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Análise multimodal discriminante de marcadores para a Doença de Alzheimer
(2014) Castro, Samantha de Azevedo
Construção de uma rede bayesiana para diagnóstico da doença de Alzheimer a partir de neuroimagem, histórico e sintomas
(2009) Colossetti, Adriane Paulieli
A perda progressiva da compreensão e da memória, desorientação, ações imprevisíveis, alteração no comportamento e problemas com a linguagem são alguns dos principais sintomas da doença de Alzheimer (DA), considerada a mais comum das demências, cujo diagnóstico só pode ser confirmado após a morte, dificultando de certa forma o diagnóstico mais preciso ao paciente. Visando uma análise probabilística na análise diagnóstica referente a doenças psquiátricas, mais especificamente a DA, este trabalho tem por objetivo lidar com as incertezas através de técnicas probabilísticas no contexto de redes bayesianas (RB), investigando o uso de neuroimagem e também dados clínicos, como: histórico e sintomas apresentados pelo paciente. Esta dissertação apresenta uma comparação entre dois grupos, sendo 14 casos considerados controles (pessoas que não apresentam sinais de DA) e 14 diagnosticada com DA. Devido a flexibilidade da RB pôde-se construir a rede com base em dados captados na literatura e por meio de consulta com especialista, além dos 28 casos concedidos pela Faculdade de Medicina de São Paulo (USP). Foi apresentada uma comparação entre as imagens por meio de análises estatísticas univariada e multivariada sendo encontrado diferenças entre imagens cerebrais das pessoas previamente diagnosticadas com DA e pessoas contreoles. A partir desse resultado utilizamos os dados relevantes como filhos da variável neuroimagem. (nó). Os demais nós da rede: histórico e sintomas complementaram a rede com informações da literatura e também do especialista. foi observado que os resultados apresentaram valores coerentes e assim pode-se concluir que a rede teve o funcionamento satisfatório, embora deve-se melhorá-la com valores e pesquisas mais detalhadas sobre DA; discute-se ainda a possibilidade de usá-la em ambiente real, considerando a obtenção de valores probabilísticos mais fidedígnos, baseados por exemplo em meta-análises.
Um estudo sobre predição da doença de Alzheimer por meio da classificação estatística de imagens por ressonância magnética estrutural do encéfalo
(2011) Fernandes, Michel Pereira
O aumento da expectativa de vida da população, resultado do avanço da sociedade em diversas áreas, principalmente na área da saúde, ocasionou o aparecimento de novas enfermidades, como a demência, atingindo grande parte da população idosa. Dentre os casos de demência, 25% evoluem para a Doenca de Alzheimer (DA). A DA é caracterizada pelo comprometimento de funções cognitivas ligadas a memória, por essa razão à medida que a doença avança mais severos são os efeitos sobre o paciente. Atualmente a DA não tem cura. O desafío dos especialistas é a antecipação do diagnóstico para o início do tratamento cada vez mais cedo. Uma das estratégias de identicação antecipada da DA é por meio da identificação dos casos do Transtorno Cognitivo Leve (TCL). O TCL representa um estágio de pré-demência, entre o envelhecimento natural e a demência. Sua característica marcante é o alto grau de conversão para a DA, representado por mais da metade do total de pacientes. Identificar nos casos do TCL quais converterão para DA é o principal objetivo deste trabalho. Para alcançar este objetivo é proposto o uso de ferramentas de automação computacional que permitem avaliar as informações extraídas das imagens por ressonância magnética, alem da correlação das causas e seus efeitos. Tais resultados são difíceis de serem alcançados por analises clínicas devido à grande dimensionalidade dos dados. Os métodos computacionais mais recentes são baseados em análises univariada e multivariada. Por meio dessas análises são obtidos mapas estatísticos que permitem investigar as principais diferenças presentes nos tecidos cerebrais e correlacionar a evolução clínica com seus efeitos. De forma adicional, é explorado e validado, por meio de um classificador multivariado, quais pacientes com TCL poderão evoluir para a DA. Foram analisadas cerca de 720 imagens médicas para os experimentos executados. Os resultados mostram que a metodologia empregada é promissora para a predição dos casos de TCL, confirmados clinicamente, com até 4 anos de antecedência. Todas as análises foram realizadas utilizando-se a base de dados de referência internacional na literatura acadêmica, denominada ADNI (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative).
Modelamento matemático utilizando as equações da eletrostática e as wavelets de haar, como tentativa de um novo biomarcador para identificação precoce da doença de Alzheimer
(2017) Freitas, F. O.
A doença de Alzheimer (DA) é o tipo de demência mais frequente entre a população idosa, sem cura, caracterizada pela degeneração progressiva e irreversível das células nervosas. Um dos desafios atuais é, dado os recursos para as diferentes populações mundiais, melhorar a acurácia dos sistemas de predição da DA, pelo desenvolvimento de novos biomarcadores. O hipocampo tem sido alvo de pesquisas, por ser uma das primeiras regiões cerebrais que passam por transformações morfológicas anormais, já no Transtorno Cognitivo Leve, estágio intermediário entre ter cognição normal e ser paciente de DA. Nesse contexto, esse trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta para determinar a distribuição das densidades superficiais de cargas elétricas (DDSC) nas regiões do hipocampo, com o objetivo de que as DDSC possam contribuir como novo biomarcador relativo aos seus aspectos morfológicos. O modelo proposto para esta ferramenta utiliza conjuntamente as equações da eletrostática, método dos momentos e wavelets de Haar, tendo como elementos de entrada as imagens de ressonância magnética estrutural (RM), com segmentação do hipocampo. A ferramenta foi validada na geração de 309 DDSC com formas variadas de hipocampos, nas quais as morfologias mantiveram-se fieis, tais como nas imagens de RM que as originaram. Realizou-se também um breve estudo do potencial das DDSC como biomarcador, sendo observado que devido a influência de cada carga elétrica sobre as demais, a DDSC é dependente da forma do hipocampo, apresentando variações nas regiões de expansão e retração, bem como nas regiões sem variações morfológicas. Os resultados obtidos são promissores, mostrando que a ferramenta proposta é eficiente na geração das DDSC, tendo potencial para gerar um novo biomarcador para uso conjunto com os demais existentes.