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Approche préliminaire à la classification de l’alzheimer

Présenté par


  • Ludovic Laflamme
  • Yacine Yaddaden, professeur

Partenaire(s)





Ce projet vise à préparer des données d'IRM pour l'analyse par intelligence artificielle dans le cadre de la classification de la maladie d'Alzheimer. Les images IRM volumineuses et complexes sont converties en format TIFF et traitées pour garantir la qualité des données. En utilisant des méthodes Python telles qu'OpenCV et nibabel, les images sont nettoyées, redimensionnées et normalisées. Les résultats montrent des variations significatives et facile à observer entre les différentes catégories de démence, démontrant l'efficacité de la méthode. L'étape suivante consiste à développer un modèle de classification basé sur un algorithme de réseau neuronal convolutionnel (CNN).



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