{pt=Classification in dementia based on structural and perfusion MRI} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=As técnicas de diagnóstico assistido por computador têm-se mostrado promissoras no diagnóstico precoce de demências, assim como, de estados de pré-demência. Enquanto o uso de imagens de ressonância magnética (RM) estrutural nestas técnicas de diagnóstico de demências tem sido explorado, a utilização de imagens de perfusão Arterial Spin Labelling (ASL) ainda carece de ser validada. O objectivo deste trabalho é investigar a melhoria do diagnóstico automatizado de demência após fusão dos resultados provenientes da classificação destes dois tipos de imagens em separado. Para o desenvolvimento e validação do método de classificação foram estudados pacientes com Doença de Alzheimer (DA), Defeito Cognitivo Ligeiro (DCL) e sujeitos com nível cognitivo normal (CN). Para cada um deles, foram adquiridas imagens de RM estrutural ponderada em T1 e de perfusão ASL. As imagens foram pré-processadas para se obter biomarcadores de volume parcial de substância cinzenta e de perfusão, respectivamente. Foram implementadas duas abordagens para distinção das classes: por regiões de interesse e por voxeis. Na segunda abordagem utilizou-se o critério de Mutual Information para selecionar as características mais relevantes. Para cada abordagem e tipo de biomarcador, aplicou-se um classificador de SVM nas seguintes experiências: DAvs.CN, DCLvs.CN, DAvs.DCL e DAvs.DCLvs.CN. Para cada experiência, procedeu-se à conjugação dos resultados obtidos com classificadores estrutural e de perfusão. Em geral é possível obter uma boa classificação usando os biomarcadores em separado embora a sua fusão careça de uma investigação mais aprofundada. Os resultados sugerem que as imagens de perfusão ASL podem ser úteis nestas técnicas aplicadas a demência., en=Computer aided diagnostic techniques have been shown promising in obtaining an early diagnosis of dementias, as well as, pre-dementia conditions. Although the usage of Magnetic Resonance Imaging (MRI) structural information for automated assessment of dementia has been widely explored, the information from Arterial Spin Labelling (ASL) perfusion images has yet to be validated. The present work aims to investigate the added value to diagnostic performance of combining the outputs of the classification of these two types of images separately. MRI scans of Alzheimer's disease (AD), Mild Cognitive Impairment (MCI) and cognitively normal (CN) individuals were studied for the development and validation of the classification method. For each subject both high-resolution T1-weighted images and ASL perfusion images were acquired. Images were pre-processed to obtain grey matter (GM) density and cerebral blood flow (CBF) biomarkers. Two distinct approaches were implemented to distinguish between classes: ROI-based and voxel-wise. The latter required feature selection and, therefore, the criterion of Mutual Information was used. For each approach and each type of biomarker, a SVM classifier was applied on the following experiments: AD vs. CN, MCI vs. CN, AD vs. MCI and AD vs. MCI vs. CN. The fusion of output labels from the structural and perfusion classifiers was then performed for each experiment within each approach. Good classification performances based on the biomarkers separately can be achieved, although further investigation is needed to explore its combination. The results suggest that ASL perfusion images may be useful in computer aided diagnosis methods in dementia.}

Discussão: junho 26, 2012, 15:0

Orientação

AUTOR

Marta Maria Cannas Henriques da Silva e Sousa (ist158528)

CO-ORIENTADOR

Patrícia Margarida Piedade Figueiredo

Departamento de Bioengenharia (DBE)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Maria Margarida Campos da Silveira

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar