本项目旨在设计和实现一个基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统，利用Python编程语言和深度学习框架，结合神经网络和大数据分析技术，对阿兹海默症患者进行早期诊断。系统通过分析患者的脑部MRI图像，识别出与疾病相关的特征，从而实现早期预警和干预。
项目采用了卷积神经网络（CNN）作为核心算法，对MRI图像进行深度学习和特征提取。同时，利用迁移学习技术，提高了模型的泛化能力和准确率。此外，项目还集成了数据预处理、模型训练、评估与优化等功能模块，形成了一个完整的诊断流程。
经过运行测试，该项目表现出色，诊断准确率高，达到了预期的性能要求。目前，该项目已经整理成完整的源码和文档，方便广大计算机相关专业的在校学生、老师和企业员工下载学习和参考。无论是小白学习还是实际项目借鉴，该项目都是一个值得尝试的资源。此外，该项目源码已适配各种主流IDE，方便您进行二次开发。赶快下载使用吧！
