Dissertação

Computer aided diagnosis of Alzheimer’s disease from brain images: a method robust to registration errors EVALUATED

A doença de Alzheimer (AD) é uma doença neurodegenerativa crónica progressiva que afeta milhões de pessoas mundialmente, maioritariamente idosas. Apesar de não existir cura para a AD, a sua deteção precoce é crucial, pois a sua gestão eficaz pode prevenir a progressão para estadios mais severos. A incerteza inerente ao diagnóstico clínico da AD tem levado à pesquisa de biomarcadores onde a neuroimagiologia, e nomeadamente a tomografia por emissão de positrões (PET), assume um papel central. Para que as imagens adquiridas possam ser utilizadas no diagnóstico assistido por computador da AD, contudo, é geralmente necessário realizar o seu registo para um referencial padrão de coordenadas espaciais. Este processo pode ser complexo, dado que vários desafios, incluindo a variabilidade anatómica inter-sujeito, são encontrados, e possíveis erros de classificação podem advir de uma transformação de coordenadas incorreta. Neste trabalho, para encontrar um método robusto a estes erros de registo, e partindo da abordagem baseada em textons, vários métodos foram considerados e aplicados em conjuntos de dados registados ou não. Diferentes features foram ainda consideradas, nomeadamente aprendidas usando auto-codificadores empilhados (SSAE) e a intensidade dos voxels, quer extraídos de todo o cérebro, de patches ou de regiões de interesse. A classificação binária entre sujeitos cognitivamente normais, diagnosticados com AD ou com défice cognitivo ligeiro (MCI) foi efetuada de forma dicotómica e foram retiradas conclusões relativas à precisão e robustez dos diferentes métodos, confirmando particularmente a robustez da abordagem baseada em textons aplicada às imagens totais do cérebro e das features aprendidas usando SSAE.
Doença de Alzheimer, Diagnóstico assistido por computador, Tomografia por emissão de positrões, Registo, Textons, Classificação

Junho 19, 2019, 12:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Maria Margarida Campos da Silveira

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar