| Processo: | 22/07782-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2022 |
| Data de Término da vigência: | 03 de novembro de 2024 |
| Área de conhecimento: | Interdisciplinar |
| Pesquisador responsável: | João Ricardo Sato |
| Beneficiário: | Sergio Leonardo Mendes |
| Instituição Sede: | Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 21/05332-8 - Coorte de alto risco para transtornos psiquiátricos: seguimento de 10 anos, AP.TEM |
| Assunto(s): | Neurociência cognitiva Neurodesenvolvimento Crianças Redes neurais (computação) Neuroimagem Infância Adolescência Psicopatologia Saúde mental Imagem por ressonância magnética |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | crianças | neurodesenvolvimento | Psicopatologias | Redes Neurais Artificiais | Ressonância magnética estrutural | Transformers | Neurociências e Cognição |
Resumo A transição entre a infância e a adolescência é de extrema importância para o neurodesenvolvimento, já que esta fase apresenta mudanças intensas que resultam na consolidação das redes de conectividade cerebral. Entretanto, estas estruturas, que são responsáveis pelos padrões de comportamento, podem amadurecer de forma atípica, resultando em sintomas psiquiátricos (depressão, agressividade, somatização e outros) ou psicopatologias. Neste contexto, as imagens de ressonância magnética estrutural (sMRI) são uma ferramenta importante para prover caracterizações relativamente precisas das estruturas cerebrais. Os biomarcadores de sMRI podem fornecer informações importantes sobre mecanismos patológicos, para ajudar a entender a natureza destas doenças. Contudo, a maioria das desordens psiquiátricas ainda são diagnosticadas exclusivamente por entrevistas clínicas e pouco se conhece sobre a etiologia destes transtornos. Portanto, este projeto visa investigar biomarcadores de sMRI para sintomas psiquiátricos e/ou psicopatologias, em crianças e adolescentes. Para esse fim, serão empregados modelos normativos baseados em transformers autorregressivos. Atualmente estas redes neurais profundas são o estado da arte na visão computacional e detecção de anomalias a partir de imagens médicas. O conjunto de dados que será empregado no treinamento dos modelos compreende sMRI de 652 indivíduos, com idade entre 7 e 15 anos, alunos de 57 escolas públicas brasileiras, com diferentes níveis de sintomas psiquiátricos. Os modelos serão treinados a partir de dados de corte transversal, porém caso os dados não forneçam poder preditivo suficiente para o aprendizado dos modelos, então serão incluídos dados longitudinais no estudo. É esperado que a abordagem adotada permita predizer e caracterizar condições de saúde mental, a partir do sMRI dos indivíduos estudados. (AU) | |
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