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Avaliação de neurodesenvolvimento infantil por meio de neuroimagens e modelos de redes neurais profundas

Processo: 22/07782-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Vigência (Início): 01 de julho de 2022
Vigência (Término): 31 de outubro de 2025
Área do 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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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DOS SANTOS, PEDRO MACHADO NERY; MENDES, SERGIO LEONARDO; BIAZOLI, CLAUDINEI; GADELHA, ARY; SALUM, GIOVANNI ABRAHAO; MIGUEL, EURIPEDES CONSTANTINO; ROHDE, LUIS AUGUSTO; SATO, JOAO RICARDO. Assessing atypical brain functional connectivity development: An approach based on generative adversarial networks. FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, v. 16, p. 12-pg., . (22/07782-3, 18/04654-9, 20/04119-6, 14/50917-0, 21/05332-8, 18/21934-5)
MENDES, SERGIO LEONARDO; PINAYA, WALTER HUGO LOPEZ; PAN, PEDRO MARIO; JACKOWSKI, ANDREA PAROLIN; BRESSAN, RODRIGO AFFONSECA; SATO, JOAO RICARDO. Generalizability of 3D CNN models for age estimation in diverse youth populations using structural MRI. SCIENTIFIC REPORTS, v. 13, n. 1, p. 12-pg., . (18/04654-9, 22/07782-3, 18/21934-5, 21/05332-8)

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