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MELANIE : un système d'analyse et d'interprétation automatique d'images de gels d'électrophorèse bidimensionnelle : systèmes experts et apprentissage automatique

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Defense Thèse de doctorat : Univ. Genève, 1987 - Sc. 2241 - 1987
Abstract MELANIE (Medical ELelectrophoresis ANalysis Interactive Expert system) est un projet de recherche pluridisciplinaire en cours au Centre Universitaire d'Informatique et à la Clinique Médicale de Genève. Le projet a pour objectif l'analyse et l'interprétation automatiques d'images de gels d'électrophorèse bidimensionnelle. Les développements sont effectués pour permettre une meilleure compréhension de certains phénomènes biologiques dans l'optique finale d 'aider à l'établissement d'un diagnostic. Ce dernier est fourni par un système expert qui constitue la partie centrale du processus d'interprétation. Il exige d'une part des données sur l'échantillon à analyser et d'autre part l'expertise permettant de simuler le raisonnement. Les données sont fournies par l'image, après qu'elle ait subi un traitement pour éliminer toutes les informations parasites et extraire celles qui sont significatives. L'expertise, quant à elle, est constituée par l'ensemble des connaissances biochimiques et médicales concernant l'électrophorèse bidimensionnelle. Comme celles-ci sont embryonnaires, un système d'apprentissage automatique a été développé pour augmenter et affiner les connaissances existantes, et aider à en acquérir de nouvelles. Cet ouvrage, qui présente les développements informatiques réalisés entre 1983 et 1986, détaille principalement les mécanismes utilisés dans le système expert d'aide à l'interprétation des images des gels d'électrophorèse bidimensionnelle, ainsi que la construction du système d'acquisition automatique des connaissances.
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APPEL, Ron David. MELANIE : un système d'analyse et d'interprétation automatique d'images de gels d'électrophorèse bidimensionnelle : systèmes experts et apprentissage automatique. Université de Genève. Thèse, 1987. https://archive-ouverte.unige.ch/unige:105877

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Deposited on : 2018-06-26

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