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Predição de capacidades intelectuais por aprendizado de máquina a partir de neuroimagem por ressonância magnética

Processo: 18/11881-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2019
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Biofísica - Biofísica de Processos e Sistemas
Pesquisador responsável:Carlos Ernesto Garrido Salmon
Beneficiário:Bruno Hebling Vieira
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Cérebro   Inteligência   Imagem por ressonância magnética funcional   Qi   Conectividade

Resumo

A inteligência engloba diversas capacidades cognitivas que permitem ao indivíduo obter informações e agir sobre seu meio. Sabe-se que esses processos cognitivos se concentram no encéfalo e, comparando-se o encéfalo do ser humano e de outros animais pouco adeptos a diversos processos cognitivos habituais entre os humanos, pode-se inferir que divergências neuroanatômicas e neurofisiológicas estão, de alguma forma, associadas a diferenças em habilidades cognitivas. Em outra escala, essas divergências também são notadas entre indivíduos humanos, onde há correlação, por exemplo, entre o volume intracraniano e quocientes intelectuais. Sabendo-se disso, pode-se empregar a neuroimagem, mais especificamente as imagens por ressonância magnética anatômica e funcional, a fim de se descobrir correlatos da inteligência em humanos. Alternativamente, é possível auferir modelos a partir das neuroimagens para predizer quocientes intelectuais de sujeitos, utilizando-se aprendizado de máquina. Nesse projeto, propomos a utilização de ambas as metodologias a fim de se auferir relações entre inteligência e características da morfometria e conectividade funcional cerebrais em uma larga amostra de sujeitos saudáveis.

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