Geração, Discriminação e Metrificação de Padrões de Conectividade Funcional Cerebral

Resumo

Grande parte dos distúrbios mentais podem ser contextualizados como um estabelecimentoinadequado de conexões no cérebro humano, em especial num contexto de neurodesenvolvimento atípico.Há grande interesse na caracterização de tal atipicidade, bem como em biomarcadores e métricas quepossam avaliar a progressão ou risco de tais doenças. A análise de dados de ressonância magnéticafuncional (fMRI) é particularmente interessante nesse cenário pela possibilidade de avaliação in vivo,permitindo acompanhar a evolução de quadros, delinear propostas de intervenção, e delimitar fatores derisco para pacientes. Este projeto busca utilizar matrizes de conectividade resultantes de uma análise poráreas de interesse em exames de fMRI para modelar o padrão de conectividade cerebral de um cérebrotípico. É proposto o uso do modelo GAN (Generative Adversarial Network), capaz de reproduzir (parcelageradora) e reconhecer (parcela discriminadora) o padrão de tipicidade presente nos dados através de umprocesso de aprendizado de máquina adversário. A análise do modelo auxiliará a proposição de umamétrica de tipicidade posteriormente confrontada a indicadores cognitivos dos pacientes, tais como oDAWBA (Development and Well-Being Assessment) e o CBCL (Child Behavior Checklist), numprocesso de validação e análise estatística. Os algoritmos LIME e SHAP serão utilizados de maneira afornecer mais informações de quais características têm maior para relevância para predições do modelo.Testes utilizando dados de indivíduos típicos e atípicos serão utilizados para análise de performance.