Dissertação

Automated Diagnosis of Alzheimer's Disease using PET Images - A study of alternative procedures for feature extraction and selection" EVALUATED

Actualmente, não existe cura para a doença de Alzheimer, mas o seu diagnóstico precoce é essencial para um tratamento eficaz, retardando o progresso dos sintomas. Como consequência, o desenvolvimento de sistemas automáticos de diagnóstico que usam como principal fonte de informação imagens tridimensionais do cérebro tem despertado grande interesse nos últimos anos. Este trabalho focou-se em imagens PET e estudou alternativas para dois dos principais blocos constituintes de um sistema computorizado de diagnóstico: a extração e a seleção de features. No que respeita a abordagem comum baseada nas intensidade dos voxeis, diferentes resoluções da imagem FDG-PET foram estudadas. Além disso, foi também testado a utilização de uma medida de contraste local e o conhecido descritor de texturas, Local Binary Patterns, para o qual foi proposto uma nova extensão para três dimensões. Quanto à seleção de features, foi proposto um novo método baseado em dados adquiridos pela tecnologia Eye Track durante a inspeção de imagens PET por parte de um especialista. O objetivo deste método é modelar o comportamento do olhar ao longo tempo e usar este modelo para selecionar as features que o especialista achou de maior interesse. Estudou-se ainda métodos mais convencionais baseados em medidas de correlação e de informação mútua. O algoritmo Support Vector Machine foi utilizado para realizar classificações binárias entre pacientes com Alzheimer, pacientes com Défice Cognitivo Ligeiro e um grupo de controlo (dois a dois), obtendo-se desempenhos comparáveis ou superiores aos alcançados por sistemas semelhantes encontrados na literatura.
Doença de Alzheimer, Diagnóstico Assistido por Computador, Tomografia por Emissão de Positrões, Seleção de Features, Extração de Features, Eye Tracking

Novembro 26, 2012, 10:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

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