Diagnosi de pacients d'Alzheimer mitjançant Visió per Computador

Desarrollo de una algoritmo de clasificación de imagenes para detectar la presencia y severidad del Alzheimer a partir de imagenes electromagneticas del cerebro humano. Para poder realizar un diagnóstico de un posible paciente de Alzheimer y saber su grado de severidad de forma automática rápidamente, se han desarrollado técnicas de visión por computador en Deep Learning, un campo dentro del Machine Learning (aprendizaje automático). En este trabajo de fin de grado TFG se presentara una de estas técnicas, basadas en el uso de las redes neuronales convolutivas. El objetivo principal de este proyecto es el diseño, implementación y ajuste de un modelo clasificador de Deep Learning para diagnosticar Alzheimer por imágenes. El diagnostico se realizara en cuatro grados de severidad yendo de un individuo sano al severamente afectado (“Mild Demented”, “Moderate Demented”, “Non Demented” y “Very Mild Demented”).Development of an image classification algorithm to detect the presence and severity of Alzheimer's from electromagnetic images of the human brain. In order to quickly make a diagnosis of a possible Alzheimer's patient and know its degree of severity automatically, computer vision techniques have been developed in Deep Learning, a field within Machine Learning. In this final thesis, one of these techniques will be presented, based on the use of convolutional neural networks. The main objective of this project is the design, implementation and adjustment of a Deep Learning classifier model to diagnose Alzheimer's by imaging. The diagnosis will be made in four degrees of severity, ranging from a healthy individual to the severely affected ("Mild Demented", "Moderate Demented", "Non Demented" and "Very Mild Demented")