Analyser le développement du rumen et de la population microbienne ruminal chez les veaux.
5. Évaluer les pratiques d'alimentation et de gestion des veaux, de la période de vêlage au sevrage.
6. Comprendre les besoins nutritionnels spécifiques des veaux, y compris le choix des aliments liquides et solides.
7. Expliquer les différentes options de lait de remplacement et leur impact sur la croissance et la santé des veaux.
8. Évaluer les méthodes de logement et leurs effets sur le bien-être et la croissance des veaux.
9. Comprendre les étapes du sevrage des veaux et les besoins nutritionnels associés à cette transition.
10. Identifier les signes de croissance normale et les comportements anormaux chez les veaux.
11. Reconnaître les symptômes de stress et de maladies chez les veaux, ainsi que les mesures de prévention et de traitement.
12. Analyser les aspects de la santé des génisses de remplacement, y compris la gestion des diarrhées, des maladies respiratoires et d'autres problèmes de santé.
13. Expliquer les étapes de la reproduction des génisses et les considérations associées à la gestion de la puberté et du vêlage.
14. Évaluer les coûts d'élevage des génisses laitières et les stratégies pour réduire ces coûts.
15. Comprendre les contrats d'élevage des génisses et leur impact sur la rentabilité de l'exploitation.
Connaissances préalables recommandées : Biologie animale ; biologie végétale ; botanique; biochimie ; microbiologie ; génétique ; reproduction animale ; alimentation et nutrition animale ; zootechnie générale ; physiologie animale.
A Contribution to Automatic Speech Signal Processing: Application to Voice and Speech Disorder Identification
(2025) Elmoundher HADJAIDJI
Voice disorders, particularly dysphonia, present considerable challenges to public health and individual well-being. They may severely limit a person’s ability to communicate, affecting emotional expression, social interaction, and professional performance. Despite their prevalence, traditional diagnostic methods for voice disorders remain largely subjective, invasive, and time-consuming, requiring specialized equipment and expert intervention. This highlights the urgent need for objective, automated, and non-invasive diagnostic tools. This doctoral research introduces a comprehensive framework for the automatic detection and classification of voice disorders using signal processing and machine learning techniques. The proposed system acoustically analyzes vocal signals, extracts relevant features, and classifies pathological conditions with high accuracy. The work is structured around four main components: an anatomical and functional analysis of the vocal system, the extraction of acoustic biomarkers associated with dysphonia and related disorders, the optimization and evaluation of classification algorithms such as SVM, KNN, Decision Trees, and deep learning models like LSTM and CNN, and the development of an integrated diagnostic system tailored for clinical use. The proposed system is validated through three key applications: the detection of COVID-19 through cough sound analysis, the identification of spasmodic dysphonia caused by laryngeal muscle spasms, and the early recognition of precancerous vocal fold leukoplakia. These case studies demonstrate the system’s flexibility and robustness across different pathologies, populations, and acoustic conditions. Various datasets and standardized performance metrics were used to assess the reliability and generalizability of the proposed models. The results show clear improvements in diagnostic precision, reduced reliance on invasive procedures, and enhanced clinical decision support. Beyond its immediate diagnostic value, the system offers a scalable, low-cost, and accessible solution, especially for under-resourced healthcare environments. This research contributes to the growing field of intelligent voice analysis and lays the foundation for advanced tools capable of supporting clinicians, improving patient outcomes, and reducing the burden on healthcare systems.
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تُعد اضطرابات الصوت، وخصوصًا بُحة الصوت، من التحديات البارزة التي تؤثر على الصحة العامة وجودة حياة الأفراد، لما لها من أثر مباشر على القدرة على التواصل والتعبير العاطفي والمجال المهني. وتعتمد طرق التشخيص التقليدية غالبًا على تقييمات ذاتية وإجراءات جراحية، مما يبرز الحاجة إلى بدائل موضوعية وموثوقة وغير جراحية يمكن أن تسهم في تسريع عملية التشخيص وتحسين دقته.
تهدف هذه الأطروحة إلى تطوير إطار متكامل لاكتشاف وتصنيف اضطرابات الصوت تلقائيًا باستخدام تقنيات معالجة الإشارة الصوتية وتعلم الآلة. يقوم النظام المقترح بتحليل الإشارات الصوتية بدقة، واستخلاص الخصائص الصوتية المرتبطة بالحالات المرضية، وتصنيفها بدقة عالية بالاعتماد على خوارزميات فعالة. ويتضمن العمل أربعة محاور رئيسية: تحليل تشريحي ووظيفي للجهاز الصوتي، واستخلاص المؤشرات الصوتية الخاصة ببُحة الصوت، وتحسين وتقييم خوارزميات التصنيف مثل SVM وKNN وأشجار القرار والنماذج العميقة مثل LSTM وCNN، وأخيرًا تطوير نظام تشخيصي متكامل قابل للتطبيق في الاستخدام الطبي.
تم اختبار النظام من خلال عدة تطبيقات حقيقية، منها الكشف عن فيروس كوفيد-19 من خلال أصوات السعال، والتعرف على البُحة الصوتية التشنجية الناتجة عن اضطرابات عصبية، والكشف المبكر عن الطُلاوات السابقة للتسرطن على الحبال الصوتية. وشملت التجارب قواعد بيانات متنوعة وأدوات تقييم متعددة لضمان دقة النتائج وموثوقيتها.
تُبرز نتائج هذا البحث قدرة النظم الذكية على دعم القرارات الطبية وتقليل الحاجة إلى التدخلات الجراحية، كما توفر بديلاً فعالًا يمكن اعتماده في البيئات الطبية، خصوصًا في المناطق التي تفتقر إلى خبراء الصوت أو الأجهزة المتقدمة. إن هذه الأطروحة تمثل خطوة متقدمة في مجال تحليل الصوت آليًا، وتسهم في إرساء أسس علمية وتطبيقية لبناء أدوات تشخيص أكثر ذكاءً وكفاءة في مجال اضطرابات الصوت.
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Les troubles de la voix, en particulier la dysphonie, représentent un problème majeur pour la santé publique et le bien-être individuel. Ils peuvent limiter gravement la capacité d’un individu à communiquer, affectant son expression émotionnelle, ses interactions sociales et sa performance professionnelle. Malgré leur fréquence, les méthodes de diagnostic traditionnelles restent largement subjectives, invasives et longues, nécessitant des équipements spécialisés et l’intervention d’experts. Cela souligne le besoin urgent de solutions de diagnostic automatisées, objectives et non invasives. Cette thèse propose un cadre complet pour la détection et la classification automatique des troubles vocaux, en combinant des techniques de traitement du signal et d’apprentissage automatique. Le système développé analyse acoustiquement les signaux vocaux, extrait des caractéristiques pertinentes et classe les pathologies avec une grande précision. Le travail repose sur quatre axes principaux : l’analyse anatomique et fonctionnelle de l’appareil vocal, l’extraction de biomarqueurs acoustiques liés à la dysphonie et aux pathologies associées, l’optimisation et l’évaluation d’algorithmes de classification tels que SVM, KNN, arbres de décision, ainsi que les modèles d’apprentissage profond comme LSTM et CNN, et enfin la mise en œuvre d’un système diagnostique intégré destiné à un usage clinique. Le système a été validé dans le cadre de trois applications principales : la détection de la COVID-19 à partir de sons de toux, l’identification de la dysphonie spasmodique causée par des spasmes musculaires laryngés, et la détection précoce de la leucoplasie précancéreuse des plis vocaux. Ces cas d’étude démontrent la polyvalence et la robustesse du système face à des pathologies variées, des populations différentes et des conditions acoustiques diverses. Des bases de données multiples et des mesures d’évaluation standardisées ont été utilisées pour garantir la fiabilité et la généralisabilité des modèles proposés. Les résultats montrent une nette amélioration de la précision diagnostique, une réduction du recours aux procédures invasives et un meilleur soutien à la décision clinique. En plus de sa valeur diagnostique, le système offre une solution évolutive, économique et accessible, en particulier pour les environnements médicaux à ressources limitées. Cette recherche s’inscrit dans le développement de l’analyse vocale intelligente et jette les bases d’outils avancés capables de soutenir les cliniciens, d’améliorer les résultats pour les patients et de réduire la charge des systèmes de santé.
Scientific council PV
(2025-06-30) Vice-Rectorate of Postgraduation,Habilitation and Scientific Research
Phytochimical screening and biological activities of leaf extracts from a plant of the Ericaceae family
(2025) Belmerabet Elatra; Massous Kaouther
This study aims to evaluate the biological properties of the hydro-methanolic extract from the leaves of Arbutus unedo L., a medicinal plant commonly used in traditional Algerian pharmacopoeia. Plant samples were collected from the Ouled-Moumen region (Souk Ahras province), then dried and subjected to maceration using a water-methanol mixture. A subsequent liquid-liquid extraction was carried out using three solvents of increasing polarity to optimize the extraction of secondary metabolites.
Initially, qualitative phytochemical analyses were conducted along with quantification of total polyphenols, flavonoids, and tannins. The antioxidant potential of the four extracts was then assessed using the DPPH method, and their antimicrobial activity was tested against various bacterial strains. Additionally, physicochemical parameters such as pH, electrical conductivity, carbohydrate content, and the percentages of organic and mineral matter were measured.
The results revealed that the ethyl acetate extract exhibited remarkable antioxidant activity, with IC₅₀ values comparable to those of ascorbic acid, indicating strong free radical scavenging potential. The other extracts showed decreasing levels of inhibition. Furthermore, antibacterial tests demonstrated significant activity against Escherichia coli strains.
In conclusion, the findings highlight the considerable biological potential of Arbutus unedo L. leaves, particularly as a natural source of bioactive compounds with antioxidant and antimicrobial properties. These extracts may offer a promising therapeutic alternative for managing conditions associated with oxidative stress and bacterial infections.
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تهدف هذه الدراسة الى تقييم الخصائص البيولوجية للمستخلص الميثانولي المائي من نبات ''أربوتوس أونيدو ل" وهو نبات طبي في دستور الأدوية التقليدي في الجزائر. لقد قمنا بسلسلة من الخطوات لاستكشاف خصائص أوراق شجرة في منطقة أولاد مؤمن، ولاية سوق أهراس. بعد الحصاد والتجفيف ، تم نقع “ (Arbutus unedo L) الفراولة '' اللنج الاوراقفي مزيج من ماء وميثانول ، ثم استخلاص سائل سائل يتم باستخدام ثلاثة مذيبات ذات قطبية مختلفة من أجل استخراج الحد الأقصى من المستقلبات الثانوية .
في البداية ، أجريت الاختبارات الكيميائية النباتية ، بالاضافة إلى فحوصات للبوليفينول الكلي والفلفونويد، واختبارات التانين.و تم تقييم نشاطها المضاد DPPH بعد ذلك، تم تقييم إمكانات المستخلصات الأربعة المضادة للاكسدة باستخدام طريقة للميكروبات ضد السلالات البكتيرية المختلفة ، وبالإضافة الى ذلك تم قياس الاس الهيدروجيني والتوصيل الكهربائي وتم تقدير محتوى الكربوهيدرات وكذلك النسبة المئوية للمواد العضوية والمعدنية والمعدنية أشارت النتائج إلى أن مستخلص أسيتات مماثلة لحمض الاسكوربيك، مما يشير إلى نشاط قوي مضاد للكسدة، بينما أظهرت المستخلصات IC50 الايثيل اظهر قيم الأخرى مستويات تثبيط متناقضة .بالاضافة الى ذلك ،كشفت الاختبارات المضادة للبكتيريا عن فعالية كبيرة ضد سلالات الاشريكية القولونية .
وعموما، تسلط النتائج التراكمية لهذه الدراسة الضوء على الإمكانات الكبيرة لمستخلصات أوراق ''اللنج" في الأنشطة المدروسة . وبالتالي ،يمكن ان تكون هذه الأوراق مصدرا قيما للمركبات النشطة بيولوجيا ، مما يوفر بديلا علاجيا للحالات المرتبطة بالاجهاد التاكسدي والالتهابات الميكروبية
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Cette étude a pour objectif d’évaluer les propriétés biologiques de l’extrait hydro-méthanolique des feuilles d’Arbutus unedo L., une plante médicinale appartenant à la pharmacopée traditionnelle algérienne. Les échantillons végétaux ont été collectés dans la région d’Ouled-Moumen (wilaya de Souk Ahras), puis séchés et soumis à une extraction par macération à l’aide d’un mélange eau-méthanol. Une extraction liquide-liquide a ensuite été réalisée en utilisant trois solvants de polarités croissantes afin d’optimiser l’extraction des métabolites secondaires.
Dans un premier temps, des analyses phytochimiques qualitatives ont été conduites, accompagnées de dosages des polyphénols totaux, des flavonoïdes et des tanins. Par la suite, le potentiel antioxydant des quatre extraits a été évalué par la méthode du DPPH, et leur activité antimicrobienne testée contre différentes souches bactériennes. Des paramètres physico-chimiques tels que le pH, la conductivité électrique, la teneur en glucides, ainsi que les pourcentages de matière organique et minérale ont également été mesurés.
Les résultats ont mis en évidence que l’extrait à l’acétate d’éthyle présentait une activité antioxydante remarquable, avec des valeurs de CI₅₀ proches de celles de l’acide ascorbique, indiquant un fort pouvoir de piégeage des radicaux libres. Les autres extraits ont montré une inhibition décroissante. Par ailleurs, les tests antibactériens ont révélé une inhibition significative vis-à-vis de souches d’Escherichia coli.
En conclusion, les résultats obtenus démontrent le potentiel biologique important des feuilles de l’arbousier (Arbutus unedo L.), notamment en tant que source naturelle de composés bioactifs à visée antioxydante et antimicrobienne. Ces extraits pourraient constituer une alternative thérapeutique prometteuse pour la prise en charge des affections liées au stress oxydatif et aux infections bactériennes.