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Desenvolvimento de uma rede neural artificial usando características de textura e forma extraídas das regiões hipocampais em imagens de ressonância magnética para o auxílio ao diagnóstico da Doença de Alzheimer

Processo: 18/07222-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2018
Vigência (Término): 30 de junho de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Ricardo José Ferrari
Beneficiário:Thais Oyamada Tanaka
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Doença de Alzheimer   Redes neurais (computação)   Ressonância magnética

Resumo

A doença de Alzheimer (DA) é a causa mais comum de demência na população mundial, representando cerca de 60% de todos os casos e afetando 20% da população com mais de 80 anos de idade. Ela é uma doença degenerativa irreversível que causa a perda da função mental devido à deterioração do tecido cerebral, afetando as pessoas de maneiras diferentes. Os efeitos mais comuns incluem a dificuldade de se lembrar de novas informações, resolver problemas simples e completar tarefas rotineiras em casa. O imageamento por ressonância magnética (RM) tem sido rotineiramente utilizado na prática clínica como auxílio ao diagnóstico e acompanhamento da doença devido ao seu excelente contraste entre os tecidos moles e capacidade de fornecer informações sobre a forma dos órgãos, permitindo, assim, a detecção de alterações induzidas pela DA no cérebro. O diagnóstico da DA em estágios iniciais é fundamental para se tentar preservar ao máximo as capacidades intelectuais e prolongar a qualidade de vida do paciente. Portanto, o principal objetivo desta pesquisa é desenvolver uma rede neural artificial, usando características de textura e forma extraídas das regiões hipocampais em imagens de RM, para o auxílio na detecção da DA via classificação das imagens nas classes envelhecimento cognitivo saudável (ECS) e DA.