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Apoio ao diagnóstico do transtorno de déficit de atenção e hiperatividade por meio da análise de padrões de conectividade cerebral

Processo: 12/13390-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2013
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2014
Área do 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). Ministério da Educação (Brasil). 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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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SIQUEIRA, ANDERSON DOS SANTOS; BIAZOLI JUNIOR, CLAUDINEI EDUARDO; COMFORT, WILLIAM EDGAR; ROHDE, LUIS AUGUSTO; SATO, JOAO RICARDO. Abnormal Functional Resting-State Networks in ADHD: Graph Theory and Pattern Recognition Analysis of fMRI Data. BIOMED RESEARCH INTERNATIONAL, . (13/00506-1, 12/13390-9, 13/10498-6)
SIQUEIRA, ANDERSON DOS SANTOS; BIAZOLI JUNIOR, CLAUDINEI EDUARDO; COMFORT, WILLIAM EDGAR; ROHDE, LUIS AUGUSTO; SATO, JOAO RICARDO. Abnormal Functional Resting-State Networks in ADHD: Graph Theory and Pattern Recognition Analysis of fMRI Data. BIOMED RESEARCH INTERNATIONAL, v. 2014, p. 10-pg., . (12/13390-9, 13/00506-1, 13/10498-6)

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