Escudo de la República de Colombia

Clasificación de la Enfermedad de Alzheimer en imágenes de Resonancia Magnética cerebral

Extracción automática de patrones para la clasificación de Alzheimer

La Enfermedad de Alzheimer es en la actualidad el desorden neurodegenerativo más difícil de diagnosticar de forma precisa, especialmente en etapas tempranas, y su manejo clínico está orientado usualmente por pruebas neuro-psicológicas que clasifican la enfermedad. Desde un punto de vista estructural, el principal problema es que estas clasificaciones no están directamente relacionadas con el análisis visual realizado por los radiólogos sobre las imágenes cerebrales. En etapas tempranas, las diferencias sistemáticas son difíciles de cuantificar por los radiólogos, y los análisis morfométricos automáticos que realizan esta cuantificación no permiten una interpretación clínica conveniente. Este proyecto busca proponer un método de clasificación automático que encuentre patrones cerebrales discriminativos y asociados a la presencia de la Enfermedad de Alzheimer, analizando las diferencias sistemáticas para así clasificar objetivamente cualquier desorden neurodegenerativo. Esto es llevado a cabo a través de una estrategia de fusión que incorpora flujos de información top-down y bottom-up. La información bottom-up es extraída de un análisis multiescala de diferentes características visuales, mientras que la etapa top-down incluye estrategias de aprendizaje y fusión formuladas como un problema de optimización. La comparación de los resultados de clasificación en una base de datos pública (OASIS), revela un incremento en la precisión para cuatro grupos experimentales diferentes con respecto al desempeño reportado por un método propuesto recientemente. En términos del análisis anatómico, las regiones relevantes encontradas por la propuesta se correlacionan fuertemente con aquellas que han sido recientemente reportadas en estudios clínicos de la Enfermedad de Alzheimer.