Diagnosis of Parkinson’s Disease  using Deep Learning

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Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	SNOUSSI Bouchera	-
dc.contributor.author	HICHEUR Chahla	-
dc.date.accessioned	2024-10-13T10:06:08Z	-
dc.date.available	2024-10-13T10:06:08Z	-
dc.date.issued	2024	-
dc.identifier.uri	https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/31375	-
dc.description	4.621.1.1347;83p	fr_FR
dc.description.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.	fr_FR
dc.language.iso	fr	fr_FR
dc.publisher	blida1	fr_FR
dc.subject	Intelligence artificielle, Images IRM, Modèle pré-entrainés, CNN,NTUA.	fr_FR
dc.title	Diagnosis of Parkinson’s Disease using Deep Learning	fr_FR
Collection(s) :	Mémoires de Master

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Diagnosis of PD_final.pdf		3,55 MB	Adobe PDF	Voir/Ouvrir

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