Sistemas inteligentes para diagnóstico não invasivo da Doença de Alzheimer usando imagens MRI
O interesse na Doença de Alzheimer (DA) está focado, cada vez mais, no seu diagnóstico preciso a fim de iniciar mais brevemente os tratamentos possíveis na tentativa de retardar a progressão da doença. No entanto, as alterações neuropatológicas, lesões no tecido cerebral, podem aparecer antes mesmo...
| Main Author: | SILVA, Gabriela dos Santos Lucas e |
|---|---|
| Other Authors: | SOUZA, Ricardo Emmanuel de |
| Format: | masterThesis |
| Language: | por |
| Published: |
Universidade Federal de Pernambuco
2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38300 |
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ir-123456789-383002020-10-09T05:11:29Z Sistemas inteligentes para diagnóstico não invasivo da Doença de Alzheimer usando imagens MRI SILVA, Gabriela dos Santos Lucas e SOUZA, Ricardo Emmanuel de SANTOS, Wellington Pinheiro dos http://lattes.cnpq.br/2162081542188657 http://lattes.cnpq.br/3702924271252130 http://lattes.cnpq.br/6413917211782026 Engenharia Biomédica Doença de Alzheimer Diagnóstico RMI O interesse na Doença de Alzheimer (DA) está focado, cada vez mais, no seu diagnóstico preciso a fim de iniciar mais brevemente os tratamentos possíveis na tentativa de retardar a progressão da doença. No entanto, as alterações neuropatológicas, lesões no tecido cerebral, podem aparecer antes mesmo que os sintomas clínicos se apresentem. Como consequência, considerar somente as análises e medições clínicas que costumam avaliar o prejuízo cognitivo pode não ser suficiente para um diagnóstico de DA de modo preciso, pois como foi dito, nessa fase a doença pode apresentar-se assintomática ou muito leve. Sendo assim, torna-se interessante o uso de métodos de diagnóstico mais sensíveis, como a busca de marcadores biológicos e exames de neuroimagens, como forma de auxílio ao diagnóstico clínico, baseado puramente em testes cognitivos, que direcionam o julgamento feito pelo médico em que são consideradas as características individuais de cada paciente, e então são avaliadas as suas funções cognitivas, geralmente prejudicadas nessa patologia, como atenção e memória por exemplo. Tendo a DA como característica uma degeneração neuroanatômica progressiva, é possível diagnosticar com uma boa precisão a doença por meio de exames por imagem de ressonância magnética (RMI). Através de imagens de RMI é possível visualizar, à nível estrutural, a extensão e padrão de lesões cerebrais (globais ou em áreas focais, como o hipocampo). As técnicas de Aprendizado de Máquina têm se mostrado bastante adequadas para construir ferramentas automatizadas de apoio ao diagnóstico por imagem, além de ter um baixo custo computacional para o treinamento. Este projeto propõe o uso de ferramentas dessa natureza para investigar atributos que possam representar imagens RMI. Posteriormente, o trabalho propõe desenvolver um sistema inteligente para apoio ao diagnóstico não invasivo, da doença de Alzheimer por meio de uma análise automatizada. No processo de validação e teste foi utilizada a base pública MIRIAD, que disponibiliza imagens de MRI. Com a proposta desenvolvida neste estudo os melhores resultados obtidos para a acurácia foram de 95.81% e 93.62%. The interest in Alzheimer's Disease (AD) is increasingly focused on its accurate diagnosis in order to start the possible treatments as soon as possible in an attempt to slow the progression of the disease. However, neuropathological changes, lesions in brain tissue, can appear before clinical symptoms even appear. As a consequence, considering only the clinical analyzes and measurements that usually assess cognitive impairment may not be sufficient for a diagnosis of AD in a precise way, because as mentioned, at this stage the disease may be asymptomatic or very mild. Therefore, it is interesting to use more sensitive diagnostic methods, such as the search for biological markers and neuroimaging exams, as a way to aid clinical diagnosis, based purely on cognitive tests, which guide the judgment made by the doctor in which the individual characteristics of each patient are considered, and then their cognitive functions are evaluated, which are usually impaired in this pathology, such as attention and memory for example. With AD as a characteristic of progressive neuroanatomical degeneration, it is possible to diagnose the disease with good precision by means of magnetic resonance imaging (MRI) exams. Through MRI images it is possible to visualize, at a structural level, the extent and pattern of brain lesions (global or in focal areas, such as the hippocampus). Machine Learning techniques have been shown to be quite adequate to build automated tools to support diagnostic imaging, in addition to having a low computational cost for training. This project proposes the use of tools of this nature to investigate attributes that can represent RMI images. Subsequently, the work proposes to develop an intelligent system to support the non-invasive diagnosis of Alzheimer's disease through an automated analysis. In the process of validation and testing, the public database MIRIAD was used, which provides MRI images. With the proposal developed in this study, the best results obtained for accuracy were 95.81% and 93.62%. 2020-10-08T14:41:21Z 2020-10-08T14:41:21Z 2020-02-20 masterThesis SILVA, Gabriela dos Santos Lucas e. Sistemas inteligentes para diagnóstico não invasivo da Doença de Alzheimer usando imagens MRI. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38300 por openAccess Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal de Pernambuco UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Engenharia Biomedica |
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REPOSITORIO UFPE |
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Engenharia Biomédica Doença de Alzheimer Diagnóstico RMI |
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O interesse na Doença de Alzheimer (DA) está focado, cada vez mais, no seu diagnóstico preciso a fim de iniciar mais brevemente os tratamentos possíveis na tentativa de retardar a progressão da doença. No entanto, as alterações neuropatológicas, lesões no tecido cerebral, podem aparecer antes mesmo que os sintomas clínicos se apresentem. Como consequência, considerar somente as análises e medições clínicas que costumam avaliar o prejuízo cognitivo pode não ser suficiente para um diagnóstico de DA de modo preciso, pois como foi dito, nessa fase a doença pode apresentar-se assintomática ou muito leve. Sendo assim, torna-se interessante o uso de métodos de diagnóstico mais sensíveis, como a busca de marcadores biológicos e exames de neuroimagens, como forma de auxílio ao diagnóstico clínico, baseado puramente em testes cognitivos, que direcionam o julgamento feito pelo médico em que são consideradas as características individuais de cada paciente, e então são avaliadas as suas funções cognitivas, geralmente prejudicadas nessa patologia, como atenção e memória por exemplo. Tendo a DA como característica uma degeneração neuroanatômica progressiva, é possível diagnosticar com uma boa precisão a doença por meio de exames por imagem de ressonância magnética (RMI). Através de imagens de RMI é possível visualizar, à nível estrutural, a extensão e padrão de lesões cerebrais (globais ou em áreas focais, como o hipocampo). As técnicas de Aprendizado de Máquina têm se mostrado bastante adequadas para construir ferramentas automatizadas de apoio ao diagnóstico por imagem, além de ter um baixo custo computacional para o treinamento. Este projeto propõe o uso de ferramentas dessa natureza para investigar atributos que possam representar imagens RMI. Posteriormente, o trabalho propõe desenvolver um sistema inteligente para apoio ao diagnóstico não invasivo, da doença de Alzheimer por meio de uma análise automatizada. No processo de validação e teste foi utilizada a base pública MIRIAD, que disponibiliza imagens de MRI. Com a proposta desenvolvida neste estudo os melhores resultados obtidos para a acurácia foram de 95.81% e 93.62%. |
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