Dissertação

Alzheimer's Disease Diagnosis using 3D Brain Images: Exploring new grounds on features extraction and selection EVALUATED

As imagens PET podem desempenhar um papel determinante no diagnóstico precoce da Doença de Alzheimer (AD) e de pacientes com Défice Cognitivo Ligeiro (MCI). Existem actualmente métodos computadorizados que oferecem um desempenho igual ou superior ao obtido por médicos experientes no diagnóstico com base nestas imagens. Neste trabalho, procura-se potenciar estas abordagens, com a introdução de métodos inovadores de extracção e selecção de features. Duas estratégias de extracção são comparadas com a abordagem comum da intensidade dos voxels (VI): features 3D Haar-like e histogramas de magnitude e orientação do gradiente (HGMO). Na vertente da selecção, a análise visual de imagens PET realizada por um especialista foi monitorizada através de tecnologia de eye-tracking, proporcionando posteriormente a selecção automática da informação. Esta estratégia foi comparada com uma abordagem apoiada em regiões-de-interesse, e ainda com critérios automáticos de ranking. O desempenho das diferentes alternativas foi avaliado através de classificações binárias AD vs. Cognição Normal (CN), MCI vs. CN e AD vs. MCI, utilizando SVMs, de imagens de FDG-PET provenientes da base de dados ADNI. A selecção de features com base em eye-tracking melhorou ligeiramente o desempenho em AD vs. CN, o mesmo não acontecendo nas outras classificações. No que diz respeito às diferentes formas de extracção, as features HGMO obtiveram resultados superiores para AD vs. CN, e as 3D Haar-like melhoraram o desempenho nas restantes classificações. As diferenças encontradas, apesar de pouco significativas, colocam os métodos apresentados ao nível ou até acima de outros encontrados na literatura, sustentando investigação adicional das suas potencialidades.
Diagnóstico assistido por computador, Doença de Alzheimer, Tomografia por Emissão de Positrões, Selecção de Features, Eye tracking

Novembro 23, 2011, 9:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

CO-ORIENTADOR

Jorge Dos Santos Salvador Marques

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

Maria Margarida Campos da Silveira

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar