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Abordagem de aprendizado profundo para prever a conversão de subtipos neuropsicológicos de comprometimento cognitivo leve para a doença de Alzheimer usando ressonância magnética

Processo: 23/00327-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2023
Vigência (Término): 30 de novembro de 2023
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina
Pesquisador responsável:Carlos Ernesto Garrido Salmon
Beneficiário:Rodolfo Dias Chiari Correia
Supervisor: James Cole
Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Local de pesquisa: University College London (UCL), Inglaterra  
Vinculado à bolsa:21/14873-2 - Identificação de subtipos de comprometimento cognitivo leve em idosos utilizando multimodalidade de imagens por ressonância magnética e aprendizado de máquina não supervisionado, BP.PD
Assunto(s):Inteligência artificial   Aprendizagem profunda   Neurociências   Comprometimento cognitivo leve   Doença de Alzheimer
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Alzheimer's Disease | artificial intelligence | Deep Learning | Mild Cognitive Impairment | Neurociências

Resumo

As aplicações de inteligência artificial em imagens médicas cresceram significativamente nos últimos anos, sendo as técnicas de deep learning (DL) uma das técnicas mais utilizadas e poderosas para identificar padrões neste tipo de imagem. No contexto da doença de Alzheimer (DA), existem duas abordagens comuns usando DL e Ressonância Magnética (MRI). A primeira é para fins de detecção de doenças e o outra, que é o foco de nosso estudo, é prever a conversão do comprometimento cognitivo leve (CCL) para DA. Porém, o estágio do CCL no idoso é muito heterogêneo e com acurácia diagnóstica insatisfatória, o que torna essa segunda abordagem complexa e com resultados inconsistentes. Uma estratégia para reduzir a heterogeneidade do grupo de CCL é subdividi-lo em subgrupos e estudá-los separadamente, sendo os subtipos baseados em características neuropsicológicas um dos mais bem estabelecidos na literatura. O objetivo deste projeto é usar técnicas de DL e MRI para treinar um modelo para prever a conversão dos diferentes subtipos neuropsicológicos do CCL para AD. Para isso, usaremos o conjunto de dados da Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), de onde extrairemos dados demográficos, clínicos, neuropsicológicos e de imagem de RM. Com os dados longitudinais do ADNI, usaremos pacientes diagnosticados com MCI na linha de base, separando-os por subgrupo neuropsicológico. Para cada subgrupo, vamos treinar um modelo considerando duas classes, as que converteram para AD e as que não converteram no seguimento. Como dados de entrada, usaremos imagens de RM ponderadas em T1 das regiões mediais do lobo temporal. A ideia é ver se essa abordagem aumenta a capacidade de prever quais indivíduos com CCL têm maior probabilidade de se converter em DA. (AU)

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