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Aplicação de autocodificadores esparsos empilhados e redes neurais artificiais para a predição da idade biológica do cérebro usando imagens de ressonância magnética

Processo: 19/08553-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2019
Vigência (Término): 31 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Ricardo José Ferrari
Beneficiário:Paulo Henrique Dal Bello
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Transtornos neurocognitivos   Doença de Alzheimer   Cérebro   Rede nervosa   Redes neurais (computação)   Ressonância magnética

Resumo

A doença de Alzheimer (DA) é a forma mais comum de demência, representando cerca de 60 a 80% de todos os casos e afetando principalmente pessoas com idade superior a 65 anos. No Brasil, cerca de um milhão de pessoas já foram acometidas pela DA. Embora até o momento não exista cura para a DA, o diagnóstico precoce desta doença permite que o paciente seja submetido a tratamentos que retardem ou mesmo revertam a perda cognitiva. É bem conhecido que o envelhecimento normal do cérebro humano segue um padrão específico, o que permite a predição da idade do cérebro a partir de sua degeneração. Essa avaliação permite a predição antecipada de distúrbios neurocognitivos, como a DA. Com base no exposto, essa pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de uma rede neural artificial (RNA) para classificar a idade biológica cerebral a partir de características estruturais anatômicas importantes extraídas da região hipocampal de imagens de ressonância magnética via autocodificadores esparsos empilhados. A RNA será desenvolvida usando apenas imagens de pacientes cognitivamente normais e será posteriormente aplicada para evidenciar a DA em pacientes que por ventura apresentem uma degeneração cerebral muito mais avançada em relação àquela esperada para a sua idade.

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