Les maladies neuro-d g n ratives sont des maladies tr s courantes dans le monde, en particulier la maladie d'Alzheimer qui est la plus fr quente et touche les personnes g es de 65 ans.Cette maladie qui affecte le cerveau est repr sent e par une d mence neurologique au niveau de la mati re grise et de l'hippocampe dans les images IRM c r brale. Notre objectif est d' tudier l'impact de cette maladie sur la g om trie ou la morphologie de la mati re grise qui nous permettent d'identifier et caract riser la maladie d'Alzheimer.Une isolation de cerveau utilisant la morphologie math matique sur les images IRM suivant d'une tape de filtrage afin de r duire le bruit est importante et n cessaire dans le domaine clinique pour l'obtention de bons r sultats dans la chaine de la classification.Notre algorithme est appliqu sur une base de donn es ADNI qui contient des images IRM de v rit terrain class sur les trois stades de la maladie. Une tude comparative dans la phase de la classification entre le machine learning et le deep learning tait l'objectif principal de notre travail. Les r sultats obtenus sont encourageants et d montrent une robustesse avec une bonne pr cision.
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