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La prédiction et l'analyse précises des maladies cancéreuses jouent un rôle crucial dans l'amélioration des résultats pour les patients et la planification des traitements. Dans cette thèse, le modèle de prédiction et d'analyse du cancer utilise des algorithmes d'apprentissage profond, en particulier des réseaux neuronaux artificiels (ANN) et des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), avec l'utilisation d'images PET/CT. Le système vise à améliorer la précision et l'efficacité du diagnostic du cancer et à fournir des informations précieuses pour la prise de décisions concernant le traitement. Le système tire parti de la puissance des modèles d'apprentissage profond, connus pour fournir des informations précieuses sur le métabolisme du cancer et les structures anatomiques. En entraînant les modèles CNN sur un vaste ensemble de données d'images PET/CT annotées, le système peut apprendre à reconnaître des modèles et des caractéristiques indiquant des régions cancéreuses. Pour évaluer la précision du système, des mesures de performance telles que l'intersection sur l'union (IoU) et la mesure F sont utilisées. L'IoU mesure le chevauchement entre les régions cancéreuses prédites et les annotations de la vérité de terrain, tandis que la F-measure évalue l'équilibre entre la précision et le rappel des prédictions. Ces paramètres fournissent des mesures quantitatives de la performance du système.