Catalogue des ouvrages Université de Laghouat
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Auteur Nardjes Hamini |
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Titre : Agrégation cartographique d’objets surfaciques : Algorithme d’amalgamation par déplacement des objets l’un vers l’autre Type de document : document multimédia Auteurs : Lotfi Bourkhoum, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2012 Importance : 62 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Systèmes parallèles et distribués SPD Langues : Français (fre) Mots-clés : Généralisation cartographique Amalgamation par déplacement Résumé : Le domaine de la cartographie, comme beaucoup d'autres, a été révolutionné par l'avènement de l'informatique. Traditionnellement, la carte était à la fois un support de stockage de connaissances sur le monde réel, et un vecteur de ces connaissances. Avec l'arrivée de l'informatique, les producteurs de données géographiques ont cessé de stocker l'information sous forme de cartes pour la stocker sous forme numérique, dans des bases de données géographiques. Quand on réduit l’échelle d’une carte numérique vectorielle, l’espace qui lui incombait se réduit. Cette dernière peut devenir illisible et des conflits cartographiques peuvent apparaître. Ces conflits se produisent entre objets : superposition d’un bâtiment sur route ; ou sur un même objet :
série de virage qui s’entre mêlent engendrant un empâtement routier. La généralisation cartographique est le processus qui corrige ces problèmes. Cette dernière se décompose en plusieurs opérations, on a celle qui résout la superposition en déplaçant les objets en conflit vers un zone sur, on a l’opération qui résout l’empâtement routier en étirant la série de virage comme un accordéon. Parmi ces opérations on a l’amalgamation qui consiste à assembler des objets de taille non visible pour obtenir un seul objet plus grand et de ce fait visible. Pour ce mémoire notre choix s’est porté sur l’algorithme d’amalgamation par déplacement des objets l’un vers l’autre. Ce projet s’inscrit dans la continuité du projet plus global d’enrichissement de la plateforme de généralisation PEGASE.note de thèses : Mémoire d'ingénieur d'état en informatique Agrégation cartographique d’objets surfaciques : Algorithme d’amalgamation par déplacement des objets l’un vers l’autre [document multimédia] / Lotfi Bourkhoum, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2012 . - 62 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Systèmes parallèles et distribués SPD
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Généralisation cartographique Amalgamation par déplacement Résumé : Le domaine de la cartographie, comme beaucoup d'autres, a été révolutionné par l'avènement de l'informatique. Traditionnellement, la carte était à la fois un support de stockage de connaissances sur le monde réel, et un vecteur de ces connaissances. Avec l'arrivée de l'informatique, les producteurs de données géographiques ont cessé de stocker l'information sous forme de cartes pour la stocker sous forme numérique, dans des bases de données géographiques. Quand on réduit l’échelle d’une carte numérique vectorielle, l’espace qui lui incombait se réduit. Cette dernière peut devenir illisible et des conflits cartographiques peuvent apparaître. Ces conflits se produisent entre objets : superposition d’un bâtiment sur route ; ou sur un même objet :
série de virage qui s’entre mêlent engendrant un empâtement routier. La généralisation cartographique est le processus qui corrige ces problèmes. Cette dernière se décompose en plusieurs opérations, on a celle qui résout la superposition en déplaçant les objets en conflit vers un zone sur, on a l’opération qui résout l’empâtement routier en étirant la série de virage comme un accordéon. Parmi ces opérations on a l’amalgamation qui consiste à assembler des objets de taille non visible pour obtenir un seul objet plus grand et de ce fait visible. Pour ce mémoire notre choix s’est porté sur l’algorithme d’amalgamation par déplacement des objets l’un vers l’autre. Ce projet s’inscrit dans la continuité du projet plus global d’enrichissement de la plateforme de généralisation PEGASE.note de thèses : Mémoire d'ingénieur d'état en informatique
Titre : Agrégation cartographique d’objets surfaciques : algorithme d’amalgamation par remplissage de l’espace entre objets Type de document : document multimédia Auteurs : Nacira Horri, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2012 Importance : 82 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Systèmes d’information avancées Langues : Français (fre) Mots-clés : Généralisation cartographique Amalgamation par remplissage de l’espace Résumé : Le domaine de la cartographie, comme beaucoup d'autres, a été révolutionné par l'avènement de l'informatique. Traditionnellement, la carte était à la fois un support de stockage de connaissances sur le monde réel, et un vecteur de ces connaissances. Avec l'arrivée de l'informatique, les producteurs de données géographiques ont cessé de stocker l'information sous forme de cartes pour la stocker sous forme numérique, dans des bases de données géographiques. Quand on réduit l’échelle d’une carte numérique vectorielle, l’espace qui lui incombait se réduit. Cette dernière peut devenir illisible et des conflits cartographiques peuvent apparaître. Ces conflits se produisent entre objets : superposition d’un bâtiment sur route ; ou sur un même objet : série de virage qui s’entre mêlent engendrant un empâtement routier. La généralisation cartographique est le processus qui corrige ces problèmes. Cette dernière se décompose en plusieurs opérations, on a celle qui résout la superposition en déplaçant les objets en conflit vers un zone sur, on a l’opération qui résout l’empâtement routier en étirant la série de virage comme un accordéon. Parmi ces opérations on a l’amalgamation qui consiste à assembler des objets de taille non visible pour obtenir un seul objet plus grand et de ce fait visible. Pour ce mémoire notre choix s’est porté sur l’algorithme d’amalgamation par remplissage de l’espace entre objets. Ce projet s’inscrit dans la continuité du projet plus global d’enrichissement de la plateforme de généralisation PEGASE. note de thèses : Mémoire d'ingénieur d'état en informatique Agrégation cartographique d’objets surfaciques : algorithme d’amalgamation par remplissage de l’espace entre objets [document multimédia] / Nacira Horri, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2012 . - 82 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Systèmes d’information avancées
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Généralisation cartographique Amalgamation par remplissage de l’espace Résumé : Le domaine de la cartographie, comme beaucoup d'autres, a été révolutionné par l'avènement de l'informatique. Traditionnellement, la carte était à la fois un support de stockage de connaissances sur le monde réel, et un vecteur de ces connaissances. Avec l'arrivée de l'informatique, les producteurs de données géographiques ont cessé de stocker l'information sous forme de cartes pour la stocker sous forme numérique, dans des bases de données géographiques. Quand on réduit l’échelle d’une carte numérique vectorielle, l’espace qui lui incombait se réduit. Cette dernière peut devenir illisible et des conflits cartographiques peuvent apparaître. Ces conflits se produisent entre objets : superposition d’un bâtiment sur route ; ou sur un même objet : série de virage qui s’entre mêlent engendrant un empâtement routier. La généralisation cartographique est le processus qui corrige ces problèmes. Cette dernière se décompose en plusieurs opérations, on a celle qui résout la superposition en déplaçant les objets en conflit vers un zone sur, on a l’opération qui résout l’empâtement routier en étirant la série de virage comme un accordéon. Parmi ces opérations on a l’amalgamation qui consiste à assembler des objets de taille non visible pour obtenir un seul objet plus grand et de ce fait visible. Pour ce mémoire notre choix s’est porté sur l’algorithme d’amalgamation par remplissage de l’espace entre objets. Ce projet s’inscrit dans la continuité du projet plus global d’enrichissement de la plateforme de généralisation PEGASE. note de thèses : Mémoire d'ingénieur d'état en informatique An automated 3D convolutional neural network approach for early alzheimer’s disease diagnosis using brain MRI Scans / Nadjat Manal Boumaza
Titre : An automated 3D convolutional neural network approach for early alzheimer’s disease diagnosis using brain MRI Scans Type de document : document multimédia Auteurs : Nadjat Manal Boumaza, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2026 Importance : 50 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Data science and artificial intelligence Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Alzheimer’s disease Deep learning 3D Convolutional neural network (3D CNN) Magnetic resonance imaging (MRI) Early diagnosis Medical image classification Explainable artificial Intelligence (XAI) Grad-CAM Computer-Aided Diagnosis (CAD) Résumé : Alzheimer’s disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that affects memory, cognition, and daily functioning, making early diagnosis essential for effective clinical intervention and patient management. Recent advances in artificial intelligence have demonstrated the potential of deep learning techniques for the automated analysis of medical images. In this study, an automated framework based on a Three-Dimensional Convolutional Neural Network (3D CNN) is proposed for the early detection and classification of Alzheimer’s disease using brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans.
Unlike conventional approaches that analyze MRI slices independently, the proposed method reconstructs complete MRI volumes by grouping all slices belonging to the same patient, thereby preserving volumetric anatomical information. The reconstructed volumes are processed by a 3D CNN architecture designed to learn discriminative spatial features associated with different stages of Alzheimer’s disease. To improve model transparency and clinical interpretability, a Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) module is integrated into the framework, enabling visualization of the brain regions that contribute most significantly to the classification decisions.
Experimental evaluation demonstrates the effectiveness of the proposed approach in distinguishing between Non-Demented, Very Mild Demented, Mild Demented, and Moderate Demented subjects. The obtained results indicate that volumetric analysis using 3D CNNs provides a more comprehensive representation of brain structures than traditional 2D methods, while the Grad-CAM module enhances trustworthiness by providing visual explanations of the model’s predictions. The proposed framework represents a promising solution for computer-aided diagnosis systems and may contribute to earlier and more reliable detection of Alzheimer’s disease.note de thèses : Mémoire de master en informatique An automated 3D convolutional neural network approach for early alzheimer’s disease diagnosis using brain MRI Scans [document multimédia] / Nadjat Manal Boumaza, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2026 . - 50 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Data science and artificial intelligence
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Alzheimer’s disease Deep learning 3D Convolutional neural network (3D CNN) Magnetic resonance imaging (MRI) Early diagnosis Medical image classification Explainable artificial Intelligence (XAI) Grad-CAM Computer-Aided Diagnosis (CAD) Résumé : Alzheimer’s disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that affects memory, cognition, and daily functioning, making early diagnosis essential for effective clinical intervention and patient management. Recent advances in artificial intelligence have demonstrated the potential of deep learning techniques for the automated analysis of medical images. In this study, an automated framework based on a Three-Dimensional Convolutional Neural Network (3D CNN) is proposed for the early detection and classification of Alzheimer’s disease using brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans.
Unlike conventional approaches that analyze MRI slices independently, the proposed method reconstructs complete MRI volumes by grouping all slices belonging to the same patient, thereby preserving volumetric anatomical information. The reconstructed volumes are processed by a 3D CNN architecture designed to learn discriminative spatial features associated with different stages of Alzheimer’s disease. To improve model transparency and clinical interpretability, a Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) module is integrated into the framework, enabling visualization of the brain regions that contribute most significantly to the classification decisions.
Experimental evaluation demonstrates the effectiveness of the proposed approach in distinguishing between Non-Demented, Very Mild Demented, Mild Demented, and Moderate Demented subjects. The obtained results indicate that volumetric analysis using 3D CNNs provides a more comprehensive representation of brain structures than traditional 2D methods, while the Grad-CAM module enhances trustworthiness by providing visual explanations of the model’s predictions. The proposed framework represents a promising solution for computer-aided diagnosis systems and may contribute to earlier and more reliable detection of Alzheimer’s disease.note de thèses : Mémoire de master en informatique Analyse de l'algorithme de Steven Fortune pour le calcul de diagramme de Voronoï de points / Mohamed Khaled Rezigui
Titre : Analyse de l'algorithme de Steven Fortune pour le calcul de diagramme de Voronoï de points Type de document : texte manuscrit Auteurs : Mohamed Khaled Rezigui, Auteur ; youcef Bensassi, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2019 Importance : 37 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Réseaux,systèmes et applications réparties Langues : Français (fre) Mots-clés : Algorithmes Algorithme de Steven Fortune Diagramme de Voronoï Résumé : La géométrie Algorithmique est une discipline très ancienne, elle s'est développée á partir des années 70 en réponse á des problèmes de conception assistée par ordinateur (C.A.O.), de robotique, de géographie, d'informatique graphique, de conception de circuits intégrés,.etc. Parmi les algorithmes appartenant à la discipline de la géométrie algorithmique on retrouve le Diagramme de Voronoi, Plusicurs Algorithmes ont été développé pour le calculer, dans notre mémoire on s'intéresse à l'Algorithme de Steven Fortune, qu'on va tout d'abordanalyser, puis implémenter ensuitecomparer avec les autres algorithmes en se basant sur les critères suivant: La précision, la fiabilité, la complexité, la simplicité et la généralisassions, c'est l'algorithme de Steven Fortune qui a répondu au mieux aux critères définis. note de thèses : Mémoire de master en informatique Analyse de l'algorithme de Steven Fortune pour le calcul de diagramme de Voronoï de points [texte manuscrit] / Mohamed Khaled Rezigui, Auteur ; youcef Bensassi, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2019 . - 37 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Réseaux,systèmes et applications réparties
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Algorithmes Algorithme de Steven Fortune Diagramme de Voronoï Résumé : La géométrie Algorithmique est une discipline très ancienne, elle s'est développée á partir des années 70 en réponse á des problèmes de conception assistée par ordinateur (C.A.O.), de robotique, de géographie, d'informatique graphique, de conception de circuits intégrés,.etc. Parmi les algorithmes appartenant à la discipline de la géométrie algorithmique on retrouve le Diagramme de Voronoi, Plusicurs Algorithmes ont été développé pour le calculer, dans notre mémoire on s'intéresse à l'Algorithme de Steven Fortune, qu'on va tout d'abordanalyser, puis implémenter ensuitecomparer avec les autres algorithmes en se basant sur les critères suivant: La précision, la fiabilité, la complexité, la simplicité et la généralisassions, c'est l'algorithme de Steven Fortune qui a répondu au mieux aux critères définis. note de thèses : Mémoire de master en informatique Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MF 01-30 MF 01-30 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible
Titre : Automated identification of snake, scorpion bites and other skin lesions using a new multimodal vision transformer (ViT) Type de document : document multimédia Auteurs : Hibatallah Djokhdem, Auteur ; Wafaa Asmahan Taifouri, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2026 Importance : 37 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Artificial intelligence and data science Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Multimodal learning Vision transformer (ViT) BERT Cross-attention fusion Skin lesions and bite injuries Résumé : This work presents a multimodal framework for the automated classification of injuries resulting from bites and stings (such as snakes, scorpions, spiders, and insects) and distinguishing them from nonbite skin lesions. The proposed approach integrates medical images using a Vision Transformer (ViT) and descriptive clinical text using a BERT model, driven by a bidirectional crossattention fusion mechanism. A custom dataset comprising 1,526 images and textual descriptions was compiled via a web interface following a Humanintheloop approach, and class imbalance was addressed using a specialized data augmentation strategy. Experimental results demonstrate that the proposed multimodal network achieves a superior test accuracy of 90.52%, significantly outperforming the unimodal baselines, namely ViTonly (73.0%) and BERTonly (67.8%). Furthermore, model interpretability was rigorously analyzed using visual and textual attention heatmaps. note de thèses : Mémoire de master en informatique Automated identification of snake, scorpion bites and other skin lesions using a new multimodal vision transformer (ViT) [document multimédia] / Hibatallah Djokhdem, Auteur ; Wafaa Asmahan Taifouri, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2026 . - 37 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Artificial intelligence and data science
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Multimodal learning Vision transformer (ViT) BERT Cross-attention fusion Skin lesions and bite injuries Résumé : This work presents a multimodal framework for the automated classification of injuries resulting from bites and stings (such as snakes, scorpions, spiders, and insects) and distinguishing them from nonbite skin lesions. The proposed approach integrates medical images using a Vision Transformer (ViT) and descriptive clinical text using a BERT model, driven by a bidirectional crossattention fusion mechanism. A custom dataset comprising 1,526 images and textual descriptions was compiled via a web interface following a Humanintheloop approach, and class imbalance was addressed using a specialized data augmentation strategy. Experimental results demonstrate that the proposed multimodal network achieves a superior test accuracy of 90.52%, significantly outperforming the unimodal baselines, namely ViTonly (73.0%) and BERTonly (67.8%). Furthermore, model interpretability was rigorously analyzed using visual and textual attention heatmaps. note de thèses : Mémoire de master en informatique
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