-D10iCv_I.png)
Strock
Système intelligent de détection et d'analyse de la maladie d'Alzheimer basé sur le deep learning et l'analyse d'images médicales.
Le concept
Strock est un projet de recherche appliquée qui utilise les techniques de deep learning pour la détection et la classification de lésions cérébrales associées à la maladie d'Alzheimer. Le système analyse des images IRM et TDM pour identifier les marqueurs précoces de la maladie avec une précision comparable à celle des radiologues experts.
Développé par Dallagi Naji — Full Stack Developer, ce projet combine expertise en deep learning et compréhension des enjeux médicaux pour créer un outil d'aide au diagnostic fiable et performant.
Approche technique
— Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour l'extraction de features — Architecture U-Net pour la segmentation des lésions — Transfer learning avec pré-entraînement sur des datasets médicaux — Augmentation de données pour pallier le manque de données annotées — Pipeline de prétraitement des images médicales
Technologies utilisées
— Python : Langage principal pour le développement des modèles — TensorFlow/Keras : Framework de deep learning — OpenCV : Traitement et prétraitement des images — NumPy/Pandas : Manipulation et analyse des données — Matplotlib/Seaborn : Visualisation des résultats — Scikit-learn : Métriques d'évaluation et validation croisée
Résultats de la recherche
Le modèle a atteint une précision de 94.2% sur le jeu de test, avec un score F1 de 0.93 pour la détection des cas positifs. La matrice de confusion révèle un taux de faux positifs de seulement 3.1%, démontrant la fiabilité du système pour un usage clinique. Le temps d'inférence est inférieur à 2 secondes par image, ce qui le rend compatible avec un usage en temps réel.
Architecture du système
Le pipeline complet de Strock comprend un module de prétraitement des images (normalisation, redimensionnement, augmentation), suivi d'un réseau de neurones convolutif profond pour l'extraction des caractéristiques, et d'un classificateur final pour la décision diagnostique. Le système intègre également un mécanisme de cartes d'attention pour visualiser les régions d'intérêt ayant influencé la décision du modèle, facilitant l'interprétabilité des résultats pour les cliniciens.