Etudiant : FARHAT NESSRINE

Filière : LF Sciences Mathématiques et Informatique

Encadrant : Pr. RIFFI JAMAL

Annèe : 2021

Résumé : La démence est un syndrome dans lequel on observe une dégradation de la mémoire, du raisonnement, du comportement et de l’aptitude à réaliser les activités quotidiennes. . La maladie d’Alzheimer est la cause la plus courante de la démence et serait à l’origine de 60-70% des cas. Cette maladie neurodégénérative qui était découverte en 1907 par Dr Aloïs Alzheimer,touche 35 millions dans le monde, Le royaume enregistre plus de 150.000 cas de malades atteints d’Alzheimer. Le diagnostic comprend un interrogatoire et un examen neurologique standard, et pour les examens complémentaires, le recours aux imageries par résonance magnétique (IRM) de haute performance semble clairement la meilleure attitude pour visualiser le cerveau d’un patient atteint de maladie d’Alzheimer.. Cependant, même si L’IRM permet de voir les premiers effets de la maladie, il est généralement trop tard à ce stade de détection. Diagnostiquer la maladie avant cela serait donc très important. En plus,L’interprétation des images IRM faite par l’être humain est généralement subjective et peut contenir des erreurs.. Notre objectif de ce projet de fin d'étude est donc de construire un modèle objectif capable d’automatiser la classification des différents stades de la maladie d'Alzheimer, à partir de l’imagerie IRM, en utilisant les CNN et le Transfer Learning, permettant de diagnostiquer la maladie d'Alzheimer dans un stade précoce.