Ce projet développe des modèles d'intelligence artificielle pour classifier des IRM cérébrales en distinguant des états comateux et non-comateux. Il compare les performances de plusieurs architectures de réseaux de neurones profonds (comme LeNet17) et applique des techniques de transfert d'apprentissage pour améliorer la précision des diagnostics. Les résultats sont utilisés pour soutenir la recherche médicale et l'analyse automatisée d'images médicales.