🧠 Alzheimer_Classification_Xception_99.5 🚀

🔬 Clasificación de Alzheimer con Xception - Precisión 99.5%

Este repositorio contiene un modelo de Deep Learning basado en la arquitectura Xception 🏆, optimizado para la clasificación de la enfermedad de Alzheimer en imágenes cerebrales 🧠 mediante Resonancia Magnética (MRI).

📌 Características

✅ Arquitectura: Xception ⚡ (Estado del arte en visión por computadora)
✅ Precisión: 🔥 99.5% en el conjunto de prueba
✅ Entrenamiento: Transfer Learning + Fine-Tuning 🏋️‍♂️
✅ Dataset: Imágenes de resonancia magnética 🏥
✅ Implementación: Python + TensorFlow + Keras 🐍

🚀 Cómo usar

1️⃣ Clona el repositorio:

git clone https://github.com/tu_usuario/Alzheimer_Classification_Xception_99.5.git

2️⃣ Instala los requisitos:

pip install -r requirements.txt

3️⃣ Ejecuta el modelo y prueba con nuevas imágenes 🖼️

📊 Resultados y Visualizaciones

📈 Matriz de confusión, curvas ROC y métricas de evaluación 📊 disponibles en los notebooks de análisis.

💡 Contribuciones y Contacto

📬 ¡Las contribuciones son bienvenidas! Siéntete libre de abrir un issue o hacer un pull request.

🔗 Autor: [Jesús David Silva Rangel] | ✉️ Contacto: [jdsr.cuentapersonal@gmail.com]