Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2020 |
Autor(a) principal: |
SILVA, Gabriela dos Santos Lucas e |
Orientador(a): |
SOUZA, Ricardo Emmanuel de |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Engenharia Biomedica
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/38300
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Resumo: |
O interesse na Doença de Alzheimer (DA) está focado, cada vez mais, no seu diagnóstico preciso a fim de iniciar mais brevemente os tratamentos possíveis na tentativa de retardar a progressão da doença. No entanto, as alterações neuropatológicas, lesões no tecido cerebral, podem aparecer antes mesmo que os sintomas clínicos se apresentem. Como consequência, considerar somente as análises e medições clínicas que costumam avaliar o prejuízo cognitivo pode não ser suficiente para um diagnóstico de DA de modo preciso, pois como foi dito, nessa fase a doença pode apresentar-se assintomática ou muito leve. Sendo assim, torna-se interessante o uso de métodos de diagnóstico mais sensíveis, como a busca de marcadores biológicos e exames de neuroimagens, como forma de auxílio ao diagnóstico clínico, baseado puramente em testes cognitivos, que direcionam o julgamento feito pelo médico em que são consideradas as características individuais de cada paciente, e então são avaliadas as suas funções cognitivas, geralmente prejudicadas nessa patologia, como atenção e memória por exemplo. Tendo a DA como característica uma degeneração neuroanatômica progressiva, é possível diagnosticar com uma boa precisão a doença por meio de exames por imagem de ressonância magnética (RMI). Através de imagens de RMI é possível visualizar, à nível estrutural, a extensão e padrão de lesões cerebrais (globais ou em áreas focais, como o hipocampo). As técnicas de Aprendizado de Máquina têm se mostrado bastante adequadas para construir ferramentas automatizadas de apoio ao diagnóstico por imagem, além de ter um baixo custo computacional para o treinamento. Este projeto propõe o uso de ferramentas dessa natureza para investigar atributos que possam representar imagens RMI. Posteriormente, o trabalho propõe desenvolver um sistema inteligente para apoio ao diagnóstico não invasivo, da doença de Alzheimer por meio de uma análise automatizada. No processo de validação e teste foi utilizada a base pública MIRIAD, que disponibiliza imagens de MRI. Com a proposta desenvolvida neste estudo os melhores resultados obtidos para a acurácia foram de 95.81% e 93.62%. |