Un Système Multimodal pour la Classification des données Medicales

Abstract

The COVID-19 pandemic has profoundly impacted global health, economies, and societies. Characterized by its rapid transmission and diverse clinical manifestations, COVID-19 has posed unprecedented challenges to health care systems worldwide. Early diagnosis of COVID-19 is paramount for effective containment and management of the disease. Timely identification of infected individuals allows for prompt isolation, reducing the risk of transmission within communities. Decision support systems (DSS) play a crucial role in the management of the COVID-19 pandemic by providing timely, data-driven insights to aid decision-making at various levels, from individual patient care to public health policy formulation.

Multimodal information from multiple sources is vital for decision support systems (DSS) in addressing the complexities of the COVID-19 pandemic effectively. By integrating data from diverse medical imaging, DSS can provide a comprehensive understanding of the disease landscape. This multifaceted approach allows for more accurate risk assessment, early detection of outbreaks, and tailored interventions at both individual and population levels.

This master's thesis presents the development of a multimodal COVID-19 detection system based on deep learning. This system integrates data from multiple sources, including CT scans and chest X-rays, to provide an accurate assessment of the presence of the virus. By utilizing advanced Convolutional neural network architectures such as VGG16, ResNet50, and InceptionV3, the system extracts relevant features from medical images, enabling precise classification of COVID-19 cases compared to other respiratory conditions. Obtained results are very encouraging proving that by integrating multimodal data, this system offers a more comprehensive and accurate approach for early diagnosis and effective disease management, thus providing a valuable tool for health care professionals in the fight against the pandemic. ------------------------------------------------------------------------------------- يتميز فيروس كورونا (COVID-19)بانتقاله السريع ومظاهره السريرية المتنوعة، وقد شكل تحديات غير مسبوقة لأنظمة الرعاية الصحية في جميع أنحاء العالم. يعد التشخيص المبكر لمرض كوفيد-19 أمرًا بالغ الأهمية لاحتواء المرض وإدارته بشكل فعال. يتيح التعرف على الأفراد المصابين في الوقت المناسب العزل السريع، مما يقلل من خطر انتقال العدوى داخل المجتمعات. تلعب أنظمة دعم القرار (DSS)دورًا حاسمًا في إدارة جائحة كوفيد-19 من خلال توفير رؤى تعتمد على البيانات في الوقت المناسب للمساعدة في اتخاذ القرار على مختلف المستويات، بدءًا من رعاية المرضى الفردية وحتى صياغة سياسات الصحة العامة.

تعد المعلومات متعددة الوسائط من مصادر متعددة أمرًا حيويًا لأنظمة دعم القرار (DSS)في معالجة تعقيدات جائحة كوفيد-19 بشكل فعال. ومن خلال دمج البيانات المستمدة من التصوير الطبي المتنوع، يمكن أن يوفر نظام دعم القرار (DSS)فهمًا شاملاً لمشهد المرض. يسمح هذا النهج متعدد الأوجه بإجراء تقييم أكثر دقة للمخاطر، والكشف المبكر عن حالات تفشي المرض، والتدخلات المخصصة على المستويين الفردي والسكاني.

تقدم أطروحة الماجستير هذه تطوير نظام متعدد الوسائط للكشف عن فيروس كورونا (COVID-19)يعتمد على التعلم العميق. ويدمج هذا النظام البيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك الأشعة المقطعية والأشعة السينية للصدر، لتوفير تقييم دقيق لوجود الفيروس. ومن خلال استخدام بنيات الشبكة العصبية التلافيفية المتقدمة مثل VGG16 وResNet50 وInceptionV3، يستخرج النظام الميزات ذات الصلة من الصور الطبية، مما يتيح التصنيف الدقيق لحالات كوفيد-19 مقارنة بحالات الجهاز التنفسي الأخرى. تعتبر النتائج التي تم الحصول عليها مشجعة للغاية، حيث تثبت أنه من خلال دمج البيانات المتعددة الوسائط، يقدم هذا النظام نهجًا أكثر شمولاً ودقة للتشخيص المبكر والإدارة الفعالة للأمراض، وبالتالي يوفر أداة قيمة لمتخصصي الرعاية الصحية في مكافحة الوباء. -------------------------------------------------------------------------------------- La pandémie de COVID-19 a profondément impacté la santé mondiale, les économies et les sociétés. Caractérisé par sa transmission rapide et ses manifestations cliniques diverses, le COVID-19 a posé des défis sans précédent aux systèmes de santé du monde entier. Le diagnostic précoce du COVID-19 est primordial pour un confinement et une gestion efficaces de la maladie. L'identification opportune des personnes infectées permet un isolement rapide, réduisant ainsi le risque de transmission au sein des communautés. Les systèmes d'aide à la décision (DSS) jouent un rôle crucial dans la gestion de la pandémie de COVID-19 en fournissant des informations opportunes et basées sur les données pour aider à la prise de décision à différents niveaux, de la prise en charge individuelle des patients à la formulation des politiques de santé publique.

Les informations multimodales provenant de sources multiples sont vitales pour les systèmes d'aide à la décision (DSS) afin de relever efficacement les défis de la pandémie de COVID-19. En intégrant des données provenant de diverses images médicales, les DSS peuvent fournir une compréhension complète du paysage de la maladie. Cette approche multidimensionnelle permet une évaluation des risques plus précise, une détection précoce des épidémies et des interventions adaptées aux niveaux individuel et populationnel.

Cette thèse de master présente le développement d'un système de détection multimodal du COVID-19 basé sur l'apprentissage approfondi. Ce système intègre des données provenant de sources multiples, notamment des scanners CT et des radiographies thoraciques, pour fournir une évaluation précise de la présence du virus. En utilisant des architectures avancées de réseaux neuronaux convolutionnels telles que VGG16, ResNet50 et InceptionV3, le système extrait des caractéristiques pertinentes des images médicales, permettant une classification précise des cas de COVID-19 par rapport à d'autres affections respiratoires. Les résultats obtenus sont très encourageants, prouvant que l'intégration de données multimodales permet à ce système d'offrir une approche plus complète et précise pour le diagnostic précoce et la gestion efficace de la maladie, constituant ainsi un outil précieux pour les professionnels de la santé dans la lutte contre la pandémie.