Desenvolvimento de Deep Belief Networks voltadas para o suporte ao diagnóstico de transtornos psiquiátricos de bases de dados públicas de grande escala

• Processo: 15/14993-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2015
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2016
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: João Ricardo Sato
• Beneficiário: Walter Hugo Lopez Pinaya
• Supervisor: Orla Doyle
• Instituição Sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: King's College London, Inglaterra
• Vinculado à bolsa: 13/05168-7 - Desenvolvimento de Deep Belief Networks voltadas para o suporte ao diagnóstico de transtornos psiquiátricos, BP.DR
• Assunto(s): Neurociências Transtornos mentais Extração de características
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Deep Belief Network | Diagnóstico Psiquiátrico | Extração de características | MRI estrutural | transtornos psiquiátricos | Neurociência

Resumo

Estudos de neuroimagem em psiquiatria podem potencialmente elucidar as vias biológicas de doenças, identificar biomarcadores de prognóstico ou tratamento, e ajudar a redefinir os limites de diagnóstico. No entanto, a disponibilidade de conjunto de dados de larga escala é de suma importância para avaliar adequadamente esses estudos. Além disso, o espaço de alta dimensionalidade dos dados de neuroimagens requer métodos de processamento sofisticados para analisar e estabelecer conclusões significativas. A Deep Belief Network é um método de aprendizado de máquina que explora a estrutura desconhecida dos dados de entrada para extrair vários níveis representações. Este projeto de estágio irá aplicar esta abordagem multivariada para investigar as regularidades presentes em bases de dados de neuroimagem de projetos de grande escala. O estagiário também irá avaliar este método baseado Deep Belief Network para realizar predições de diagnósticos, comparando seu desempenho com o de outros estudos da literatura. Este projeto irá explorar várias bases de dados públicas abordando diferentes condições clínicas, como esquizofrenia, transtorno bipolar, espectro do autismo e TDAH. O estágio será na King's College London sob a supervisão do Dr. Orla M. Doyle.