| Processo: | 12/13390-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2013 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2014 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Biomédica - Engenharia Médica |
| Pesquisador responsável: | João Ricardo Sato |
| Beneficiário: | Anderson dos Santos Siqueira |
| Instituição Sede: | Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Santo André , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Teoria dos grafos Mineração de dados Conectividade cerebral Neuroimagem Transtorno do deficit de atenção com hiperatividade Técnicas e procedimentos diagnósticos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | conectividade | deficit de atenção | Mineração de Dados | neuroimagem | teoria dos grafos | Neuroimagem |
Resumo O Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH) é um distúrbio do neurodesenvolvimento que compreende a tríade de sintomas: desatenção, inquietude e impulsividade. Atinge cerca de 3 a 6% da população de crianças, em idade escolar, mas também está presente em adultos. Seu diagnóstico é unicamente clínico, ou seja, ainda não há exames adicionais para biomarcadores. O cérebro humano é um órgão complexo, possui muitas conexões e atualmente pode ser estudado por meio de imagens de ressonância magnética funcional (fMRI), que permite uma medição indireta das ativações cerebrais a partir do denominado efeito BOLD. As conexões cerebrais podem ser analisadas por métodos baseados em Teoria dos Grafos conhecidos como análise das redes complexas. Com grafos gerados a partir do processamento de imagens de fMRI, algumas análises serão efetuadas, como a de proximidade (Closeness) e intermediação (Betweenness) entre os nódulos da rede, bem como seu grau, todo este processo apoio por ferramentas, como o pacote iGraph incorporado ao software estatístico R. Posteriormente, estas características da topologia da rede serão utilizadas como variáveis em métodos de reconhecimento de padrão, como o Support Vector Machine. O objetivo é encontrar padrões nas conexões cerebrais que indiquem o diagnóstico do TDAH a partir de imagens de ressonância magnética funcional, contribuindo no apoio ao diagnóstico deste transtorno. (AU) | |
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