Diagnosis of Parkinson’s Disease using Deep Learning

Abstract

La progression de la maladie de Parkinson reste un défi majeur, avec un nombre de cas en augmentation et un diagnostic exact souvent difficile malgré les avancées médicales et les techniques d'imagerie. Les techniques d’Intelligence Artificielle peuvent améliorer la précision de la détection. Notre objectif est de développer un système de classification d'images IRM pour le diagnostic de la maladie de Parkinson, en utilisant la base de données NTUA avec des modèles préentraînés

de réseaux de neurones convolutifs tels que VGG16, ResNet50, DenseNet121, MobileNetV2 et VGG19, ainsi que le modèle CNN proposé.