Uso de redes complexas na detecção automática, no diagnóstico e na classificação da Doença de Alzheimer

Resumo

A doença de Alzheimer (DA) pode ser entendida como uma demência degenerativa e progressiva do Sistema Nervoso Central, irreversível e de causa desconhecida. Tal doença é caracterizada, principalmente, pela deterioração intelectual acelerada e por perda de memória e desorientação no tempo e no espaço. A DA é a principal demência entre os idosos com mais de 65 anos e afeta, aproximadamente, 25 milhões de indivíduos em todo o mundo. Atualmente, o diagnóstico preciso da DA pode ser feito apenas por meio de um exame do tecido cerebral obtido por biopsia ou necropsia. Como somente após a morte do paciente pode-se ter a certeza que o mesmo tinha a DA, seu diagnóstico aproximado é feito excluindo-se outras causas de demência pelo histórico clínico do paciente. Em paralelo, estudos têm sido desenvolvidos para o estudo da DA com base de dados de EletroEncefalograma (EEG), e nesse sentido, diversos métodos de análise de dados de EEG têm sido propostos. Contudo, o estudo da DA por meio de dados de EEG é ainda um desafio, e consequentemente, faz-se necessária a utilização de novos métodos com o intuito de capturar informações adicionais da doença. Nesse sentido, no presente projeto de pesquisa deseja-se utilizar o mapeamento de uma série temporal em uma rede complexa proposto recentemente por Campanharo et al., em uma aplicação inédita, ou seja, no estudo da dinâmica de séries temporais de EEG de pacientes com a DA. Mais especificamente, na distinção entre envelhecimento e a DA, na detecção das regiões mais afetadas do cérebro pela DA e na classificação dos estágios da DA em pacientes doentes. (AU)