Détection d’Alzheimer assistée par IA

Vue d'ensemble

Développée en collaboration par une équipe de quatre, cette application web propose un dépistage d’Alzheimer assisté par IA à travers deux modèles complémentaires : un CNN pour la classification d’images IRM et un SVM pour la classification de symptômes textuels. Les modèles sont intégrés dans une application ASP.NET Core MVC avec une interface responsive pour importer des images, analyser les symptômes et afficher les résultats des prédictions.

Résultats

• CNN pour la classification d’images IRM : exactitude rapportée de 85,2 %.
• SVM pour la classification de symptômes textuels : exactitude rapportée de 96 %.
• Intégration des deux modèles dans une application ASP.NET Core MVC responsive pour l’importation, l’analyse et l’affichage des prédictions.

Galerie du projet

Sélectionnez une image pour l’afficher en taille réelle.

Contributions principales

• Entraînement et évaluation des modèles d’IA.
• Développement de l’application web.
• Intégration des modèles et de l’API.
• Développement logiciel collaboratif.

Fonctionnalités clés

• Importation d’images IRM et classification par CNN
• Analyse des symptômes textuels avec TF-IDF et SVM
• Résultats des prédictions et rapports
• Intégration des modèles via une API REST
• Interface responsive ASP.NET Core MVC