Catalogue des ouvrages Université de Laghouat
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Auteur Younes Guellouma |
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Titre : A two-stage deep learning framework for chest X-ray tampering detection and disease classification Type de document : document multimédia Auteurs : Ali Hamdi, Auteur ; Aymen Mouhouche, Auteur ; Younes Guellouma, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2026 Importance : 57 p. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Artificial intelligence and data science Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Chest X-ray Deep learning Tampering detection Disease classification DenseNet-121 CBAM NIH ChestX-ray14 Image authenticity Résumé : Making sure that medical images have not been altered is essential for any reliable AI diagnostic system. This thesis proposes a two-stage deep learning framework that first checks whether a chest X-ray has been tampered with, and then classifies it for 14 thoracic diseases. The system was built and tested on the NIH ChestX-ray14 dataset, which contains 112,120 radiographs from 30,805 patients.
The work is structured around five experiments: (1) training a baseline disease classifier on clean images, (2) studying how tampering affects classifier performance, (3) training a dedicated tampering detector, (4) evaluating the full two-stage pipeline, and (5) analysing how the severity of tampering affects both components.
Our classifier (DenseNet-121 + CBAM + Multi-Scale Feature Extractor) achieves a macro-AUC of 0.8303 on 15 classes. Tampering brings this down to 0.7928 (a 4.52% drop). The detector reaches AUC 0.9731 and accuracy 94.5%. The protected pipeline recovers 99.8% of clean baseline performance while rejecting 88.1% of tampered images.note de thèses : Mémoire de master en informatique A two-stage deep learning framework for chest X-ray tampering detection and disease classification [document multimédia] / Ali Hamdi, Auteur ; Aymen Mouhouche, Auteur ; Younes Guellouma, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2026 . - 57 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Artificial intelligence and data science
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Chest X-ray Deep learning Tampering detection Disease classification DenseNet-121 CBAM NIH ChestX-ray14 Image authenticity Résumé : Making sure that medical images have not been altered is essential for any reliable AI diagnostic system. This thesis proposes a two-stage deep learning framework that first checks whether a chest X-ray has been tampered with, and then classifies it for 14 thoracic diseases. The system was built and tested on the NIH ChestX-ray14 dataset, which contains 112,120 radiographs from 30,805 patients.
The work is structured around five experiments: (1) training a baseline disease classifier on clean images, (2) studying how tampering affects classifier performance, (3) training a dedicated tampering detector, (4) evaluating the full two-stage pipeline, and (5) analysing how the severity of tampering affects both components.
Our classifier (DenseNet-121 + CBAM + Multi-Scale Feature Extractor) achieves a macro-AUC of 0.8303 on 15 classes. Tampering brings this down to 0.7928 (a 4.52% drop). The detector reaches AUC 0.9731 and accuracy 94.5%. The protected pipeline recovers 99.8% of clean baseline performance while rejecting 88.1% of tampered images.note de thèses : Mémoire de master en informatique Adaptation de l'algorithmique des automates d'arbres sur les langages d'arbres non ordonnées / Ilham Guenane
Titre : Adaptation de l'algorithmique des automates d'arbres sur les langages d'arbres non ordonnées Type de document : texte manuscrit Auteurs : Ilham Guenane, Auteur ; khadidja Chikhaoui, Auteur ; Younes Guellouma, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2017 Importance : 56 p. Format : 30 cm. Note générale : Option : Systèmes d'information et de décision Langues : Français (fre) note de thèses : Mémoire de master en informatique Adaptation de l'algorithmique des automates d'arbres sur les langages d'arbres non ordonnées [texte manuscrit] / Ilham Guenane, Auteur ; khadidja Chikhaoui, Auteur ; Younes Guellouma, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2017 . - 56 p. ; 30 cm.
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Titre : Algorithmique des automates d'arbres en vue d'un traitement efficace des gandes masses de données Type de document : texte manuscrit Auteurs : Younes Guellouma, Auteur ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2017 Importance : 128 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Langues : Français (fre) Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Automates d'arbres Expressions rationnelles Minimisation Complexité Boite à ou- tils Classification d'algorithmes Résumé : Les automates d'arbres constituent un outil théorique puissant utilisé dans plusieurs domaines, exi- geant la manipulation de grosses masses de données. Ces derniers incluent la modélisation XML, le traitement des langages naturels et la vérification formelle. Afin de réduire l'écart entre cet outil théorique et son utilisation dans la pratique, nous traitons dans cette thèse différents aspects algorith- miques liés à une manipulation efficace des automates d'arbres. Nous nous somme focalisé sur deux aspects. Dans le premier, d'ordre algorithmique, nous avons traités deux problèmes majeurs : la minimisation et la transformation d'un automate en une expres- sion rationnelle équivalente. Le second aspect concerne la conception et l'implémentation d'une boite à outils. Concernant la minimisation d'automates d'arbres, deux techniques ont été proposées afin d'améliorer la complexité temporelle et spatiale. Ces deux techniques sont considérées comme des méta-méthodes vu qu'elles peuvent être personnalisées selon le type de l'automate traité ainsi que la variante de mini- misation. La premnière approche consiste à déployer une représentation utilisant la structure de graphe liée à l'automate en question. Ainsi, des propriétés liées aux graphes sont appliquées pour accélérer le processus de minimisation. La seconde approche transforme l'automate d'arbre en un automate de mots dont la minimisation coincide avec celle de l'automate d'arbres. Concernant le problème de transformation d'automates d'arbres en expressions rationnelles, très peu étudié dans la littérature, nous proposons trois variantes représentant des généralisations de tech- niques analogues à celles des automates de mots. Elles se basent respectivement sur la formulation et la résolution d'un système d'équations rationnelles, d'un système d'étiquetage de chemins d'états et sur la notion d'intégration d'expressions rationnelles. Quant au deuxième aspect, nous avons conçu une nouvelle boite à outils à base de taxonomies, Cette boite à outils se veut ouverte, extensible et facile à utiliser. Pour cette raison, nous nous sommes basés sur une hiérarchie de structures de données afin de répondre aux exigences des utilisateurs. Une hiérarchie d'algorithmes basés sur les taxonomies est aussi détinie. En plus, nous avons décrit l'implémentation de deux taxonomies d'algorithmes visées par notre étude qui sont la minimisation d'automates d'arbres et la transformation d'un automate d'arbres en expression rationnelle. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Algorithmique des automates d'arbres en vue d'un traitement efficace des gandes masses de données [texte manuscrit] / Younes Guellouma, Auteur ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2017 . - 128 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
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Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Automates d'arbres Expressions rationnelles Minimisation Complexité Boite à ou- tils Classification d'algorithmes Résumé : Les automates d'arbres constituent un outil théorique puissant utilisé dans plusieurs domaines, exi- geant la manipulation de grosses masses de données. Ces derniers incluent la modélisation XML, le traitement des langages naturels et la vérification formelle. Afin de réduire l'écart entre cet outil théorique et son utilisation dans la pratique, nous traitons dans cette thèse différents aspects algorith- miques liés à une manipulation efficace des automates d'arbres. Nous nous somme focalisé sur deux aspects. Dans le premier, d'ordre algorithmique, nous avons traités deux problèmes majeurs : la minimisation et la transformation d'un automate en une expres- sion rationnelle équivalente. Le second aspect concerne la conception et l'implémentation d'une boite à outils. Concernant la minimisation d'automates d'arbres, deux techniques ont été proposées afin d'améliorer la complexité temporelle et spatiale. Ces deux techniques sont considérées comme des méta-méthodes vu qu'elles peuvent être personnalisées selon le type de l'automate traité ainsi que la variante de mini- misation. La premnière approche consiste à déployer une représentation utilisant la structure de graphe liée à l'automate en question. Ainsi, des propriétés liées aux graphes sont appliquées pour accélérer le processus de minimisation. La seconde approche transforme l'automate d'arbre en un automate de mots dont la minimisation coincide avec celle de l'automate d'arbres. Concernant le problème de transformation d'automates d'arbres en expressions rationnelles, très peu étudié dans la littérature, nous proposons trois variantes représentant des généralisations de tech- niques analogues à celles des automates de mots. Elles se basent respectivement sur la formulation et la résolution d'un système d'équations rationnelles, d'un système d'étiquetage de chemins d'états et sur la notion d'intégration d'expressions rationnelles. Quant au deuxième aspect, nous avons conçu une nouvelle boite à outils à base de taxonomies, Cette boite à outils se veut ouverte, extensible et facile à utiliser. Pour cette raison, nous nous sommes basés sur une hiérarchie de structures de données afin de répondre aux exigences des utilisateurs. Une hiérarchie d'algorithmes basés sur les taxonomies est aussi détinie. En plus, nous avons décrit l'implémentation de deux taxonomies d'algorithmes visées par notre étude qui sont la minimisation d'automates d'arbres et la transformation d'un automate d'arbres en expression rationnelle. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Thd 10-30-1 Thd 10-30-1 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible Thd 10-30-2 Thd 10-30-2 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible thed 10-04 thed 10-04 Thése SALLE DES THESES bibliothèque centrale théses en informatique Disponible
Titre : Algorithmique de recherche de motif dans les documents XML Type de document : texte manuscrit Auteurs : Ilyes Brihmat, Auteur ; Younes Guellouma, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2014 Importance : 83 p. Format : 27 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Systèmes d’information et décision Langues : Français (fre) Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Algorithmique XML recherche de motif XML Xpath Arbres Algorithme naïf Résumé : Le but de ce travail est l’étude d’un certain nombre d’algorithmes de recherche de motifs dans les documents XML. En effet la recherche de motif est un sujet très étudié dans les littératures pour les motifs textuels mais n’est pas plus considéré dans la structure arborescente. On développe un outil pour mesurer la qualité des algorithmes de recherche de motif d’arbre choisis, on combine aussi ces algorithmes avec Xpath pour prouver son efficacité. note de thèses : Mémoire de master en informatique Algorithmique de recherche de motif dans les documents XML [texte manuscrit] / Ilyes Brihmat, Auteur ; Younes Guellouma, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2014 . - 83 p. ; 27 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
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Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Algorithmique XML recherche de motif XML Xpath Arbres Algorithme naïf Résumé : Le but de ce travail est l’étude d’un certain nombre d’algorithmes de recherche de motifs dans les documents XML. En effet la recherche de motif est un sujet très étudié dans les littératures pour les motifs textuels mais n’est pas plus considéré dans la structure arborescente. On développe un outil pour mesurer la qualité des algorithmes de recherche de motif d’arbre choisis, on combine aussi ces algorithmes avec Xpath pour prouver son efficacité. note de thèses : Mémoire de master en informatique Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité CD 207 CD 207 CD BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible th 10-162 th 10-162 Thése SALLE DES THESES bibliothèque centrale théses en informatique Disponible
Titre : Analyse descriptive sur les données climatiques : cas d'étude la région de Laghouat Type de document : texte manuscrit Auteurs : Oussama Mennad, Auteur ; Mustapha Taibi, Auteur ; Younes Guellouma, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2019 Importance : 49 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Systèmes d'information et de décision Langues : Français (fre) Mots-clés : Analyse descriptive Données climatiques Laghouat note de thèses : Mémoire de master en informatique Analyse descriptive sur les données climatiques : cas d'étude la région de Laghouat [texte manuscrit] / Oussama Mennad, Auteur ; Mustapha Taibi, Auteur ; Younes Guellouma, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2019 . - 49 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Systèmes d'information et de décision
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Mots-clés : Analyse descriptive Données climatiques Laghouat note de thèses : Mémoire de master en informatique Réservation
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